Comment une cheffe de projet chevronnée utilise l’IA pour dynamiser la livraison

J’assure actuellement la direction des opérations commerciales et des projets de croissance dans le secteur de l’éducation, ainsi que des projets de déploiement dans la technologie médicale, veillant à ce que les besoins cliniques et métiers se traduisent par des solutions numériques évolutives. Ainsi, je mène deux types de projets/programmes totalement différents pour différentes entreprises.

À travers tout cela, mon rôle consiste vraiment à clarifier des exigences complexes venant des dirigeants, à gérer une multitude de parties prenantes différentes, et à faire en sorte que les bonnes idées deviennent effectivement des résultats livrés grâce aux méthodes de gestion de projet.

Comment l’IA aide les équipes à évoluer vers une gestion de projet allégée

J’ai commencé ma carrière dans une gestion de projet très traditionnelle, en mode waterfall, avec de gros plans MS Project, des journaux RAID dans Excel, et de longs rapports hebdomadaires. Dans les environnements numériques ou agiles rapides, cette lourdeur était vite devenue un frein, et je me suis vite rendu compte que je me concentrais trop sur les processus, au détriment de la valeur.

C’est pour cela qu’il est devenu essentiel de passer à des méthodes de gestion de projet plus légères. Et c’est la direction que prend le secteur. Plus personne ne souhaite s’encombrer de systèmes trop procéduraux.

L’IA rend cette transition plus facile parce qu’elle s’occupe des tâches ingrates, alors vous pouvez délivrer la valeur telle que définie par vos parties prenantes.

Pour moi, la transition a consisté à centraliser le travail sur un tableau unique et vivant au lieu de documents éparpillés. Par exemple, j’ai proposé aux équipes un outil de type Kanban avec des colonnes comme Backlog, Ce mois-ci, Cette semaine, En cours, Bloqué, et Terminé. Les risques, décisions et dépendances sont suivis dans le même espace. Je n’ai importé que les jalons réellement critiques depuis l’ancien Gantt, j’ai fait fonctionner le nouveau tableau en parallèle pendant une courte période, puis j’ai supprimé le journal RAID et les présentations séparées lorsque les parties prenantes étaient à l’aise. Le résultat ? Une seule source de vérité, au lieu de cinq versions concurrentes.

La communication et la gouvernance ont également été simplifiées. Au lieu de créer des présentations lourdes, j’utilise le tableau + l’IA pour rédiger des mises à jour concises adaptées à chaque public.

Finalement, l’IA m’a montré très clairement que ma valeur réside dans le jugement, l’alignement et la gestion du changement — pas dans la mise à jour de feuilles de calcul toute la journée !

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Melissa Khan-Blackmore

Cheffe de projet certifiée PMP

Comment l’IA transforme la direction et la livraison de projets aujourd’hui

L’IA influe aussi sur mon rôle. Aujourd’hui, il m’est clairement demandé de passer bien moins de temps à prendre des notes, suivre les tâches, mettre à jour les statuts, voire planifier le projet en général. J’ai beaucoup plus de temps pour analyser les problèmes métier et me connecter aux objectifs stratégiques globaux.

Côté livraison, l’IA fait désormais partie intégrante de notre gestion de projet. Nous l’utilisons pour résumer des rendez-vous clients, regrouper et dégager des tendances dans les retours des parties prenantes, et rédiger des premiers jets de cahiers des charges, de plannings ou de communications à partir des données du projet. Par exemple, au lieu de passer des heures à transformer des notes de réunion et des tickets Jira en présentation de suivi, l’IA me rédige une version préliminaire et met en évidence les tendances ou risques — je passe alors mon temps à valider, prioriser et décider de ce qui compte vraiment pour l’entreprise.

Concrètement, je passe moins de temps à reporter les statuts manuellement, à nettoyer la documentation, à reformuler la même mise à jour pour différents publics, et à explorer les données pour comprendre ce qu’il se passe.

Et cela me permet de consacrer plus de temps à des tâches à forte valeur ajoutée, comme communiquer avec mes clients, mon équipe ou les dirigeants, effectuer un travail créatif pour optimiser les processus ou améliorer les idées de projets, et bâtir la stratégie.

Finalement, l’IA m’a montré très clairement que ma valeur réside dans le jugement, l’alignement et la gestion du changement — pas dans la mise à jour de feuilles de calcul toute la journée !

Comment l’IA a simplifié un déploiement complexe impliquant de nombreux acteurs

Voici un exemple. J’étais responsable du déploiement d’un produit pour une grande organisation fortement régulée. Nous avions des tonnes de composantes à gérer : opérationnels, IT, utilisateurs finaux, ingénieurs du fournisseur, directions internes et externes, et tous les retours étaient dispersés entre email, chat, tickets et notes de réunion. C’est devenu tel que mon vrai travail consistait surtout à gérer les plaintes, problèmes et demandes.

Nous avons mis en place un système léger qui superposait l’IA aux outils que nous utilisions déjà :

• La gestion du travail se faisait sur des tableaux de type Asana/Jira.
• Les demandes de support passaient par une boîte mail partagée et un canal de discussion interne.
• Les comptes rendus de réunion et les débriefs étaient consignés dans un document partagé.

Je collais ce texte brut dans un espace de travail IA et lui demandais de :

• Regrouper les problèmes par thèmes
• Signaler tout élément à haut risque ou critique pour la sécurité
• Créer des mises à jour de statut pour différents groupes de parties prenantes

Je faisais cela — et je continue à le faire — deux fois par semaine. Ce n’est pas parfait à 100 %, mais cela me fait gagner des heures d’analyse et de traitement de demandes diverses.

En termes d’efforts et de résultats :

• La conception du pipeline a pris environ 2 à 3 heures la première fois.
• Mon tri hebdomadaire est passé d’environ une demi-journée à éplucher les tickets et réécrire les résumés à environ 50 minutes de revue et de prise de décision.
• Ce processus m’aide vraiment à tout résumer et à tout capturer de chaque groupe de parties prenantes, tout en repérant les risques plus facilement.

C’est pourquoi je pense que les outils IA ne remplacent pas le chef de projet : ils éliminent beaucoup de tâches manuelles à faible valeur ajoutée, ce qui me permet de consacrer plus de temps à la priorisation, à l’alignement des parties prenantes et à prendre des décisions claires et rapides dans des environnements déjà complexes.

Le conseil de Melissa

L’IA peut, et va, transformer radicalement notre façon de planifier les risques. Elle permet aussi naturellement d’en réduire certains. Mais elle ne peut pas remplacer ce qui exige un véritable jugement humain et une prise de responsabilité.

Comment les chefs de projet peuvent automatiser le travail de livraison répétitif grâce à l’IA

J’ai commencé à considérer l’IA comme un membre junior de l’équipe dont le rôle est de faire un premier passage sur tout ce qui est répétitif, volumineux en texte ou basé sur des schémas récurrents. Ensuite, j’interviens comme éditeur et décideur. Cet état d’esprit transforme ma façon de livrer les projets sur l’ensemble de mes missions :

• Tâches répétitives et administratives : Prises de notes en réunion, comptes rendus, identification des actions à mener et mise en forme dans des formats lisibles.
• Rapports d’avancement : Génération de premiers jets à partir de l’avancée des tickets, des mises à jour des parties prenantes et des jalons du projet.
• Relances de tâches : Rappels intelligents et relances pour inciter les parties prenantes sur les éléments en retard ou en attente d’approbation. Automatisez ces relances depuis votre outil IA de gestion de projet — j’utilise Asana AI.
• Personnalisation de la communication : Traduire une même mise à jour sous différents tons et formats (par ex. : synthèse exécutive, détails pour l’équipe, etc.).
• Rédaction de communications client ou de présentations à partir de données brutes
• Reconnaissance de schémas : Détection de points de blocage ou de risques par analyse des retours, des tickets, des tendances de sentiment dans les mises à jour ou des schémas de réponse.
• Regroupement des demandes d’évolution ou des réclamations pour mettre en avant des thèmes communs entre équipes ou utilisateurs : Très utile en développement produit.
• Documentation et gestion des connaissances : Organisation d’une documentation chaotique dans une base de connaissance claire.
• Rédaction ou mise à jour des procédures opérationnelles et flux de processus à partir de transcriptions ou de notes brutes.
• Planification et prévisions : Rédaction de diagrammes de Gantt, feuilles de route ou plans de sprints à partir d’objectifs de haut niveau ou de données du backlog.
• Prévoir les problèmes de ressources ou les retards dans le planning grâce aux signaux précoces dans des outils comme Jira, Confluence ou Slack.
• Identifier les tendances de performance d’un sprint à l’autre ou entre différents flux de travail.

Comment l’IA peut et doit transformer la gestion des risques

L’IA peut, et va, transformer radicalement notre façon d’anticiper les risques. Elle permet aussi naturellement de les réduire. Mais elle ne pourra jamais remplacer les aspects nécessitant un véritable jugement humain et une prise de responsabilité.

L’humain doit encore :

• Définir l’appétence au risque : C’est-à-dire ce que nous considérons comme « grave » ou « inacceptable ».
• Prendre les décisions finales : Accepter/éviter/transférer, go/no-go, arbitrages budget/périmètre.
• Gérer les risques humains et politiques qui ne ressortent jamais clairement des données : Résistance des parties prenantes, problèmes de confiance, fiabilité des prestataires et négociation pour amener les responsables à réellement agir sur les risques.

Là où l’IA dans la gestion des risques projet excelle, c’est dans les tâches lourdes :

• Extraire les risques des notes/tickets/documents.
• Dédupliquer et catégoriser ces risques.
• Rédiger des déclarations claires causes-événement-impact.
• Suggérer une notation de probabilité/impact.
• Proposer des mesures d’atténuation, des déclencheurs et des plans de contingence.
• Surveiller les tendances et les signaux d’alerte précoce.
• Transformer le registre des risques en des mises à jour prêtes pour la direction "top risques + ce dont j’ai besoin de vous".

En résumé, les humains doivent valider la réalité et décider de ce qui importe. L’IA peut nous aider à être plus précis et à détecter les risques de façon plus fiable.

Cela dit, les parties prenantes et les sponsors peuvent avoir peur qu’un modèle d’IA (même fermé), détienne toutes les données, il y a donc souvent des réticences. Ainsi, même si la gestion des risques devrait être une tâche de l’IA, ce n’est pas toujours le cas en pratique.

Pourquoi la confidentialité et l’IA à source fermée sont essentielles dans les environnements de projets réels

Beaucoup de gens sont opposés à l’IA. Ils craignent vraiment qu’elle "vole" des données. Et je pense que cela peut être justifié. Comme avec n’importe quoi, il y a des inconvénients si l’on n’est pas prudent.

Si vous utilisez une IA à source fermée, c’est bien plus sûr. Tout dépend de la manière dont vous configurez les choses. Vous pourriez aussi avoir besoin de confidentialité en interne. Par exemple, si le service RH utilise le même outil propriétaire que le développement, il y a un risque que des données confidentielles du RH fuient dans d’autres parties de l’organisation.

C’est pourquoi je pense qu’il est important d’avoir un responsable de la confidentialité des données qui connaît bien l’IA et supervise précisément comment vos systèmes d’IA sont configurés en interne.

Comment une pile technologique IA pragmatique soutient une livraison plus rapide et plus intelligente

Voici ma pile technologique de livraison :

• MS Copilot : Emails quotidiens, notes, synthèse de mes tâches. Il s’intègre à mon Microsoft 365 au travail.
• Fathom : Prises de notes, enregistrements, suivis
• Asana : Planification de la gestion de projet, suivi des tâches, prévision des calendriers
• SuperPrompt : Aide à la rédaction des prompts
• Jasper AI : Tout ce qui touche au marketing

J’adore Copilot. J’aimerais que toutes les entreprises pour lesquelles je travaille l’utilisent. Il peut extraire toutes vos données de vos emails, notes de réunion, documents, etc., et c’est littéralement un deuxième cerveau. Il me rend 5 fois plus productif.

Conseil de Melissa

La fonctionnalité Asana AI, c’est comme avoir ChatGPT placé au-dessus de votre plan de projet, sauf qu’elle lit vraiment vos vraies tâches, dates, dépendances, mises à jour et échéances.

Et pour une des startups pour lesquelles je travaille, nous utilisons désormais la fonctionnalité Asana AI. C’est comme avoir ChatGPT placé au-dessus de votre plan de projet, sauf qu’elle lit vraiment vos tâches, dates, dépendances, mises à jour et échéances réelles. Cet agent IA peut :

• Effectuer un "balayage de risques IA" sur tout votre plan et vos notes afin de détecter ce qui est en train de devenir, sans bruit, un risque pour le calendrier ou la livraison.
• Rédiger des points d’avancement intelligents et des synthèses de projet qui mettent en avant ce qui a changé, ce qui est bloqué et ce dont vous avez besoin de la part des parties prenantes.
• Vous aider à transformer toute cette « pollution » de projet en des rapports clairs et prêts pour la direction.

Le meilleur dans tout ça, c’est que l’IA peut aussi s’occuper des tâches opérationnelles pénibles : repérer les impacts de dépendance en cas de retard, vous aider à mettre à jour les plannings plus vite, et même alimenter des workflows IA sans code afin que le système propose automatiquement les bonnes prochaines étapes.

Pourquoi les chefs de projet doivent adopter l’IA — et non la craindre

Le rôle du chef de projet évolue déjà, et continuera de changer avec l’IA. Mon conseil est donc simple : adoptez l’IA, ne la craignez pas.

Et utilisez une IA à source fermée pour les données confidentielles.

Ah, et l’IA ne prendra pas votre emploi !

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