Une CPO technique détaille les agents IA utilisés par son équipe dans la gestion de projets
Découvrez comment une CPO exploite les agents IA pour automatiser les tâches de gestion de projet, accélérer la livraison et se concentrer sur les résultats, avec des exemples concrets de workflows qui réduisent les retards et améliorent la performance des équipes.
Maintenance par l'IA: Product People utilise l’IA pour effectuer les tâches de maintenance, permettant ainsi de se concentrer sur l’atteinte des résultats métiers.
Dimension humaine: L’empathie, le jugement et la stratégie restent des atouts humains que l’IA ne peut pas reproduire dans la gestion de produit.
Solutions agentiques: Le déploiement d’agents IA a accéléré les workflows, améliorant la rapidité et la satisfaction des parties prenantes.
Outils à faible maintenance: Des outils non spécifiques aux clients comme Notion et Figma soutiennent un modèle opérationnel distribué et efficace.
Rôle futur du PM: L’IA va redéfinir la gestion de projet, en orientant l’accent vers les compétences en stratégie et conception de systèmes.
Mirela Mus est la fondatrice et CPO de Product People. Elle possède un MBA, une formation en informatique et plus d'une décennie d’expérience en gestion de produit — dont la moitié à des postes de direction.
Nous avons échangé avec elle afin d’en savoir plus sur la délégation de la maintenance à l’IA pour que les humains puissent se concentrer sur l’obtention de résultats concrets. Voici ce qu’elle nous a confié.
Générer des résultats commerciaux
Je suis Mirela Mus, fondatrice et CPO de Product People. Nous sommes la principale référence pour la gestion de produit et les services d’accélération de croissance produit en Europe. Parmi nos clients figurent Amazon, Zalando, eBay, DeepL et l’Organisation mondiale de la Santé.
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Nous sommes d’accord pour dire que l’exécution est un atout concurrentiel, mais nous ne faisons pas que superviser ou gérer des projets ; nous livrons des résultats concrets tels qu’augmenter le chiffre d’affaires et réduire les coûts.
Pourquoi certains éléments ne peuvent pas être répliqués par l’IA
Nous considérons l’évolution IA-first à travers notre principe clé : « Peu de maintenance, beaucoup de résultats ». L’IA s’occupe de la maintenance afin que nous puissions nous concentrer entièrement sur l’obtention de résultats.
Nous adoptons de manière proactive les outils qui accélèrent l’exécution de base, pour passer moins de temps sur les tâches ingrates, telles que :
- Synthèse de données qualitatives : Nous utilisons l’IA pour synthétiser immédiatement les données de marché publiques, les avis utilisateurs et les tickets de support. Cela alimente notre « état d’esprit GSD (Get Sh*t Done) ». Nous ne perdons pas de temps à contempler une page blanche.
- Rédaction initiale d’artefacts : L’IA est excellente pour rédiger les premiers jets de PRDs ou notes de version. Ceci renforce nos méthodes actuelles, garantissant que les PM juniors démarrent avec une structure répondant à nos standards élevés, ce qui réduit les cycles de relecture manuelle.
- Collecte rapide de contexte : Au lieu de longues phases de découverte, nous utilisons l’IA pour accélérer notre compréhension de nouveaux secteurs et des normes du marché. Cela nous permet de nous intégrer rapidement et de commencer à générer de la valeur immédiatement.
Nous considérons la révolution IA-first à travers notre principe clé, ‘Peu de maintenance, beaucoup de résultats.'
Avec les tâches automatisées, je redouble d’effort sur les éléments humains que l’IA ne peut pas imiter :
- Empathie profonde (découvrir le « pourquoi maintenant ? ») : L’IA peut analyser des données mais ne peut pas ressentir l’ambiance. Un humain doit regarder un intervenant dans les yeux et saisir la véritable pression qui motive une demande — s’agit-il d’un vrai besoin du marché, ou simplement d’une réaction de panique face à un concurrent ? Consacrez donc plus de temps à influencer les parties prenantes et à gérer le contexte politique qui freine souvent la livraison dans les grandes structures.
- Jugement impartial (« mentalité mercenaire »): Nous utilisons le temps gagné pour adopter ce que j’appelle une « mentalité mercenaire », retirant l’émotion de la prise de décision afin d’assurer la clarté du jugement. Cela nous permet de couper à travers les bruits internes et de servir le client, en priorisant leurs véritables objectifs business par rapport aux jeux de pouvoir internes.
- Définition d’une vision et paris stratégiques : Comme je le dis souvent : « Seuls les optimistes acharnés sont faits pour le Product Management. » L’IA peut prédire à partir du passé, mais ne pourra jamais réunir une équipe démotivée vers un avenir meilleur, ni prendre les paris contre-intuitifs qui transforment une entreprise.
- Naviguer dans la complexité politique des organisations : C’est la partie la plus difficile du métier. Gérer des services qui traînent du pied ou des parties prenantes aux agendas opposés requiert une grande intelligence émotionnelle et une concentration « mercenaire ».
- Vitesse de décision (boucle OODA) : Nous utilisons les gains d’efficacité pour resserrer notre « boucle OODA » (Observer, Orienter, Décider, Agir), afin de réajuster nos stratégies plus vite que des équipes internes traditionnelles.
L’IA peut prédire à partir de données passées, mais elle ne peut pas mobiliser une équipe démoralisée vers un avenir meilleur ni prendre les paris contre-intuitifs nécessaires à la transformation d’une entreprise.
Comment les solutions agentiques ont augmenté la rapidité et la satisfaction
Nous avons récemment eu recours à des solutions agentiques lorsque nous avons rencontré un goulot d’étranglement classique. Le délai entre l’idéation et le développement était gonflé. Nos chefs de projet passaient énormément de temps à vérifier manuellement les contraintes juridiques et à solliciter les parties prenantes pour obtenir des validations. Ce travail fastidieux n’apportait aucune valeur stratégique.
Nous avons déployé un système d’agents IA internes pour gérer ces tâches peu valorisantes :
- La barrière de conformité : Nous avons configuré un agent interne en utilisant le contexte provenant des bases de connaissances juridiques et de conformité du client. Avant d’envoyer un PRD pour relecture, l’agent effectuait une pré-validation et signalait immédiatement les risques réglementaires. Cela servait de contrôle immédiat, garantissant que les chefs de projet du client ne perdaient pas de temps sur des drafts non conformes.
- Le relanceur de parties prenantes (via Slack) : Nous avons automatisé le workflow de validation. Au lieu qu’un chef de projet use de son capital politique limité pour relancer un directeur pour une signature, l’agent se chargeait des relances via Slack. Il poursuivait sans relâche mais courtoisement pour obtenir les validations, supprimant ainsi la charge émotionnelle du chef de projet.
- Suivi automatisé de l’avancement : Nous avons implémenté un agent synthétisant les données d’avancement et de développement et envoyant des rapports de statut proactifs.
Les résultats :
- Rapidité : Nous avons considérablement réduit le délai moyen entre l’idéation et le développement. Le « temps mort » d’attente de validation a été réduit à néant, et l’agent, jouant le rôle d’avocat du diable, validait les PRD plus rapidement.
- Satisfaction : La satisfaction des parties prenantes a augmenté. Elles ont apprécié la proactivité et la rapidité des rapports automatisés, libérant nos chefs de projet pour se concentrer sur la valeur délivrée plutôt que sur la gestion administrative et les relances.
Pourquoi l’expérimentation agentique est essentielle en gestion de projet
Voici quelques autres agents que nous avons testés. Nous utilisons Claude Code, Make.com, Glean, NotebookLM, n8n, et/ou Notion AI.
- Standardiseur d’artéfacts : Formé sur les « meilleurs PRD », il reformate les documents et tickets Jira. Ceci est adapté au type de produit, à la zone (interne, externe) et à la phase (maintien, investissement, innovation).
- Avocat du diable : Traque les failles dans les PRD en s’appuyant sur les règlements de conformité et enrichit les index de la base de connaissances utilisateurs, les informations concurrentielles et le contexte de l’entreprise. Économie : cinq heures par semaine et par chef de projet.
- Lancement dev : Lit les tickets Jira et lance les processus de développement en mettant en place l’environnement et les référentiels, et en extrayant les bibliothèques pertinentes. Économie : trois heures par semaine et par développeur.
- Triage d’incidents : Assure une priorisation relative précise et rapide pour chaque ticket de support ou de bug entrant.
- Mise à jour pour les parties prenantes : Cartographie les parties prenantes et envoie des récapitulatifs et/ou rapports hebdomadaires sur l’ensemble du tunnel Produit. Économie : trois heures par semaine et par chef de projet sur la sélection et la communication. Exemple de rapport pour un PDG : « ROI projeté en baisse à €3m (-15 %). Cela provient du retard de trois mois de l’Initiative 1 en Europe du Nord à cause d’une dépendance sur l’Initiative 2 et d’une mauvaise communication avec le fournisseur logiciel. Deux escalades de niveau VP ont permis d’agir. La résolution est prévue dans une semaine. »
- Seule source de vérité : Les employés interrogent Notion AI. L’agent recherche non seulement dans Notion mais aussi sur Slack, Google Drive, Jira et d’autres applications connectées.
J’ai aussi personnellement testé OpenClaw sur un nouveau Mac Mini.
Comment un stack à faible maintenance soutient le travail distribué
Notre stack est agnostique côté client — nous travaillons avec les outils du client. En interne, nous utilisons cependant un stack rigoureux et à faible maintenance, adapté à notre modèle de travail et à notre organisation distribuée.
Outil : Notion
- Catégorie : Base de connaissances interne et playbooks
- Impact : La source unique de vérité pour notre modèle de livraison propriétaire. Elle abrite l'ensemble de nos modes de fonctionnement, politiques et fonctions d'habilitation.
- Évolution au cours de l'année écoulée : Renforcée. Nous l'utilisons désormais non seulement pour le stockage, mais aussi comme terrain de formation actif pour « intégrer rapidement » et déployer instantanément nos méthodes spécifiques (comme « L'optimisme comme système d'exploitation ») auprès des nouvelles recrues.
Outil : Figma
- Catégorie : Design et prototypage
- Impact : Il nous permet de valider les idées via des prototypes basse fidélité plutôt que de longues spécifications.
- Évolution au cours de l'année écoulée : Intégration de l'IA. Nous sommes passés du wireframing manuel à la génération de modèles pilotés par IA pour accélérer la première phase « brouillon » du design.
Outil : Miro
- Catégorie : Collaboration visuelle et stratégie
- Impact : Le support pour « Gérer le chaos ». Nous l'utilisons beaucoup pour les Opportunity Solution Trees (OST) et pour aligner les parties prenantes qui « tirent chacun de leur côté ».
- Évolution au cours de l'année écoulée : Standardisation. Nous sommes passés de séances de brainstorming ponctuelles à des modèles atelier pré-définis et stricts. Cela garantit que chaque chef de projet anime avec le même niveau d'exigence, même sans la présence d'un leader senior.
Outil : Slack
- Catégorie : Communication et communauté
- Impact : La colonne vertébrale de notre réseau de « solidarité » et de soutien. Il permet à nos chefs de projet de « discuter ouvertement des problèmes » et de lever les blocages.
- Évolution au cours de l'année écoulée : Discipline asynchrone. Nous nous sommes fortement tournés vers les flux de travail « asynchrones » pour préserver le travail en profondeur. Nous l'utilisons moins pour discuter en temps réel et davantage pour des mises à jour structurées, réduisant le bruit dû aux contextes politiques.
Comment la vidéo asynchrone soutient le coaching d'équipe
La vidéo asynchrone, via Loom et Miro TalkTrack, est l'un des outils les plus sous-estimés que nous utilisons, car elle permet de généraliser à grande échelle notre modèle de « hôpital universitaire ».
Dans notre organisation, les "revues à quatre yeux" sont essentielles pour garantir la qualité, mais les programmer en synchronisé ralentit le processus. Désormais, au lieu de réserver une réunion de 30 minutes pour relire un PRD ou un slide de stratégie, nos consultants seniors enregistrent une critique Loom de 5 minutes. Cela permet à nos chefs de projet de bénéficier de conseils sans interrompre leur concentration.
De plus, les parties prenantes qui traînent souvent à donner leur avis ne liront pas un document de cinq pages, mais elles regarderont une vidéo de trois minutes. Cela force l'alignement dans des contextes politiques complexes où nous devons mettre de l'ordre dans le chaos sans ajouter une réunion supplémentaire à leur calendrier.
Cela incarne parfaitement notre état d'esprit « peu d'entretien, résultats élevés ». Nous réduisons le temps de réunion de 80 % tout en augmentant la qualité de la communication.
Pourquoi les chefs de projet doivent éviter le « culte cargo » d'Agile
En ce qui concerne les méthodes de gestion de projet, nous nous éloignons des processus lourds pour adopter ce que j'appelle le cadre de « bon sens ». Nous évitons explicitement le « culte cargo » de l’Agile, où le processus existe pour lui-même.
Ce à quoi nous avons renoncé :
- Planification rigide : Nous évitons les diagrammes de Gantt à long terme et la mentalité d’usine à fonctionnalités où la réussite se mesure à l’atteinte de la date plutôt qu’à l’atteinte de la métrique.
- Lourdeur des processus : Nous n’adoptons pas des cadres complexes simplement parce qu'ils sont à la mode. Beaucoup d’entreprises échouent car leurs processus ne supportent pas le poids qu’ils sont censés porter.
Ce vers quoi nous avons évolué :
- Stratégie allégée : Nous utilisons les Opportunity Solution Trees (OST) et les OKR, mais uniquement de manière raisonnée. L'objectif est de s’aligner sur le résultat (par exemple, « trouver quelque chose qui rapportera 10M$ d’ARR ») plutôt que de gérer un backlog parfait.
- Excellence opérationnelle : Concrètement, nous utilisons un processus de revue propriétaire qui évalue la capacité des chefs de projet à livrer des résultats. Nous jugeons la réussite au fait que le client veuille retravailler avec nous ou qu'il ait atteint un grand jalon, et non à la vitesse de leur documentation.
Comment l'IA redéfinit les rituels de livraison de projet
Nous avons également quelques rituels que nous avons redéfinis grâce à l'IA :
- Définir le périmètre : l'IA prend en charge les tâches ingrates et opérationnelles de rédaction des spécifications standards des fonctionnalités. Cela libère le chef de projet pour adopter un état d’esprit "mercenaire", en se concentrant uniquement sur les 20 % du périmètre qui impactent vraiment le résultat métier au lieu de gérer un backlog gonflé.
- Valider le travail : nous utilisons l'IA pour synthétiser instantanément les résultats d'outils divers, ce qui nous permet de parcourir le cycle Observer-S’orienter-Décider-Agir plus rapidement. Au lieu d’attendre une semaine pour analyser un test, nous pouvons corriger le tir immédiatement. Cela nous aide à naviguer rapidement dans des environnements "VUCA" (Volatilité, Incertitude, Complexité, Ambiguïté).
- Aligner les équipes : l'IA rédige les résumés de communications de routine. Ainsi, le chef de projet peut se concentrer sur le "leadership sans autorité". Nous gérons le contexte politique et alignons les parties prenantes qui pourraient traîner des pieds pour que le message passe auprès des personnes importantes.
Comment l'IA va redéfinir les rôles de la gestion de projet
Dans cinq ans, le rôle de Junior Project/Product Manager sera presque entièrement automatisé ou redéfini. Des agents IA autonomes géreront le suivi de projet routinier, la gestion des dépendances, la documentation basique, et la synthèse simple de données en analyses. Le point d’entrée pour un leader produit humain va changer : vous ne percerez plus dans le secteur en écrivant des user stories ; vous y arriverez en démontrant des compétences exceptionnelles en pensée stratégique, en conception de systèmes et en leadership centré sur l’humain.
Le rôle de chef de projet va fondamentalement se scinder en Leaders stratégiques augmentés par l’IA (axés sur la vision et les personnes) et Architectes système/processus augmentés par l’IA (axés sur la conception du workflow idéal pour les agents IA).
Pourquoi les responsables de delivery doivent changer de focus
Les responsables de la livraison doivent comprendre que notre métier évolue : du faiseur du process au concepteur du système.
Voici donc mon conseil : arrêtez d’optimiser votre temps sur des tâches tactiques et concentrez-vous sur la conception des systèmes augmentés par l’IA dans lesquels votre équipe va évoluer. Vous devez :
- Codifier votre excellence : documentez clairement les connaissances propriétaires et les meilleures pratiques de votre organisation, car ce sont les données d’entraînement essentielles pour vos agents IA.
- Se concentrer sur le "pourquoi" : utilisez le temps gagné grâce à l’IA pour devenir un meilleur leader humain, en mettant l’accent sur la motivation, la clarté, et la gestion des implications éthiques des produits réalisés par votre équipe.
Le but n’est pas de remplacer votre équipe ; c’est d’utiliser l’IA pour imposer à grande échelle la définition de l’excellence de votre organisation.
Le but n’est pas de remplacer votre équipe ; c’est d’utiliser l’IA pour imposer à grande échelle la définition d’excellence de votre organisation.
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