Un ex-chef de projet HP et consultant actuel en automatisation IA explique comment mettre en œuvre l’IA de manière efficace et responsable

Très tôt dans ma carrière, j’ai été attiré par le traitement du langage naturel (NLP) et j’ai même fondé deux startups axées sur l’IA. En 2007, j’ai utilisé un outil interne d’analyse de texte chez Hewlett-Packard pour améliorer les processus métiers des centres d’appels EMEA, en appliquant des techniques Six Sigma. C’était les débuts de l’IA, lorsqu’elle suscitait de l’enthousiasme mais que ses défis l’emportaient encore sur ses avantages. L’outil apportait tout de même certains bénéfices, donc ce ne fut pas un échec total. Cependant, il était bien plus difficile d’en tirer de la valeur que ce n’est le cas avec l’IA d’aujourd’hui.

Au cours de ces dernières années, j’ai piloté des initiatives de transformation et de digitalisation dans le secteur de l’énergie en tant que chef de projet indépendant. L’un de mes principaux succès a été le développement des capacités stratégiques techniques et métiers pour le comptage intelligent chez SMS, l’un des plus grands installateurs au Royaume-Uni.

Aujourd’hui, mon entreprise Mindrise propose des solutions concrètes d’automatisation par l’IA aux petites entreprises britanniques, en les aidant à exploiter l’IA de façon réaliste et orientée résultats pour gagner en efficacité, réduire leurs coûts et favoriser leur croissance. Nous nous concentrons sur l’amélioration de la productivité via l’automatisation de flux de travail, la génération de documents, le reporting et l’intégration de données à l’aide de plateformes low-code comme Make, n8n et Zapier. Nous fournissons également une optimisation continue et du support afin que les automatisations de nos clients évoluent avec leur croissance.

Comment préserver une structure traditionnelle en gestion de projet tout en adoptant une approche IA légère

Mon approche de livraison reste basée sur des cadres structurés de gestion de projet. Mais grâce à l’IA, je m’oriente vers une gestion plus légère et adaptative, tout en conservant la rigueur des méthodes traditionnelles, mais en réduisant la charge et en permettant de se concentrer davantage sur les tâches à forte valeur ajoutée.

Je l’utilise pour des tâches répétitives et chronophages ainsi que comme contributeur lors des phases d’idéation. Cela m’aide à automatiser la rédaction de comptes rendus, la documentation et le reporting tout en restant parfaitement aligné avec les exigences de livraison traditionnelles. En réalité, je pense que lorsque l’IA est utilisée de façon prudente et éthique, rares sont les tâches qu’elle ne peut accomplir — à l’exception de celles qui sont profondément humaines, telles que diriger, gérer et collaborer.

En conséquence, mon rôle évolue : d’exécutant multi-tâches, je deviens orchestrateur et optimisateur de l’IA. Ceci me permet de recentrer mon énergie sur les aspects essentiels et humains de la gestion de projet, comme l’alignement des parties prenantes, la levée des obstacles et l’assurance d’une collaboration et motivation d’équipe efficaces.

Comment la tolérance d’un flux de travail à l’imprévisibilité doit guider votre stratégie de mise en œuvre de l’IA

Plus nous intégrons d’intelligence, plus la conception doit être soigneusement pensée, exécutée et testée.

En effet, lorsqu’un flux de travail n’intègre pas d’IA et reste basé purement sur des règles, il offre des résultats déterministes que l’on peut tester comme n’importe quel système logiciel traditionnel. Mais ajouter de l’IA introduit une dimension probabiliste : nous devons donc nous assurer que la variabilité des résultats ne se retourne pas contre nous. Il est crucial de comprendre quel degré de créativité ou d’imprévisibilité est acceptable pour l’application en question, et d’appliquer des garde-fous adaptés, par exemple en conservant l’humain dans la boucle.

Les flux de travail intégrant une IA agentique offrent la plus grande liberté, mais il faut que cette flexibilité soit réellement voulue — il est alors essentiel de s’assurer qu’elle est justifiée pour le cas d’usage.

En matière de livraison, je me concentre sur des applications pratiques de l’IA afin de garantir des résultats réalistes et prévisibles. Les usages spectaculaires de l’IA que l’on peut voir sur YouTube sont certes séduisants, mais ils ne sont pas fiables dans un contexte professionnel. Lorsque j’applique l’IA, je cherche à obtenir un retour sur investissement clair — par exemple, réduire le temps ou l’effort de traitement manuel de X %, ou diviser par deux le délai de production de la documentation.

En matière de livraison, je me concentre sur des applications pratiques de l’IA afin de garantir des résultats réalistes et prévisibles. Les usages spectaculaires de l’IA que l’on peut voir sur YouTube sont certes séduisants, mais ils ne sont pas fiables dans un contexte professionnel. Lorsque j’applique l’IA, je cherche à obtenir un retour sur investissement clair.

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Stan YanakievOpens new window Fondateur de MindriseOpens new window

Cas d’usage concrets de l’IA et de l’automatisation dans la gestion de projet

Il existe de multiples façons d’utiliser l’IA en gestion de projet, et tenter de toutes les nommer reviendrait à leur mettre des limites. Mais voici quelques exemples :

• Compte rendu de réunions : Le domaine le plus évident et le plus simple à automatiser dans mon travail de livraison est le compte rendu de réunions. J’utilise ChatGPT avec la transcription d’un enregistrement Microsoft Teams pour cela. C’est un gain de temps considérable.
• Gestion documentaire et création de contenu : Génération et évaluation des risques/problèmes, reporting automatisé, et capitalisation sur les retours d’expérience. J’ai expérimenté l’automatisation de ces tâches avec PMI Infinity, ChatGPT, Claude, des tableaux de bord HTML, Google Apps Script pour les risques et problèmes, et Microsoft 365 Copilot pour créer les enseignements tirés.
• Validation : L’IA peut aussi accompagner les tâches de validation, comme la relecture et l’évaluation de conceptions techniques.
• Périmètre : L’IA aide à rédiger le périmètre du projet à partir des faits essentiels ou à le relire et l’affiner.
• Brainstorming : Elle peut aider à générer des options et soutenir la recherche de solutions. Je m’appuie beaucoup sur ChatGPT pour cela.
• Communications : J’utilise ChatGPT pour rédiger mes communications à destination des parties prenantes.
• Présentations : Pour planifier, créer et présenter, j’ai testé des outils tels que Gamma et Canva.

Mais les tâches demandant de l’intelligence émotionnelle et de la collaboration — comme l’alignement des équipes et la gestion humaine — doivent rester du ressort du chef de projet.

Un exemple concret de l’IA en gestion de projet

Prenons l’exemple du compte rendu de réunion. La première fois que j’ai utilisé l’IA sur un projet, un blocage critique risquait de stopper l’initiative avec d’importantes conséquences financières, réputationnelles et techniques. J’ai dû très vite trouver une solution, ce qui nécessitait de parvenir à un consensus entre plusieurs fournisseurs externes et parties prenantes internes.

J’ai organisé un atelier en ligne en réunissant tous les acteurs clés. J’ai demandé la permission d’enregistrer l’appel sur MS Teams afin de disposer d’une transcription. Après l’appel, j’ai expurgé la transcription et rendu anonymes les données sensibles en les remplaçant par des champs factices. J’ai rédigé une demande pour ChatGPT pour qu’il génère le compte rendu avec les points discutés et les actions à mener. J’ai ensuite relu les résultats, corrigé si besoin, remplacé les champs, puis envoyé le document final à un grand groupe de destinataires.

Normalement, il m’aurait fallu au moins une heure pour relire mes notes et rédiger un compte rendu fidèle, mais grâce à l’IA j’ai pu le faire en 20 minutes. Le résultat était un compte rendu de grande qualité, bien structuré. Cela a permis une diffusion rapide et efficace à une large équipe, avec des actions claires à suivre, ce qui a garanti un suivi proactif et un règlement rapide des problèmes. Et j’étais en plus libéré à temps pour rejoindre l’appel suivant.

Comment constituer une pile technologique IA efficace pour la gestion de projet

En tant que chef de projet, je suis pragmatique. J’adopte tout outil dès que je suis convaincu de sa valeur. Et je l’abandonne sans hésiter s’il ne convient pas. Commençons par les outils traditionnels de gestion de projet que j’utilise :

• Microsoft Project pour la planification
• Jira comme logiciel de gestion de projet pour les projets agiles
• Trello pour les petits projets Kanban

Mais ces dernières années, j’ai commencé à utiliser les LLM bien plus qu'auparavant. Chacun de ces LLM peut servir à des fins similaires, mais ils présentent tous des points forts et des faiblesses différents :

• ChatGPT : Je trouve ChatGPT globalement excellent, en particulier pour l’optimisation et l’efficacité des processus.
• Copilot : Copilot repose sur ChatGPT, mais ses réponses ne sont pas identiques. Je l’utilise donc parfois pour vérifier ou comparer les résultats.
• Claude : Claude est généralement plus « créatif » et produit des graphiques et documents visuellement attrayants.
• Gemini : J’ai moins utilisé Gemini pour l’instant. Ses premières versions semblaient limitées, mais la version intégrée aux résultats de recherche Google est plutôt bonne. Je dois encore tester la toute dernière version.

Je développe des workflows d’IA via Mindrise à l’aide de plateformes low-code/no-code, telles que :

• Make : Make dispose d’une interface intuitive qui la rend plus facile à utiliser, voire un peu plus « amusante » pour travailler.
• n8n : n8n est plus technique et permet un usage du code de programmation plus facilement — bien que cela puisse rendre la solution trop complexe pour certains clients.
• Zapier : Zapier prend en charge un éventail plus large d’applications et d’intégrations.

J’expérimente également de nouveaux outils d’IA pour planifier, créer et délivrer des présentations, notamment Gamma et Canva.

L’IA apporte peu de valeur aux équipes et aux entreprises sans automatisation. C’est pourquoi, en fin de compte, mon outil IA préféré est Make.com. Il permet de bâtir des automatisations basées sur des règles ou des scénarios renforcés par l’IA, y compris l’IA agentique.

 

L’IA n’est pas optimale pour les équipes et les entreprises sans automatisation. C’est pourquoi, en fin de compte, mon outil IA préféré est Make.com. Il permet de bâtir des automatisations basées sur des règles ou des scénarios renforcés par l’IA, y compris l’IA agentique.

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Stan YanakievOpens new window Fondateur de MindriseOpens new window

Comment utiliser l’IA de façon responsable en gestion de projet

Il faut toujours garder à l’esprit que nous demeurons aux commandes. Nous sommes responsables de nos projets.

Il ne faut jamais partager librement des données personnelles ou professionnelles sensibles avec des modèles ouverts. Elles peuvent être protégées en pseudonymisant ou en expurgeant les entrées avant leur traitement.

De plus, il faut toujours considérer les sorties de l’IA comme des brouillons — à relire et valider avant toute utilisation ou tout partage.

C’est pourquoi, chez Mindrise, garder un humain au cœur de la boucle est un principe fondamental lors de la conception de workflows d’automatisation pour garantir à la fois précision et responsabilité.

Comment l’IA aide les chefs de projet à se concentrer sur l’essentiel : être plus humain

Apprenez à utiliser l’IA et abordez-la comme toute nouvelle technologie — c’est mon conseil.

En surface, cela peut sembler simple, mais il faut apprendre, s’entraîner et faire pas mal d’essais et d’erreurs avant d’atteindre un niveau de stabilité suffisant pour un usage professionnel.

Commencez par de petits projets et restez pragmatique. Si vous ne disposez pas de l’expertise nécessaire en interne, recherchez un prestataire capable de vous aider à surmonter les principaux freins à l’adoption.

Une fois quelques automatisations simples mises en place, réfléchissez à la manière dont elles vous permettent de repenser plus stratégiquement votre entreprise. Ensuite, faites évoluer le dispositif.

Le conseil de Stan

Commencez par de petits projets et restez pragmatique. Si vous ne disposez pas de l’expertise nécessaire en interne, recherchez un prestataire capable de vous aider à surmonter les principaux freins à l’adoption. Une fois quelques automatisations simples mises en place, réfléchissez à la manière dont elles vous permettent de repenser plus stratégiquement votre entreprise. Ensuite, faites évoluer le dispositif.

Et souvenez-vous, ce n'est qu'un outil — un outil qui renforce les capacités humaines.

L'IA nous permet de nous concentrer sur ce qui compte vraiment. Elle élève notre productivité et notre efficacité à des niveaux encore jamais atteints. Et elle nous donne même la possibilité d’être plus humains.

Suivez le mouvement

Vous pouvez suivre Stan alors qu'il continue à identifier des opportunités d'IA et d'automatisation pour les entreprises sur LinkedIn. Et découvrez son entreprise, Mindrise.

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