Les plus grands défis du leadership en matière de livraison en 2026
Intégration de l'IA: L'IA constitue actuellement une pression pour les chefs de projet, l'adoption se faisant souvent sans stratégie ni préparation adéquates.
Défis liés aux données: Des données non structurées et biaisées nuisent à l’efficacité de l’IA, exigeant une meilleure gouvernance et culture des données.
Préoccupations humaines: La mise en œuvre de l’IA génère de l’anxiété dans les équipes concernant la sécurité de l'emploi, obligeant les dirigeants à instaurer la confiance.
Paradoxe de l’expert: L’expertise approfondie reste essentielle à une utilisation efficace de l’IA, car la valeur de l’IA dépend de la maîtrise humaine.
Accent sur l’exécution: La réussite des projets échoue souvent lors de l’exécution à cause du multitâche et de la surcharge de travail, et non d’un mauvais plan.
Quelque chose a changé dans la gestion de la livraison en 2026. Ce n’est pas simplement que les outils ont évolué, ni que le rythme du changement s’est accéléré : c’est que toutes les grandes forces qui transforment le fonctionnement des organisations semblent avoir convergé en même temps. L’intelligence artificielle est passée en quelques années de la curiosité à l’attente opérationnelle. L’instabilité géopolitique redéfinit les marchés et les chaînes d’approvisionnement. Les pressions liées à la livraison se sont intensifiées alors que les équipes sont plus réduites et dispersées que jamais. Et à travers tout cela, ce sont les personnes responsables de la concrétisation des projets qui doivent naviguer dans un environnement où aucun manuel n’a encore tracé toutes les routes.
Pour comprendre ce que cette période exige réellement, nous avons interrogé plusieurs responsables delivery dans différents secteurs. Voici leurs réflexions.
Le choc de l’IA — Opportunités, anxiété et questions en suspens
L’intelligence artificielle n’est plus une option à envisager pour les chefs de projet — c’est une pression bien réelle aujourd’hui. Mais au fil de nos conversations, une tension récurrente s’est dégagée : l’enthousiasme pour l’IA a largement dépassé la préparation organisationnelle à l’utiliser correctement. La question n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA, mais comment le faire de manière responsable, et ce qui arrive lorsque les organisations font l’impasse sur les fondations nécessaires pour qu’elle fonctionne vraiment.
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La pression d’adopter sans fondation solide
La demande « d’utiliser l’IA » vient aujourd’hui du plus haut niveau des organisations avec urgence, mais souvent sans stratégie associée. Marcus Glowasz, Executive Coach & Advisory, Change and Project Communications chez Projects & Data, décrit un schéma qu’il observe fréquemment : « J’entends souvent ‘Nous devons utiliser l’IA. Tout le monde l’utilise, donc il faut qu’on s’y mette.’ Et alors tout le monde s’y engouffre. Mais il existe peut-être une meilleure solution que l’IA. » La pression est réelle, mais l’orientation est souvent prématurée.
J’entends souvent ‘Nous devons utiliser l’IA. Tout le monde l’utilise, donc il faut qu’on s’y mette.’ Et alors tout le monde s’y engouffre. Mais il existe peut-être une meilleure solution que l’IA.
Cette pression qui vient d’en haut est accentuée par un manque de concertation avec les personnes chargées de la livraison opérationnelle. Emmanuels Magaya, fondateur de Project Managers Africa, décrit une situation qu’il a vécue à de nombreuses reprises : « L’IA vient souvent à l’échelle de l’entreprise, on vous dit de tous commencer à utiliser tel outil. Cela vient d’en haut comme un hélicoptère… Mais personne n’a consulté l’équipe PMO. » Le résultat, c’est une implémentation inadaptée — et un échec de l’adoption qui suscite du scepticisme.
L’IA vient souvent d’en haut comme un hélicoptère… mais personne n’a consulté l’équipe PMO.
On retrouve le même schéma au niveau des projets. Derek Fredrickson, fondateur de The COO Solution, estime que dans de nombreux cas, la séquence est inversée dans les organisations : « Souvent, ils [les dirigeants] essaient d’initier l’IA comme solution avant même qu’un humain ait effectué la tâche… Ce qu’il faut vraiment, c’est déterminer d’abord ce que fait l’humain, pour identifier où l’IA peut vraiment apporter de la valeur, au lieu de dire ‘je n’ai pas encore de fonction définie, mais je veux que l’IA s’en charge.’ » Avant d’intégrer l’IA, selon lui, il faut comprendre et documenter le processus humain.
Souvent, ils [les dirigeants] essaient de mettre en place l’IA comme solution avant même qu’un humain ait réellement accompli la tâche. Nous devons d’abord bien comprendre ce que fait l’humain afin de déterminer où l’IA peut apporter de la valeur.
Le problème des données sous-jacent au problème de l’IA
Sous la question de l’adoption de l’IA se cache une interrogation plus fondamentale : les données de base sont-elles suffisamment fiables pour rendre l’IA utile ? Bruno Morgante, fondateur & PDG de Mantegora, aborde sans détour le souci qu’il constate avec l’IA dans la gestion de portefeuille : « le plus gros problème actuellement est que les données de départ ne sont pas propres. Nous avons des données non structurées, non nettoyées et biaisées. Et lorsqu’on met tout cela ensemble et qu’on demande à un outil d’IA de vous aider à prédire... le résultat ne sera pas très bon. » Or, "garbage in, garbage out" — la plus ancienne règle de la donnée reste valable, même à l’ère des grands modèles de langage.
Nous avons des données non structurées, non nettoyées et biaisées. Et lorsqu’on met tout cela ensemble et qu’on demande à un outil d’IA de vous aider à prédire… le résultat ne sera pas très bon.
Pour Laurel Sim, associée directrice et présidente chez Taleo Project Services, Inc., l’absence de cadre clair sur où et comment l’IA peut être utilisée est l’un des plus grands défis pour les dirigeants aujourd’hui. « La vitesse de l’IA et le fait que nous n’ayons aucun garde-fou pour délimiter ce qui constitue un usage acceptable de l’IA », explique-t-elle, fait partie de ses préoccupations professionnelles majeures — et les organisations sans véritable gouvernance des données y sont, selon elle, particulièrement exposées.
Marcus Glowasz note qu’il y a aussi un enjeu de littératie des données à traiter avant tout déploiement sérieux de l’IA : « Il faut intégrer une culture de la donnée. Il faut comprendre les concepts autour des données. Si vous disposez de données que vous ne comprenez pas, alors... quelle utilité peuvent avoir des outils d’IA très avancés ? » La gouvernance des données, associée à une compréhension humaine de l’information exploitée, n’est pas un simple atout mais un prérequis à une utilisation efficace de l’IA.
La dimension humaine : équipes, confiance et peur de perdre son emploi
Même quand l’IA est intégrée de manière réfléchie, il existe un défi managérial humain que les dirigeants jugent sous-estimé : l’angoisse qu’elle suscite au sein des équipes. Pam Butkowski, Vice-Présidente principale Delivery chez Horizontal Digital, l’identifie comme le véritable test du leadership : « Je ne pense pas que comprendre ou trouver comment intégrer les outils et méthodes d’IA à nos modes de travail quotidiens soit réellement le défi. Du point de vue du management, le vrai défi pour moi a été d’encourager mon équipe, ou de trouver des moyens pour que mon équipe développe d’autres compétences à mesure que nous intégrons ces outils d’IA… Et de rassurer et d’instaurer la confiance parmi les membres de l’équipe quant au fait que l’IA ne va pas leur retirer leur emploi. » L’intégration technique, suggère-t-elle, est presque la partie la plus facile.
Le défi pour moi a été d’encourager mon équipe, ou de trouver des moyens pour amener mon équipe à développer d’autres compétences à mesure que nous intégrons ces outils d’IA… Et d’expliquer et d’insuffler la confiance aux membres de l’équipe que l’IA ne va pas leur prendre leur emploi.
Bill Dow, Directeur, Enterprise PMO chez UW Medicine, relie cette anxiété à une réalité environnementale plus large que les dirigeants ne peuvent ignorer : « Je pense qu'en 2026, il faut être conscient de l'environnement dans lequel nous sommes, de tous les licenciements liés à l'IA, de tout ce qui se passe dans le monde et ensuite se demander : comment rester en phase avec cela ? Comment prendre les devants ? » La question pour les responsables de la livraison n'est pas seulement comment utiliser l'IA, mais aussi comment diriger des équipes qui craignent ce que cela signifie pour leur avenir.
En 2026, il faut être conscient de l’environnement dans lequel nous sommes, de tous les licenciements liés à l’IA, de tout ce qui se passe dans le monde, et se demander : comment rester en phase avec cela ?
Le paradoxe de l’expert — L’IA a besoin de la maîtrise humaine pour délivrer de la valeur
Il existe un paradoxe au cœur de l’adoption de l’IA, que Markus Kopko, CPMAI Lead Coach, ALVISSION, explique : « Ce que la plupart des gens n'ont pas encore compris, c'est qu'il faut être un expert dans son domaine pour obtenir de bons résultats avec l'IA. » L'implication est de taille. L’IA ne réduit pas le besoin d’expertise approfondie — elle en dépend.
Kopko va plus loin, soulevant un enjeu générationnel : « Le problème auquel nous allons être confrontés dans un futur pas si lointain, je suppose, c'est que si les jeunes ne développent plus ces connaissances et ne deviennent plus experts avec le temps, comment pourront-ils évaluer et contrôler la pertinence des résultats produits par l’IA ? »
L’IA ne réduit pas le besoin d’expertise approfondie. Elle en dépend.
Rester dans la course — Le rythme du changement dépasse les capacités humaines
L’intelligence artificielle est l’accélérateur le plus visible, mais ce n’est pas le seul. Les experts que nous avons interrogés naviguent dans un problème de vitesse beaucoup plus vaste : le changement technologique avance plus vite que ce que la plupart des personnes et organisations peuvent absorber, les forces macroéconomiques génèrent de nouvelles incertitudes, et l’attente d’une livraison plus rapide se heurte à la réalité des limites humaines. Le défi n’est pas seulement d’apprendre à utiliser de nouveaux outils : il s’agit de guider les personnes à travers un état de désorientation prolongée.
Vitesse technologique et dette d'apprentissage
Kopko décrit le rythme comme quelque chose de relativement nouveau : « [le plus grand défi] est de se mettre à niveau et d'intégrer le développement rapide des technologies. L’IA était relativement nouvelle pour beaucoup il y a seulement quelques années. Et maintenant, nous l’utilisons quasiment au quotidien. Désormais, il nous faut intégrer la culture de l’IA, la culture des données, et apprendre beaucoup plus vite qu’auparavant. »
La profession n’a pas du mal à comprendre l’IA en théorie — elle peine à suivre la vitesse à laquelle l’IA elle-même évolue. Ce qui était la pratique courante il y a six mois peut déjà être obsolète, et les organisations se trouvent en état de perpétuel rattrapage.
L’environnement macro : politique, marchés et incertitude
Le défi de la vélocité dépasse largement la technologie. Laurel Sim cite l’environnement macro comme l’une de ses deux préoccupations majeures pour la profession : « ma plus grande préoccupation est l’environnement politique du pays, du continent et du monde, et comment nous devons tous évoluer selon l’évolution de nos marchés. » L’instabilité géopolitique, les dynamiques commerciales changeantes et l’incertitude économique ne sont pas des préoccupations abstraites pour les responsables de la livraison — elles se traduisent directement par des changements de priorités, des chaînes d’approvisionnement perturbées et des projets lancés selon certaines hypothèses et qu’il faut achever sous des hypothèses totalement différentes.
Ma plus grande préoccupation est l’environnement politique du pays, du continent et du monde, et comment nous devons tous évoluer selon l’évolution de nos marchés
La crise des compétences humaines — Pensée critique, exécution et dynamique d’équipe
Au-delà du bruit autour de la technologie, les experts interrogés sont revenus, encore et encore, sur une crise plus discrète et lente : l’érosion des compétences humaines fondamentales qu’aucune IA ne peut reproduire.
Pensée critique et compétences en communication : des compétences désormais indispensables
Interrogée sur les compétences les plus importantes pour la prochaine génération de chefs de projet, Laurel Sim n’hésite pas : « La pensée critique, » dit-elle. « Pour que l’on réfléchisse et que l’on soit créatif… si on n’encourage pas cette force, on passe à côté de quelque chose. » Le problème n’est pas simplement que la pensée critique soit sous-développée — c’est que nous échouons activement à cultiver cette compétence alors même qu’elle devient de plus en plus cruciale à l’ère de l’IA.
Michael Gold, fondateur & Head of Delivery fractionné, relie directement ce changement à la façon dont l’IA redéfinit le rôle du gestionnaire de projet lui-même : « dire que l’on est orienté processus en tant que chef de projet ne veut plus rien dire, car qui ne l’est pas aujourd’hui avec l’IA ? Avec l’IA, il y a encore plus d’accent sur l’humain, la gestion des relations, la gestion des parties prenantes, la persuasion, les compétences en communication… L’IA ne peut pas remplacer cette interaction humaine en face à face. » Au fur et à mesure que l’IA absorbe les tâches les plus procédurales, ce qui subsiste — et ce qui importe le plus — reste irréductiblement humain.
Avec l’IA, il y a encore plus d’accent sur l’humain, la gestion des relations, la gestion des parties prenantes, la persuasion, les compétences en communication.
Multitâche, surcharge et environnement de travail inhumain
Un des thèmes les plus constants au fil de nos entretiens a été les dégâts causés par la surcharge organisationnelle — c’est-à-dire le fait d’attribuer plus de travail aux gens qu’ils ne peuvent raisonnablement absorber. Bill Dow l’explique sans détour : « les managers donnent 10 projets à chacun… Et au final, on se retrouve à jongler en permanence de projet en projet, n’est-ce pas ? Et aucun corps humain ne peut tenir ça. » Il ne s’agit pas de productivité réelle — c’est l’illusion de productivité, qui masque des problèmes organisationnels plus profonds.
Johanna Rothman, propriétaire du Rothman Consulting Group, va encore plus loin dans sa critique, en présentant le multitâche non seulement comme un problème pratique mais aussi éthique : « La raison pour laquelle le multitâche me dérange autant, c’est parce qu’il enlève toute humanité au travail. À la place, nous avons des fragments de personnes dans un tableur. Donc, le multitâche découle de l’idée que l’on peut diviser pour mieux régner, créant ainsi un environnement de travail inhumain. » Autrement dit, lorsque nous traitons les personnes comme des ressources fractionnées réparties sur plusieurs flux de travail parallèles, nous ne faisons pas que réduire l’efficacité. Nous créons les conditions qui rendent plus difficile la réalisation d’un travail significatif et de qualité.
Johanna Rothman remet aussi en question la manière dont les organisations planifient le travail. Beaucoup d’équipes construisent de longs arrière-logs et feuilles de route qui promettent des livraisons toutes les deux semaines, mais elle affirme que ce niveau de certitude est irréaliste : « Je ne sais pas combien de temps les choses vont prendre et j’ai beaucoup d’expérience avec mes résultats. Et si moi, après 30 ans d’expérience orientée sur les résultats, je ne peux pas prédire ce que je vais faire la semaine prochaine, comment une équipe pourrait-elle le faire ? »
Son propos est que la surcharge et le surengagement sont souvent intégrés au système lui-même, laissant les responsables de la livraison gérer les conséquences.
Si moi, après 30 ans d’expérience orientée sur les résultats, je ne peux pas prédire ce que je vais faire la semaine prochaine, comment une équipe pourrait-elle le faire ?
La voie à suivre
Les défis décrits par ces dirigeants ne sont pas isolés. Ils sont interconnectés. L’IA transforme la façon dont les projets sont planifiés et exécutés, mais les cadres de gouvernance, l’infrastructure de données et les filières de développement humain nécessaires pour soutenir cette transformation restent à la traîne. Les dirigeants qui réussiront le mieux à naviguer en 2026 sont ceux qui comprennent que les problèmes les plus difficiles restent, au cœur, des problèmes humains.
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