Adapter les méthodologies de gestion de projet à l’IA sans perdre le contrôle

Galen Low : Les méthodologies de gestion de projet ont-elles encore une importance aujourd’hui ?

Stan Yanakiev : Oui, les méthodologies comptent toujours énormément, mais elles vont devoir s’adapter à l’IA. Même lorsque je me préparais à mon examen PMP en 2008, PMI avait déjà compris que les méthodes traditionnelles de gestion de projet pouvaient être personnalisées. Et maintenant que l’IA entre en jeu, il est toujours essentiel de savoir comment gérer au mieux les projets. Cependant, nos méthodes doivent soutenir une approche de gestion de projet plus légère.

Galen Low : Pourquoi est-il si important pour toi que nos méthodologies de projet, même en exploitant l’IA, restent centrées sur l’humain ?

Stan Yanakiev : C’est parce que ce sont les humains qui construisent les machines pour nous aider dans la vie et le travail, et pas l’inverse. Lorsqu’on parle d’équipes et de projets humains, il est primordial que ce soit les gens, les humains, qui gardent la main avec une application simple de l’IA. Notre rôle change : de contrôleur documentaire, nous devenons leaders stratégiques.

Galen Low : J’aimerais avoir ton avis sur l’avenir de l’IA et de la gestion de projet. Va-t-il y avoir de nouvelles méthodologies qui susciteront de vifs débats d’ici cinq ans ?

Stan Yanakiev : Notre société et notre environnement évoluent sans cesse. Je vois le rôle de l’IA dans la gestion de projet comme —

Galen Low : Bienvenue dans le podcast Le Chef de Projet Digital — l’émission qui aide les responsables de la livraison à travailler plus intelligemment, livrer plus sereinement et diriger leurs équipes avec confiance à l’ère de l’IA. Je suis Galen, et chaque semaine, nous plongeons dans des stratégies concrètes, des tendances émergentes, des cadres éprouvés, et parfois des anecdotes du terrain. Que vous pilotiez de grands projets de transformation, que vous gériez les workflows d’IA ou que vous essayiez simplement de dompter le chaos, vous êtes au bon endroit. On y va.

Aujourd’hui, nous parlons de l’adaptation des méthodologies traditionnelles de gestion de projet pour soutenir des modes de travail augmentés par l’IA, et plus précisément comment gérer votre projet à toute vitesse sans perdre la maîtrise.

Je reçois aujourd’hui Stan Yanakiev, fondateur et directeur général de Mindrise — un cabinet de conseil qui propose l’automatisation par l’IA et la gestion de projet en tant que service pour des initiatives digitales et d’IA. Stan est un chef de projet et programme senior en informatique certifié, avec 25 ans d’expérience dans la réalisation d’initiatives technologiques et de transformation dans les secteurs de l’énergie et transversaux.

Il est spécialisé dans le développement logiciel et les applications d’entreprise, avec un accent particulier sur la livraison IT complexe. Expérimenté en méthodes agiles, traditionnelles (waterfall) et hybrides, il excelle dans la gestion des parties prenantes, favorise la collaboration entre équipes et fournisseurs dispersés, afin de mettre en place des solutions robustes et de premier plan.

Stan, merci d’être avec moi aujourd’hui.

Stan Yanakiev : Merci Galen. C’est un plaisir d’être là pour discuter comment rendre la livraison par l’IA à la fois rapide et structurée.

Galen Low : J’adore cet objectif. J’ai hâte d’entrer dans le vif. Je pense qu’on peut aller là où le vent nous porte aujourd’hui, mais j’ai quand même établi une petite feuille de route. Donc, pour commencer, je voulais poser LA grande question qui cadre un peu tout, et une fois cela fait, j’aimerais qu’on la détaille, qu’on prenne du recul, puis qu’on aborde trois points.

D’abord, parler des défis que l’IA pose à nos modèles établis de gestion de projet, puis explorer comment adapter les méthodologies pour les équipes utilisant l’IA, les étapes et leurs justifications. Enfin, recueillir ton point de vue sur le futur des méthodologies de gestion de projet en général et sur ce qui, le cas échéant, doit changer dans notre façon de les envisager.

Ça te va ?

Stan Yanakiev : Ça me paraît très clair et concret comme feuille de route. J’aime cette structure. C’est ce dont les chefs de projet ont besoin, une approche disciplinée pour affronter ce paysage de l’IA en perpétuel mouvement.

Galen Low : Tout à fait. J’adore ça. Je vais commencer par la grande question épineuse, je vais lui donner un peu de contexte : les gestionnaires de projets, on adore parler de méthodologies, et quand je dis parler, je veux dire débattre, peut-être jusqu’à s’empoigner.

Mais la question est : est-ce que les méthodologies de gestion de projet comptent encore ? Avec PMI qui admet désormais que la plupart des projets adoptent des méthodologies hybrides adaptées et avec l’IA qui change fondamentalement notre façon de travailler, est-ce que les méthodologies de gestion de projet auront encore du sens dans quelques années ?

Stan Yanakiev : Oui, les méthodologies restent tout à fait pertinentes.

Mais elles vont devoir s’adapter à l’IA. Même en préparant mon PMP en 2008, PMI avait intégré que les méthodes classiques pouvaient être adaptées. J’utilisais déjà l’agilité depuis quelques années à l’époque. En pratique, j’applique souvent une approche hybride comme la majorité des chefs de projets aujourd’hui.

Avec l’IA dans l’équation, il faut toujours savoir comment manager au mieux un projet. Mais nos méthodes doivent permettre une gestion de projet efficace et légère, qui ne freine pas la vitesse des nouveaux outils, mais en tire le meilleur parti.

Galen Low : J’adore cette idée. C’est un excellent point de recentrer sur la personnalisation, que le guide PMBOK met encore plus en avant dans ses dernières éditions. Mais oui, ça a toujours été là. On adapte, on ajuste nos approches pour être pertinent dans l’exécution. Le terme “léger” en gestion de projet va sûrement résonner avec beaucoup d’auditeurs : on veut aller vite, être agile, ne pas crouler sous la paperasse, mais aussi éviter de tout jeter par la fenêtre et finir dans le fossé. Garder la vitesse, c’est la priorité à l’ère de l’IA.

C’est d’ailleurs une bonne occasion de prendre un peu de recul. Tu as récemment expliqué à mon équipe comment tu as évolué vers des méthodes plus légères et adaptatives avec l’arrivée de l’IA, tout en conservant, je crois, ce que tu appelles les méthodes traditionnelles de gestion de projet.

Peux-tu me raconter comment tu as commencé à utiliser l’IA pour accélérer les projets ? As-tu changé des aspects fondamentaux dans ta façon de piloter les projets ?

Stan Yanakiev : Mon objectif était simple : gagner du temps sur des tâches critiques mais répétitives, en optimisant l’exécution de nos méthodes, sans forcément changer ces méthodes elles-mêmes.

Un problème central en gestion de projet, c’est la surcharge documentaire. Dans tout projet structuré, maintenir à jour les artefacts et la gouvernance prend énormément de temps. Il y a de la duplication partout. Le périmètre nourrit la structure de découpage, les rapports de statuts reprennent les activités, etc.

Utiliser l’IA pour générer ces documents ou les synchroniser permet de passer à un modèle de livraison plus léger et adaptatif, car cela simplifie l’ensemble de la fonction administrative. Par exemple, ma première expérimentation avec l’IA a été de générer les comptes-rendus de réunion et les plans d’action, ce qui m’a permis de gagner environ les deux tiers du temps habituel.

Ce gain d’efficacité m’a libéré pour me concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée, typiquement humaines : mener l’équipe, résoudre des blocages complexes et aligner les parties prenantes.

Galen Low : J’adore ça. C’est marrant, tu dis utiliser l’agilité depuis longtemps : certains pensent à tort que ça veut dire “sans documentation”, alors qu’en fait, il s’agit de “juste assez” ! Ce que j’aime dans ce que tu dis, c’est la synchronisation : dans la vraie vie, prendre une décision en réunion, avoir une action à suivre, puis devoir l’injecter dans tous les autres documents (plan de communication, périmètre, log des décisions…), c’est tellement pénible… L’IA change la donne.

Le fait de prendre ces décisions et de les faire rejaillir dans tous les documents allège considérablement une partie obligatoire du job, d’autant plus dans des secteurs comme l’énergie où la traçabilité est vitale et où la gestion documentaire peut engloutir beaucoup de temps.

C’est un gain d’efficacité énorme et une façon intelligente d’exploiter l’IA générative. Ce qui m’interpelle, c’est : qu’est-ce qui se passe quand ces gains sont en place ? Comment on continue à bien gérer la vitesse accrue permise par l’IA, sans perdre le contrôle ? Te retrouves-tu à privilégier encore davantage une approche adaptative (Agile) qu’une approche prédictive (waterfall) ?

Stan Yanakiev : Plus on intègre d’intelligence dans un processus, plus il faut que le processus soit conçu et testé avec soin. IA ou pas, mon choix entre approche prédictive ou adaptative dépend de mon expérience.

L’expérience en gestion de projet me dit si je peux planifier vraiment à l’avance et avec précision, ou si je dois utiliser une méthode plus adaptative. Il faut aussi développer une expérience de l’IA pour savoir sur quelles tâches on peut vraiment lui faire confiance et là où elle réclame des garde-fous, car l’IA peut proposer des scénarios et des plans mais, par nature, elle fonctionne de manière probabiliste. Si on pose 10 fois la même question à un modèle LLM, on n’aura pas toujours 10 fois la même réponse. Nos critères de réalité restent humains, car les prédictions ne sont pas garanties. C’est donc à nous, chefs de projet, de garder la maîtrise, mobiliser notre jugement professionnel et nos compétences pour tirer profit de l’IA en évitant ses inconvénients.

Galen Low : Peux-tu nous raconter ton expérience avec, par exemple, un prise de notes automatisée par l’IA ? Être “l’humain dans la boucle”, c’est-à-dire vérifier et ne jamais prendre les résultats pour argent comptant, attendre la même réponse à chaque fois… À tes débuts avec l’IA (prise de notes ou autre), combien de temps passais-tu à vérifier pour éviter “hallucinations” ou erreurs ? Ce temps de vérification, est-il resté constant ou a-t-il diminué avec la confiance ?

Stan Yanakiev : Au début de nos expérimentations, je manquais encore d’expérience pour savoir comment l’outil fonctionnait et comment l’exploiter au mieux. Je traitais donc tout ce que produisait l’IA comme un simple brouillon, que je relisais avant d’intégrer au projet. Et surtout, avant de fournir des informations sensibles à l’outil, je les anonymisais.

Puis je replaçais les noms dans la version finale. Il est essentiel de prévoir des processus et des vérifications : traiter les sorties IA comme des brouillons, ne pas mettre d’infos sensibles sur des modèles publics, et tout relire pour éviter hallucinations et informations erronées.

Galen Low : Je sais qu’on dit souvent ça, mais dans le fond, c’est comme avoir un nouvel équipier : il faut le former, ça prend du temps, il faut instaurer des systèmes de feedback, relire au début… et l’IA, elle apprend au fil du temps. Ce n’est pas juste un outil mono-tâche, elle est probabiliste, il ne faut pas attendre la même chose à chaque fois, mais on la forme, on la guide, on la cadre.

Il y a au départ un temps d’apprentissage, de construction de la confiance qui finit par payer. Je pense que pas mal d’auditeurs sont découragés car ce qui est censé accélérer les projets paraît parfois plus lent à cause de toutes ces vérifications, à se demander si ce n’est pas plus rapide “à la main”. Mais à terme, les gains d’efficacité émergent à mesure que le modèle apprend.

Stan Yanakiev : Il faut un peu de temps. Il faut traiter l’IA comme un outil, faire ses devoirs et comprendre son fonctionnement, maîtriser l’art du “prompt engineering” pour obtenir les meilleurs résultats. Si on l’applique à toutes les étapes, on peut vraiment gagner en efficacité, à condition de l’utiliser correctement et de façon appropriée.

Galen Low : Je voudrais revenir à un point que tu as évoqué tout à l’heure concernant les méthodologies : à force de débattre sur les méthodes agiles ou traditionnelles, tu disais bien savoir, en fonction du projet, quelle voie choisir. Si l’IA est aussi un outil, ou une boîte à outils, y a-t-il des cas où tu déciderais de ne PAS utiliser l’IA pour un projet spécifique ?

Stan Yanakiev : Oui, probablement selon les particularités du projet et selon qu’utiliser l’IA apporte un gain réel ou non – ou si, au contraire, le temps d’intégration annule tout bénéfice. Il faut donc toujours évaluer sa pertinence en fonction du contexte du projet.

Galen Low : Beaucoup pensent que c’est tout ou rien, et que si on ne fait rien on sera à la traîne. Mais c’est intéressant de réfléchir à comment choisir la méthode adaptée à chaque projet, comment adapter les outils, et intégrer l’IA là où c’est utile… Beaucoup essaient de standardiser l’usage de l’IA dans la gestion de projet pour accélérer systématiquement, mais j’aime l’idée de l’utiliser seulement si c’est pertinent. Je te suis depuis un moment, tu es un fervent défenseur d’une gestion de projet humaniste via l’IA, plutôt qu’une équipe entièrement automatisée sans supervision humaine. Pourquoi est-ce si important, même si l’IA se rapproche du niveau humain à l’échelle du projet ?

Stan Yanakiev : Parce que nous, humains, créons des machines pour nous servir et non l’inverse. L’IA agentique, c’est une technologie puissante, et parfaite dans des contextes où la supervision humaine n’est pas nécessaire ou possible (échelle, rapidité, complexité). Mais pour des équipes et projets humains, il est essentiel que les humains restent aux commandes, car il y a bien plus dans l’humain que l’intelligence computationnelle pure. Si on prend l’exemple de la génération automatique des comptes-rendus, l’IA permet de passer d’un rôle de gestionnaire documentaire à un rôle de leader stratégique, dédier du temps à l’alignement des parties prenantes, anticiper les blocages complexes. La livraison devient plus centrée, plus flexible. L’IA a sa place, mais celle d’assistant, pas de gestionnaire de projet.

Galen Low : J’aime cette approche centrée sur l’humain, trop souvent sous-estimée, alors que ce sont les attentes et relations humaines qui priment. Négocier, décider, s’aligner, arbitrer des questions complexes, transmettre des messages clefs, tout cela reste hors de portée de l’IA. Et, en vrai, personne ne laisserait aujourd’hui une IA prendre seule une grande décision pour une entreprise. Nous restons les garants, c’est de l’intelligence collective. Je vais te mettre un peu au défi, parce que je suis d’accord avec toi. J’ai toujours cru à la rigueur de la gestion de projet, que ce soit “traditionnelle” ou autre. Alors, quel est ton outil ou méthode traditionnel préféré, que tu considères indispensable même à l’âge de l’IA ? Je pense aux gens qui espèrent que l’IA va supprimer le registre de risques, les logs de décisions, le plan de communication, la documentation… Qu’est-ce que tu sauves absolument, et pourquoi ?

Stan Yanakiev : On aura toujours besoin d’un plan pour le projet, quel qu’il soit — agile ou traditionnel. Je garde mon vieux Microsoft Project pour les projets classiques, et j’utilise l’IA comme ressource dans tout le processus pour m’aider à prendre des décisions.

Je n’impose aucune contrainte, mais je vérifie tout. Même en planification : je consulte l’IA pour voir si elle suggère des éléments ou tâches auxquels je n’aurais pas pensé.

Galen Low : Excellent. Beaucoup autour de moi espèrent que l’IA signera la fin du plan de projet. Mais un plan de projet, c’est surtout un outil de communication, surtout la planification, pour fixer les attentes, montrer ce qui va arriver, expliquer comment les pièces s’imbriquent. Beaucoup pensent que l’IA va tout piloter d’autorité, or on oublie alors l’importance d’embarquer humainement l’équipe à chaque étape.

Petite question bonus : mentionnes-tu l’IA dans ton registre de risques ? Est-ce pour toi un risque projet ?

Stan Yanakiev : Oui, je l’y ajoute, mais là encore je vérifie tout ce que propose l’IA comme risques à consigner dans le registre.

Galen Low : J’aime cette approche : garder l’IA comme support dans l’analyse, pour apporter des angles auxquels on n’aurait pas pensé. Les projets sont complexes, il est normal de laisser passer certains risques, et l’équipe aussi, mais l’IA peut pallier ces angles morts.

Je mens, encore une dernière : mentionnes-tu l’IA dans un tableau RACI ?

Stan Yanakiev : Non, je la considère comme un outil.

Galen Low : C’est ce que je pensais. Et cela nous amène à l’avenir. Pour conclure, quelle est ta vision de l’avenir entre IA et gestion de projet ? De nouvelles méthodes ? L’IA mettra-t-elle fin aux débats méthodologiques ou fermera-t-elle le fossé en efficacité ?

Stan Yanakiev : La société et l’environnement changent en permanence, donc je ne pense pas que nous cesserons de débattre sur la meilleure manière de faire les choses.

Avec l’IA, il y aura probablement moins de place pour inventer de toutes nouvelles méthodes, car elle aidera ceux qui gouvernent à identifier plus vite ce qui ne fonctionne pas. Mais on continuera à débattre. Beaucoup parlent de l’intelligence artificielle générale avec une large palette cognitive. Mais pour être vraiment utile, l’IA devra devenir plus spécialisée, adaptée à son domaine : gestion de projet, types d’organisations, modes de travail… Ce sera une véritable assistante qui nous aidera à gérer de manière plus efficace, en libérant ce que l’humain fait de mieux.

Galen Low : J’aime cette vision. Deux choses me marquent : d’abord, le fait que, peu importe l’outillage, les humains débattront toujours des meilleures façons de faire. Ce besoin d’échanger, même dans les débats les plus vifs, est une source de progrès réel. Ensuite, concernant l’IAG, l’idée est que généraliser l’intelligence, c’est permettre de mieux spécialiser ensuite — comme nous le faisons dans nos métiers —, pour devenir réellement utile. Même avec l’AGI, le but n’est pas la prise de contrôle façon Terminator, mais d’obtenir un assistant expert, affiné sur le contexte… et ça, ce serait productif et bénéfique.

Stan, merci beaucoup, as-tu une question à me poser pour finir ?

Stan Yanakiev : Prévoyez-vous de faire un podcast avec un membre IA d’une équipe projet ?

Galen Low : Comme invité ?

Stan Yanakiev : Oui.

Galen Low : Je n’y avais pas pensé, c’est une brillante idée. J’utilise Notebook LM de temps à autre, et je l’ai testé pour qu’il critique l’un de mes exposés façon podcast. J’ai écouté deux IA décortiquer ma présentation, et c’était franchement intéressant ! Je n’avais jamais envisagé de l’appliquer ici, mais l’idée me séduit. Oui, un podcast avec un membre IA d’équipe projet, pourquoi pas ?

Si je le fais, l’écouteras-tu ?

Stan Yanakiev : Oui, avec plaisir.

Galen Low : Super. Stan, merci beaucoup pour le temps que tu m’as accordé aujourd’hui. Ce fut un vrai plaisir, et merci pour tes éclairages.

Stan Yanakiev : Merci de m’avoir invité. Ce fut un vrai plaisir d’échanger avec toi.

Galen Low : Avant de te laisser, si des auditeurs veulent en savoir plus sur toi ou sur ton activité, où peuvent-ils te trouver ?

Stan Yanakiev : Le meilleur endroit est LinkedIn ; vous pouvez également consulter mes posts et vidéos sur le blog de notre société Mindrise.

Galen Low : Super. Je mettrai ces liens dans la description de l’épisode pour les auditeurs intéressés. Encore merci Stan.

Voilà, c’est fini pour aujourd’hui dans Le Podcast du Chef de Projet Digital. Si cet échange vous a plu, pensez à vous abonner là où vous écoutez. Pour plus de conseils pratiques, d’études de cas et de guides, rendez-vous sur thedigitalprojectmanager.com.

À la prochaine et merci de votre écoute.