Ce que les chefs de projet non techniques doivent vraiment savoir sur l’IA

Galen Low : Quels sont vos meilleurs conseils pour les chefs de projet qui doivent jouer le rôle de traducteur entre des équipes transverses travaillant sur ou avec l’IA ?

Kesha Williams : Plutôt que de courir après les outils, réfléchissez vraiment au résultat métier. Quels sont les problèmes que nous essayons de résoudre ? Concentrez-vous d'abord sur le « quoi », puis vous vous concentrez sur le « comment ».

Galen Low : Quel est votre avis sur les certifications liées à l’IA, pourquoi quelqu’un devrait-il en obtenir, et est-ce que cela en vaut la peine ?

Kesha Williams : J’adore les certifications. Les certifications peuvent vous ouvrir la porte pour un entretien, mais elles ne vous donneront pas le poste. Il est important d’avoir aussi la partie pratique ainsi qu’un portfolio en ligne qui met en valeur les projets que vous avez effectivement développés avec ces technologies.

Galen Low : Est-ce que chaque chef de projet doit devenir ingénieur système pour rester pertinent dans une économie boostée par l’IA ?

Kesha Williams : C’est une excellente question pour commencer, et je dirais non. Pour moi, il s’agit davantage de—

Galen Low : Bienvenue dans le podcast du Digital Project Manager — l’émission qui aide les responsables de la livraison à travailler plus intelligemment, livrer plus sereinement, et à mener leurs équipes avec confiance à l’ère de l’IA. Je suis Galen, et chaque semaine, nous plongeons dans des stratégies concrètes, les tendances émergentes, des cadres éprouvés, et parfois quelques anecdotes de terrain. Que vous pilotiez de grands projets de transformation, gériez des flux de travail IA, ou essayiez simplement de garder le contrôle du chaos, vous êtes au bon endroit. Allons-y !

Aujourd’hui, nous allons parler de la façon dont les chefs de projet peuvent devenir de meilleurs traducteurs pour faciliter les discussions autour de l’IA entre acteurs techniques et métiers, et en quoi cela pourrait être la clé pour éviter de devenir un énième déploiement d’IA raté.

Pour m’accompagner aujourd’hui, Kesha Williams, fondatrice et Managing Partner de KeySoft, un cabinet de conseil qui aide les organisations à adopter l’IA grâce à la stratégie, l’accompagnement des équipes d’ingénierie et l’engagement des développeurs. Kesha a une longue expérience du croisement entre la stratégie en IA, l’ingénierie, la pédagogie et l’influence. Elle a plus de 25 ans d’expérience dans le développement logiciel, l’architecture d’entreprise et l’innovation en IA, expérience dont elle se sert pour déployer l’IA dans des environnements complexes et réels.

Elle a également récemment adapté ses programmes de formation à des publics moins techniques, et vient d’achever son tout premier bootcamp IA de 15 jours en partenariat avec LinkedIn Learning.

Kesha, merci beaucoup d’être avec moi aujourd’hui.

Kesha Williams : Merci, Galen. Je suis vraiment ravie d’être là et d’échanger avec vous.

Galen Low : Je le suis aussi. J’adore ce que vous faites. Vous mettez tellement d’énergie dans votre travail. Vous êtes ultra-active, je ne sais pas comment vous faites. Il y a tellement de contenu pédagogique qui circule sur votre fil LinkedIn. Je sais que vous avez plusieurs cours LinkedIn Learning et d’autres formations. J’ai vraiment hâte d’y plonger.

Je sais que votre public est généralement plus technique, et vous vous ouvrez petit à petit à des profils moins tech.

Kesha Williams : Exact.

Galen Low : J’apprécie beaucoup cette démarche. J’espère que nous allons pouvoir couvrir plusieurs angles aujourd’hui, mais voici le plan que j’ai griffonné pour nous. Pour commencer, j’aimerais vous demander votre avis sur une grosse question très actuelle qui intéressera sûrement mes auditeurs. Puis, j’aimerais décortiquer cela pour parler de trois points.

Premièrement, pourquoi est-il important pour les chefs de projet non techniques de comprendre l’IA ? Ensuite, quelles sont les façons d’être un bon traducteur entre parties prenantes techniques et métiers sur les projets IA, et comment progresser là-dessus ? Enfin, j’aimerais avoir votre regard sur le futur du rôle du chef de projet lorsqu’il s’agit de projets qui intègrent l’IA ou développent des solutions IA natives.

Kesha Williams : On dirait bien que ça va être une belle discussion !

Galen Low : Ambitieux, mais on va le faire.

Kesha Williams : Oui.

Galen Low : Commençons par une question épineuse, un peu pour donner le contexte. Beaucoup dans ma communauté se sentent, allez, disons-le, assez anxieux face à l’IA, par rapport à l’évolution des attentes par rapport à leur rôle et leur carrière, et aux compétences sur lesquelles ils doivent se concentrer.

Donc, la grande question, c’est : tout chef de projet doit-il devenir ingénieur système pour rester pertinent dans une économie boostée par l’IA ?

Kesha Williams : C’est encore une fois une excellente question, et je dirais non. Si vous regardez ce qu’il se passe actuellement dans le secteur avec tout ce qui est outils IA sans code et low-code, il n’est même pas nécessaire de savoir coder ou d’avoir un background technique pour construire un agent IA ou même une application.

Pour moi, il s’agit davantage de comprendre la pensée système : qu’est-ce que l’IA ? Que peut-elle faire ? Comment puis-je l’appliquer à mon poste, à mes projets ? Donc non, il n’est pas nécessaire de devenir ingénieur systèmes ou même très technique pour rester pertinent et comprendre comment utiliser l’IA.

Galen Low : Boom. J’adore cette réponse, je parie que tous les auditeurs viennent de pousser un énorme soupir de soulagement. Mais aussi, j’aime beaucoup votre nuance, car il y a en quelque sorte cet écosystème du « no-code » qui veut affirmer qu’on n’a pas besoin de coder, mais ce que vous dites, c’est qu’il faut quand même une logique de pensée système pour aborder la question.

On le voit souvent, ou du moins dans mon entourage, des gens codent par intuition et puis se disent : mince, je dois encore debugger, faire de la QA. Même si je ne code pas, il faut quand même... c’est le côté ingénierie IT, non ? Oui, il faut quand même savoir ce qu’on veut que la chose fasse, et comment.

Kesha Williams : Exactement. Et une fois que je mets mon agent en production, vous voulez dire que je dois le mettre à jour, l’améliorer, l’entretenir ? Je pensais que c’était fini !

Galen Low : Et le DevOps intuitif alors ? Franchement, je crois que c’est un bon point de départ, car la vraie question c’est : quelle est la « juste dose » de technique, ou bien comment acquérir cette façon de raisonner système ?

Je voulais avoir votre avis là-dessus, parce que vous êtes vous-même très technique. Vous êtes ingénieure, architecte d’entreprise et de solutions, vous avez dirigé des équipes de développeurs et construit une large communauté autour du sujet. Et comme je le disais, récemment, votre public s’élargit vers des profils moins techniques.

Par exemple, ce bootcamp de 15 jours que vous avez organisé avec LinkedIn Learning. Il a guidé les participants dans un parcours d’exploration de l’IA. Cela va assez loin, en partant de la base vers des choses beaucoup plus avancées. Pourquoi est-il important pour vous de vulgariser l’IA et de la rendre accessible au plus grand nombre ?

Kesha Williams : C’est important pour moi car l’IA touche tous les secteurs, tous les métiers, à tous les niveaux dans une organisation, et je ne veux que personne ne soit laissé de côté. Quand je vois l’apport de l’IA en termes de productivité et d’automatisation, c’est une période passionnante pour être dans la tech, et je voudrais que tout le monde s’y intéresse et trouve comment l’intégrer à son quotidien.

Galen Low : Est-ce que vous rencontrez beaucoup d’idées reçues, de mythes ou de fausses perceptions sur l’IA ? Parce qu’une partie de votre travail, c’est justement d’aider des personnes qui n’ont peut-être pas déjà des bases en pensée système, ou qui n’ont pas le temps de tout décortiquer sur ce que l’IA permet.

Est-ce qu’une partie du job consiste à déconstruire les mythes ou même le discours alarmiste autour de l’IA dans le monde professionnel, qu’elles soient techniques ou non ?

Kesha Williams : Clairement, je dirais que Hollywood et tous les films de science-fiction n’ont pas aidé. Cela complique ma tâche, mais mon objectif, et c’est une vraie passion, c’est de démystifier l’IA et le machine learning et de rendre ces technologies complexes accessibles. Mais franchement, Hollywood n’aide pas !

Galen Low : Il y a l’effet Hollywood, mais aussi un flot d’articles, crédibles certes, mais qui sont écrits pour attirer l’attention.

Du genre : « L’ex-chef de l’IA chez Google affirme que l’AGI arrive dans 7 ans ». Ou alors ces figures qui incarnent l’autorité sur l’IA. Tout est tourné pour provoquer un « oh mon dieu », mais en réalité, évidemment, ces experts ont réfléchi à toutes les implications. Plus on se projette dans le futur, plus tout peut changer. Mais comme vous le disiez, le but est que l’on se retrouve tous au moins sur des bases communes, même si nous ne sommes pas tous au même niveau.

Cela touche tout le monde, impacte tous les métiers, et mieux on comprend, mieux on a un langage partagé, et mieux on peut en discuter. Ce n’est pas comme quand j’ai commencé ; mon background est en gestion de projet digital. Les équipes de développement avec lesquelles je travaillais étaient des développeurs front et back end. Je me souviens de mes premiers jours : je ne comprenais rien à ce qu’ils disaient ! Allez-y, déployez, faites ce truc avec git. On en reparle plus tard. Il a fallu que je monte la courbe d’apprentissage, juste pour pouvoir communiquer vraiment, et pas juste regarder des choses en mode « OK, faites ce test de régression ou quoi ».

Après, comment se passent les formations que vous animez pour vos publics moins techniques ? Je crois que vous avez votre programme Everyday AI, et ce bootcamp de 15 jours. Quelles retombées, quels enseignements avez-vous tiré de vos apprenants ?

Kesha Williams : Oui, tout à fait, comme vous le disiez, j’ai lancé le challenge IA du quotidien, le « Everyday AI 15 Day Challenge », en partenariat avec LinkedIn Learning.

Aujourd’hui est le jour 15, le dernier ! Je suis ravie de comment tout s’est passé. J’ai beaucoup de retours de personnes qui sont passées de la crainte à l’enthousiasme vis-à-vis de l’IA. Les gens comprennent où intégrer l’IA dans leur quotidien pour gagner du temps et améliorer leur productivité.

Une apprenante m’a dit avoir utilisé l’IA pour une tâche, cela lui a pris 30 minutes alors qu’elle aurait mis plusieurs jours à faire ce plan autrement. C’est ce genre de chose qui m’a poussée à créer ce challenge de 15 jours, et comme vous l’avez dit, il cible vraiment les non-techniciens pour comprendre les concepts de base et les fondamentaux, puis les applications concrètes de l’IA dans la vie quotidienne.

Galen Low : J’adore ! On a l’impression que le programme est très concret. C’est marrant — petite parenthèse — hier soir, on jouait à « Exploding Kittens ». Le mode d’emploi dit : « Ne lisez pas les instructions, c’est la pire façon d’apprendre, regardez plutôt la vidéo et essayez vous-même ». Et je me dis que l’analogie vaut aussi pour l’IA. Beaucoup de personnes, moi y compris, avaient de l’anxiété à propos de l’IA tant qu’elles n’avaient pas essayé. C’est comme quand l’icône de la boîte de réception affiche une centaine de mails en attente ; tant qu’on n’a pas regardé, ça fait peur. Mais j’aime l’idée de guider les gens à travers les fondamentaux, jusqu’à des choses plus avancées.

Que font vos apprenants aujourd’hui au jour 15 ?

Kesha Williams : Le jour 15, il s‘agit de créer son premier agent IA sans code, tout en glisser-déposer, pas besoin de coder. Tout a mené jusqu’à cette dernière étape.

Galen Low : Génial ! Genre, le premier jour c’est « Qu’est-ce que l’IA ? » et le quinze c’est « Construis un agent » !

Kesha Williams : C’est ça, exactement.

Galen Low : Ça me semble une bonne transition vers le sujet solide du jour : comment les chefs de projet moins techniques peuvent réduire les risques de leurs projets IA en menant les bonnes discussions, pour aligner techniques et métiers autours de l’IA, avec tous les intermédiaires aussi.

On a tendance à opposer « technique » et « non technique », mais il s’agit plutôt de traduire entre différentes parties prenantes qui ont des connaissances, des points de vue, des compétences très variées. Est-ce vraiment le rôle du chef de projet de jouer ce rôle de traducteur dans les discussions IA ?

Peut-être faut-il valider cette idée en premier. Bonne ou mauvaise idée selon vous ?

Kesha Williams : Excellente idée ! Les chefs de projet jouent déjà un rôle de traduction : traduire le risque, les plannings… Je pense que c’est naturel que les PM occupent cette place pour l’IA aussi.

Galen Low : C’est très juste, il y a déjà beaucoup de traduction dans ce métier.

Kesha Williams : Oui.

Galen Low : En fait, c’est marrant car on en discutait avant ce podcast, vous aviez fait un post sur le fait que les agents et les MCP seraient les nouvelles API. Ça me ramène à mes tout débuts de jeune chef de projet, où je n’avais aucune idée de ce qu’était une API. Mais c’est cette façon de « brancher » des systèmes entre eux sur lesquels je devais être le traducteur pour expliquer aux parties prenantes métiers pourquoi il fallait faire ces étapes, construire le data dictionary, lire la doc, faire une POC…

Je vois beaucoup de similitudes, même s’il y a aussi des différences, car avec l’IA, tout change extrêmement vite. On entend parler d’un nouveau modèle chaque jour, que ce soit LLM ou génération d’images, etc. Pourriez-vous partager vos conseils pour les PM qui doivent jouer ce rôle de traducteur entre équipes transverses qui travaillent sur ou utilisent l’IA ?

Et peut-on voir ensemble quelques exemples de conversations qui pourraient dérailler… ou au contraire améliorer la réussite d’un projet ?

Kesha Williams : Oui. Premier conseil : ne courez pas après les outils comme vous l’avez dit. Littéralement chaque jour, un outil évolue ou apparaît.

Donc, au lieu de courir après les outils, concentrez-vous sur le résultat business. Quels problèmes essaye-t-on de résoudre ? Ce principe existe depuis toujours : se concentrer sur le « quoi » d’abord, puis le « comment ». C’est vraiment mon principal conseil : pensez au résultat et ne courez pas après les outils, sinon vous partez dans tous les sens.

C’est le principal conseil. Les chefs de projet n’ont pas besoin d’être techniques mais doivent comprendre certains concepts de l’IA. Si quelqu’un parle de « modèle », comprenez de quoi il s’agit. Quand on parle d’ « ingénierie des prompts », comprenez le concept. Si on parle d’agent, pareil. Donc, bien assimiler ces concepts de haut niveau et comprendre leur place dans ce qu’on développe.

Et pour la deuxième partie de votre question, sur les conversations…

Galen Low : Oui, quels sont les échanges qui, sans être décisifs pour le projet, risquent de mal tourner, ou au contraire, de grandement améliorer un projet ? Même avant l’IA ça arrive, et même maintenant : certaines discussions déraillent parce que le PM n’est pas à l’aise avec un concept, il improvise, puis le regrette. Ou bien il simplifie trop… On peut improviser là-dessus si vous voulez.

Kesha Williams : Oui, imaginons : vous êtes PM sur un projet IA. Vous avez un ingénieur machine learning qui vous dit : « le modèle est prêt, la précision est bonne ». Si le PM ne comprend pas vraiment, il risque de dire : « ok, mettons en production ». Il faudrait poser plus de questions : déjà, qu’est-ce qu’un modèle ? Qu’est-ce que la précision (accuracy) ? La précision sert à évaluer les performances du modèle, donc il faut demander : « que signifie la précision dans ce contexte ? »

Autre question importante qu’on a déjà évoquée : une fois le modèle mis en production, comment se passe la maintenance et la remise à jour ? Car avec les modèles IA, lorsqu’ils sont exposés au monde réel, ils risquent de « dériver » (« model drift »), c’est-à-dire que les données du réel évoluent, ce qui peut impacter la qualité ou la sortie du modèle.

Lorsqu’on met en prod, il faut absolument penser à ce suivi et à la maintenance, car cela influe sur la qualité globale. Donc, simplement, poser les bonnes questions sur ces aspects IA en production.

Galen Low : J’adore ce point sur la dérive du modèle. Même les PM très techniques ont souvent un background où tout est assez déterministe : ça marche en test, en UAT, et en production ça devrait marcher jusqu’à ce qu’on change un truc ou qu’on casse quelque chose. Mais l’IA, c’est autre chose : le modèle dépend des données, il évolue, c’est probabiliste, pas déterministe.

Et j’aime votre point sur l’importance de la maintenance. C’est une question très structurante sur le risque. Parfois, on croit être à l’étape « prêt à lancer », mais ce n’était qu’une étape, et le sponsor, lui, peut demander : « Qu’en est-il de la maintenance ? », et le PM : « Non, c’est fini ! »

Kesha Williams : Voilà, c’est bon, c’est lancé, on a entraîné le modèle, c’est prêt !

Galen Low : C’est bon, ça marche, ce sera toujours parfait. On passe à autre chose. Or, parfois tout déraille comme ça, pas seulement sur l’IA !

J’aime votre question : « Que signifie la précision ici ? », « Quelle est la suite ? », « Qu’est-ce que cela va permettre de débloquer ? », « Où en est-on dans le processus ? ». Récemment, je discutais avec mon réseau, et je me rends compte qu’en fait, il vaut mieux collaborer : « Explique-moi ça, car j’aurai à l’expliquer à mes parties prenantes ». On m’a parfois stoppé : « Non, on ne peut pas livrer, la mode n’est pas prête ! »

Il s’agit donc de comprendre ensemble, et parfois, un grand fossé persiste car beaucoup de PM ne disent pas à leurs équipes ce dont ils ont besoin. Les développeurs vous expliquent ce qu’ils savent, et si vous ne leur donnez pas de contexte sur vos contraintes, ils ne peuvent pas anticiper les questions clés qui importent pour les parties prenantes. C’est aussi une question de dialogue et de collaboration. On est tous habitué à du déterminisme, mais il faut intégrer cette nouvelle logique, la « dérive ».

Kesha Williams : C’est effectivement un changement de mentalité, un vrai « shift » avec l’IA. Et comme vous le dites, la collaboration, la posture collaborative est encore plus essentielle à l’ère l’IA.

Galen Low : J’aime beaucoup ce raisonnement, et aussi votre remarque sur la nécessité, pour tous, d’acquérir les fondamentaux pour pouvoir dialoguer, de manière collaborative, car personne n’a tout compris ou tout vécu, surtout dans un domaine qui évolue aussi vite !

Kesha Williams : Oui.

Galen Low : Comme vous disiez, il y a des experts, mais pas de « maîtres absolus », il faut avancer ensemble !

Kesha Williams : C’est ça.

Galen Low : Vous donniez d’excellents exemples tout à l’heure, et j’aimerais aborder la question : comment fait-on, en tant que PM — ou tout autre profil non technique — pour acquérir le minimum de culture IA afin d’assurer ce rôle de traducteur ? Quels sont vos incontournables pour s’y mettre et pour rester à niveau sans courir après tous les outils ? Où orientez-vous vos apprenants ?

Kesha Williams : Je commence par recommander mes formations LinkedIn Learning, et en particulier le challenge IA 15 jours qui part des bases. L’idée est de comprendre les concepts, puis de voir comment utiliser l’IA dans son quotidien, pas forcément pour bâtir des systèmes, mais pour gagner en productivité et en efficacité au jour le jour.

Au fur et à mesure, en pratiquant, on comprend les concepts, et cela inspire à inventer de nouveaux usages de l’IA, pour soi et son équipe. D’autres ressources existent aussi. Je conseille de suivre ma page LinkedIn « Kesha on AI » et ma newsletter Substack du même nom. Dès la semaine prochaine, je publierai sur Substack et LinkedIn des conseils IA courts pour aider à progresser sur les concepts, embarquer un maximum de monde sur ce chemin IA.

Parmi les autres ressources, OpenAI Academy propose newsletters, webinaires, formations gratuites ; j’y puise beaucoup pour mes propres apprentissages. Et bien sûr, LinkedIn Learning, où j’ai plusieurs cours, et Pluralsight, avec des formations orientations technique mais aussi des modules accessibles aux non-techniciens (prompt engineering, diagnostic, montée en compétence des équipes). Bref, il y a de quoi faire !

Galen Low : Bonne remarque d’ailleurs, il y a une vraie différence selon qu’on parle d’une équipe qui utilise l’IA comme outil, ou bien qui construit une archi dans laquelle il y a de l’IA, ou encore d’IA appliquée à la gestion de projet elle-même. C’est bien de l’avoir clarifié. Ma question, sur OpenAI Academy notamment, c’est parfois difficile car on tombe vite sur des contenus poussés : est-ce qu'il existe un moyen de s’y retrouver, d’évaluer si ce qu’on consulte correspond à son niveau ou bien s’il faut être développeur Python pour suivre ?

Kesha Williams : Oui, si vous lisez « ouvrez un Jupyter Notebook ou codez en Python », vous êtes allés trop loin ! Ma façon de structurer mes cours est la suivante : d’abord, voir le concept ; ensuite, l’exercice pratique. Si l’exercice est trop complexe (du code Python), contentez-vous des vidéos concepts. Comprendre le fond est le plus important, les concepts sont transposables à tous les outils, donc même sur un cours technique, visualisez les parties théoriques et passez la pratique trop poussée.

Galen Low : On ne m’avait jamais formulé ça comme ça, mais c’est très juste. Pas besoin de tout suivre, il y a toujours quelque chose à retirer même d’une ressource qu’on pense trop technique. J’aime bien aussi juste capter le vocabulaire, écouter mes techs parler, retenir des mots, des concepts. Je peux alors poser les bonnes questions — même « naïves » —, mais cela amorce le dialogue !

Kesha Williams : Il n’y a pas de question idiote.

Galen Low : Surtout en IA, ça change si vite !

Kesha Williams : Tout le monde apprend, moi aussi, nous apprenons tous au fur et à mesure.

Galen Low : Question qui fâche : j’aimerais votre avis sur les certifications. Le sujet est vaste, il y a déjà des certifs développeur, et PMI/Cognilytica propose une certification chef de projet IA, axée sur l’aspect gestion de systèmes probabilistes, sources de données, etc. Mais vous, qui misez beaucoup sur la pratique et le « bite-size learning », quel est votre avis sur ces certifications IA — à qui s’adressent-elles, valent-elles le coup ?

Kesha Williams : J’aime les certifications. Je dis toujours qu’elles peuvent vous ouvrir la porte d’un entretien mais pas du poste ; pour aller plus loin, il faut avoir la pratique, montrer ce dont on est capable. Elles donnent un socle de compréhension, mais pour des postes techniques, il faut un portfolio de projets concrets réalisés avec ces outils.

C’est toujours mon conseil sur les certifications.

Galen Low : J’aime cette vision ! Le portfolio est important, et je sais que mes auditeurs me diront « mais c’est pour les développeurs » ! Mais le jour 15 de votre challenge, c’est construire un agent IA. Est-ce que même un chef de projet devrait avoir quelques exemples à montrer pour prouver sa maitrise ou son usage de l’IA ?

Kesha Williams : Aujourd’hui, oui ! Ceci va vous démarquer d’autres PM qui n’ont pas cette expérience.

Quand je songe à l’année qui arrive, ou dans 3 à 5 ans : l’IA sera partout, il est donc essentiel de trouver où elle s’insère dans votre quotidien, comment elle peut automatiser des tâches répétitives et booster votre productivité, sinon vous serez rapidement dépassé. C’est la réalité.

Galen Low : C’est un train à grande vitesse, impossible à arrêter ou à rebrousser chemin !

Kesha Williams : Il n’y a pas de retour possible.

Galen Low : Même côté développeur… J’aime bien votre point : la certif peut ouvrir la porte, mais c’est la pratique qui compte. Si vous recrutiez un développeur ou tout autre profil, quelle question poseriez-vous pour faire la différence entre quelqu’un qui a juste le papier et quelqu’un qui maîtrise vraiment l’IA ?

Kesha Williams : Chez un dev, je regarde s’il utilise déjà l’IA pour l’aider à coder, quels outils il utilise, à quelle étape du cycle de développement. Donnez-moi un vrai exemple, dites-moi où et comment l’IA est intervenue. Dans les entretiens, je veux du concret, pas de la théorie.

Galen Low : Même pour d’autres profils, cela s’applique ! « Racontez-moi comment vous utilisez vos agents pour mieux gérer vos projets ». J’aime cette question, je vais vous l’emprunter !

Kesha Williams : Demandez aussi quel outil ils ont choisi et pourquoi. Sur les agents, il existe plein de solutions : Copilot sans code, Amazon Bedrock, Salesforce… Il faut comprendre la logique de choix derrière la techno utilisée.

Galen Low : Bonne transition vers la prospective ! Nous n’avons pas de boule de cristal, tout change si vite… L’AGI pourrait arriver demain comme dans la science fiction, ou alors ce sera juste trois ans d’amélioration sur les IA de prise de notes… Mais comme vous l’avez dit, l’IA s’intègre d’abord dans les tâches répétitives, administratives, avec un gros focus productivité.

Kesha Williams : Exactement.

Galen Low : Cela se manifeste par les agents autonomes, et aujourd’hui il existe des défis sur 15 jours pour construire son propre agent ; c’est déjà accessible !

Kesha Williams : Oui.

Galen Low : Est-ce que tout cela fait évoluer le rôle du chef de projet, notamment sur des projets à composante IA ? Si oui, quel serait votre conseil clé pour se préparer à ce futur souvent imprévisible, mais qui touchera sûrement nos métiers ?

Kesha Williams : Cela revient toujours à comprendre ce qu’est l’IA, ses concepts, et comment les utiliser pour améliorer son efficacité. Beaucoup craignent que l’IA ne remplace les emplois, mais aujourd’hui la priorité c’est de ne pas rester à la traîne. Il faut se donner les moyens de devenir le meilleur dans son domaine, pour soi-même et pour son organisation.

Galen Low : J’aime ce fil conducteur sur les concepts. Le socle évolue, mais c’est essentiel de s’appuyer dessus, sans se laisser aspirer par toutes les nouveautés. Comme à l’époque du VHS contre Betamax, ou K7 contre 8-track : tous les outils ne survivront pas, mais la maîtrise des fondamentaux est clé.

Kesha, merci pour tout. On termine sur une touche festive : avez-vous une question à me poser ?

Kesha Williams : Inversement, je vais vous interviewer ! La question que j’ai pour vous : comment utilisez-vous l’IA au quotidien ? Et si ce n’est pas le cas, pourquoi ?

Galen Low : Oui, je l’utilise, mais pas en mode intensif. Pour moi, l’IA est mon partenaire de réflexion. J’aime l’approche Ironman, Jarvis, par exemple pour rédiger certains e-mails. Je ne fais pas faire le premier jet à l’IA. Je préfère écrire, puis demander à l’IA d’enfiler le costume du CTO ou d’un sponsor difficile, de remettre en cause mes arguments. Cela me va bien, car par nature je remets toujours en question mes textes. Je passe du temps à imaginer les objections possibles. L’IA me challenge : « as-tu pensé à ça ? ». Et même si parfois elle est trop conciliante, je prends ce qu’il y a à prendre. Je n’utilise jamais le compliment de l’IA pour me rassurer — jamais.

C’est ainsi que je m’en sers, mais je veux maintenant explorer les agents autonomes. On a créé quelques GPT personnalisés pour rendre nos process plus efficaces, notamment sur les tâches répétitives mais nécessitant du jugement et de l’interaction. Il me reste à m’organiser pour que les données soient structurées et contextualisées, car une IA sans contexte n’est efficace ni comme agent ni comme humain !

Kesha Williams : Très bon point ! Bientôt, le rôle du chef de projet sera de gérer des agents au même titre que les humains. Il faut penser l’IA comme un membre de l’équipe à part entière.

Galen Low : Oui, on en discutait récemment sur le fait que les entretiens annuels pourraient s’appliquer aux agents ! Souvent, on donne plus de feedback à nos modèles IA qu’à nos vrais collègues humains. Mais ce qui va être intéressant, c’est la nouvelle organisation de la responsabilité dans les équipes. Aujourd’hui, l’IA est performante, mais la responsabilité reste humaine. On ne pourra pas dire « ce n’est pas moi, c’est l’agent IA ! ». Et ce sera aussi passionnant pour la culture d’équipe : quelles responsabilités donner à des agents ?

Kesha Williams : Oui, je suis d’accord, et c’est pour cela que la gouvernance IA devient centrale.

Galen Low : Il faudra que vous reveniez sur le podcast quand on creusera le sujet, car en réalité le futur est tout proche !

Kesha Williams : Oui !

Galen Low : Pour aujourd’hui, on va s’arrêter là. Kesha, merci encore d’avoir pris ce temps. J’ai adoré cet entretien, j’ai beaucoup appris et j’aime vraiment votre approche. Je suis curieux de découvrir votre Substack. Pour celles et ceux qui souhaitent mieux vous connaître, où peut-on en savoir plus ?

Kesha Williams : Il faut me suivre sur LinkedIn ! Comme vous l’avez dit, j’y suis très active. Sur le site de KeySoft, www.keysoft.tech, vous trouverez plus d’infos sur moi et mes prestations.

Galen Low : Parfait. Je mettrai les liens dans la description de l’épisode. Merci encore, Kesha.

Kesha Williams : Merci à vous, c’était un vrai plaisir, c’était passionnant.

Galen Low : Voilà, c’est tout pour cet épisode du podcast Digital Project Manager. Si cette discussion vous a plu, abonnez-vous sur votre plateforme préférée. Pour des astuces, études de cas et playbooks supplémentaires, rendez-vous sur thedigitalprojectmanager.com.

À la prochaine, et merci de votre écoute.