Comment diriger le changement organisationnel lié à l’IA dans une entreprise complexe

Galen Low : Est-ce que cela vaut la peine d’essayer de briser les silos et d’aligner les mentalités autour de l’IA au sein d’une organisation massive ? Est-ce même possible ?

Deborah Ketai : S’ils sautent cette étape, ils vont accumuler beaucoup de dettes, dette technique, dette de connaissances, ce qui rendra les futurs projets plus coûteux et plus compliqués.

Galen Low : Vous avez relevé que ce n’était pas juste de l’IA générative, en fait, il s’agissait plutôt d’un changement fondamental.

Deborah Ketai : Nous avions réellement trois objectifs — le talent, la mobilité et la rétention — pour encourager la collaboration entre ces équipes IA afin qu’elles n’aient pas à réinventer la roue. Et le troisième, c’est un changement culturel : inciter les leaders métier à envisager des solutions IA pour leurs défis métiers.

Galen Low : Certaines personnes se voient confier des doubles rôles. Tous les projets nécessitent-ils une gestion du changement ?

Deborah Ketai : Tous les projets ne nécessitent pas de gestion du changement. Les compétences sont différentes mais se chevauchent. Les responsables de programme doivent se rapprocher de l’endroit où la stratégie se forme pour pouvoir être transparents en signalant à la direction où des décalages risquent de se produire.

Galen Low : Bienvenue dans le podcast The Digital Project Manager — l’émission qui aide les responsables de la livraison à travailler plus intelligemment, livrer plus vite et mieux diriger à l’ère de l’IA. Je suis Galen, et chaque semaine nous abordons des stratégies concrètes, de nouveaux outils, des cadres éprouvés et parfois quelques anecdotes de la réalité terrain des projets. Que vous pilotiez d’énormes projets de transformation, coordonniez des workflows d’IA, ou que vous essayiez simplement de contenir le chaos, vous êtes au bon endroit. C’est parti.

Aujourd’hui, nous allons jeter un coup d’œil dans les coulisses pour voir comment une responsable de programme et son équipe ont créé une communauté de pratiques au sein d’un grand groupe de santé, ce qui a permis de supprimer les silos et d’aligner les mentalités autour de l’IA dans l’entreprise.

Mon invitée du jour est justement cette responsable de programme, Deborah Ketai. Deborah est experte certifiée en gestion du changement organisationnel et manager de programmes, récemment pour un immense groupe de santé américain, où elle a construit des communautés dynamiques autour de l’IA, de la DEI, et des contrôles de transmission des données. Deborah a aussi été très active dans la communauté du management de projet en tant que membre de conseil d’administration et responsable du portefeuille de programmes pour un chapitre régional du PMI.

Dans cet épisode, nous allons aborder le quotidien de Deborah en tant que responsable de programme pilotant un changement organisationnel majeur autour de l’IA, la question de savoir si les changements organisationnels liés à l’IA et au machine learning doivent être traités différemment, ce que des équipes de toute taille peuvent emprunter aux méthodes des grandes entreprises en transformation IA, et si le rôle de chef de projet ou de programme va évoluer pour intégrer la gestion du changement, et ce que cela impliquera pour les compétences attendues du PM.

Deborah, merci beaucoup d’être avec nous aujourd’hui.

Deborah Ketai : Merci pour l’invitation, Galen.

Galen Low : Je suis ravi de notre conversation, car tu es justement quelqu’un qui a été très impliquée en tant que responsable de programme et de gestion du changement pour un immense groupe de santé, précisément au moment où l’IA commençait à prendre de l’ampleur.

Dans nos discussions préparatoires, tu as évoqué des sujets comme le décloisonnement entre divisions et groupes de parties prenantes, l’organisation de formations et de hackathons, la gestion des craintes autour des risques et de la conformité, et le fait de rassembler les praticiens de l’IA — ainsi que ceux qui souhaiteraient le devenir — autour d’une vision commune.

Donc, je vais commencer par une question brûlante que nos auditeurs se posent : Est-ce que ça vaut le coup, l’effort et l’énergie d’essayer de casser les silos et d’aligner les mentalités autour de l’IA dans un mastodonte d’entreprise ? Est-ce seulement possible ? Et que se passerait-il si une organisation comme celle où tu as travaillé passait complètement à côté de cette étape ?

Deborah Ketai : C’est vraiment une bonne question, Galen, et je suis contente que tu la poses. Je pense que l’alignement sera crucial, et le décloisonnement en sera une des principales composantes. D’abord, les entreprises vont devoir mettre en place une gouvernance de la donnée et de l’IA. Il leur faudra aligner leurs ressources et leurs attentes sur la question du développement ou de l’achat d’outils IA.

Et si elles veulent avoir une culture « IA first », elles n’auront pas le choix, car si la concurrence le fait, il va falloir réfléchir à ce que cela implique pour leurs collaborateurs — aujourd’hui, et aussi demain. Donc, au strict minimum, il faudra supprimer les silos pour éviter les risques d’incidents de cybersécurité.

Si elles sautent l’étape du décloisonnement, elles vont également accumuler ce que nous appelons des dettes : dette technique, dette de connaissance, etc. Cela rendra les futurs projets bien plus coûteux et compliqués. Je pense qu’il y a trois axes où j’ai pu travailler sur le décloisonnement. Tu les as vraiment tous cités.

L’IA, les contrôles de fonctionnement des systèmes, et aussi en tant que responsable engagement communautaire du deuxième plus grand groupe de ressources pour salariés chez United Health Group. Et aussi, dans une certaine mesure, à travers un programme de mentorat pour casser les silos suite à des fusions-acquisitions. Donc il y a différentes étapes et compétences à mobiliser pour briser les silos, qui sont à mettre en avant pour les chefs de projet et managers du changement.

La première consiste à créer de l’empathie entre les groupes, à les familiariser les uns avec les autres. Cela passe par la formation croisée, l’immersion, le mentorat et le coaching. Les dirigeants doivent élaborer une vision, obtenir l’adhésion à ce à quoi ressemblerait une organisation décloisonnée, et les bénéfices attendus. Ensuite, il faut créer et se concentrer sur les points de contact, les processus, les canaux de communication qui rassemblent les différents silos.

Ils doivent aussi s’attacher à éliminer les obstacles au rapprochement, par exemple la diversité des sources de données, qui reste un des défis majeurs.

Galen Low : Ce que j’aime dans ta réponse, c’est qu’au départ je pensais surtout au décloisonnement comme au fait d’« aider les groupes à se comprendre entre eux ».

J’aime bien ta manière de voir les choses comme étant un enjeu partagé. C’est un effort collectif. Ce n’est pas seulement une question d’ambiance ou d’esprit d’équipe. Sur des sujets comme la gouvernance de la donnée, la conformité ou la sécurité, chacun est responsable de sa partie, et au final, tout le monde doit avancer dans la même direction : il faut trouver un consensus et aligner l’ensemble.

L’impact de cet alignement doit aussi être compris et intégré au niveau des directions, pour que cela ne reste pas qu’une entité culturelle un peu vague — ce qu’on entend trop souvent autour de l’IA — mais bien de la gestion des risques. Il y a aussi la question du ROI lié à cette unité, ce collectif.

Il y a aussi un coût à mal gérer cela : ne pas avoir ces conversations, c’est aussi prendre le risque de voir le risque se concrétiser, ce qui peut coûter cher et faire de gros dégâts. Tout ce qui aurait probablement pu être évité si tout le monde était aligné. J’aime le côté concret de ton approche.

Deborah Ketai : On peut être à la fois dans l’humain et dans le concret.

Galen Low : C’est vrai. Entre l’humain, le concret et la techno aussi !

Deborah Ketai : Elle est d’ailleurs assez concrète, il faut le dire !

Galen Low : Je trouve ça génial ! Si on prend un peu de recul… Dans ton précédent poste pour un grand groupe de santé américain, tu étais clairement responsable du pilotage de programmes et d’initiatives de gestion du changement, notamment autour de l’IA et du machine learning.

Et cela ramène à ma curiosité sur ton quotidien dans ce poste : à quoi ressemblaient tes journées, et quels résultats attendait-on de toi ?

Deborah Ketai : Comme souvent dans la gestion du changement, mon plus gros travail s’est fait en amont : définir les objectifs, les critères de succès, les parties prenantes impliquées, etc. Nous avions vraiment trois objectifs : le développement des talents, la mobilité et la rétention sur les périmètres IA. C’est un mastodonte classé Fortune 5, l’IA était omniprésente mais en silos, ça partait dans tous les sens. Et pour clarifier, dans ce contexte, on parle à la fois d’IA générative, d’analytique prédictive, de capteurs, d’IoT…

Le deuxième objectif était de favoriser la collaboration entre ces poches d’IA, pour ne pas réinventer la roue à chaque fois. Le troisième axe, c’était un changement culturel, inciter les leaders métiers à envisager l’IA comme solution à leurs problématiques. Donc, en début de programme, beaucoup de temps consacré à identifier et segmenter les groupes de parties prenantes.

Je me suis associée à un spécialiste de la data et de l’analytics pour cela, pour mieux cerner leurs besoins, la meilleure façon de les atteindre. Le reste du programme, c’était surtout la création d’occasions d’apprendre, de partager, de construire la communauté. Adapté à chaque segment. Donc, mes « sous-projets » se déclinaient selon trois axes : les événements (conférences internes, hackathons), les contenus (podcasts, articles, présentations), et la communauté (réseaux sociaux internes, partage de connaissances). Et puis il y avait un quatrième pilier : le conseil à la gouvernance, sur les risques, la conformité, la sécurité.

Galen Low : C’est un sacré programme ! On en parle souvent dans ma communauté : on reçoit une directive à exécuter, mais souvent, toi, tu pars encore plus en amont. Ce qui est marquant, c’est aussi le timing : tu as bien précisé que ce n’était pas juste l’IA générative — qui, à l’époque, était encore émergente sur le terrain business — mais qu’il s’agissait bien d’un changement fondamental, en anticipation des changements futurs. Il s’agissait surtout de rassembler les gens. C’est la deuxième fois que tu expliques, de façon très concrète, que la « communauté » (même si le terme paraît vague ou abstrait) est un vrai enjeu de ROI et de gestion du risque.

Créer ce tissu d’échanges entre groupes si différents permet, justement, d’établir cette base, ce socle, pour les étapes suivantes. Et ça, c’est déjà de la gestion du risque en soi. J’aime parce que trop souvent, la notion même de « communauté de pratiques » n’est pas comprise par les dirigeants, comme si ça semblait peu scientifique. Or, tu l’expliques très bien : c’est comme un tissu, un ciment qui unit des groupes différents qui voient le monde autrement et qu’il faut mettre sur la même longueur d’onde.

J’aime bien aussi ton point sur l’alignement des dirigeants et leur adoption de la technologie. Aujourd’hui (en 2025), tout le monde court après les outils d’IA, mais avais-tu à convaincre que l’IA valait le coup, qu’il fallait y investir du temps ou de l’énergie ?

Deborah Ketai : Oui. Je pense qu’il y avait deux niveaux. Premièrement, souvent, les dirigeants ne pensaient pas du tout à l’IA comme solution potentielle à leurs problèmes, qu’il s’agisse de fraude dans la santé, d’imagerie médicale… tant de domaines où l’IA pourrait servir et ils n’y pensaient même pas.

La seconde étape, c’était les mettre en relation avec des spécialistes suffisamment pédagogues pour rendre les concepts accessibles, expliquer ce qui était déjà faisable, ce qui le serait bientôt, quels étaient les risques, les coûts, les retours potentiels…

Mais comparer, car l’IA n’est jamais la panacée universelle. Ils devaient tout de même étudier les alternatives non-IA.

Galen Low : C’est là qu’on mesure l’importance du talent, d’ailleurs tu as insisté dessus. Tu as pris une vraie démarche analytique, presque « data science » pour identifier les groupes de talents et de parties prenantes, savoir qui fait quoi, quelles compétences existent et lesquelles sont nécessaires.

Permettre ainsi le partage des connaissances, l’élévation du niveau général — on appelait ça « l’art du possible » : savoir ce que la technologie permet ou non, réaliser que ce n’est pas une baguette magique, comprendre son articulation avec les autres technos ou méthodes. Et dans la santé, l’enjeu est critique : la conformité, la réglementation, et puis il y a la vie humaine en jeu, tout simplement. Ça vaut donc vraiment le coup de mutualiser les expertises, d’identifier qui sait quoi, qui peut former qui, pour constituer une équipe plus forte et empathique capable d’aller chercher de nouvelles solutions — IA seule, combinée à d’autres techno, ou à de nouveaux process…

Quel défi ! Par curiosité, puisque le programme est si vaste, comment mesurer ce changement : comment savoir si ça marche ? Mon organisation s’interroge aussi là-dessus : rassembler tout le monde, organiser un hackathon, investir du temps… mais au final, comment savoir si le résultat vaut l’investissement ? Quels indicateurs te demandaient-on de suivre sur la pertinence des formations croisées, des hackathons, etc. ?

Deborah Ketai : Je reconnais que les métriques étaient l’aspect le plus compliqué du programme. En grande partie car certaines données n’étaient tout simplement pas présentes dans notre SI RH ou autre. Par exemple, impossible de tracer la mobilité interne. Dans ce groupe classé Fortune 5, fruit de nombreuses fusions-acquisitions, vestiges de différents systèmes RH coexistaient, et un même métier avait parfois 15 intitulés ou codes différents dans l’organisation, d’où la galère. On a donc dû se rabattre sur des métriques simples ou indirectes. Pas l’idéal sur le long terme.

Sur la durée, on aurait travaillé avec les RH pour capturer plus de données, mais nous nous sommes contentés de mesures d’engagement (analytics sur les réseaux sociaux, les sites, les microsites), de taux de participation aux conférences… Nous tenions aussi à ce que la communauté des praticiens IA soit diverse. Cela a impliqué de collecter toutes sortes de données, par exemple, lors de la sélection des intervenants d’une conférence de trois jours sur quatre thématiques : vérifier la diversité de genre, géographie, âge… Là encore, les données étaient souvent manquantes ou lacunaires. Si le programme avait duré plus longtemps — car il a été écourté pour des raisons extérieures — nous aurions pu affiner et structurer cette collecte d’informations.

Galen Low : J’aime cette logique du « faisons avec les moyens du bord » et essayons tout de même d’évaluer la dynamique, l’intérêt suscité. Aujourd’hui, dans ma structure, on connaît encore personnellement nos collègues, on sait qui est doué pour quoi, même sans SI RH sophistiqué ou matrice de compétences formalisée : c’est du bouche-à-oreille. Mais dans un groupe de 500 000 personnes, c’est un tout autre modèle ! Sur les stats réseaux sociaux, conférences, c’est un peu comme si tu gérais un événement grand public : on regarde la fréquentation, les statistiques globales, on espère que les sondages pré ou post événement donneront assez de matière, et c’est tout ce qu’on a. Ce que tu dis sur le nettoyage et la structuration des data RH pour piloter la communauté et les événements — et même le staffing — c’est la bonne vision. On aurait même besoin d’IA pour cartographier les parties prenantes à cette échelle ! Mais j’aime ce côté « signal », pragmatique plutôt que de se bloquer sur l’absence de data. Ce melting-pot d’intitulés de postes… je connais, dans le conseil c’est pareil !

Deborah Ketai : Oui, et inversement, dès qu’il y a de la techno, tu peux utiliser des stats d’utilisation, des analytics pour repérer qui utilise Hugging Face ou autre.

Galen Low : Hugging Face est un outil ?

Deborah Ketai : Hugging Face permet de créer des modèles d’IA générative personnalisés.

Galen Low : D’accord… J’ai tout de suite pensé à Alien de Ridley Scott, l’alien qui vous attrape la tête ! Ce n’est probablement pas le sens de Deborah !

Deborah Ketai : Mais probablement l’idée des fondateurs !

Galen Low : C’est ça ! Je voulais revenir à la gestion du changement. D’après toi, faut-il une approche différente pour l’IA, ou peut-on appliquer le même playbook que pour tout autre changement organisationnel ?

Deborah Ketai : Il y a des différences. L’IA/Machine Learning évoluent de plus en plus vite. L’apprentissage est exponentiel. Ceux qui géreront ces projets ou programmes vont devoir comprendre les fondations : process data, infrastructure, alignement sur la stratégie. Côté gestion du changement, il faut l’adhésion du sommet, l’adhésion du management intermédiaire (car ce sont eux qui apportent le « qu’est-ce que j’y gagne »), et une remontée des idées et ressentis du terrain.

Il y a aussi la résistance à l’IA en tant que concept : la peur pour son emploi (qui n’est plus garantie de toute façon), le manque de compréhension, le manque de transparence sur l’usage de l’IA en interne et le fonctionnement des outils eux-mêmes, ou sur la façon dont ils prennent des décisions. Beaucoup de craintes et de risques. Il y a un espace spécifique pour ceux qui géreront des changements liés à l’IA, mais les principes fondamentaux du changement sont les mêmes, quelle que soit la transformation.

Galen Low : Cela me semble cohérent, pour tout ce qui est adhésion, transparence. Ce qui me frappe, c’est le rythme du changement et le côté continu : on ne gère plus un seul changement ponctuel, mais une évolution permanente. Le facteur « insécurité » des emplois, la boîte noire des algorithmes… tout cela renforce la difficulté à accepter le changement, surtout dans un contexte de cycles ininterrompus, où le changement est permanent.

Deborah Ketai : Oui, et même dans les initiatives IA particulières, le changement est continuel. La « dérive des données » est constante… Il y a toute une série de nouvelles problématiques spécifiques à la science elle-même, mais malgré tout, les fondamentaux du project management et du change management restent constants.

Galen Low : Les cadres sont les mêmes, mais les contenus changent à chaque fois : nuance, complexité…

Deborah Ketai : Et il y a une nouvelle complexité désormais : l’IA, en particulier l’IA générative, devient elle-même une partie prenante du projet. Elle a presque ses propres objectifs, attitudes, et peut agir différemment, parfois à contre-courant de ce qu’on attend, selon ses ressorts internes.

Galen Low : Intéressant ! On discute justement dans la communauté du fait d’inclure les outils d’IA dans le plan de communication projet, puisqu’ils deviennent une source d’information ; il faut leur transmettre les mises à jour pour qu’ils soient à jour. L’IA « a sa propre vision des choses ». Il y a deux ans, ça aurait semblé de la science-fiction, aujourd’hui pas tant que ça. On parle de workflows agentiques, on vise une IA générale… Mais même aujourd’hui, il faut en tenir compte : l’IA est construite pour s’adapter à une préférence utilisateur ou réagir autrement face à tel ou tel interlocuteur. Comme les humains finalement.

Deborah Ketai : Pour moi, c’est un peu comme la croyance en Dieu : il n’est pas nécessaire de croire en l’IA générale pour reconnaître qu’elle agit parfois comme si elle avait une personnalité, voire une logique propre. Il faut donc intégrer ces facteurs, savoir guider ou limiter, sinon on risque d’être dépassés par des événements ou situations sur lesquels nous n’avons plus prise.

Galen Low : Il nous faudrait des t-shirts : « L’IA agit de façon mystérieuse… » Ce n’est pas faux !

Tu as cette double casquette de project manager et de change manager, et dans ma communauté, on voit de plus en plus de gens auxquels on demande d’endosser les deux rôles, ou à tout le moins d’intégrer une part de CM à leur poste de PM. As-tu vécu cette hybridation ? Tous les projets ont-ils besoin de gestion du changement ? Tous les PMs doivent-ils s’y former ?

Deborah Ketai : Non, tous les projets ne requièrent pas un volet change management. La vision classique est la suivante : si un projet présente une forte complexité et un risque de non-adoption une fois livré (et cela ne concerne pas que la tech), alors là, la gestion du changement est essentielle. Je ne pense pas qu’il soit réaliste de demander à tous les PMs d’être aussi change managers. Mais la tendance est à ce que cela devienne la norme dans beaucoup de structures. Les compétences sont connexes, mais différentes. Ce qui, selon moi, justifie deux rôles séparés : la temporalité. Souvent, le chef de projet ne peut pas assurer la continuité et le suivi pour pérenniser le changement.

Galen Low : Intéressant…

Deborah Ketai : C’est vraiment clé. Sauf si votre PMO ou l’organisation accepte de financer et de reconnaître cette possibilité de suivi post-projet pour pérenniser la transformation. Sinon, il vaut mieux différencier les rôles. Mais il faut que chacun comprenne le rôle de l’autre. À l’avenir, l’idéal sera d’intégrer plans de projet et plans de gestion du changement, et que les PMs qui s’intéressent à la CM ou la subissent puissent maîtriser quelques concepts de base.

Comprendre que la réussite du changement vient du haut, du bas et du milieu de l’organigramme ; que selon le contexte, il faut être capable d’endosser la communication, voire la formation, ou de revoir les process (ce qui va au-delà du PM classique). Enfin, il faut accepter d’investir beaucoup de temps en amont sur les différents diagnostics (stakeholders, impacts, readiness…). Sinon, l’adoption du changement ne tiendra pas, ou retombera.

Galen Low : J’aime cette notion du temps. Tes missions étaient presque plus larges, fondatrices — ce qui est un projet en soi, mais qui sert de socle à d’autres (ex : le hackathon aurait été un projet à part, livré par un PM dédié). Toi, tu posais le cadre. Après la livraison projet, la pérennisation du changement demande un suivi plus long. Le PMI insiste sur la notion d’outcome, de valeur livrée, et ce que tu dis rejoint cela : mais si le PM disparaît dès la livraison, qui mesure l’impact réel ? Est-ce compatible avec l’organisation ?

Deborah Ketai : Ça dépend. L’Agilité prônait jadis les équipes dédiées… c’est une des premières choses qui a disparu dans les grands groupes ! Il faut quelqu’un… appelez-les membres de l’équipe ou structure pilote « au-dessus de la mêlée », mais il faut une continuité, un suivi.

Galen Low : Tu as bien raison de rappeler que c’est un investissement — la direction doit être prête à financer ce suivi, cette équipe dédiée au changement. Dans mon parcours, la CM était un service séparé, ce qui fait sens : il démarrait avant le projet et se poursuivait longtemps après. Garder les mêmes PMs « en veille » 18 mois après livraison, ce n’est pas viable. On a donc besoin d’une entité dédiée, et il vaut mieux des PMs séparés des CMs plutôt qu’un hybride, ou bien qu’un PM change complètement de rôle selon l’enjeu (parfois PM, parfois CM). Impossible d’endosser les deux en même temps, difficile de suivre l’impact si l’on passe à autre chose juste après le go live.

Cela me donne envie de prendre du recul et de te demander : selon toi, comment le rôle du chef ou responsable de programme va-t-il évoluer dans les 3-5 prochaines années ? Quelles compétences un PM doit-il développer dès aujourd’hui pour se préparer à cette évolution ?

Deborah Ketai : Pour les responsables de programmes — j’entends par là ceux qui pilotent un ensemble de projets connexes, avec parfois un périmètre continu —, je pense qu’il faudra se rapprocher de la stratégie et peser sur son élaboration. Savoir faire remonter aux dirigeants les priorités, clarifier les objectifs, leur signaler tout risque de désalignement ou d’investissement qui risquerait d’être peu pertinent à court terme, mais pourtant clé sur la durée. Il faut aussi élargir le focus à la gestion des risques à l’échelle de l’entreprise, risques négatifs ET opportunités.

Galen Low : Merci d’inclure l’aspect opportunité, trop oublié. Justement, quand on gère un programme en continu, l’aspect « propriété » du programme donne cette vision nécessaire, ce recul sur la stratégie métier comme IT, pas seulement sur le scope ou le budget projet. D’après toi, les dirigeants souhaitent-ils vraiment que leurs responsables de programmes s’invitent à la table stratégique, ou faut-il se battre pour obtenir sa place ? Et comment faire ?

Deborah Ketai : Je vais donner la réponse classique de tout chef de projet : ça dépend ! Ça dépend des leaders, de la culture. Et je pense qu’il faut aussi être proactif : ce n’est pas toujours qu’on ne veut pas de vous, mais on n’y pense pas. Dans les années à venir, la construction de relations sera encore plus centrale pour les chefs de projet et responsables de programme, pour rester au contact du pouvoir et de la vision. Et la réussite passera par ceux qui effaceront la frontière entre le métier et l’IT, qu’on vienne de l’un ou l’autre monde, il faudra maîtriser l’autre aspect et comprendre les leviers propres à chaque secteur.

Galen Low : J’aime ce pragmatisme. Sur LinkedIn on lit partout qu’il faut « switcher » du jour au lendemain, devenir leader stratégique, s’inviter à la table des décideurs… Mais tu as raison, c’est progressif. Il faut montrer son intérêt, son expertise, saisir le moindre créneau, puis prendre de la hauteur tout en continuant à assurer dans son rôle de base. C’est ainsi qu’on prépare la future évolution RH. L’IA accélérera cela, mais il faut d’ores et déjà bâtir ces compétences, ces relations. Ce n’est pas une question d’être désiré ou non à la table, on ignore parfois simplement que vous y avez votre place.

Deborah Ketai : D’ailleurs, dans nos projets quotidiens, on sait tous qu’il y a des gens qui ne sont jamais embarqués assez tôt : la sécurité, la conformité, les tests… Si on veut s’insérer dans la réflexion stratégique, parfois, il suffit de demander à assister aux réunions, en toute discrétion, ou d’organiser des entretiens croisés avec les managers pour faire remonter ses idées ou inquiétudes.

Galen Low : C’est la boucle bouclée : rassembler les talents, favoriser les regards croisés, bref, bâtir une communauté. Comprendre la vision de l’autre, ou parvenir à se créer une vision commune, permet d’aller plus vite, plus loin, et de relever les défis ensemble à l’ère de l’IA.

Deborah Ketai : Tout à fait !

Galen Low : Parfait, c’est une jolie conclusion ! Deborah, un peu pour le fun, une question à me poser ?

Deborah Ketai : Oui. Je ne sais pas si tu voudras répondre, mais quel est LA chose que tu aimerais faire grâce à l’IA… mais que tu n’oses pas ou ne sais pas faire ?

Galen Low : Oh la la. Il y en a beaucoup… Je suis comblé par mes outils d’IA générative aujourd’hui pour le brainstorming, mais je n’ai pas encore osé déléguer en mode autonome. Pas juste des workflows agentiques, mais confier des tâches comme à un assistant humain, avec juste quelques consignes. J’ai l’impression que ce sur quoi les gens travaillent, ce sont surtout des automatisations intelligentes, pas une vraie prise d’initiative. Je rêve d’un assistant polyvalent, semi-autonome, à moitié piloté et à moitié proactif, qui irait « shaver » du temps sur mes tâches. J’aimerais pouvoir le solliciter pour exécuter des actions sur différents outils, mais sans que ce soit entièrement en tâche de fond. C’est sans doute flou, mais c’est ce que j’attends : quelque chose entre l’automate et l’assistant humain.

Deborah Ketai : Ce qui me freine, très franchement, c’est le manque de confiance sur le devenir de mes données…

Galen Low : Encore cette boîte noire ! Peut-être l’objet d’un autre épisode, mais c’est vrai que cette question de confiance et de transparence sur la gouvernance, la sécurité des données, jusqu’où on peut aller… cela freine l’adoption. Même l’idée d’interconnecter tous ces outils… Est-ce vraiment sécurisé ? Et si ça bug, si cela se retourne contre moi ? Bref, ce côté boîte noire me freine aussi.

Deborah Ketai : Lors d’une conférence régionale PMI, un atelier portait sur l’IA dans le management de projet, et une question débattue était : « Est-il éthique de faire rédiger les courriels ou newsletters de votre chapitre par l’IA ? »

Galen Low : Intéressant…

Deborah Ketai : Il en est ressorti que non, s’il fallait pour cela divulguer les données de vos membres à l’extérieur.

Galen Low : Je comprends.

Deborah Ketai : Donc, à part avec un outil 100% interne, la réponse est non.

Galen Low : Au final, tout tourne toujours autour des garde-fous, dont nous-mêmes n’avons pas la totale maîtrise. Cela reste des décisions discrétionnaires, parfois floues, voire absentes, et cela retarde la confiance nécessaire pour déployer pleinement ces outils… Très intéressant. Ce serait à approfondir : l’usage de l’IA en gestion de projets, ce qui motive ou freine… Ce n’est souvent pas la technologie, mais bien les questions d’éthique ou de confiance.

Deborah Ketai : Absolument.

Galen Low : Et la confiance… C’est tout un enjeu.

Merci Deborah d’avoir passé ce moment avec moi, j’ai vraiment apprécié cet échange. Pour ceux qui nous écoutent : où peut-on en savoir plus sur toi ?

Deborah Ketai : Le plus simple, c’est de me contacter sur LinkedIn. Je suis la seule Deborah Ketai sur LinkedIn. Si vous pouvez ajouter un petit mot et mentionner le podcast DPM, c’est super !

Galen Low : Je mettrai le lien dans la description de l’épisode.

Tu as de la chance, tu es la seule : moi je suis un des deux Galen Low sur LinkedIn, donc je t’envie ! Je mettrai ce lien en description pour permettre aux auditeurs de te contacter.

Encore merci, Deborah !

Deborah Ketai : Merci à toi, Galen !

Galen Low : Voilà qui conclut cet épisode du podcast The Digital Project Manager. Si cet échange vous a plu, abonnez-vous là où vous l’écoutez. Pour encore plus de conseils pratiques, d’études de cas et de playbooks, rendez-vous sur thedigitalprojectmanager.com. À très bientôt, et merci pour votre écoute.