6 Exemples d’IA dans la gestion de projet

Mais elle n’est pas consciente d’elle-même, n’excelle pas dans la création d’idées originales à partir de rien, et n’obtiendra pas automatiquement de merveilleux résultats sans un peu de formation, de retours et de directives claires.

L’IA agentique repose sur la même technologie, mais elle peut être configurée pour agir de manière proactive sans y être invitée. Elle n’est pas non plus consciente d’elle-même ou vivante. 

Exemples d’utilisation de l’IA en gestion de projet

Ma façon d’adopter l’IA dans mes projets se base sur là où je ressens la plus forte perte d’efficacité versus ce à quoi l’IA est réellement douée. Voici mon classement des cas d’usage de l’IA en gestion de projet :

Lead Smarter in the Age of AI

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1. Identifier et gérer les risques

La gestion des risques peut éviter à votre projet de heurter des icebergs proverbiaux, mais c’est trop souvent la tâche la moins appréciée des équipes. 

La bonne nouvelle, c’est que l’IA est un outil excellent pour la gestion des risques : elle dispose littéralement de presque toutes les données publiquement documentées sur la façon dont les projets ont échoué (ou réussi) dans le passé. Ce n’est peut-être pas un oracle, mais c’est certainement un excellent moyen d’amorcer la réflexion et le dialogue sur les risques projets. 

Voici comment nous l’avons utilisée sur un projet récent :

• Le problème : L’équipe avait du mal à identifier les risques, et encore moins les stratégies de réponse aux risques, pour notre projet de migration de site e-commerce.
• La solution : Nous avons transmis à ChatGPT 4o quelques détails non confidentiels de notre projet et lui avons demandé de proposer des risques potentiels et des moyens d’y répondre, afin d’améliorer les résultats du projet et de le mener au succès.
• Les résultats : Sa réponse a immédiatement déclenché une discussion au sein de l’équipe. Bien sûr, cela a commencé par « Non, ça n’arriverait jamais. Par contre, ce qui pourrait arriver… » mais très vite, nous avions un registre des risques priorisé, avec des responsables identifiés comprenant le risque et la façon de le surveiller.

Pour intégrer cela à votre workflow :

1. Sélectionnez un outil d’IA adapté qui respecte les politiques de votre organisation en matière d’IA.
2. Élaborez une première demande comprenant les détails de votre projet, et utilisez-la comme contexte pour le grand modèle de langage (LLM) choisi.
3. Présentez les résultats à votre prochaine réunion d’équipe centrée sur les risques.
4. Mettez à jour le registre des risques avec votre équipe en fonction de leurs réactions aux risques identifiés
5. Répétez ce processus à intervalles réguliers en utilisant le dernier registre des risques comme donnée d’entrée

À faire	À ne pas faire
Fournir le contexte sur la nature du projet et ses objectifs.	N’upload pas de détails sensibles du projet ou d’informations permettant d’identifier une personne.
Télécharger un exemple de registre des risques pour aider votre LLM à formater sa sortie de façon exploitable.	N’utilisez pas la sortie telle quelle sans la relire et la discuter avec l’équipe.
Affiner les résultats avec des retours et d’autres détails.	Ne le laissez pas remplacer les échanges humains. L’évaluation et la gestion des risques sont des sports d’équipe.
Envisager un outil spécialisé comme RAIDLog.com.	Ne faites pas cela une seule fois au début du projet et jamais ensuite.

Voici l'invite :

« Agissez en tant que membre de l’équipe projet d’une agence numérique responsable d’un projet de migration de site web à fort enjeu pour un client. L’objectif du projet est de migrer le site e-commerce d’un détaillant de chaussures de Shopify vers WordPress. Nous terminons actuellement la phase de conception et sommes sur le point de passer à une phase de mise en œuvre technique itérative avec des livraisons bi-hebdomadaires dans notre environnement UAT pour examen par le client. Le temps presse, car il ne nous reste que 10 semaines avant la date de mise en ligne prévue. Pouvez-vous nous aider à identifier quelques risques qui pourraient avoir un impact négatif sur le succès du projet, ainsi que des stratégies de réponse permettant de les éviter, transférer ou accepter ? Formatez votre réponse dans un tableau à coller dans notre registre des risques sous Excel. »

Voici notre résultat :

🔷Voici le fichier que nous avons téléchargé en exemple : Modèle de registre des risques de base pour LLMs — Google Sheets. Une version Excel est aussi disponible ici : Modèle de registre des risques de base pour LLMs - Excel

2. Rationaliser le reporting de l’état d’avancement du projet

Utiliser des rapports d’avancement pour récolter et faire remonter les informations clés à vos parties prenantes peut sembler purement administratif, mais c’est en réalité quelque chose de très stratégique. Le seul problème… c’est que cela demande beaucoup de travail. Et ce n’est probablement pas votre unique projet.

L’IA peut vous faire gagner du temps et apporter une meilleure cohérence à vos rapports d’avancement de projet.

Voici comment nous l’avons fait sur un programme récemment :

• Le problème : Nous avions de nombreux petits projets en cours pour le même client, et passions plus de temps à rédiger les rapports d’avancement qu’à réfléchir de façon critique aux informations qu’ils contenaient.
• La solution : Nous avons entraîné un GPT personnalisé en utilisant un modèle de rapport d’avancement simple et quelques exemples déjà réalisés, puis nous lui avons fait extraire les informations d’un tableur contenant les mises à jour anecdotiques de l’équipe ainsi que des données provenant de notre logiciel de gestion de projet.
• Les résultats : Non seulement nous avons passé nettement moins de temps à copier-coller les mises à jour dans un rapport, mais nous avons aussi pu générer plusieurs solutions pertinentes pour débloquer le projet, ce qui nous a permis d’être plus stratégiques dans nos communications avec notre client, plutôt que de nous contenter de simplement relater la météo.

Pour intégrer cela dans votre flux de travail :

1. Sélectionnez un système d’IA approprié qui soit en accord avec la politique IA de votre organisation.
2. Configurez un modèle personnalisé (un GPT sur ChatGPT, un Gem sur Gemini, un Projet sur Claude, un Space sur Perplexity, etc.).
3. Entraînez-le avec votre modèle de rapport d’avancement de projet ainsi qu’avec des exemples passés.
4. Définissez une persona qui convient à l’équipe.
5. Donnez-lui un objectif.
6. Créez un tableur avec les mises à jour et métriques du projet.
7. Demandez à l’équipe de saisir directement les informations dans ce document.
8. Lancez le modèle personnalisé chaque semaine pour chaque projet.

À faire	À ne pas faire
Utilisez un modèle ou une structure cohérente pour vos rapports d’avancement de projet.	N’upload pas de données sensibles sur un LLM ouvert.
Faites correspondre votre feuille de mises à jour avec les champs du rapport d’avancement de projet.	N’incluez pas de métriques ou données non pertinentes dans votre saisie si ce n’est pas nécessaire.
Définissez des attentes claires avec l’équipe concernant le contenu de leurs mises à jour.
Mettez-vous d’accord avec vos équipes sur la fréquence de rapport régulière et la date limite de remise des mises à jour.
Relisez tous les rapports d’avancement pour détecter toute erreur ou hallucination à chaque fois.

Voici un exemple de configuration :

« Vous êtes une IA de gestion de projet. Votre mission consiste à aider notre équipe de gestion de projet à créer des rapports d’avancement succincts mais percutants, en utilisant une structure cohérente similaire au modèle joint. Je vous fournirai les informations pertinentes telles que les mises à jour de l’équipe ainsi que les dernières données de notre système de gestion de projet. Utilisez la seconde pièce jointe comme exemple pour guider le niveau de détail et les métriques requises. Formatez votre sortie en fichier .docx téléchargeable. Mettez en pause si l’une des instructions ou saisies n’est pas claire. »

Voici l’invite :

« Veuillez générer un rapport d’avancement de projet basé sur le rapport fourni. Notez la période de dates mentionnée dans la pièce jointe. Je remplirai la section Actions. »

🔷 Voici les documents de projet d’exemple sur lesquels l’IA a été entraînée et une entrée d’exemple :

• Modèle de rapport d’avancement
• Exemple de rapport d’avancement à titre de référence (PDF)
• Tableur des mises à jour équipe & projet : Google Sheet et PDF

Et voici ce que donne la sortie :

3. Soutenir la prise de décision projet

Les projets sont un recueil de milliers de décisions critiques, chacune pouvant faire dérailler votre projet, et pour la plupart, vous n’avez même pas l’autorité de les prendre. À la place, vous facilitez la prise de décision par l’influence.

L’IA peut agir comme un mini simulateur de décisions projet et générer des scénarios que vous pouvez examiner et soumettre à votre équipe pour aider à formuler des recommandations pour les parties prenantes décisionnaires.

Voici un exemple tiré de notre communauté :

• Le problème : Un membre de notre communauté s’est retrouvé à un carrefour lors d’un projet récent : une nouvelle plateforme ecommerce est devenue disponible au milieu d’une refonte de site web. La nouvelle plateforme prenait en charge des fonctionnalités qui auraient dû être développées de zéro sur la plateforme actuelle. Pendant ce temps, le lancement d’une campagne Black Friday approchait, et il était impossible d’acquérir, de configurer et de mettre en œuvre la nouvelle plateforme à temps. Chaque option avait ses avantages et inconvénients, et le chef de projet devait prendre une décision rapidement.
• La solution : L’équipe s’est réunie pour proposer quelques options. Puis, ils l’ont soumise à Claude pour une analyse approfondie.
• Les résultats : Ils ont pu faire une recommandation solide, basée sur l’analyse conjointe de l’équipe et de Claude, auprès du client.

Pour intégrer cela dans votre flux de travail :

1. Sélectionnez un outil d’IA adapté (ou un outil d’IA pour la gestion de projet spécifique) conforme aux politiques IA de votre organisation.
2. Rédigez un persona pour votre invite.
3. Ajoutez le contexte concernant le projet et la décision à prendre.
4. Incluez toutes les options que vous avez déjà identifiées.
5. Formulez votre invite pour proposer d’autres options.
6. Utilisez la sortie générée pour mener une discussion avec votre équipe et l’ajuster au besoin.
7. Présentez les options à vos parties prenantes avec une recommandation solide appuyée par l’équipe.

À faire	À ne pas faire
Fournir des informations sur les objectifs du projet.	Ne prenez pas de décision aveuglément sur la seule recommandation de votre outil.
Essayez différents personas qui pourraient mieux correspondre à vos parties prenantes.	Ne transmettez aucune information sensible ou à caractère personnel dans un LLM ouvert.
Utilisez l’outil pour remettre en question ou challenger vos recommandations.	N’incluez pas dans l’analyse des éléments qui ne sont pas vraiment pertinents pour votre projet.

Voici le prompt :

« Agis comme une IA de gestion de projet. Ton rôle est de générer et d’évaluer de manière critique différents scénarios pour les décisions clés que nous rencontrons au cours du projet. 

Notre projet actuel est la refonte d’un site e-commerce pour un client du secteur de la vente au détail de chaussures pour enfants. 

Nous avons l’opportunité de passer à une autre plateforme e-commerce qui permettrait une personnalisation plus poussée et une analyse prédictive des habitudes d’achat des clients. Cependant, cela augmenterait le budget et prolongerait le planning au-delà d’une période clé de ventes (Black Friday). 

D’un autre côté, si nous restons sur la plateforme actuelle, il sera probablement nécessaire de migrer vers la nouvelle plateforme dans le cadre d’un projet distinct l’an prochain, pour un budget similaire, afin d’atteindre l’objectif d’offrir une expérience d’achat plus personnalisée à nos clients et d’augmenter progressivement le chiffre d’affaires via des ventes additionnelles dynamiques. 

Pouvez-vous peser les avantages et les inconvénients de ces deux options ? 

N’hésitez pas également à suggérer des options auxquelles nous n’aurions pas pensé. 

Veuillez formater votre réponse sous forme de points clés afin de pouvoir en discuter en équipe et de la partager avec notre sponsor exécutif. »

Voici notre résultat :

4. Analyse des tendances des KPI du projet

Les indicateurs de santé projet sont utiles, mais sur des projets longs, il peut être difficile d’avoir une vue d’ensemble pour comprendre les grandes tendances. L’IA peut vous aider à détecter des schémas et à faire des recommandations sur les points à approfondir pour isoler la cause racine. 

Voici un exemple tiré de notre communauté :

• Le problème : Sur l’un des projets Scrum de nos membres, ils ont constaté que la vélocité de l’équipe variait fortement d’un sprint à l’autre. Après avoir éliminé le processus d’estimation comme cause première, ils se demandaient si une autre origine était possible.
• La solution : Ils se sont tournés vers ChatGPT pour voir s’il pouvait détecter des tendances en lui fournissant une feuille de calcul avec les historiques de sprints.
• Les résultats : Sur la base des suggestions, ils ont repéré une opportunité d’améliorer la transmission du travail entre équipes moins familières avec la méthode Scrum, comme les parties prenantes des RH. Ce n’était pas le seul facteur, mais cela a amélioré la collaboration.

Pour intégrer cela dans votre process :

1. Sélectionnez un système d’IA adapté et conforme à la politique de votre organisation.
2. Exportez les données historiques de projet que vous souhaitez analyser.
3. Présentez le contexte du projet dans votre prompt et décrivez les données téléchargées.
4. Relisez et affinez le résultat généré si nécessaire.
5. Partagez-le avec votre équipe comme base de discussion.

À faire	À ne pas faire
Fournir des données projet propres, sans information à caractère personnel.	Ne guidez pas votre LLM vers la conclusion juste pour prouver votre intuition.
Expérimentez avec votre prompt pour obtenir différents points de vue.	Ne sautez pas trop vite sur les conclusions basées sur la sortie. L’analyse de données n’est probablement pas encore la spécialité de l’IA générative.
	Ne vous servez pas du résultat IA pour désigner des responsables. Prenez sa réponse comme base de dialogue.

Voici le prompt :

« Agis en tant qu’IA de gestion de projet. Ta mission est d’identifier des tendances dans nos données projet, de générer des analyses à partir de ces données et de proposer des stratégies d’atténuation pour les risques identifiés. 

Notre projet utilise la méthodologie Scrum pour développer une plateforme de partage de connaissances et de networking destinée aux employés. Notre équipe est composée de développeurs full-stack, de designers UX/UI et d’un membre de l’équipe RH qui officiera en tant que product owner. 

Notre vélocité de sprint a oscillé tout au long du projet et nous essayons d’isoler certaines raisons possibles.

Pouvez-vous analyser les données jointes et voir s’il existe des corrélations qui pourraient impacter notre vélocité ?

Formatez votre réponse sous forme de points à puces facilement partageables avec l’équipe sur Slack.

🔷Voici un exemple d’entrée (simplifié, ce n’est pas exactement celui utilisé par notre membre) et une version CSV que vous pouvez téléverser directement dans votre LLM pour essayer.

Voici un exemple de sortie simplifiée :

5. Planification et organisation

Lorsque vous dirigez un projet, tout le monde s’attend à ce que vous ayez une boule de cristal – vous aussi ! L’IA n’est peut-être pas cette boule magique, mais elle peut vous aider à lancer la planification de projet, à valider ou remettre en cause des délais, tester la sensibilité budgétaire d’un client potentiel, ou offrir à l’équipe un point de départ pour la phase de planification. 

Voici un exemple de création d’un calendrier prévisionnel de haut niveau pour votre projet :

• Le problème : On m’a demandé de livrer un projet avec un calendrier réduit, mais mon intuition me disait que ce n’était pas réalisable. Avant d’impliquer l’équipe, je voulais valider le planning et donner à l’équipe une base de discussion plutôt que de partir d’une feuille blanche.
• La solution : J’ai utilisé une combinaison de ChatGPT et de Tom’s Planner pour produire une première version d’un calendrier basé sur le cahier des charges. Je l’ai ensuite présenté à l’équipe pour discussion, affinage et, finalement, remise en question de la faisabilité du planning.
• Le résultat : Nous avons combiné les recommandations de l’IA et notre propre analyse pour argumenter le décalage du délai de 3 semaines afin de réaliser le projet sans ajouter de risque. 

Pour intégrer cela à votre organisation :

1. Sélectionnez un outil IA adapté à la politique de votre organisation.
2. Téléversez votre cahier des charges ou fournissez le contexte du projet dans votre prompt, incluant l’approche proposée, le calendrier, les livrables et la composition de l’équipe.
3. Vérifiez rapidement la cohérence du résultat et affinez-le si nécessaire.
4. Présentez-le à votre équipe comme point de départ pour les discussions.

À faire	À éviter
Donnez le plus de détails et contexte possible.	Ne prenez jamais la première réponse – donnez votre retour et ajustez-la !
Essayez différents outils pour obtenir des perspectives variées, si possible.	Ne planifiez pas seul ! La planification d’un projet est un travail d’équipe !
Servez-vous de votre plan généré par l’IA pour alimenter des discussions créatives avec votre équipe

Voici le prompt :

« On m’a demandé de piloter un projet de refonte de blog impliquant la conception et le développement d’un nouveau modèle de page d’accueil et d’un nouveau modèle d’article de blog. 

Le client est un détaillant de chaussures pour bébé. Il souhaite débuter le 1er septembre et lancer le nouveau blog d’ici le 16 novembre. Une migration de contenu sera également nécessaire. 

L’objectif est d’améliorer la performance du blog : augmenter la durée moyenne des visites, les pages vues par session et les clics vers les pages produits, tout en réduisant le taux de rebond des articles.

Je ne suis pas certain que le délai demandé soit réaliste. 

Pouvez-vous m’aider à créer un plan projet pour ce projet ainsi qu’une liste des risques planning potentiels ?

Voici la sortie :

6. Automatiser les tâches administratives répétitives et manuelles

Ce n’est un secret pour personne, la gestion de projet peut être répétitive — ou, comme j’aime l’appeler, « rythmée ». En tant que chef de projet, vous donnez le rythme à un cycle continu de tâches de routine pour la communication, la planification, la priorisation et les ajustements. 

Mais tout comme votre cœur continue de battre sans que vous ayez à y penser, il existe de nombreuses opportunités de confier à l’IA les tâches répétitives.

Prenons l’exemple de la façon dont nous organisions nos bilans hebdomadaires pour l’équipe interne :

• Le problème : Les chefs de projet passaient plus d’une heure chaque vendredi à résumer l’avancement hebdomadaire des projets pour leurs équipes. Cela boostait le moral de l’équipe, mais c’était fastidieux à préparer.
• La solution : Nous avons utilisé une extension tierce (Waves) pour Slack qui archivait les conversations. Ensuite, nous transférions toutes les transcriptions vers un GPT personnalisé afin de générer un résumé (en utilisant Zapier). Il était entraîné à adopter un ton impertinent, sec et sarcastique — pensez à TARS dans Interstellar ou K-2SO dans Rogue One. Le brouillon était renvoyé dans Slack via Zapier pour que le chef de projet puisse le personnaliser, le copier, le coller et l’envoyer.
• Le résultat : Chaque chef de projet a fini par gagner au moins 45 minutes tous les vendredis, ce qui leur a permis, bien sûr, de jouer à Cards Against Humanity avec l’équipe RH.

Pour intégrer cela dans votre flux de travail : 

1. Assurez-vous que la politique de votre organisation autorise le transfert des conversations Slack vers des outils tiers.
2. Exploitez un outil comme Waves (ou, si votre Slack dispose de fonctions IA activées, vous pouvez utiliser la fonction Résumer).
3. Créez un GPT personnalisé ou un projet dans votre LLM interne et entraînez-le avec le ton approprié pour vos communications d’équipe interne.
4. Utilisez un intégrateur no-code comme Make ou Zapier pour concevoir et planifier le processus.
5. Affinez au besoin.

À faire	À ne pas faire
Soyez transparent avec l’équipe sur la façon dont l’IA est utilisée pour résumer les conversations Slack.	N’essayez pas de remonter les messages privés à l’équipe à l’aide de cette méthode. La vie privée est importante.
Entraînez votre modèle pour qu’il reste adapté à votre culture — faites-le retirer les grossièretés, références à des substances illicites et formulations gênantes qui ne conviendraient pas hors contexte d’origine.	N’essayez pas de résumer le canal où arrivent toutes les notifications d’outils. Personne ne veut un bilan des tickets Jira fermés — surtout pas un vendredi.
Laissez aux chefs de projet la possibilité de relire et de modifier le message avant envoi.	N’incluez pas d’informations personnellement identifiables ni de données sensibles dans vos LLM ouverts.
Encouragez les chefs de projet à ajouter leur touche et leur style personnel (manuellement ou en entraînant leurs modèles).

Voici le prompt :

« Agis comme un humoriste britannique sec et sarcastique. 

Crée un résumé concis de la transcription de chat ci-jointe. Pas de souci pour conserver les prénoms, ceci est à usage interne seulement. 

Formate la sortie sous la forme d’un message bref que je pourrais partager avec l’équipe sur Slack. N’hésite pas à ajouter une touche d’emojis.»

Voici notre résultat :

Et ensuite ?

Ce ne sont là que quelques-uns de mes exemples préférés de la façon dont l’IA peut immédiatement apporter de l’efficacité à votre pratique de gestion de projet. Mais est-ce tout ? Bien sûr que non ! Si vous débutez dans l’intégration de l’IA dans vos projets et vos initiatives, utilisez ceux-ci comme point de départ, puis laissez parler votre créativité.

Ou si vous êtes prêt à formaliser ce processus dans la gestion de projet de votre organisation, discutez-en et hiérarchisez avec votre équipe pour définir quelles procédures opérationnelles standard (SOP) auront le plus d’impact pour un niveau d’effort approprié.

Ah, et ai-je mentionné que nos experts de la gestion de projet IA chez DPM ont créé un cours pratique et concret pour cet usage précis ? Vous pouvez faire monter en compétence la pratique de livraison de projet de votre équipe grâce à notre micro-crédit "Maîtriser l’IA dans les projets digitaux".