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  • La rédaction

Intelligence Artificielle et Gestion de Projet

Entre Passé et Futur



Non ce post n'a pas pour ambition de présenter ce qu'est l'intelligence artificielle (IA), ses bénéfices, ni ses dangers. D'autres l'ont déjà fait et bien fait. L'objectif est de s'inscrire dans une vision dépassionné et de s'interroger juste sur les possibles, souhaitables (ou non) applications de l'IA au domaine professionnel de la gestion de projet.


Décision Humaine versus Automatisme ?

Sans vouloir le réduire à un tropisme, la question pourrait être posée comme ça: Nous savons depuis longtemps, et de source sûre, que la décomposition des tâches dans un projet est consommatrice de temps, d'actes répétitifs et qu'en parallèle il existe des systèmes informatiques qui proposent aujourd'hui d'automatiser certaines tâches. Peut-on dire que la valeur ajoutée de l'IA (l'automatisme de certaines tâches) serait de pouvoir libérer l'Esprit Humain de tâches répétitives ou bien de s'assurer qu'un rappel soit fait à nos neurones pour que nous soyons en mesure de ne pas oublier ?

La réponse est sans doute OUI et sans grande difficulté car le gain est certain, réel mesurable et toute sorte de plateforme de gestion de projet propose aujourd'hui des systèmes de gestion de flux pour définir une information, la valider, l'envoyer pour une validation et déclencher une seconde étape (et ainsi de suite). le paramétrage du système étant fait en amont, la machine se comporte comme vous le lui demandez.


La vraie question est la suivante: Dans la mesure où la machine apprend par elle même, sera-t-elle en mesure d'avoir un autre comportement ? Si on part de ce postulat, on ne parle plus d'automatisme ! Il ne s'agit plus d'un comportement mimétique. Il s'agit d'une réponse, singulière, fruit de la somme de données que la machine à ingérer et qui lui a permis de prendre une décision.

La vraie question est là ! Veut-on que la machine prenne une décision ?

Est-ce souhaitable ? Dans mon exemple, cela voudrait dire que la machine est en mesure de ne pas vous rappeler un rdv. Dans l'idéal ça supposerait aussi qu'elle puisse le déplacer à une autre date pour ne pas le manquer et qu'elle prévienne les personnes.

En sommes nous là techniquement aujourd'hui ?...Peut-être ?...Pas encore ?... Est-ce que ce serait fiable pour autant ?...

Autant de questions qui n'appellent pour l'instant aucune réponse précise.

Il est en tout cas plus que certain que la machine devra disposer d'une quantité astronomique d'informations comme tout d'abord d'un indice de pondération du rendez-vous répétitif et d'une sommes d'éléments qualifiés d'incidents au sein du projet avec une pondération également pour que la somme de ces datas puisse amener la machine à prendre la décision d'annuler le rendez-vous de le déplacer et enfin de prévenir. Beaucoup d'actions que l'esprit humain sait faire. La Machine saurait-elle déjà le faire ?

La vraie question repose donc sur la notion de "décision humaine" versus "décision machine" ? Il reste encore une marge technologique conséquente avant d'arriver à faire le tour de la question elle-même et de pouvoir y répondre.

Par contre, peut-on envisager que la machine soit en mesure de prendre en compte des paramètres divers dans le projet pour indiquer que le jour du rendez-vous, il y a aussi tel autre problème et que la charge d'activité dépassera la journée de travail ? cette approche semble plus plausible.


La place de IA en Gestion de Projet

En toute rigueur et à la lumière du paragraphe précédent, ne devrait-on pas parler d'AIPD, (Aide Intelligente à la Prise de Décision)?

Pourquoi ne pas disposer d'un Assistant Intelligent ? En quoi cela pose-t-il un problème ? Sa puissance d'analyse quantitative est plus grande que la nôtre, sa vitesse de traitement est plus conséquente. Toute la question repose sur la valeur de sa réponse ! Si on la traite comme un conseil, l'IA en gestion de projet est un progrès incommensurable. Le Pulse of Profession du PMI paru en juin 2019 faisait déjà état de ce que plus de 80% des chefs de projets interrogés considéraient que l'IA avait/aurait une influence forte sur leurs organisation de travail.


Quelques possibles applications

Proposer une analyse du Portfolio de projets, réaliser une projection sur la réussite d'un projet dans le cadre d'une candidature à appel d'offre, Générer un scénario d'Equipe Projet, Générer un plan de communication projet, Proposer une analyse de Risque sur le Projet ou sur des partis du projet, Générer un scénarii de planification, envisager une estimation (Cost), proposer une présentation différente d'un rapport en fonction de l'importance des informations, Générer des scénarii pour du stockage et/ou de l'approvisionnement...

Il existe un foisonnement de possibilités. L'inventaire à la Prévert serait inutile et de toute façon par principe non exhaustif.

L'intérêt de ces quelques exemples exposés et sans avoir été volontairement développés montre l'ampleur du champ des possibles. En ligne de mire, ne jamais s'interdire d'innover, en point central considérer l'information pour ce qu'elle est: c'est à dire une information et non la décision elle même. Conserver un regard critique pour explorer les solutions proposées par la machine, les valider ou les infirmer.

La valeur ajoutée n'est pas là où on le pense !

Création de valeur, destruction d'emploi, destruction créatrice ...Laissons au spécialiste le soin de s'interroger sur ce sujet. Que l'IA soit un système basé sur les connaissances qui prennent en compte le contexte des données pour favoriser l'apprentissage humain, que l'il vous crée des modèles et vous propose d'éliminer les répétitions, qu'il imagine et vous propose des scénarii, l'important n'est pas la réponse !


NON L'IMPORTANT N'EST PAS LA REPONSE, l'important c'est la question ou plus exactement comment on pose la question. En effet pour les utilisateurs d'un système intelligent et capable de générer une réponse précise, il est fondamental que l'exposé des éléments contextuels (les données d'entrée soit formulées de façon précise avec les nuances nécessaires et sans ambiguïté ou en tout cas le moins possible afin que la machine puisse fournir une réponse pertinente.)

En effet, si la compréhension n'est pas claire, la machine donne une approximation de réponse, pouvant aller parfois jusqu'à l'absurde mais en toute logique malgré tout.


En fonction de l'essor de l'IA et de sa vitesse de pénétration, peut-être verrons nous le jour de nouvelle profession telle que questionneur ? A méditer... En attendant, une chose est certaine, cette révolution technique (techno de rupture) doit s'accompagner d'une évolution de nos modes de travail, d'apprentissage mais également de traitement de ces informations produits par l'IA.


Les oubliés de l'IA

Ce post ne traite volontairement pas des technologies IA orientée vers la de gestion des décisions (processus intelligent basés sur des règles et une logique pour automatiser), de celle sur les systèmes experts qui imitent et émulent les comportements humains ni des RPA (automatisation des processus robotisés). Ces technologies ont bien entendu tout leur sens mais dans le cadre de la gestion de projet, les confronter à la décision humaine à l'heure actuelle c'est comme demander à un conducteur de cariole dans les années 1800 de faire confiance à la pédale de frein d'une automobile.

Le temps, amènera la fiabilité nécessaire pour que la confiance dans la machine puisse devenir suffisamment importante avant que nous, humains, puissons prendre une décision ou laissions la machine prendre part à la décision.


Conclusion

A l'aune d'une véritable révolution dans le domaine de l'assistant machine et de sa place dans notre organisation de vie professionnelle, il nous faut construire des étapes dans l'utilisation de l'IA et s'autolimiter afin de ne pas faire comme Mickey Mouse dans Fantasia.

Pour cela et au-delà de la formalisation de guides et autres chartes de bonnes conduites, il est nécessaire de considérer la partition faite entre l'IA générant des automatismes et celle imitant les comportements. Les différencier c'est avant tout mesurer leur périmètre d'application dans le temps.

Pour le passé, le Machine Learning sera intéressant pour disposer de modèles statistiques et le Deep Learning fournira des approches probabilistes intéressantes à prendre en compte sous forme de tendance pour le futur.

Dans un présent déjà bien entamé, je laisse aux expert de l'IA le soin de continuer à nous proposer des outils de RPA de plus en plus performants.




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