La gestion de projets ressemble à la navigation en eaux troubles.
Le développement produit et la gestion de portefeuilles de projets vous confrontent à un défi de taille : prévoir précisément les étapes et les coûts des projets pour obtenir des résultats utiles et rentables.
L'utilisation du machine learning pour relever les défis de la gestion de projets ouvre la voie à des initiatives plus pertinentes, plus efficaces et moins risquées, ainsi qu'à des produits de meilleure qualité.
Utiliser l'IA avec efficacité
Identifier les points faibles de votre planification et de votre exécution, et gérer les attentes des parties prenantes font partie intégrante de votre parcours.
Les méthodes d'intelligence artificielle (IA) peuvent vous guider et vous aider à contourner les obstacles avec un système d'alerte précoce. Ainsi, vous vous concentrez sur les éléments qui impactent vos activités de manière positive. Une certitude : l'IA est l'avenir de la gestion de projets.
Analyse des sentiments : découvrir des insights cachés
Une « culture de la pensée positive » dans votre entreprise peut masquer les vrais problèmes et vous empêcher de détecter les points faibles des projets.
C'est par exemple le cas lorsque le statut d'un projet est au vert alors que toutes les personnes concernées savent qu'il aurait dû passer au rouge depuis longtemps.
Aujourd'hui, nos systèmes de gestion de projets enregistrent de nombreuses conversations qui contiennent des insights déterminants pour optimiser les processus et la communication. Cependant, les passer au crible est un travail chronophage. Il existe une solution : l'analyse des sentiments.
L'analyse des sentiments vous aide à examiner toutes ces conversations, et à identifier les activités qui fonctionnent et celles qui nécessitent des ajustements. Cet outil d'IA évalue votre projet en temps réel quelle que soit sa taille, et vous permet de faire la différence.
Avantages de l'analyse granulaire des sentiments
Pour exploiter tout le potentiel de l'analyse des sentiments, il faut suivre les tendances à plusieurs niveaux, des couloirs Kanban aux activités des diagrammes de Gantt traditionnels.
Avec cette approche granulaire, vous identifiez les problèmes au niveau micro et améliorez votre compréhension globale du projet. Par exemple, un sentiment négatif prévalent lors d'une phase de développement peut indiquer des goulots d'étranglement ou des problèmes d'efficience susceptibles d'entraîner une chute de performance ou des burnout dans votre équipe.
Benchmarking : utiliser votre expérience
Autre outil d'IA, le benchmarking transforme l'expérience collective de votre organisation en atout pour la planification.
Le benchmarking permet d'établir une corrélation entre les caractéristiques spécifiques d'un projet et ses résultats en analysant les réussites et les échecs des projets antérieurs. Il vous aide à déterminer si vous avez respecté les délais et le budget pour des projets similaires, et si la stratégie d'affectation des ressources était pertinente.
Votre plan actuel est-il trop ambitieux ou insuffisamment détaillé ? Mobilise-t-il trop de ressources par rapport à d'anciens plans similaires ? Les benchmarks des projets antérieurs vous permettent de répondre précisément à ces questions.
Identifier les patterns et les tendances dans les activités
L'identification de patterns et de tendances dans les activités de votre projet est d'une grande utilité.
L'IA est capable de détecter les changements, les absences de mise à jour et les aspects constamment passés en revue. Elle peut évaluer les modifications apportées aux jalons ou aux ressources d'un projet, indiquant potentiellement un dépassement de délai. L'IA signale également les projets sans documents, ce qui pourrait avoir été corrélé à des dépassements de budget dans le passé.
La puissance des systèmes d'alerte précoce
Analyse des sentiments, benchmarking et identification des tendances dans les activités : la combinaison de ces outils d'IA vous offre un système d'alerte précoce pour détecter les problèmes potentiels avant même les responsables de projets ou les Product Owners.
Dans la gestion de projets, il est indispensable d'identifier le moindre problème, ce qui est parfois chronophage. Avec la puissance combinée de l'analyse des sentiments, du benchmarking et de l'identification des tendances dans les activités, les responsables de projets peuvent détecter les problèmes quand ils sont encore faciles à résoudre.
Les responsables examinent les signaux du système d'alerte précoce avant validation par les équipes de projets. Vous passez alors de l'observation de la corrélation à l'identification de la causalité et au décryptage des initiatives plus ou moins performantes.
Après identification du lien de causalité, ces outils d'IA vous permettent de prédire l'impact matériel de l'ajustement du cahier des charges, du périmètre, du calendrier et des ressources en fonction des résultats. Ces insights apportent une valeur ajoutée considérable aux équipes et aux responsables de projets. Ils favorisent la prise de décisions stratégique et offrent une vision à long terme du déroulement de chaque projet.
L'application du machine learning à la gestion de projets permet de relever de nombreux défis. Elle ouvre la voie à une gestion de projets plus pertinente, plus efficiente et moins risquée, ainsi qu'à l'optimisation de la qualité des produits. L'analyse des sentiments, le benchmarking et l'identification des tendances sont des outils encore sous-estimés. Ils vous permettent non seulement de naviguer en eaux troubles, mais aussi de vous positionner en tête de course.
