Les logiciels de gestion de projet et les méthodologies sont une forme d'automatisation utilisée dans les entreprises depuis près de 50 ans. De nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT) ont le potentiel d'automatiser la gestion de projet - mais jusqu'où iront-elles ?

La technologie intelligente rendra-t-elle les logiciels de gestion de projet obsolètes ? Sinon, quelles tâches seront automatisées et lesquelles seront gérées par des personnes ?

Les réponses à ces questions ne sont pas simples et nécessitent une analyse approfondie de l'impact des nouvelles et anciennes technologies sur la gestion de projet.

La gestion de projet et les technologies intelligentes ont besoin l'une de l'autre

Les projets et les processus ont été définis pour les humains et adaptés pour s'intégrer aux logiciels, et non l'inverse. Nous nous attendons à ce que la même chose se produise avec l'automatisation. Il est peu probable que les robots et l'IA soient programmés pour s'adapter à nous, car il est beaucoup plus facile pour nous de changer notre façon de travailler. Les humains peuvent s'adapter rapidement, et la plupart des employés sont plus faciles à remplacer que les robots ou l'IA. En conséquence, il est probable que l'automatisation prenne en charge la gestion des tâches tandis que les humains se concentreront sur la stratégie de projet et l'optimisation à un niveau supérieur.

L'importance de la gestion de projet en tant que stratégie commerciale augmentera à mesure que les entreprises de fabrication traditionnelles se concentreront davantage sur les services. Par exemple, un fabricant d'équipements d'éclairage industriel peut choisir de fournir des services pour installer ses produits dans des entrepôts ou des magasins de détail. Bien que l'automatisation puisse couvrir la production d'équipements, leur installation nécessite encore une intervention humaine.

L'IA et l'automatisation devraient aider les chefs de projet à se concentrer davantage sur la prise de décision et moins sur les tâches répétitives de suivi de projet. Cette approche de gestion de projet est idéale en théorie, mais pose quelques défis critiques.

Examinons ces défis et voyons comment différents types de technologies et de stratégies commerciales pourraient les aborder.

Gestion de projet artificielle

L'IA peut théoriquement faire tout ce qu'un chef de projet fait ; en pratique, l'IA n'est pas très douée pour gérer l'imprévisible. Comme des changements inattendus se produisent tout le temps dans la gestion de projet, l'IA a besoin d'une intervention humaine pour s'ajuster.

Voici un scénario d'un projet d'infrastructure qui comporte trois phases : conception, planification et exécution. Supposons que les tâches T2.2 et T3.1 nécessitent l'implication d'un entrepreneur. Si l'entrepreneur déclare faillite en phase 2, il peut être facilement remplacé par une autre entreprise. Mais que se passe-t-il si cela se produit en phase 3 ?

L'IA peut ne pas être en mesure de choisir entre ces options car elle a besoin de plus d'informations pour prendre des décisions. Elle peut recommander quelques entrepreneurs en recherchant dans une base de données de milliers d'entreprises, en recueillant des données ou par l'analyse de données de multiples sources. Pour la troisième option, l'IA aura besoin de données sur le client et des types de projets similaires pour faire une recommandation. L'IA peut ne pas connaître la personnalité des gestionnaires en charge de la gestion de projet des deux côtés et leur relation de travail (peut-être même personnelle) peut avoir un impact significatif sur la décision.

Les humains ont des connaissances, de l'expérience et de l'intuition, ce qui aide dans le processus de prise de décision sans analyser de grands volumes de données. Nous ne prenons pas toujours les meilleures décisions, mais il est parfois préférable de réagir rapidement que d'attendre une solution idéale.

Le bon côté des choses, l'un des avantages essentiels de l'IA dans la gestion de projet est sa capacité à remettre en question nos hypothèses et notre subjectivité. Un exemple fascinant est l'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) pour analyser comment les employés formulent les mises à jour de statut, ce qui peut fournir des informations sur leur niveau de confiance concernant l'avancement d'un projet.

Co-bot-laboration

Le terme co-bots fait référence aux robots collaboratifs, ce qui est un peu trompeur car ils ne collaborent pas exactement avec les humains. Leur principal avantage est qu'ils interfèrent moins avec le travail humain, ou : n'ont pas besoin d'être sécurisés derrière une cage pour garder les humains en sécurité sur le lieu de travail. Bien que ce soit formidable, ce n'est pas de la collaboration.

La collaboration de projet, dans une situation idéale, serait lorsque les robots et les humains travaillent ensemble, partageant des tâches, synchronisant leur travail et s'aidant mutuellement. Lorsque les personnes et les robots collaborent, ils peuvent performer à un niveau supérieur à l'automatisation complète. Des équipes de recherche des universités de Göttingen, Duisburg-Essen et Trèves ont observé que la coopération entre humains et machines fonctionne mieux que les équipes uniquement humaines ou uniquement robotiques.

La façon dont les humains et la technologie intelligente travaillent ensemble dépend du niveau d'acceptation de l'IA ou des robots. Comme indiqué ci-dessous, l'acceptation varie considérablement en fonction des niveaux de résistance à la technologie et à l'intrusion personnelle. À ce stade, nous sommes quelque part entre l'acceptation de la compétence et l'acceptation de la décision de la technologie intelligente.

Décisions en temps réel et confusion avec l'IoT

L'Internet des objets (IoT) a le potentiel de traiter les commandes de plusieurs emplacements et individus instantanément. Par exemple, les décideurs de différents endroits peuvent contrôler à distance une installation de production, ce qui est une excellente solution pour réduire les coûts de projet et améliorer la production. Le défi est que les usines entièrement automatisées ne sont pas toujours si efficaces pour gérer des instructions contradictoires.

Si les trois gestionnaires passent une commande de production en même temps via le réseau IoT, comment seront-elles priorisées ? La première reçue, même s'il n'y a qu'un écart de secondes entre les commandes ? Peut-être celle qui a la plus grande valeur ?

Bien que tous ces détails soient généralement analysés lors de la phase de planification de la production, des erreurs peuvent survenir, surtout lorsque les entreprises utilisent plusieurs systèmes ERP pour la fabrication. De plus, les priorités peuvent changer pendant que de nouveaux plans de production sont mis en œuvre.

Ce qui se passe généralement dans ces cas, c'est que trois gestionnaires essaient de négocier ou impliquent leur supérieur pour prendre une décision. Comment la technologie prendrait-elle une décision ? Des recherches récentes du MIT montrent des résultats préoccupants concernant la façon dont les voitures autonomes peuvent choisir qui meurt dans un accident mortel (voir ci-dessous).

Si une technologie similaire est utilisée dans les environnements industriels, comment l'IA décidera-t-elle entre une personne et un équipement coûteux ?

La bonne nouvelle est que l'automatisation facilite la réaction rapide des personnes à des situations potentiellement dangereuses. Les données en temps réel et les alertes sont extrêmement précieuses dans des industries comme l'exploitation minière, la fabrication et le pétrole et gaz. L'IA et les données générées par les réseaux IoT peuvent aider les entreprises à prédire les incidents et à travailler pour atténuer de manière proactive les accidents. Enfin, la communication instantanée et le transfert de données permettent aux superviseurs de mettre hors service à distance un actif fixe.

Comment la gestion de projet et la technologie intelligente s'influenceront mutuellement

Il y a beaucoup de choses que nous ne savons pas sur l'automatisation et son impact sur notre travail. Une chose que nous savons, c'est que la gestion de projet changera radicalement. Voici quelques tendances que nous prévoyons de voir dans un avenir proche :

• L'automatisation effectuera certaines tâches répétitives, impactant significativement tous les employés qui ne jouent pas un rôle stratégique dans la gestion de projet. L'automatisation remplacera les logiciels de gestion des tâches, qui ne seront utilisés que par de petites entreprises qui ne peuvent pas se permettre d'investir dans l'automatisation.
• À mesure que l'automatisation prend en charge des projets simples, les entreprises auront plus de ressources pour se concentrer sur des projets complexes, ainsi que sur des portefeuilles de projets. Nous nous attendons à voir plus d'équipes de bureaux de gestion de projet (PMO) dans toutes les industries, nécessitant des chefs de projet expérimentés. Les normes, les méthodologies et la gestion des risques deviendront également critiques car les entreprises ne peuvent pas se permettre de faire des erreurs.
• Alors que le rôle de l'automatisation devient plus apparent, les employés doivent s'adapter. Malheureusement, nous ne savons pas ce que signifie réellement l'adaptation, car les emplois créés par l'automatisation nécessitent des expériences et des compétences différentes de ceux que l'automatisation remplace.
• La technologie intelligente apprend en pratiquant. Les simulations et les calculs théoriques sont essentiels pour définir le fonctionnement de la technologie, mais seule l'expérience réelle permettra à cette technologie d'apprendre et de s'adapter.

L'évolution de la gestion de projet impactera également les logiciels de gestion de projet, de portefeuille et de programme. Pour suivre les derniers développements, assurez-vous de visiter notre page de produits.