Gérer des Projets IA

Chaque domaine de connaissance en gestion de projet évolue avec l’arrivée de l’IA, non pas parce que les fondamentaux disparaissent, mais parce que les données, l’incertitude et de nouvelles parties prenantes transforment la façon de les appliquer. Cette formation parcourt l’ensemble du cycle de vie du projet et montre, domaine par domaine, ce qu’un chef de projet doit faire différemment lorsque l’IA fait partie de la solution.

Objectifs et bénéfices

Comprendre pourquoi les bénéfices de l’IA doivent être liés à des résultats métier mesurables, et non se limiter à l’adoption de l’IA pour elle-même
Apprendre à recueillir les exigences liées aux données en complément des exigences fonctionnelles, et comprendre pourquoi la qualité des données conditionne la viabilité du projet
Identifier les parties prenantes non évidentes que les projets IA font apparaître : propriétaires des données, responsables conformité, utilisateurs finaux du modèle
Construire un périmètre et un planning qui restent flexibles face à l’incertitude des données et à la validation itérative
Planifier les ressources spécialisées et non humaines, compétences pointues, infrastructure de calcul, stockage, jeux de données sous licence, qu’exigent les projets IA
Étendre les pratiques de qualité, de risque et de suivi pour couvrir la performance du modèle, les biais, l’explicabilité et l’adoption
Clôturer les projets dans les règles de l’art : mise en production sécurisée, prise en charge du suivi du modèle, et hypercare pour les utilisateurs

Bénéfices et acquis

Compréhension claire de la manière dont l’IA s’applique à la gestion de projet
Capacité à identifier où l’IA peut apporter une réelle valeur tout au long du cycle de vie du projet
Compétences pratiques pour utiliser l’IA dans les tâches quotidiennes de gestion de projet
Amélioration de l’efficacité et réduction du temps consacré aux tâches administratives
Meilleure prise de décision, éclairée par les insights de l’IA
Communication plus efficace et personnalisée avec les parties prenantes
Sensibilisation aux enjeux liés aux données, aux risques et à la gouvernance lors de l’utilisation de l’IA
Confiance pour utiliser l’IA de manière responsable et pragmatique dans les projets
Un point de départ concret pour intégrer l’IA dans le travail quotidien en gestion de projet

Programme de l’atelier

Accueil – Présentations – Programme – Étude de cas Bénéfices & Valeur
Analyse des bénéfices – Plan de réalisation des bénéfices – Objectifs alignés sur la stratégie – Exercice : identifier les bénéfices de votre projet
Analyse de rentabilité – Recueil des exigences : techniques – Élaboration de l’analyse de rentabilité – Exercice : recueillir les exigences de votre projet
Parties prenantes – Identification – Analyse (matrice pouvoir/intérêt, modèle de saillance, matrice d’évaluation de l’engagement des parties prenantes) – Exercice : identifier et analyser les parties prenantes de votre projet
Périmètre – Planification prédictive : structure de découpage du projet (WBS) – Planification adaptative : backlog, user stories, user stories non fonctionnelles, spikes – Définition du terminé (Definition of Done) – Livraisons : prédictive, incrémentale, itérative, MVP – Exercice : définir le périmètre de votre projet
Délais – Planification avec jalons et échéances (activités, dépendances, durées, chemin critique) – Planification en flux tendu : itérations et releases – Exercice : planifier la première release de votre projet
Ressources – Planification de la capacité – Acquisition – Utilisation, nivellement, lissage
Qualité – Livrables : documents, données, etc. – Indicateurs de qualité – Assurance qualité – Contrôle qualité – Exercice : identifier les indicateurs de qualité et les processus d’assurance qualité
Risques & Opportunités – Appétence au risque – Identification et évaluation – Réponses – Exercice : identifier les risques et déterminer les réponses
Suivi & Maîtrise – Suivi de l’avancement : réalité vs plan – Revues de produit – Rétrospectives d’équipe Clôture – Définition du terminé (Definition of Done) – Stratégie de mise en production – Transfert, déploiement – Hypercare – Retours d’expérience
Personnes – Caractéristiques de l’équipe (auto-organisée, compétences en T, autonome, transverse) – Équipe haute performance (modèle de Tuckman) – Gestion des conflits – Leadership serviteur – Intelligence émotionnelle, travail sous pression – Exercice : garder ses émotions sous contrôle – Communication efficace : plan, modèle – Exercice : élaborer un plan de communication efficace

Formateur

Florian Ivan est le formateur idéal pour « L’IA en gestion de projet », grâce à une double spécialisation rare qui reflète parfaitement le contenu du cours.

Avec plus de 20 ans d’expertise en gestion de projet, sa maîtrise des méthodologies de gestion de projet est inégalée. Tout aussi impressionnant est son parcours technologique : un diplôme en analyse de données d’Oxford, des années fondatrices dans une startup d’analytique de données, et un poste de Programme Manager senior chez Microsoft lui confèrent une connaissance approfondie et de première main du paysage technologique qui sous-tend les outils d’IA modernes.

Florian ne se contente pas de comprendre ces deux univers, il les vit au quotidien, ce qui le place dans une position unique pour montrer aux professionnels exactement comment l’IA peut transformer la gestion de projets.

Langues

Cette formation est disponible en anglais et en français

Durée

1-2 jours en présentiel
Également disponible en ligne ou en format virtuel

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