Formation Piloter ses projets avec l’intelligence artificielle

Comprendre les apports et les limites de l’IA pour le pilotage de projet

• Distinguer IA générative, moteur de recherche, assistant et automatisation
• Repérer les tâches que l’IA peut accélérer, enrichir ou simplifier
• Identifier les usages à faible valeur ajoutée et les promesses excessives
• Comprendre les principales limites : erreurs, biais, informations incomplètes et fausse précision
• Clarifier les décisions et responsabilités qui doivent rester sous contrôle humain

Mise en pratique : cartographier son cycle projet et sélectionner les usages prioritaires de l’IA.

Construire des prompts adaptés au contexte d’un projet

• Fournir le contexte, les objectifs, les acteurs et les contraintes nécessaires
• Structurer une demande : rôle, tâche, données d’entrée, critères et format attendu
• Procéder par étapes pour fiabiliser les productions complexes
• Faire analyser, challenger et améliorer une première proposition
• Vérifier les hypothèses, les données et les informations sensibles
• Constituer une bibliothèque de prompts réutilisables

Atelier : transformer une demande générale en séquence de prompts adaptée à un cas projet.

Cadrer un projet et clarifier les attentes avec l’aide de l’IA

• Analyser une demande et faire émerger les informations manquantes
• Formaliser les finalités, objectifs, livrables, contraintes et critères de réussite
• Préparer une note de cadrage ou une charte projet
• Identifier les parties prenantes, leurs attentes et leur influence
• Générer des questions de cadrage pour préparer les échanges avec le commanditaire
• Challenger la cohérence et la faisabilité d’un premier cadrage

Atelier fil rouge : produire ou améliorer la note de cadrage d’un projet réel.

Planifier le projet et anticiper les risques

• Décomposer le projet en lots, tâches, jalons et livrables
• Construire une première structure de découpage du projet et proposer une répartition des responsabilités à valider
• Formuler des hypothèses de durée et identifier les dépendances à vérifier
• Repérer les risques, leurs causes, leurs impacts et les signaux d’alerte
• Construire ou enrichir une matrice de risques et proposer des réponses adaptées
• Préparer différents scénarios sans présenter les estimations de l’IA comme des certitudes

Atelier : élaborer un plan de travail et une cartographie des risques à partir du projet fil rouge.

Faciliter la collaboration et l’animation de l’équipe projet

• Préparer un ordre du jour en fonction des objectifs de la réunion
• Transformer des notes ou une transcription en compte rendu structuré
• Distinguer faits, décisions, actions, responsables et échéances
• Préparer des questions de relance, de résolution de problème ou de prise de décision
• Reformuler un message selon le rôle et les attentes de l’interlocuteur
• Prévenir la perte de contexte et les interprétations erronées dans les synthèses générées

Mise en situation : préparer puis exploiter une réunion de suivi assistée par l’IA.

Suivre l’avancement, produire le reporting et préparer les arbitrages

• Structurer les informations nécessaires au suivi du projet
• Synthétiser l’avancement, les écarts, les alertes et les prochaines étapes
• Préparer un tableau de bord ou une note de synthèse adaptée au destinataire
• Produire plusieurs niveaux de lecture : équipe, commanditaire et comité de pilotage
• Construire des scénarios et critères pour éclairer un arbitrage
• Utiliser l’IA comme outil d’aide à l’analyse sans lui déléguer la décision

Atelier : produire un reporting projet et préparer une recommandation argumentée.

Sécuriser ses usages et construire son mode opératoire

• Protéger les informations personnelles, confidentielles ou stratégiques
• Appliquer les règles et outils autorisés par son organisation
• Vérifier la cohérence, les sources et la fiabilité des productions
• Identifier les biais et les formulations donnant une illusion de certitude
• Définir les niveaux de validation humaine et de traçabilité nécessaires
• Formaliser son processus personnel d’utilisation de l’IA en gestion de projet

Cas pratique final : présenter les productions réalisées, les contrôles effectués et les prochaines applications envisagées.