Dans la première partie de cet article, nous avons challengé ChatGPT en revisitant 4 projets passés pour comparer l’approche humaine et l’approche qu’aurait eu l’IA dans l’exécution de ces projets.
Voyons ici comment l’IA peut apporter un retour d’expérience sur une vingtaine de projets contenant entre 70 et 100 tâches.
L’outil a été très bon (mais surtout rapide) pour repérer où nous avons été moins performants. Nous savions les tâches qui avaient dérapé mais les voir synthétisées sur ½ page avec les écarts a été un choc tant la réponse était révélatrice de ce que nous avons continué à faire de travers après ces projets.
En effet, nous faisions le retour d’expérience d’UN projet mais nous ne prenions pas le temps d’avoir la photo d’ensemble.
Comme dans l’article précédent, avec l’analyse d’un seul projet, l’information produite par l’IA a été générique et finalement peu aidante. Elle a permis de revoir le film des écarts durant le projet. Sa capacité à résoudre des problèmes a, elle aussi, été très générique. Elle n’a pas vraiment proposé quelque chose d’innovant à la fois sur le quoi mais sur le comment.
D’une manière générale, l’IA brille plutôt par sa vitesse d’exécution et sa capacité de synthèse plutôt que par les solutions d’analyse qu’elle propose. Là encore, le côté technique du projet et les équipes associées auraient été meilleurs que l’outil sur cette partie. Toutefois, il est clair que l’effort à produire avant l’arrivée de l’IA, pour générer, ranger et analyser les données auraient été nettement plus important.
C’est à ce stade que nous nous sommes demandé si l’IA serait une bonne assistante chef de projet ?
L’assistant(e) chef de projet passe chaque semaine un grand nombre d’heures à :
- Mettre à jour les tâches,
- Faire les comptes rendus de réunion
- Préparer les réunions en essayant d’analyser les données en amont
- Faire la présentation en Français (puis en anglais)
- Etc.
Quelle est la performance de l’IA sur ces tâches ?
- Avec une bonne instruction, l’IA génère tout simplement des comptes rendus de réunion à partir de vos notes assez bluffants. L’IA ne vous remplace pas mais permet de créer un document propre et professionnel dans lequel vous pourrez renforcer certains points que l’IA aurait négligé.
- La mise sous powerpoint est également nettement plus rapide dans le contenu, la forme et le fond. Là encore, l’IA n’est pas autonome mais il ne nous reste plus qu’à annoter les éléments importants.
- La conversion en anglais (ou dans une autre langue) est tout simplement insolente dans son efficacité.
- Les éléments de préparation à une réunion sont certes moins impactant que les points précédents en termes d’efficacité mais envoie un signal finalement assez professionnel. Par exemple, faire faire un agenda de réunion à partir de vos notes peut paraître assez futile mais le rendu est assez qualitatif comparé à une liste de points dans un mail d’une invitation Outlook.
A l’heure actuelle, l’IA n’est pas encore un bon assistant de gestion de projet en soi. Néanmoins …
Et oui, néanmoins, elle propose une aide tout à fait valable si vous sautez dans l’inconnu d’un projet. Elle peut vous aider à dégrossir un sujet, clarifier quelques éléments et démystifier certains sujets.
Les éléments chiffrés qu’elle peut vous fournir sont globalement bons mais précisément faux. Évaluer un budget à partir de quelques éléments, demander une durée ne vous plantera pas complètement à l’échelle du projet.
Si à l’échelle des tâches, le résultat est nettement plus mitigé, dans l’activité administrative, l’IA a des atouts très intéressants :
- Ses propositions en termes d’analyse de risques ou retour d’expérience sont pertinentes pour éclairer un sujet.
- Ses capacités d’écriture de compte rendu ou de préparation de réunion sont performantes et vous feront gagner un temps précieux. Il ne s’agit pas de faire un copier/coller du compte rendu mais de le faire faire et ensuite de venir mettre en avant les points clés de vos messages (idem pour vos présentations).
- Si vous donnez des éléments incomplets, l’IA est capable de réconcilier des choses assez surprenantes. Par exemple, en insérant un tableau de données datant de 2018 incluant référence (hors désignation), qté, prix, dates, et l’IA a été capable de préciser à quel secteur appartenait ces données. Surpris par ce résultat, je me suis rendu compte que les références utilisées avaient été documentées dans certaines publications : rapport de stage sur internet, notice d’utilisation, etc.
Cela peut paraître une bonne nouvelle que l’IA soit capable de créer de la convergence entre vos données et ses données mais cela soulève des aspects de confidentialité non négligeables.
