Formation L'Intelligence Artificielle (IA) pour les chefs de projets informatiques

Jour 1 - Matin

Boîte à outils d'Intelligence Artificielle (IA) du PM (Project Manager)

• Exploiter les assistants généralistes (ChatGPT, Claude, Gemini)
• Exploiter l'IA dans les outils projet (Atlassian Intelligence pour Jira / Confluence, Notion AI, Microsoft Loop)
• Arbitrer entre Cloud public, formules entreprise et solutions internes selon les données traitées

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Choisir une boîte à outils IA cohérente pour son contexte (matériel, comptes, données autorisées)

Techniques de prompts pour le PM

• Structurer un prompt avec le pattern RCT (Rôle, Contexte, Tâche)
• Enrichir avec CO-STAR (Contexte, Objectif, Style, Ton, Audience, Réponse)
• Itérer par boucles courtes et raffiner en continu
• Préparer des prompts réutilisables (templates de comptes rendus, mails, fiches de risque)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Construire trois prompts réutilisables pour le quotidien : synthèse de réunion, mail de relance, fiche de risque

Risques côté chefs de projets

• Protéger la confidentialité projet (NDA, données clients, code source)
• Repérer les hallucinations sur les données projet
• Respecter la conformité RGPD et la résidence des données
• Gérer la propriété intellectuelle des livrables IA-assistés
• Définir ce qui peut sortir vers un assistant IA et ce qui ne peut pas

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Bâtir une grille de classification des données projet (autorisées / interdites en IA Cloud)

Jour 1 - Après-midi
L'IA pour un projet classique (cycle V)

Cadrage et conception

• Recueillir et synthétiser un besoin avec l'aide d'un assistant
• Rédiger une note de cadrage, une fiche d'expression de besoin
• Structurer une spécification fonctionnelle
• Générer un cahier des charges et le faire relire par l'IA

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Transformer un échange client confus en note de cadrage structurée

Estimation et planning

• Estimer charges et durées en s'appuyant sur des analogies historiques
• Générer un macro-planning et identifier les dépendances
• Analyser le chemin critique
• Préparer plusieurs scénarios (optimiste, nominal, pessimiste)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Construire un macro-planning détaillé à partir d'une liste de tâches brute

Suivi et reporting

• Générer des comptes rendus de réunion et des relevés d'action
• Produire des synthèses d'avancement par audience (équipe, comité, sponsor)
• Préparer un dashboard texte (KPI, alertes, points de vigilance)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• A partir de notes brutes de comité de pilotage, produire trois livrables (CR, synthèse sponsor, mail de suivi)

Communication et gestion des risques

• Rédiger un mail client efficace et adapté au ton attendu
• Préparer une présentation de revue de projet
• Identifier et formuler des risques (causes, impacts, mitigations)
• Produire un plan de contingence

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Bâtir une fiche de risques structurée pour un projet sensible et formuler les actions de mitigation

L'IA pour un projet Agile (Scrum, Kanban)

Backlog et user stories

• Rédiger une user story complète (As a / I want / So that)
• Formuler des critères d'acceptance clairs et testables
• Découper une story trop grosse (vertical slicing)
• Générer une definition of done réutilisable

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Refondre un backlog confus en user stories claires, splitées et testables

Cérémonies Scrum

• Préparer un sprint planning (résumé du contexte, ordre du jour, découpage)
• Animer un daily plus efficace (ordre des points, blockers)
• Structurer une sprint review (préparation démo, narration valeur)
• Exploiter l'IA en rétrospective (synthèse, extraction de patterns, propositions)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Préparer une sprint review complète à partir des outputs du sprint (tickets fermés, captures d'écran, métriques)

Suivi de sprint et pilotage produit

• Analyser la vélocité et le burndown
• Détecter les signaux faibles dans les métriques d'équipe
• Analyser et synthétiser les retours utilisateurs
• Aider à la priorisation du backlog (matrice impact / effort, MoSCoW)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Synthétiser un lot de feedbacks utilisateurs et proposer une priorisation argumentée

Communication stakeholder et coaching d'équipe

• Préparer une démo et un message de release notes
• Générer un compte rendu de sprint review pour le comité
• Structurer une rétrospective et son plan d'action
• Bâtir un coaching ciblé (forces, axes d'amélioration de l'équipe)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• A partir d'un cas réel, produire le pack PM complet d'un sprint (backlog refiné, planning, CR daily, démo, rétrospective, mail stakeholder, fiche de risques)