Description
AI-Driven Hybrid Project Management
La formation AI-Driven Hybrid Project Management présente une approche pragmatique de pilotage de projets combinant la rigueur des méthodes prédictives (cadrage, jalons, maîtrise coûts/délais) et l’adaptabilité des approches agiles (itérations, feedback, amélioration continue), en intégrant l’IA comme levier d’aide à la décision et d’optimisation.
Les participants apprendront à identifier les situations qui justifient un modèle hybride, à définir la gouvernance associée, puis à intégrer l’IA dans les activités clés (estimation, planification, suivi, gestion des risques, reporting) tout en garantissant la qualité, la traçabilité, la confidentialité et la responsabilité des décisions.
14 h / 2 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectifs de :
- Clarifier les principes, bénéfices et limites de la gestion de projet hybride (prédictif + agile).
- Comprendre comment l’IA peut renforcer le pilotage : prévision, scénarios, détection d’anomalies, analyse de risques, reporting.
- Structurer un modèle de delivery hybride adapté au contexte (complexité, contraintes, maturité, parties prenantes).
- Mettre en place des workflows AI-assisted robustes (règles d’usage, validation humaine, traçabilité).
- Définir un cadre de gouvernance (sécurité, conformité, éthique) et des indicateurs pour mesurer la valeur créée.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
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Choisir un pattern hybride approprié (phase-gate, agile dans un cadre prédictif, hybride par lots, etc.) et le formaliser.
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Construire une cartographie d’intégration IA : où utiliser l’IA, avec quels livrables, quels contrôles, et quelles limites.
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Utiliser l’IA pour :
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assister l’estimation (charges, délais, coûts) et produire des scénarios,
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améliorer la planification (dépendances, chemin critique, marges),
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renforcer la gestion des risques (signaux faibles, tendances, recommandations),
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industrialiser le reporting (synthèses, comités, narratifs d’avancement).
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Mettre en œuvre des contrôles de qualité : revue, vérification des sources, journal de preuves, critères d’acceptation.
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Définir des KPI de pilotage : KPI delivery + KPI IA (fiabilité, précision, temps gagné, adoption, valeur).
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
- Chefs de projets, Directeurs de projets, Managers de programmes, membres PMO.
- Product Owners, Scrum Masters, Delivery Leads et responsables de delivery.
- Responsables transformation, responsables opérationnels, responsables qualité/gouvernance.
- Toute personne impliquée dans le pilotage de projets complexes nécessitant un mix prédictif/agile, et souhaitant exploiter l’IA de manière sécurisée et mesurable.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Modèle hybride : fondations et intégration IA
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Rappels et cadrage : prédictif, agile, hybride critères de choix, conditions de réussite.
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Patterns hybrides : gouvernance, jalons, rituels, artefacts, rôles et responsabilités.
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Où l’IA apporte de la valeur : estimation, planification, prévisions, risques, reporting, communication.
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Limites et risques : biais, hallucinations, sur-confiance, sécurité de l’information, responsabilité.
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Cadre d’usage : classification des données, confidentialité, conformité, règles de validation humaine.
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Atelier 1 : construction du Hybrid + AI Canvas (modèle, points de décision, contrôles, livrables).
Exécution AI-assisted, gouvernance et mesure de performance
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Workflows AI-assisted : prompts, templates, checklists, étapes de revue et d’approbation.
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Pilotage et reporting : synthèses exécutives, préparation comités, narratifs d’avancement, alertes.
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Risques et problèmes : détection d’anomalies, hypothèses de causes, options de réponse, priorisation.
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Qualité et traçabilité : critères d’acceptation, preuves, auditabilité, versioning des livrables.
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Operating model : rôles (PM/PO/PMO/Data Owner/Sécurité), droits de décision, gouvernance IA.
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KPI & valeur : performance delivery + performance IA (précision, temps gagné, adoption, valeur créée).
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Atelier final : production du AI-Driven Hybrid PM Playbook (modèle + règles + KPI + plan d’adoption)
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