Description
AI-Based Project Planning, Estimation and Forecasting
La formation « AI-Based Project Planning, Estimation and Forecasting » propose une approche opérationnelle pour améliorer la qualité des décisions de planification, d’estimation et de prévision grâce à l’intelligence artificielle. Elle couvre l’ensemble de la chaîne : clarification du périmètre, structuration des travaux, estimation (charge, durée, coût), construction de scénarios et mise en place d’un pilotage prévisionnel.
L’objectif n’est pas de remplacer le jugement du chef de projet, mais de construire une collaboration humain + IA : accélérer l’analyse, réduire les biais, fiabiliser les hypothèses, détecter plus tôt les dérives 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 :
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Consolider les fondamentaux de la planification, de l’estimation et du forecasting, et comprendre les causes fréquentes d’erreurs (biais, hypothèses implicites, données insuffisantes).
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Comprendre comment l’IA peut soutenir : analyse du périmètre, structuration du travail, estimation, scénarios, et prévision des dérives.
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Mettre en place une méthode d’estimation combinant expertise, données historiques et assistance IA.
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Déployer une planification par scénarios afin de gérer l’incertitude et les changements d’hypothèses.
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Définir un cadre d’usage sécurisé : confidentialité, validation humaine, contrôles qualité et traçabilité.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
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Transformer des exigences en périmètre mesurable, avec des hypothèses explicites et contrôlables.
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Construire une décomposition du travail cohérente et la relier aux ressources, durées, coûts et risques.
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Utiliser l’IA pour :
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synthétiser les besoins et extraire des éléments actionnables,
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proposer une décomposition initiale et l’améliorer,
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produire des estimations argumentées (charge, durée, coût) à partir d’hypothèses et de références,
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générer plusieurs scénarios (optimiste / probable / pessimiste) et évaluer leur impact,
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soutenir la prévision des dérives via l’analyse de tendances et d’indicateurs.
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Mettre en œuvre des contrôles de fiabilité : revue par pairs, comparaison aux historiques, test de cohérence des hypothèses.
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Définir un tableau de bord de prévision : délai, coût, avancement, valeur, risques et signaux faibles.
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Produire un guide d’adoption (règles, modèles, workflows) pour industrialiser l’usage de l’IA sur les activités de planification/estimation/prévision.
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
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Chefs de projets, directeurs de projets, managers de programmes, membres PMO.
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Responsables planification, contrôle de gestion projet, suivi/reporting et pilotage de portefeuille.
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Leads techniques, responsables delivery, et parties prenantes impliquées dans les arbitrages (délais, charges, budgets).
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Toute personne souhaitant fiabiliser les estimations et mettre en place un pilotage prévisionnel plus robuste dans des environnements changeants.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Planification et estimation avec support IA : cadrage et méthode
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Fondamentaux : planification, estimation, prévision — sources d’erreurs, biais, gestion des hypothèses.
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Clarifier le périmètre : limites, contraintes, dépendances, critères d’acceptation.
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Structurer le travail : décomposition, lots, jalons, interfaces, dépendances.
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Où l’IA apporte de la valeur : extraction d’items, structuration, estimation initiale, cohérence.
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Estimation appuyée sur les données : analogies, historiques, calibrage des hypothèses, marges et incertitude.
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Cadre d’usage : confidentialité, règles outillage, validation humaine, journal de décisions et traçabilité.
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Atelier : cadrer un mini-projet, produire une décomposition et une estimation initiale avec assistance IA, puis la fiabiliser.
Forecasting, scénarios et pilotage des dérives
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Construire le planning : relations, chemin critique, marges, options d’accélération et arbitrages.
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Planification par scénarios : optimiste / probable / pessimiste, seuils de bascule et plans de réponse.
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Prévoir les dérives : tendances, indicateurs, alertes précoces, lecture des signaux faibles.
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Utiliser l’IA pour un reporting prévisionnel : synthèses exécutives, alertes, recommandations vérifiables.
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Qualité & contrôle : critères de vérification, revue par pairs, preuves, auditabilité, versioning.
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KPI : précision des estimations, stabilité du planning, temps gagné, adoption, valeur créée.
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Atelier final : produire un Playbook (règles + templates + checklists + KPI) pour industrialiser l’IA en planification/estimation/forecasting.
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