Aujourd’hui, de plus en plus de projets mettent en œuvre l’intelligence artificielle. Si vous êtes à la tête d’un tel projet, vous avez sûrement eu besoin d’améliorer vos compétences et votre compréhension des termes spécifiques à ce domaine. En tant que gestionnaire de projet, les compétences générales en gestion de projet sont une base solide pour gérer les plannings, les ressources et les personnes nécessaires pour atteindre les objectifs organisationnels. Ces compétences sont utiles pour la gestion de projets web, de développement d’applications, d’analyses typiques, voire même de projets non-techniques, comme la gestion de campagnes marketing ou la construction de grands projets.

Les approches générales en gestion de projet sont conçues pour répondre aux préoccupations de la gestion de projet qui ne sont pas spécifiques à la technologie, telles que la gestion de l’intégration du projet, de la portée, du temps, des coûts, des ressources, de la communication et de l’approvisionnement. Cependant, ces compétences générales ne suffisent pas pour faire face au rythme rapide des changements dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les projets liés à l’IA et aux données présentent des défis uniques qui nécessitent une compréhension approfondie et une approche spécifique là où la gestion de projet générale atteint ses limites.

Les projets liés à l’IA sont principalement des projets de données et comportent leurs propres défis uniques. Le taux d’échec des projets liés à l’IA est très élevé. Environ 70 à 80% des projets liés à l’IA soit ne se terminent jamais, soit n’atteignent pas leurs objectifs et doivent être annulés. Ces projets ratés peuvent entraîner une perte de confiance de la part des utilisateurs et des clients. Contrairement aux projets traditionnels, les projets liés à l’IA demandent une attention constante. Il est donc crucial pour les gestionnaires de projet d’IA d’être aptes à s’adapter aux exigences en constante évolution et de maintenir une approche flexible.

La confiance est un élément crucial dans les projets liés à l’IA. Aujourd’hui, une IA responsable, éthique et digne de confiance est devenue une exigence incontournable. Il est donc essentiel que les gestionnaires de projet d’IA veillent à la fiabilité et à l’éthique de leurs applications afin de garantir leur utilisation par les utilisateurs.

Pour mener à bien les projets liés à l’IA, il est primordial d’ajouter des ingrédients spécifiques aux compétences générales en gestion de projet. Comprendre le cycle des données et les approches de gestion des données, ainsi que les approches en matière d’IA, est essentiel pour réussir dans ce domaine en constante évolution. Les approches comme la méthodologie de gestion de projet cognitive pour l’IA (CPMAI) sont de plus en plus adoptées comme une approche neutre et basée sur les meilleures pratiques pour la gestion de projet d’IA.

En conclusion, pour réussir dans la gestion de projets liés à l’IA, il est essentiel d’avoir une compréhension approfondie des données et des approches spécifiques à l’IA. Être capable de s’adapter aux changements rapides et de maintenir la confiance des utilisateurs sont des éléments clés pour mener à bien ces projets complexes et en constante évolution. Le succès des projets d’IA repose sur une approche logique, axée sur l’itération, et une attention constante aux données et à leur qualité.