L’IA ne va probablement pas seulement aider les chefs de projet à aller plus vite.
Elle pourrait changer en profondeur la manière dont ils interagissent avec leurs outils, leur système d’information et leurs équipes.
Dans cet article, je partage ma vision de cette évolution, du rôle des agents et de MCP, et de ce que pourrait devenir un chef de projet qui ne pilote plus seulement des interfaces, mais de plus en plus des intentions.
Depuis quelque temps, une idée me travaille.
Et si nous étions encore en train d’utiliser l’intelligence artificielle avec une vision beaucoup trop étriquée de ce qu’elle peut apporter à la gestion de projet ?
Aujourd’hui, quand on parle d’IA pour un chef de projet, on pense assez spontanément à ChatGPT, Copilot ou à un outil équivalent.
On lui demande de rédiger un compte rendu. De synthétiser une réunion. De reformuler un mail. De préparer une présentation. Peut-être même de challenger un planning ou de nous aider à construire une expression de besoin.
C’est utile.
Parfois même très utile.
Mais plus j’y réfléchis, plus je me demande si nous ne sommes pas simplement en train de mettre un moteur beaucoup plus puissant dans une voiture que nous continuons à conduire exactement de la même manière.
Parce qu’au fond, mon quotidien de chef de projet reste encore largement le même.
J’ouvre mon outil de gestion de projet.
Je consulte des tickets, des tâches ou un backlog.
Je vais chercher une information dans la documentation.
Je regarde un dashboard.
Je passe dans Teams, Slack ou mes mails.
Je cherche une décision.
Je relance quelqu’un.
Je consolide des informations.
Je prépare un comité.
Puis je retourne dans les outils pour remettre tout ça à jour.
Selon les contextes et les clients, je peux travailler avec Jira, Monday, Trello, Asana, Basecamp, Wrike, Linear, ClickUp ou d’autres plateformes.
Jira fait notamment partie des outils que je connais très bien et que j’utilise chez certains de mes clients. Je vais donc régulièrement m’appuyer dessus ici, d’autant plus que les évolutions récentes de l’écosystème Atlassian en font un terrain particulièrement intéressant pour parler d’IA.
Mais le sujet de cet article n’est pas Jira.
Le sujet, c’est la manière dont nous interagissons avec nos outils et, plus largement, avec notre système d’information.
Nous avons énormément digitalisé la gestion de projet.
Mais avons-nous réellement upgradé la manière de la pratiquer ?
Dit comme ça, c’est volontairement provocateur.
J’aime les outils de gestion de projet. J’en utilise beaucoup et je m’adapte assez facilement à ceux que je rencontre chez mes clients.
Mais soyons sérieux deux minutes.
La valeur d’un chef de projet ne réside pas dans sa capacité à déplacer un ticket d’une colonne à une autre.
Elle est ailleurs.
Comprendre qu’un sujet commence à dériver.
Sentir qu’une dépendance devient dangereuse.
Faire le lien entre deux informations que personne n’avait rapprochées.
Comprendre pourquoi une équipe n’avance plus.
Identifier qu’une décision doit être prise.
Arbitrer.
Communiquer.
Convaincre.
Anticiper.
En clair, comprendre ce qui se passe et agir en conséquence.
Et c’est précisément là que les agents IA et des technologies comme MCP commencent, à mon sens, à rendre les choses beaucoup plus intéressantes.
Je vais volontairement simplifier.
MCP, pour Model Context Protocol, permet à une intelligence artificielle d’interagir avec des systèmes externes qui lui donnent accès à certaines informations et à certaines actions.
Autrement dit, on commence à sortir du modèle dans lequel je vais chercher une information dans mon système d’information, je la copie, je la donne à une IA, j’attends sa réponse, puis je retourne manuellement agir dans mon outil.
L’IA peut progressivement commencer à travailler avec le système d’information lui-même.
Prenons Jira puisque l’exemple est particulièrement intéressant.
Atlassian propose désormais Rovo MCP Server, qui permet à des clients compatibles avec MCP d’accéder notamment à Jira et Confluence, dans le respect des autorisations de l’utilisateur.
Et là, mon cerveau de chef de projet commence sérieusement à s’amuser.
Parce qu’on commence à voir apparaître plusieurs niveaux.
Une IA avec laquelle je dialogue.
Un protocole qui lui permet d’accéder à mes outils.
Des capacités d’IA qui peuvent elles-mêmes exister à l’intérieur de mon système d’information.
Des données projet réparties dans plusieurs briques.
Et potentiellement des actions qui peuvent être exécutées sans que j’aie à naviguer moi-même dans chaque interface.
Attention, je ne dis pas que les IA peuvent absolument tout faire d'elles-même et toutes seules.
Bien entendu, il faut de l’orchestration, des droits, des outils exposés et des règles.
Mais le potentiel est là.
Et à ce moment-là, la question n’est plus seulement :
« Comment l’IA peut-elle m’aider à mieux utiliser Jira ? »
La question devient beaucoup plus intéressante :
« Pourquoi aurais-je encore besoin d’utiliser Jira de la même manière ? »
Imaginons mon arrivée le matin.
Aujourd’hui, je pourrais ouvrir Jira, parcourir plusieurs filtres, consulter Confluence, regarder un dashboard, vérifier mes messages, retrouver le compte rendu du dernier comité et commencer à reconstruire mentalement l’état de mon projet.
Demain, je pourrais simplement dire :
Prépare-moi le comité projet de demain.
Analyse l’avancement des sujets critiques, les tickets qui stagnent, les dépendances à risque et les décisions toujours en attente.
Vérifie si la documentation est cohérente avec l’état réel du projet.
Donne-moi les trois sujets sur lesquels je devrais concentrer le comité.
Je n’ai ouvert aucun dashboard.
Je n’ai créé aucun filtre.
Je n’ai parcouru aucune liste de tickets.
Je n’ai cherché aucune page dans Confluence.
Je n’ai demandé à personne où en était son sujet.
J’ai exprimé une intention.
Le système cherche.
Il rassemble.
Il rapproche.
Il analyse.
Il me restitue ce qui mérite réellement mon attention.
Et moi ? Je réfléchis.
Je challenge.
Je décide.
Puis je pourrais continuer :
Très bien.
Prépare-moi les actions correspondantes.
Propose les mises à jour à effectuer dans Jira et dans la documentation, mais demande-moi une validation avant de les appliquer.
Voilà ce qui m’intéresse.
Pas uniquement gagner cinq minutes sur la rédaction d’un mail.
Pas simplement produire un compte rendu plus vite.
Changer le niveau auquel j’interagis avec mon système d’information.
Passer progressivement du pilotage des interfaces au pilotage des intentions.
C’est aussi pour cela que les discours annonçant la disparition du chef de projet avec l’IA ne me convainquent pas tellement.
Je pourrais même défendre l’idée inverse.
Son métier pourrait devenir beaucoup plus intéressant.
Aujourd’hui, le chef de projet orchestre essentiellement des humains en s’appuyant sur différents outils et systèmes.
Demain, il pourrait orchestrer des humains et un système d’information de plus en plus capable de comprendre ce que l’on attend de lui.
Les agents IA feront partie de ce système.
Et cette nuance est importante.
Je ne vois pas forcément le futur comme une armée de petits robots virtuels auxquels nous allons devoir affecter des tâches toute la journée.
Parce que si demain je passe mon temps à manager vingt agents IA exactement comme je passe aujourd’hui mon temps à manipuler vingt écrans, nous n’aurons finalement pas tellement progressé.
Ce que j’imagine est différent.
Je vois un système d’information qui devient progressivement actif.
Aujourd’hui, beaucoup de nos outils attendent.
Ils attendent qu’un humain ouvre une page.
Qu’il choisisse un filtre.
Qu’il consulte un graphique.
Qu’il identifie un problème.
Qu’il rapproche deux informations.
Qu’il décide ensuite de déclencher quelque chose.
Demain, ces mêmes systèmes pourraient davantage surveiller.
Analyser.
Rapprocher.
Détecter.
Proposer.
Et, lorsque c’est pertinent et autorisé, agir.
Le chef de projet intervient alors là où son jugement apporte réellement de la valeur.
L’intention, l’arbitrage, le contexte, la responsabilité et la relation humaine.
Et personnellement, cette perspective m’enthousiasme énormément.
Le timing est assez amusant.
OpenAI vient de présenter GPT-6 Astra, un nouveau modèle mis en avant notamment pour ses capacités de computer use, de navigation et de travail complexe sur ordinateur.
Mais quelque chose d’autre m’a frappé dans leur vidéo de présentation.
Pas un benchmark.
Pas un score.
Mais surtout la posture des utilisateurs.
On y voit cette idée d’une personne installée face à un grand écran, qui dialogue avec son système et lui donne des directives.
Ce qui m’intéresse dans cette image, ce n’est évidemment pas le canapé.
C’est ce qu’on ne voit presque plus au centre de l’interaction.
Plus de clavier.
Plus de souris.
Ces éléments ont été tout simplement rayés de la carte.
L’interface que l’utilisateur doit apprendre à manipuler se trouve être sa propre voix.
Il parle.
Il demande.
Le système agit.
Évidemment, une vidéo de lancement reste une mise en scène destinée à présenter une vision produit.
Mais je trouve l’image particulièrement intéressante parce qu’elle matérialise exactement le changement auquel je réfléchis.
Nous pourrions progressivement passer d’une informatique que l’on manipule à une informatique à laquelle on exprime ce que l’on veut obtenir.
Et si cette transformation se confirme dans nos usages professionnels, je vois mal comment la gestion de projet pourrait rester à l’écart.
Il y a quelque chose que j’aime beaucoup dans les représentations futuristes du travail.
Prenons un vaisseau spatial.
Son commandant ne passe généralement pas son temps à régler manuellement chaque composant de la machine.
Il ne modifie pas la pression atmosphérique en ouvrant l’application « Gestion de l’oxygène ».
Il ne crée pas un ticket pour demander au moteur numéro 4 de réduire légèrement sa température.
Il ne tient pas non plus, du moins je l’espère pour lui, un fichier Excel de suivi du carburant.
Il exprime ce qu’il cherche à obtenir.
Le système absorbe une énorme partie de la complexité sous-jacente et l’alerte lorsque son jugement devient nécessaire.
Bien sûr, gérer un projet IT n'a rien à voir avec le pilotage l’Enterprise.
Même si certains projets ERP peuvent parfois faire hésiter 😅.
Mais le principe me paraît intéressant.
Plus un système devient intelligent, moins l’humain devrait avoir besoin de lui expliquer précisément comment accomplir chaque petite opération.
Il devrait progressivement pouvoir lui expliquer ce qu’il cherche à obtenir.
Et je me demande si nous ne sommes pas précisément en train d’approcher ce moment dans la gestion de projet.
Pas besoin de partir dans une prospective à vingt ans.
Imaginons un environnement capable :
Les outils de gestion de projet ne sont ici qu’un exemple.
Le raisonnement peut aussi potentiellement concerner une plateforme documentaire, un CRM, un ERP, un outil de BI, une messagerie, un outil de visioconférence ou n’importe quelle autre brique du système d’information capable d’être exposée à ce type d’intelligence.
C’est cette dimension transverse qui m’intéresse.
Pris séparément, aucun de ces usages ne bouleverse le monde.
Mais mettez-les bout à bout.
On commence à dessiner une façon assez différente d’exercer le métier.
Parce qu’il serait très facile de tomber dedans.
Brancher ChatGPT à Jira via MCP ne transforme pas instantanément une entreprise en organisation autonome peuplée d’agents géniaux.
Une IA dépend de ce qu’on lui donne.
Elle dépend de la qualité des données.
Elle dépend des permissions dont elle dispose.
Elle peut mal interpréter un contexte.
Elle peut se tromper.
Toutes les actions ne sont pas accessibles.
Certaines ne devraient probablement jamais être effectuées sans contrôle humain.
Et il existe surtout un problème beaucoup moins futuriste.
Si votre Jira ressemble à un cimetière de tickets, que votre documentation n’est plus maintenue depuis huit mois et que vos décisions importantes sont réparties entre trois boîtes mail, deux conversations Teams et la mémoire de Gérard… vous venez surtout de donner à une intelligence artificielle un accès extrêmement rapide à votre bazar.
Et finalement, je trouve ça presque encore plus intéressant.
Parce que la transformation dont nous parlons ne pose pas seulement une question d’intelligence artificielle.
Elle pose une question de maturité du système d’information.
Pour demander demain à une IA de comprendre correctement un projet, encore faut-il que le projet laisse suffisamment de traces exploitables.
Que les informations soient structurées.
Que les responsabilités soient identifiables.
Que les décisions soient enregistrées quelque part.
Que les droits soient maîtrisés.
Que les processus aient un minimum de cohérence.
Et surtout que l’organisation sache déterminer ce que le système peut faire seul et ce qui doit continuer à nécessiter une décision humaine.
On commence avec ChatGPT et Jira.
Et quelques minutes plus tard, nous voilà en train de parler de gouvernance du système d’information.
C’est précisément pour ça que le sujet me plaît.
Quand j’ai choisi ce nom, l’idée était assez naturelle.
Améliorer sa manière de pratiquer la gestion de projet.
Prendre du recul.
Challenger certaines habitudes.
Trouver de meilleures façons de travailler.
Mais je commence à lui trouver un deuxième sens.
Et si nous devions maintenant upgrader le rôle lui-même ?
Pas remplacer le chef de projet par une IA.
Pas automatiser tout ce qui bouge simplement parce que c’est techniquement possible.
Et surtout pas transformer la gestion de projet en gigantesque chatbot.
Mais progressivement débarrasser le chef de projet d’une partie de son rôle d’opérateur du système d’information.
Moins chercher l’information.
Moins recopier l’information.
Moins passer d’une interface à l’autre.
Moins cliquer pour expliquer aux machines ce que nous voulons leur faire faire.
Et consacrer davantage de temps à ce qui fait réellement la valeur du métier.
Comprendre.
Anticiper.
Décider.
Arbitrer.
Faire travailler ensemble.
Donner une direction.
En somme, continuer à être un chef d’orchestre.
Avec simplement un orchestre qui est en train de changer.
Je ne sais pas encore jusqu’où cette évolution nous mènera.
Et c’est précisément ce qui rend le sujet aussi excitant.
Ce qui me plaît ici, ce n’est pas uniquement d’imaginer ce que pourrait devenir le métier de chef de projet dans quelques années.
C’est surtout de me dire qu’une partie de cette vision est probablement déjà testable aujourd’hui.
J’ai envie de confronter tout ça au réel.
Voir ce que ça donne quand on connecte réellement une IA à des outils de gestion de projet.
Voir jusqu’où on peut aller sans perdre la maîtrise.
Voir ce qui fonctionne vraiment.
Ce qui paraît extraordinaire sur le papier mais déçoit une fois confronté au quotidien.
Ce qui fait gagner trois minutes et ce qui change véritablement la façon de travailler.
Ce qui relève encore du gadget.
Et ce qui pourrait, au contraire, devenir une nouvelle manière d’exercer le métier.
Très sincèrement, il me tarde d’intégrer progressivement cette approche dans mon propre quotidien de chef de projet.
J’aurai probablement l’occasion de partager ici certaines de ces expérimentations, mes trouvailles, mes surprises, mes échecs aussi, et surtout les enseignements que j’en tirerai.
Pas sous la forme d’une démo parfaite où tout fonctionne du premier coup.
Plutôt comme l’exploration d’un nouveau terrain de jeu.
Parce qu’au fond, c’est peut-être aussi ça, Upgrade Your PM.
Ne pas attendre que les nouvelles pratiques deviennent évidentes pour tout le monde.
Les regarder apparaître.
Les tester.
Et essayer de comprendre ce qu’elles peuvent réellement changer dans notre métier.
Alors je vous laisse avec une question.
Si demain votre système d’information pouvait réellement comprendre vos intentions, surveiller votre projet et exécuter une partie du travail opérationnel pour vous… quelle est la première chose que vous arrêteriez de faire vous-même ?
Cette vision vous parle ?
Vous vous demandez comment elle pourrait s’appliquer concrètement à votre organisation, à vos outils ou à vos projets ?
Je travaille justement sur ces sujets au croisement de la gestion de projet, du digital, des systèmes d’information et de l’IA.
Si vous avez envie d’en discuter, de confronter vos propres usages ou simplement d’explorer ce qui serait déjà possible dans votre contexte, vous pouvez me contacter.
Ce sera avec plaisir que j’échangerai avec vous sur votre environnement, vos contraintes et les pistes qui mériteraient d’être testées.
MCP, pour Model Context Protocol, est un protocole qui permet à une intelligence artificielle de communiquer avec des outils et des sources de données externes. Dans un contexte de gestion de projet, cela peut permettre à une IA d’accéder à certaines informations d’un outil comme Jira ou Confluence, voire d’y effectuer certaines actions selon les droits et fonctionnalités disponibles.
Je pense plutôt que le métier va évoluer. Une partie des tâches opérationnelles pourrait progressivement être automatisée, tandis que le chef de projet se concentrera davantage sur la compréhension, l’anticipation, les décisions, les relations humaines et l’orchestration globale du projet.
Un assistant IA répond principalement à une demande et aide l’utilisateur à produire ou analyser quelque chose. Un agent IA peut aller plus loin en exécutant certaines actions, en utilisant des outils externes et en enchaînant plusieurs étapes pour atteindre un objectif donné.
Oui, certaines intégrations permettent désormais à des clients IA compatibles avec MCP de communiquer avec Jira et Confluence. Les possibilités exactes dépendent cependant de l’intégration utilisée, des fonctionnalités exposées et des permissions accordées à l’utilisateur.
Non. Jira est simplement un exemple particulièrement intéressant actuellement. Les mêmes principes peuvent concerner d’autres outils comme Monday, Trello, Asana, Basecamp, Wrike, Linear, ClickUp ou d’autres briques du système d’information.
Parmi les usages les plus prometteurs, on peut citer la préparation automatique des comités, l’identification de sujets bloqués, la détection de dépendances, la synthèse de l’état d’un projet, la mise à jour documentaire, la génération d’actions ou encore l’interrogation d’un projet en langage naturel.
Les principaux risques concernent la qualité des données, les erreurs d’interprétation, les droits d’accès, la sécurité, la confidentialité et le niveau d’autonomie accordé aux agents. Une IA connectée à un système mal structuré ne corrigera pas automatiquement les problèmes existants.
Oui, au moins en partie. Plus les données, décisions, responsabilités et processus sont structurés, plus l’IA pourra les exploiter efficacement. L’arrivée des agents IA pourrait d’ailleurs rendre la qualité de la documentation et de la gouvernance du SI encore plus importante.
Le chef de projet pourrait progressivement passer d’un rôle très centré sur la manipulation des outils à un rôle davantage orienté vers l’expression des intentions, l’arbitrage, la supervision et la coordination entre humains et systèmes d’information.
Identifier un processus automatisable par l’intelligence artificielle ne consiste pas simplement à repérer une tâche répétitive ou à choisir un nouvel outil. Dans cet article, je propose une méthode complète pour identifier, évaluer, prioriser et mettre en œuvre des cas d’usage IA dans une organisation. J’aborde la valeur attendue, les coûts, les risques, le niveau d’autonomie, les données, l’intégration au système d’information, le choix des outils, le staffing, la gouvernance, la maintenance et l’amélioration continue. L’article est volontairement détaillé, alors voici déjà le principal à retenir : Pour commencer, oubliez l’IA. Cherchez d’abord une tâche répétitive, pénible ou lente dans votre quotidien. Comprenez pourquoi elle prend du temps. Automatisez ce qui peut l’être avec des règles classiques, et utilisez l’IA uniquement là où il faut comprendre, interpréter ou produire de l’information. Commencez petit, sur un vrai cas. Aidez-vous, si nécessaire, d’outils d’orchestration no-code comme n8n, Make ou Zapier. Si ça fonctionne et que le gain est mesurable, élargissez ensuite. Mais ce premier cas d’usage n’est qu’un point de départ. Une démarche d’automatisation par l’IA ne se résume pas à un POC réussi ou à quelques minutes économisées. Elle demande de relier le processus métier, la technologie, les responsabilités humaines et les conditions d’exploitation dans la durée. Vous pouvez donc lire cet article comme une réflexion de fond, mais aussi comme un guide opérationnel pour passer d’une première idée à une automatisation réellement utile et durable.
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Dans mon précédent article, je partageais ma vision de la manière dont l’IA, les agents et le protocole MCP pourraient faire évoluer le métier de chef de projet. Cette fois, je passe de la réflexion à l’expérimentation avec un premier POC (Proof Of Concept) très concret : connecter ChatGPT à Jira. Dans mon exploration, très vite, une mise en garde de ChatGPT a attiré mon attention et m'a motivé à rajouter un proxy entre les deux outils afin de comprendre ce qu'il se passe sous le capot. L'idée n’est pas de construire immédiatement une solution de proxy complète, mais surtout de valider la faisabilité à travers un POC qui me permettra d’observer les échanges, de tester ça avec un premier cas d’usage utile et d’identifier les limites de cette approche. Cette première étape constituera à coup sûr, le point de départ de prochaines explorations.
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