Comment préparer vos données pour le projet axé sur l’IA outils de gestion?

La gestion numérique de projet n’est pas possible sans une analyse approfondie des données. La quantité de données peut être si importante que notre cerveau humain est incapable de le traiter. Heureusement, il existe le logiciel de gestion de projet nécessaire pour nous aider à cet égard. Toutefois, ce logiciel ne peut fonctionner correctement que si les données nécessaires sont préparées et entrées dans le système. De nombreux gestionnaires de projet ne passent pas assez de temps là-dessus. Toutefois, afin de parvenir à une amélioration significative de l’organisation multi-projets, cette préparation est essentielle. Le professeur Paul Boudreau décrit l’importance des données pour la gestion de projets numériques dans son livre« Appliquer l’intelligence artificielle à la gestion de projet ».

Entrée de données claire et structurée
Le logiciel basé sur l’IA est et reste une machine, et les résultats affichés après la mise en œuvre de l’IA dans les logiciels de gestion de projet dépendent de la façon dont les données sont saisies. La saisie de données sans ambiguïté et structurée est une nécessité absolue. Cela soulève plusieurs questions telles que : quelles données ai-je besoin, quels documents dois-je préparer pour ma base de données, ce qui peut affecter mes résultats, ce que peut aider mon logiciel pour traiter efficacement mes données.

Types ou dates
Chaque décision que vous prenez dans les projets, qu’elles utilisent ou non l’analyse des données, est basée sur des données du passé, du présent et de l’avenir. Les données antérieures doivent être recueillies par projet : rapport sur les goulots d’étranglement du projet, capacité de ressources par rapport à la production, sortie par rapport aux heures passées, budget par rapport aux heures réellement dépensées. L’enregistrement de toutes les informations liées au projet dans un seul rapport est une étape très importante dans la préparation de vos données pour les outils d’IA. Cela peut se faire par étapes (chaque fois que l’information du projet est disponible) ou immédiatement après la fin du projet. Les données actuelles sur la planification des projets, la disponibilité des ressources, le changement d’ordres, les politiques et les nominations au sein de l’organisation devraient être recueillies. Chaque projet doit être classé comme un ensemble de données qui peut être facilement traité par un logiciel. Le stockage de documents sous différents formats rend parfois le traitement difficile et le résultat ne montre pas toujours la prédiction correcte.  Différent facteurs internes et externes peuvent influencer les résultats de votre gestion multi-projets à l’avenir et avoir un effet sur votre rendement. Le système doit en tenir compte pour prédire vos résultats.

Exactitude des données
Lors du traitement de grandes quantités de données, la qualité est un défi et parfois même un problème.  Les problèmes connus comprennent : les fautes de frappe, l’utilisation de la majuscule, les nombres combinés avec des lettres, les caractères incorrects, différentes formes de champs de données, les champs non remplis et l’orthographe erronée. Bien que les machines soient suffisamment intelligentes pour exécuter différentes fonctions, elles ne peuvent pas afficher la sortie correcte basée sur des données incorrectes.

Traitement et structuration des données
Dans une organisation multi-projets, il est souvent préférable de nommer un employé responsable de la collecte, du traitement et de la structuration des données afin que les outils d’IA puissent facilement utiliser ces informations. Assurez-vous que l’entrée de données pour tous les projets se fait selon certaines normes en travaillant, par exemple, avec des modèles. Lors de la composition d’un certain type de document, les données doivent être saisies de manière à ce que l’outil d’AI puisse reconnaître le document et le distinguer des autres types de documents.
Par exemple, lorsqu’on signale des problèmes, il est préférable de faire des catégories du type de problème.

Prévision pour l’avenir
Les algorithmes – indépendamment de la complexité et de la taille du projet et du nombre de projets – analyseront les données pour créer des modèles et mettre en place un système  qui pourra être utilisé à l’avenir pour éviter les erreurs et obtenir de meilleurs résultats. Toutefois, à l’heure actuelle, les outils ne sont pas encore en mesure d’identifier le lien entre un risque et une tâche certaine s’il n’existe pas de lien défini manuellement entre eux.

Reference
Boudreau, Paul (2019). Applying Artificial Intelligence to Project Management. Amazon Fulfillment.