<\/p>\r\n
La gestion num\u00e9rique de projet n\u2019est pas possible sans une analyse approfondie des donn\u00e9es. La quantit\u00e9 de donn\u00e9es peut \u00eatre si importante que notre cerveau humain est incapable de le traiter. Heureusement, il existe le logiciel de gestion de projet n\u00e9cessaire pour nous aider \u00e0 cet \u00e9gard. Toutefois, ce logiciel ne peut fonctionner correctement que si les donn\u00e9es n\u00e9cessaires sont pr\u00e9par\u00e9es et entr\u00e9es dans le syst\u00e8me. De nombreux gestionnaires de projet ne passent pas assez de temps l\u00e0-dessus. Toutefois, afin de parvenir \u00e0 une am\u00e9lioration significative de l\u2019organisation multi-projets, cette pr\u00e9paration est essentielle. Le professeur Paul Boudreau d\u00e9crit l\u2019importance des donn\u00e9es pour la gestion de projets num\u00e9riques dans son livre\u00ab Appliquer l\u2019intelligence artificielle \u00e0 la gestion de projet \u00bb.<\/p>\r\n
<\/p>\r\n
Entr\u00e9e de donn\u00e9es claire et structur\u00e9e <\/p>\r\n Types ou dates <\/p>\r\n Traitement et structuration des donn\u00e9es <\/p>\r\n Pr\u00e9vision pour l\u2019avenir
<\/strong>Le logiciel bas\u00e9 sur l\u2019IA est et reste une machine, et les r\u00e9sultats affich\u00e9s apr\u00e8s la mise en \u0153uvre de l\u2019IA dans les logiciels de gestion de projet d\u00e9pendent de la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es sont saisies. La saisie de donn\u00e9es sans ambigu\u00eft\u00e9 et structur\u00e9e est une n\u00e9cessit\u00e9 absolue. Cela soul\u00e8ve plusieurs questions telles que : quelles donn\u00e9es ai-je besoin, quels documents dois-je pr\u00e9parer pour ma base de donn\u00e9es, ce qui peut affecter mes r\u00e9sultats, ce que peut aider mon logiciel pour traiter efficacement mes donn\u00e9es.<\/p>\r\n
<\/strong>Chaque d\u00e9cision que vous prenez dans les projets, qu\u2019elles utilisent ou non l\u2019analyse des donn\u00e9es, est bas\u00e9e sur des donn\u00e9es du pass\u00e9, du pr\u00e9sent et de l\u2019avenir. Les donn\u00e9es ant\u00e9rieures doivent \u00eatre recueillies par projet : rapport sur les goulots d\u2019\u00e9tranglement du projet, capacit\u00e9 de ressources par rapport \u00e0 la production, sortie par rapport aux heures pass\u00e9es, budget par rapport aux heures r\u00e9ellement d\u00e9pens\u00e9es. L\u2019enregistrement de toutes les informations li\u00e9es au projet dans un seul rapport est une \u00e9tape tr\u00e8s importante dans la pr\u00e9paration de vos donn\u00e9es pour les outils d\u2019IA. Cela peut se faire par \u00e9tapes (chaque fois que l\u2019information du projet est disponible) ou imm\u00e9diatement apr\u00e8s la fin du projet. Les donn\u00e9es actuelles sur la planification des projets, la disponibilit\u00e9 des ressources, le changement d\u2019ordres, les politiques et les nominations au sein de l\u2019organisation devraient \u00eatre recueillies. Chaque projet doit \u00eatre class\u00e9 comme un ensemble de donn\u00e9es qui peut \u00eatre facilement trait\u00e9 par un logiciel. Le stockage de documents sous diff\u00e9rents formats rend parfois le traitement difficile et le r\u00e9sultat ne montre pas toujours la pr\u00e9diction correcte. \u00a0Diff\u00e9rent facteurs internes et externes peuvent influencer les r\u00e9sultats de votre gestion multi-projets \u00e0 l\u2019avenir et avoir un effet sur votre rendement. Le syst\u00e8me doit en tenir compte pour pr\u00e9dire vos r\u00e9sultats.<\/p>\r\n
Exactitude des donn\u00e9es
<\/strong>Lors du traitement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, la qualit\u00e9 est un d\u00e9fi et parfois m\u00eame un probl\u00e8me. \u00a0Les probl\u00e8mes connus comprennent : les fautes de frappe, l\u2019utilisation de la majuscule, les nombres combin\u00e9s avec des lettres, les caract\u00e8res incorrects, diff\u00e9rentes formes de champs de donn\u00e9es, les champs non remplis et l\u2019orthographe erron\u00e9e. Bien que les machines soient suffisamment intelligentes pour ex\u00e9cuter diff\u00e9rentes fonctions, elles ne peuvent pas afficher la sortie correcte bas\u00e9e sur des donn\u00e9es incorrectes.<\/p>\r\n
<\/strong>Dans une organisation multi-projets, il est souvent pr\u00e9f\u00e9rable de nommer un employ\u00e9 responsable de la collecte, du traitement et de la structuration des donn\u00e9es afin que les outils d\u2019IA puissent facilement utiliser ces informations. Assurez-vous que l\u2019entr\u00e9e de donn\u00e9es pour tous les projets se fait selon certaines normes en travaillant, par exemple, avec des mod\u00e8les. Lors de la composition d’un certain type de document, les donn\u00e9es doivent \u00eatre saisies de mani\u00e8re \u00e0 ce que l’outil d’AI puisse reconna\u00eetre le document et le distinguer des autres types de documents.
Par exemple, lorsqu’on signale des probl\u00e8mes, il est pr\u00e9f\u00e9rable de faire des cat\u00e9gories du type de probl\u00e8me.<\/p>\r\n
<\/strong>Les algorithmes – ind\u00e9pendamment de la complexit\u00e9 et de la taille du projet et du nombre de projets – analyseront les donn\u00e9es pour cr\u00e9er des mod\u00e8les et mettre en place un syst\u00e8me\u00a0 qui pourra \u00eatre utilis\u00e9 \u00e0 l’avenir pour \u00e9viter les erreurs et obtenir de meilleurs r\u00e9sultats. Toutefois, \u00e0 l’heure actuelle, les outils ne sont pas encore en mesure d’identifier le lien entre un risque et une t\u00e2che certaine s’il n’existe pas de lien d\u00e9fini manuellement entre eux.<\/p>\r\n
Reference<\/strong>
Boudreau, Paul (2019). Applying Artificial Intelligence to Project Management. Amazon Fulfillment.<\/p>\r\n\r\n