Le contexte
Dans un portefeuille, le risque principal n'est pas technique : c'est la dispersion. Les priorités se télescopent, les mêmes ressources sont demandées partout et la direction a besoin d'une vision claire, chaque semaine.
Ce qui a été fait
- Arbitrage des priorités et roadmap multi-jalons sous MS Project.
- Coordination des déploiements réseau et télécom, de la spécification à la recette (LAN/WAN, VPN, sécurité).
- Reporting RAG hebdomadaire sur risques et budget.
- Conduite des change requests réseau et gestion des incidents critiques.
Les résultats
5 à 10projets en parallèle
7 / anprojets livrés dans les SLA
3 ansde cadence tenue
0rollback non planifié
Sept projets par an livrés dans les SLA, trois années consécutives, sans retour arrière imprévu en production et avec une continuité de service maintenue.
Comment l'IA accompagne aujourd'hui ce type de projet
Transparence. Cette mission a été menée avec les outils de pilotage classiques de l'époque. La partie « IA » ci-dessous ne réécrit pas l'histoire : elle décrit comment SYNKRAPC outille aujourd'hui ce même type de projet, et ce que l'IA n'y fait jamais.
| Étape | Ce que fait l'IA | Ce qui reste humain |
|---|---|---|
| Consolidation | Agrège l'avancement de chaque projet en une vue portefeuille et signale les jalons à risque. | Le statut RAG retenu et les arbitrages entre projets. |
| Change requests | Prérédige la fiche de changement (impact, risques, plan de retour arrière) à partir de la demande. | L'approbation en comité de changement. |
| Communication | Prépare les messages aux clients et aux prestataires dans un ton adapté à chacun. | La relecture et l'envoi, toujours par le chef de projet. |
| Retour d'expérience | Classe les incidents et les écarts pour faire ressortir les causes récurrentes. | Les actions correctives et leur priorisation. |
Les garde-fous appliqués
- Aucune donnée sensible (mots de passe, adresses IP internes, données personnelles) n'est transmise à un outil d'IA sans accord du client ni anonymisation préalable.
- Chaque production de l'IA est relue et validée avant d'être utilisée ou partagée.
- Les actions sur les systèmes (configuration, mise en production, envoi de messages) restent déclenchées par une personne.