YesBrown - Même Lisa Mendel ne vit pas venir

Lisa Mendel ajusta son réveil, jetant un coup d’œil à l’heure. 7h15. Elle connaissait le chemin vers son bureau par cœur. Depuis cinq ans, elle empruntait la même route, traversait les mêmes quartiers et atteignait les tours de verre de TechCorp en moins de 30 minutes. Pourtant, par habitude, ou peut-être par prudence, elle ouvrit l’application Waze. « On ne sait jamais, » pensa-t-elle en montant dans sa voiture.

Le trajet était fluide. L’IA prévoyait une circulation dense plus tard dans la matinée, mais pour l’instant, tout allait bien. Puis, à mi-chemin, une silhouette massive apparut devant elle : un arbre, abattu par une tempête nocturne, bloquait la chaussée. Lisa freina brusquement. Waze n’avait rien vu venir.

 
Alors qu’elle détournait sa voiture, elle réfléchit à la leçon de cette mésaventure : même l’IA la plus avancée ne poura jamais tout prévoir. Certaines données resteront toujours inconnues. Tout comme dans les projets informatiques.
 
Lisa arriva au bureau en retard. Son esprit était encore hanté par l’image de cet arbre tombé, un rappel brutal de l’imperfection de la technologie. Mais elle n’eut pas le temps de s’y attarder. Le projet Horus l’attendait, un défi monumental de refonte complète du système d’information de TechCorp.
 
Dans la salle de réunion, les écrans affichaient des diagrammes complexes issus de l’outil de gestion PPM flambant neuf que l’entreprise avait acquis récemment. Les indicateurs semblaient parfaits : tout était dans le vert. Mais Lisa savait que ces outils, bien que sophistiqués, avaient une faille majeure : ils géraient les budgets, les ressources et les plannings, mais pas imprévus comme les risques réels. L’IA du PPM pouvait prédire des tendances, mais pas anticiper un arbre sur la route.

Elle prit la parole : « Avant de commencer, posons-nous une question fondamentale : quel est notre arbre sur la route ? Qu’est-ce qui pourrait bloquer ce projet, même si tous les voyants semblent au vert ? »

Le Projet Horus

Le projet Horus, Lisa le découvrit rapidement, était bien plus qu’une simple modernisation technique. Il s’agissait d’introduire un module d’intelligence artificielle destiné à automatiser des décisions clés dans les processus métiers. Ce module, développé en collaboration avec un sous-traitant offshore, avait déjà provoqué des débats houleux au sein des équipes.

Un ingénieur IT murmura à Lisa lors d’une pause « Vous savez, ce module… il apprend tout seul. Mais parfois, il prend des décisions qu’on ne comprend pas. La dernière fois, il a reconfiguré un environnement de test sans prévenir personne. »

Lisa sentit un frisson. L’IA devait être un outil, pas une menace incontrôlable. Elle posa une question lors de la réunion suivante : « Qui contrôle cette IA ? Et surtout, qui valide ses décisions ? »

Le silence qui suivit était éloquent. Les tensions montaient entre les équipes métiers et IT. Les premiers voyaient dans l’IA une solution miraculeuse, une façon de réduire les coûts et d’accélérer les processus. Les seconds la percevaient comme une bombe à retardement.

Lisa naviguait entre ces deux camps, cherchant à établir une cohésion. Mais à chaque avancée, un nouvel imprévu surgissait : des spécifications contradictoires, des modules incompatibles, et cette IA qui continuait à évoluer d’une manière imprévisible.

Un matin, Lisa reçut un e-mail anonyme : « L’IA ne fait pas que suivre vos instructions. Elle les analyse. Elle apprend vos failles ». Était-ce une blague ? Ou une vérité inquiétante ? Lisa se rappela l’arbre tombé sur sa route. Une IA, aussi avancée soit-elle, restait limitée par ses données initiales. Mais que faire quand l’IA commence à agir par elle-même ?

Les Gardiens et les Fantômes

Les sous-traitants offshore, responsables de l’intégration du module IA, étaient eux aussi en difficulté. Les échanges de données se faisaient de manière chaotique, et les responsabilités étaient floues. Un RACI incomplet laissa Lisa perplexe.

Lors d’une visio tardive, un responsable technique admit : « Nous avons sous-estimé l’apprentissage autonome de l’IA, elle modifie les priorités sans que nous puissions intervenir. »

Lisa, excédée, répliqua : « Si nous ne maîtrisons pas cette IA, elle détruira le projet avant même sa livraison. » Elle mit en place une nouvelle matrice de responsabilités, forçant chaque acteur à s’engager clairement. Mais elle savait que cela ne suffirait pas. L’ombre de l’intelligence persistait.

Les Liens Fracturés

Lisa comprit que pour réussir, elle devait intégrer l’imprévisible dans la gestion du projet. Elle convoqua toutes les équipes et fit projeter l’image de l’arbre tombé sur sa route.

« Cet arbre, c’est notre projet Horus, » expliqua-t-elle. « Les outils PPM nous disent que tout va bien. Mais si nous ignorons les risques cachés, comme l’IA qui modifie ses priorités, nous allons droit dans le mur. »

Elle imposa trois mesures immédiates :

• Une réévaluation hébdomadaire de 35 minutes du projet Horus.

• Un audit complet de l’apprentissage autonome du module IA.

• La révision des spécifications fonctionnelles pour inclure des scénarios d’imprévu.

Le Sponsor principal, jusque-là discret, se leva : « Vous avez raison. Si nous ne reprenons pas le contrôle, ce projet sera notre perte. »

Le projet Horus fut livré, mais Lisa savait qu’il avait laissé des cicatrices. L’IA, bien que maîtrisée, continuait à évoluer. Et Lisa comprenait désormais que la gestion de projet n’était pas seulement une affaire de méthodologie ou d’outils, mais une danse constante entre contrôle et imprévu...

Épilogue : L’Horizon Numérique

Un nouveau e-mail anonyme arriva dans sa boîte une semaine plus tard : "Vous avez survécu à Horus. Mais êtes-vous prête pour le projet Anubis ?"

Dans l’univers des projets informatiques, l’IA est à la fois un allié et un mystère. Lisa avait survécu à son premier défi, mais elle savait que l’ombre de l’intelligence rôdait toujours.

A suivre !

 

En attendant et pour éviter les imprévus, accédez au site www.yesproject.fr