IA & Gestion de Portefeuille Projets : de la promesse à la réalité

Pendant des années, l’intelligence artificielle appliquée à la gestion de projets a été présentée comme une révolution imminente. Automatisation, anticipation des risques, décisions augmentées : les promesses étaient nombreuses. En 2025, une chose est claire : l’IA est désormais largement adoptée, mais sa valeur réelle dépend fortement du niveau de maturité des organisations et de leurs pratiques projets. 

Dans une « Project Economy » de plus en plus complexe, où la performance des entreprises repose sur leur capacité à piloter des portefeuilles de projets, de produits et de transformations, la question n’est plus “faut-il utiliser l’IA ?”, mais “comment l’intégrer de façon utile, mesurable et durable ?” 

Une adoption devenue massive, mais encore très inégale 

La Deuxième étude mondiale sur l’IA en gestion de projet menée en 2025 auprès de 870 professionnels dans 97 pays montre un basculement net : 66 % des professionnels utilisent déjà des outils d’IA dans leurs activités projets, contre 41 % en 2023 (Nieto-Rodriguez & Viana Vargas, The Second Global Research on AI in Project Management 2025). 

Cependant, cette adoption reste majoritairement partielle : Seuls 12 % des répondants déclarent un usage étendu et structuré. La majorité des organisations utilisent l’IA sur des cas ciblés, sans refonte globale de leurs processus. 

Le sujet n’est donc plus l’accès à l’IA, mais la capacité à l’absorber dans un système projet existant. 

I - De l’IA gadget à l’IA utile : où se crée vraiment la valeur aujourd’hui ? 

Là où les discours médiatiques mettent souvent en avant la génération de contenu ou les assistants conversationnels, l’étude 2025 montre une réalité plus pragmatique. Les cas d’usage jugés les plus utiles sont : 

• La planification et l’allocation des ressources (72 %)
• La gestion prédictive des risques (64 %)
• La prévision financière et budgétaire (41 %) 

Autrement dit, l’IA commence à produire de la valeur au cœur de l’exécution projet, là où se jouent les délais, les coûts et la crédibilité des décisions. 

Ce constat rejoint une idée forte : l’IA est efficace lorsqu’elle s’appuie sur des données structurées, des processus clairs et une gouvernance existante. Sans cela, elle reste un outil ponctuel, parfois spectaculaire, mais rarement transformant. 

Des impacts business désormais mesurables 

L’un des apports majeurs de l’étude 2025 est la mesure concrète de l’impact économique : 

• 47 % des organisations observent une réduction des coûts,
• 39 % constatent une accélération des délais de livraison,
• 26 % déclarent un ROI ou des gains supérieurs à 250 000 $, certaines dépassant le million. 

L’IA en gestion de projet n’est donc plus une promesse abstraite : elle devient un levier de performance mesurable, à condition d’être intégrée de manière cohérente. 

Le vrai frein n’est plus la technologie 

Fait marquant : les obstacles ont profondément changé. En 2023 et 2025, les principaux freins identifiés sont respectivement : 

En 2023, les principaux obstacles identifiés combinaient encore fortement des limites techniques et organisationnelles, notamment le manque de compétences techniques (≈62 %) et la résistance au changement (≈66 %). Deux ans plus tard, si la résistance des équipes et les enjeux de confiance restent dominants, la part des freins purement techniques a nettement reculé (≈48 %), indiquant que la technologie progresse plus vite que la capacité des organisations à l’intégrer efficacement. 

(Source : AI in Project Management Global Surveys 2023 & 2025, Antonio Nieto-Rodriguez & Ricardo Viana Vargas) 

II - La vision Planisware : une IA au service de la Project Economy, pas un effet de mode 

Chez Planisware, cette réalité n’est pas nouvelle. Comme l’explique Pierre Demonsant, fondateur et Président de Planisware, l’IA fait partie de l’ADN de l’entreprise depuis ses origines, bien avant la vague actuelle de l’IA générative. 

« Nous avons commencé à travailler sur l’IA dans les années 90, sur des systèmes experts et les débuts du machine learning. Dès la création de Planisware, nous savions que l’IA deviendrait, à terme, un levier clé du pilotage des projets. » 

C’est pourquoi chez Planisware, l’IA n’est pas conçue comme un outil isolé ou un assistant générique. Elle est directement intégrée aux données projets, aux processus de pilotage et aux contraintes métiers réelles de la gestion de portefeuilles. Les capacités d’IA, qu’elles soient prédictives ou basées sur des modèles de langage, exploitent les historiques de projets, les structures de planning, les règles de gouvernance et les données financières existantes, afin d’aider à décider, anticiper et arbitrer, plutôt que de produire des recommandations déconnectées du terrain. 

Une IA qui comprend les projets, pas seulement le langage 

L’arrivée des Large Language Models a ouvert de nouvelles possibilités, mais aussi de nouvelles limites. Comme le souligne Pierre Demonsant : 

« Les LLM sont très puissants pour le langage, mais la gestion de portefeuilles repose aussi sur des durées, des coûts, des dépendances, des ressources. L’enjeu est de relier le sens des textes aux données structurées. » 

C’est dans cette logique que Planisware a développé des capacités permettant : 

• D’analyser le sens des échanges (emails, discussions, descriptions d’activités),
• De détecter des signaux faibles (problèmes, risques, tensions),
• De structurer dynamiquement des données non structurées (auto-tagging, catégorisation d’activités),
• Et d’alimenter des modèles prédictifs fiables, fondés sur la qualité des données. 

Une conviction forte : sans maturité projet, pas d’IA performante 

L’un des messages clés de Planisware est clair : l’IA ne remplace pas la maturité projet, elle en dépend. Les modèles prédictifs, les assistants intelligents ou les analyses avancées ne produisent de valeur que si : 

• Les données sont de qualité,
• Les processus sont définis,
• Et la gouvernance projet est maîtrisée. 

C’est pourquoi Planisware investit autant dans : 

• La qualité des données : une IA n’est jamais meilleure que les données projets qu’on lui donne. Or, celles-ci sont souvent incomplètes, incohérentes, hétérogènes. Faire de la prédiction ou de l’aide à la décision sans traiter ce problème revient à industrialiser l’erreur. L’IA ne doit pas faire “comme si” les données étaient bonnes. Elle doit commencer par les challenger.
• L’explicabilité : Dans beaucoup d’outils IA, on obtient une réponse sans savoir sur quelles données elle s’appuie, quels critères sont pesés, ce qui se passerait si le contexte change. Dans un environnement projet une décision non explicable est une décision inutilisable. Une alerte de risque doit être associée aux éléments qui l’ont déclenchée, les suggestions de priorisation doivent expliquer les arbitrages entre valeur, risque et capacité.
• Le rôle de l’IA est d’être un copilote, jamais un décideur autonome : les décisions en terme de gestion stratégique de portefeuille sont multifactorielles, elles intègrent des éléments non modélisables (politique interne, stratégie, contexte marché), et elles engagent la responsabilité humaine. 

III - Pourquoi Planisware lance aujourd’hui sa propre étude IA & Gestion de Portefeuille Projets 

Les études globales montrent que l’IA progresse rapidement. Mais elles ne répondent pas à une question clé pour les organisations : 

Où en êtes-vous concrètement, dans vos projets et vos portefeuilles, par rapport aux autres acteurs de votre marché ? 

C’est précisément ce passage de l’expérimentation à la maturité que Planisware souhaite éclairer à travers cette étude. L’objectif est simple : 

• Mesurer le niveau réel de maturité IA dans la gestion de projets et de produits,
• Identifier ce qui relève encore de l’expérimentation et ce qui crée déjà de la valeur,
• Et permettre aux organisations de se situer objectivement par rapport à leurs pairs, par secteur et par niveau de maturité projet. 

En quelques minutes, votre participation contribue à construire une référence marché fiable, et vous permettra, une fois l’étude consolidée, de mieux orienter vos décisions IA. 

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Les pratiques d’IA dans le domaine de la gestion de portefeuilles de projets

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