L’analyse prédictive pour optimiser la gestion de projet

Concevoir de nouveaux produits est nécessaire à la croissance de l’entreprise. Mais un projet mal ficelé au départ peut entraîner des retards et donc des coûts plus élevés à l’arrivée. Les outils d’analyse prédictive permettent de se prémunir contre ce risque, tout en augmentant significativement la productivité des équipes de recherche et développement.

Respect du calendrier, réduction des coûts, diminution des risques et augmentation de la productivité : les bénéfices tirés par les entreprises ayant adopté des outils d’analyse prédictive en matière de développement de produits sont conséquents. Une étude récente de McKinsey montre que seulement 30 % des organisations sondées respectent le délai de livraison initialement prévu — souvent en reportant, voir en supprimant, certaines fonctionnalités. Ces retards entraînent notamment des dépassements de budget et peuvent avoir un effet négatif sur la réputation de l’entreprise.

 

L’analytique avancé pour améliorer la gestion de projet

 

En cause, une complexité des projets souvent sous-estimée et une productivité des équipes de développement surestimée. En outre, les méthodes traditionnelles utilisées pour calculer le temps de développement et la quantité de ressources nécessaires échouent généralement à prendre en compte les facteurs externes qui peuvent affecter la conduite d’un projet. C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises se tournent vers des approches puissantes d’analyse et de modélisation des données pour améliorer l’évaluation de leurs besoins.

Ces nouvelles techniques prédictives reposent sur une combinaison d’analytique avancée, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Elles requièrent une quantité significative de données pour déterminer les facteurs qui jouent réellement sur l’avancée d’un projet. Les modèles qui en découlent sont basés sur des données réelles, ce qui évite les hypothèses irréalistes sur la productivité des équipes. Avec de tels outils, l’entreprise mesure mieux les risques liés à la planification et au déploiement des ressources. En outre, ils constituent un moyen efficace de répondre aux contraintes de plusieurs projets complexes menés en parallèle.

 

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En complément :

Un article au sujet de l’analyse prédictive comme levier de croissance 

et un autre (en anglais) à propos de confiance dans les données