# Cadres Conceptuels et Technologiques de la Pensée Systémique et de l'Intelligence Artificielle: Vers une Gouvernance Adaptative en Gestion de Projets

Nicholas Dacre

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Nicholas Dacre. Cadres Conceptuels et Technologiques de la Pensée Systémique et de l'Intelligence Artificielle: Vers une Gouvernance Adaptative en Gestion de Projets. 2024. hal-04775927v2

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# Cadres Conceptuels et Technologiques de la Pensée Systémique et de l'Intelligence Artificielle: Vers une Gouvernance Adaptative en Gestion de Projets

Nicholas Dacre

## Résumé

Dans le contexte actuel de la gestion de projets, marqué par une complexité croissante et une volatilité constante, les approches traditionnelles se révèlent souvent insuffisantes pour anticiper et gérer efficacement les interactions dynamiques et interdépendantes influençant les résultats des projets. Cet article examine le rôle intégrateur de la pensée systémique, une approche permettant de comprendre les interconnexions et comportements émergents au sein des projets, en combinaison avec les avancées en intelligence artificielle. La pensée systémique, qui met en évidence les boucles de rétroaction et les points de synergie potentiels, se révèle essentielle pour les dirigeants de projets confrontés à des environnements à forte complexité et aux exigences adaptatives. En s'appuyant sur une revue de la littérature et des études de cas, cet article explore comment la pensée systémique peut améliorer la prise de décision stratégique et anticipative, en promouvant une compréhension globale des projets en tant que systèmes adaptatifs. En combinant l'intelligence artificielle et la pensée systémique, cet article contribue à enrichir les connaissances en gestion de projets en démontrant l'importance d'une approche intégrée qui dépasse les méthodes linéaires et réductionnistes traditionnelles. Les résultats indiquent que la convergence entre ces deux approches améliore non seulement la résilience organisationnelle, mais renforce également la capacité d'adaptation stratégique face aux perturbations et aux incertitudes inhérentes aux projets modernes. En pratique, cet article propose

des recommandations pour les leaders de projets afin d'optimiser l'intégration de l'intelligence artificielle dans une perspective systémique, favorisant ainsi une prise de décision plus éclairée et une planification adaptative. Enfin, il identifie plusieurs axes de recherche futurs.

**Mots-clés:** Pensée systémique, intelligence artificielle, gestion de projets, complexité, adaptation stratégique, résilience organisationnelle, boucles de rétroaction, prise de décision anticipative, planification adaptative, interactions dynamiques.

## 1. Introduction

Face aux défis croissants de la gestion de projets modernes, où la complexité et l'incertitude dominent, les approches traditionnelles montrent des limites dans leur capacité à anticiper et à s'adapter aux interactions dynamiques et interdépendantes des environnements actuels. Dans ce contexte, les concepts de pensée systémique et d'intelligence artificielle (IA) émergent comme des outils complémentaires et essentiels pour enrichir la pratique du leadership de projet. En effet, la pensée systémique permet une vision intégrative des projets en abordant les interdépendances, les rétroactions et les comportements émergents (Corbin et al., 2024; Dacre, Yan, Frei, et al., 2024), tandis que l'IA fournit des capacités d'analyse et de prédiction basées sur des données massives, permettant une réactivité et une précision accrues dans la prise de décision (Brookes et al., 2020; Dacre & Kockum, 2022).

La nécessité d'une telle approche se fait particulièrement sentir dans des contextes marqués par des données volumineuses et variées, où l'IA excelle à extraire des informations exploitables qui renforcent la prise de décision stratégique (Al-Mhdawi et al., 2024; Felicetti et al., 2024; Gong et al., 2022). L'intégration de l'IA et de la pensée systémique dans la gestion de projets crée ainsi un cadre qui va au-delà des méthodes
linéaires, offrant aux chefs de projet des outils
puissants pour anticiper des scénarios complexes
et s'adapter en temps réel à des changements
inattendus (Bellamy et al., 2022; Taboada et al.,
2023).

Ce papier explore comment la combinaison de la
pensée systémique et de l'IA peut transformer la
gestion de projets, en favorisant une approche
plus résiliente et adaptative face aux incertitudes
croissantes. La pensée systémique permet aux
chefs de projet de percevoir les projets comme des
systèmes adaptatifs complexes, intégrant des
dynamiques interdépendantes et souvent non
linéaires, tandis que l'IA leur offre un cadre
technologique pour traiter et analyser de vastes
ensembles de données en temps réel (Manh et al.,
2024; Müller et al., 2024). Cette capacité d'analyse
est particulièrement cruciale dans les domaines
nécessitant une prise de décision rapide et bien
informée, tels que les secteurs de la construction
et de l'ingénierie, où l'IA peut faciliter des
ajustements en temps réel qui améliorent la
résilience des projets (Mohamed et al., 2024;
Zhang et al., 2023).

Pour structurer cet article, nous débuterons par
un examen des fondements théoriques de la
pensée systémique et de ses applications en
gestion de projets. Ensuite, nous explorerons en
détail les capacités de l'intelligence artificielle
pour l'analyse prédictive et la modélisation, en
mettant en avant les avantages qu'elle offre aux
chefs de projet confrontés à des environnements
incertains et complexes. Par la suite, l'accent sera
mis sur l'intégration de l'IA et de la pensée
systémique dans la gestion de l'incertitude et
l'adaptation des projets, en examinant les
stratégies pour naviguer dans les défis
dynamiques. Enfin, nous proposerons des
recommandations concrètes pour les leaders de
projets, en vue de maximiser les bénéfices de cette
approche combinée, et nous conclurons en
identifiant des pistes de recherche futures visant à

approfondir cette intégration dans des domaines
variés.

## 2. Les Fondements de la Pensée Systémique et sa Pertinence pour la Gestion de Projets

La pensée systémique offre une approche critique et raffinée pour naviguer dans la complexité des interrelations qui caractérisent le leadership de projet contemporain (Yeo, 1993). Ce cadre de réflexion permet aux leaders de concevoir les éléments d'un projet comme des composants interdépendants, ouvrant ainsi la voie à une meilleure compréhension des comportements émergents et des interactions imprévues qui peuvent résulter de ces interdépendances (Hobbs & Midgley, 2020). Plutôt que de réduire les projets à une simple addition de tâches, la pensée systémique prône une vision globale, où les leaders identifient des motifs, cartographient les boucles de rétroaction, et repèrent les points de synergie ou de fragilité potentiels entre les différentes composantes du projet (Kopczyński & Brzozowski, 2015). Cette approche renforce les capacités cognitives du chef de projet, lui permettant d'anticiper et de traiter les défis avec une vision stratégique (Hobbs & Midgley, 2020; Yeo, 1993). La perspective de la pensée systémique est particulièrement adaptée aux projets de grande envergure, qui sont souvent marqués par des interactions complexes et non linéaires pouvant entraîner des échecs si elles ne sont pas gérées de manière proactive (Sterman, 1994).

Dans le cadre de la gestion de projets, la pensée
systémique a prouvé son impact en enrichissant la
dynamique interne des équipes et en améliorant la
performance globale des projets (Kopczyński &
Brzozowski, 2015). Les études montrent que la
maîtrise des dynamiques de système, incluant les
boucles de rétroaction et les délais temporels,
favorise non seulement une communication plus
fluide mais aussi un climat de sécurité
psychologique au sein des équipes (Bendoly, 2014). Cette compréhension offre aux leaders les outils nécessaires pour gérer des interdépendances complexes, tout en incitant un engagement collectif autour des spécificités dynamiques du projet pour en optimiser les résultats (Lyneis & Ford, 2007). Des recherches récentes illustrent comment la pensée systémique renforce les capacités de partage des connaissances dans les projets, en intégrant des compétences et domaines de savoirs interdépendants, un atout essentiel pour le succès des projets dans des secteurs comme la construction (Li et al., 2023). En complément, Chébil and Forgues (2011) montrent comment le profilage des compétences en gestion peut contribuer à mieux gérer la portée des changements dans les projets de construction publics, illustrant l'impact de la gestion des interdépendances pour éviter la fragmentation des processus et renforcer la cohésion d'équipe. De plus, une compréhension commune des dépendances systémiques au sein de l'équipe réduit les risques de fragmentation des processus et facilite une prise de décision plus harmonieuse (Senge, 1990).

Afin de renforcer l'application pratique de la pensée systémique, des études récentes confirment la pertinence des cadres systémiques dans la gestion des projets complexes. Les modèles multidimensionnels, comme ceux explorés dans l'Assistance à Maîtrise d'Ouvrage (AEMO), s'avèrent particulièrement pertinents pour gérer efficacement des projets aux multiples dimensions et interdépendances (Mansuela, 2016). Des modèles structurés, tels que le Project Management Canvas, offrent par exemple une vision systémique en cartographiant les éléments d'un projet à travers diverses dimensions et sous-systèmes, facilitant ainsi une contextualisation approfondie des relations entre les composantes (Elia et al., 2020). D'autres recherches montrent comment l'intégration des dynamiques sociales et des contraintes réglementaires dans les projets de

construction au Royaume-Uni renforce la résilience des projets dans des environnements complexes, notamment par le biais des diagrammes de boucles causales (Omotayo et al., 2024). Ces cadres systémiques soutiennent une planification adaptative des projets, permettant aux responsables d'ajuster les dimensions du projet dont les effets peuvent se répercuter sur d'autres aspects, et d'ainsi prendre des décisions stratégiques alignées (Checkland, 1981).

Dans des contextes de crise, la pensée systémique joue un rôle essentiel en réduisant le risque de stagnation procédurale et en facilitant une gestion efficace des structures de projet à plusieurs niveaux (Armenia et al., 2022; Dong & Dacre, 2024; Sonjit et al., 2021b). L'efficacité d'une approche systémique multidimensionnelle, comme celle adoptée par les services d'incendie au Royaume-Uni, montre qu'une vision réductionniste néglige souvent des dynamiques organisationnelles clés influençant les résultats des projets (Barber et al., 2021). Dans le secteur de la construction, par exemple, les approches de pensée systémique et de dynamique des systèmes appliquées à la gestion des risques et des parties prenantes démontrent leur efficacité pour réduire l'incertitude, grâce à des modèles intégrés favorisant une meilleure communication et une gestion proactive des risques (Corbin et al., 2024; Ghamarimajd et al., 2024). Les résultats indiquent qu'aborder des incidents de manière isolée, sans tenir compte du contexte organisationnel plus large, conduit fréquemment à des solutions réactives et, en fin de compte, sous-optimales. Cette perspective fait écho aux observations empiriques dans les secteurs à haut risque, qui montrent que la compréhension des relations causales complexes est indispensable pour favoriser des résultats résilients (Al-Mhdawi et al., 2024; Hollnagel, 2018; Leveson, 2004).

Le dynamisme inhérent aux projets souligne davantage la valeur d'une approche en pensée systémique (Dacre et al., 2014; Gkogkidis & Dacre,
2020a; Kopczyński & Brzozowski, 2015). On reconnaît de plus en plus l'importance de gérer des facteurs tels que l'esprit d'équipe, la durabilité et l'agilité comme parties intégrantes d'un système interdépendant, plutôt que comme des éléments séparés (Dacre, Eggleton, Cantone, et al., 2021; Dong et al., 2021a; Dong et al., 2022; Eggleton et al., 2021; Ivory & Brooks, 2018). La prise en compte de ces éléments crée un cycle de renforcement mutuel qui contribue au succès durable des projets (Dacre, Eggleton, Gkogkidis, et al., 2021). Par exemple, un esprit d'équipe fondé sur un objectif commun et une motivation partagée (Dacre et al., 2015) favorise l'adaptabilité et la résilience, particulièrement lorsqu'il est associé à des pratiques agiles et durables (Dacre, Eggleton, Cantone, et al., 2021; Hartwig et al., 2020; Sonjit et al., 2021c). L'intégration de l'innovation et de la durabilité dans les objectifs de gestion de projet démontre également une valeur stratégique en créant un alignement avec les nouvelles demandes sociétales, une démarche qui, combinée à la pensée systémique, renforce la résilience des projets face aux incertitudes (Armenia et al., 2019; Calderon-Tellez et al., 2024; Tite et al., 2021a, 2021b). Ces relations de renforcement mutuel reflètent les dynamiques auto-entretenues que la pensée systémique apporte à la gestion de projets, optimisant ainsi les résultats (Emes & Griffiths, 2018). Cette approche soutient le concept de systèmes adaptatifs complexes, qui postule que les composants du projet doivent fonctionner comme des entités interdépendantes, s'ajustant dynamiquement de concert (Holland, 2006).

La pensée systémique se distingue par sa flexibilité intrinsèque et sa capacité d'adaptation aux environnements de projet en perpétuelle évolution, contrastant de manière marquée avec les méthodologies réductionnistes qui négligent souvent des interactions critiques (Sheffield et al., 2012). Les recherches sur les projets innovants montrent que cette flexibilité propre à la pensée systémique offre aux dirigeants une meilleure

aptitude à gérer l'incertitude et à répondre aux demandes fluctuantes (Kapsali, 2011). Par ailleurs, l'approche systémique, avec son insistance sur la rétroaction continue et l'adaptation heuristique, favorise un ajustement itératif des stratégies de projet, permettant ainsi de renforcer la résilience des projets face aux conditions changeantes (Argyris & Schön, 1997). Les recherches montrent aussi que les méthodes basées sur la pensée systémique, comme l'utilisation des jeux pédagogiques, renforcent les capacités des équipes à anticiper et gérer les imprévus dans des environnements de projets complexes (Dacre, 2024b; Gkogkidis & Dacre, 2023; Jääskä et al., 2023; Pontin & Dacre, 2024).

### 3. Applications de l'Intelligence Artificielle pour l'Analyse Prédictive et la Modélisation dans les Projets

L'intelligence artificielle s'affirme aujourd'hui dans l'analyse des données, la modélisation prédictive et l'aide à la décision, notamment dans le domaine de la gestion de projets où les incertitudes et les risques sont omniprésents (Bento et al., 2022; Brookes et al., 2020; Fridgeirsson et al., 2021; Hsu et al., 2021b). En exploitant l'analyse systématique de données historiques et la reconnaissance de motifs, l'IA permet aux chefs de projet d'obtenir des perspectives stratégiques précieuses pour éclairer leurs prises de décision (Ruiz et al., 2021). Par exemple, l'IA peut optimiser la gestion des coûts, des délais et des risques en améliorant la précision des estimations et de la planification lorsqu'une base de données historique est disponible (Fridgeirsson et al., 2021). Les capacités génératives d'IA, telles que celles du modèle GPT-4, démontrent également un potentiel pour assister les chefs de projet dans la préparation de plans détaillés, complétant l'expertise humaine par une analyse approfondie et une gestion des risques efficace (Al-Mhdawi, Qazi, et al., 2023; Barcaui & Monat, 2023).
Les capacités prédictives que l'IA apporte
constituent une avancée prometteuse pour les
outils à disposition des chefs de projet. Elles se
révèlent particulièrement efficaces pour la gestion
de projets d'innovation marqués par la volatilité,
l'incertitude, la complexité et l'ambiguïté (Gong et
al., 2022; Hsu et al., 2021a; Mesa Fernández et al.,
2022). Des recherches démontrent que l'IA gagne
du terrain dans des secteurs tels que la
construction, les logiciels et le développement de
produits, où l'adaptation en temps réel est cruciale
(Dacre & Kockum, 2022; Dacre et al., 2019; Mesa
Fernández et al., 2022; Vărzaru, 2022). En outre,
une étude Delphi menée auprès d'experts en
gestion de projet met en évidence le potentiel
transformateur de l'IA dans divers contextes de
gestion, suggérant que son influence ne fera que
s'élargir dans de nombreux domaines (Holzmann
et al., 2022). L'adoption des outils génératifs,
comme les chatbots et modèles prédictifs, révèle
également l'importance d'une mentalité
innovante et d'une compatibilité entre les
technologies et les tâches pour assurer leur
intégration efficace dans les équipes de projet
(Felicetti et al., 2024; Mohamed et al., 2024).

L'intégration de l'IA dans les cadres de gestion de projet dépasse les simples gains d'efficacité opérationnelle pour enrichir également les processus cognitifs et stratégiques (Afzal et al., 2021; Davenport & Kalakota, 2019; Duan et al., 2019). Des outils intelligents, incluant des assistants numériques et des systèmes de gestion de projet IA intégrés, offrent aux chefs de projet la possibilité de déléguer des tâches routinières, ce qui libère du temps pour des prises de décisions complexes et stratégiques (Mikhaylov, 2023). Les systèmes hybrides d'IA avancés, combinant diverses approches d'apprentissage, sont en développement pour soutenir des cadres de gestion de projet complets et générer des informations alignées sur les objectifs organisationnels (Ruiz et al., 2021). Cette intégration marque une évolution de l'automatisation basique vers une analyse

complexe, renforçant les capacités de prise de
décision stratégique des leaders (Mesa Fernández
et al., 2022).

Les événements mondiaux récents ont accéléré
l'évolution de l'IA dans le domaine du leadership
de projet (Dacre, Eggleton, Cantone, et al., 2021;
Shenhar, 2004). La pandémie de COVID-19, en
particulier, a catalysé l'adoption de l'IA dans
divers environnements de projet, suscitant un
basculement vers des méthodologies de gestion de
projet technologiquement avancées (Eggleton et
al., 2021; Najdawi & Shaheen, 2021; Sonjit et al.,
2021a, 2021c). Cette transformation se reflète
dans l'enseignement de la gestion de projet (Dacre
et al., 2018; Gkogkidis & Dacre, 2020b, 2021), où
l'IA explicable commence à figurer dans les
programmes pour améliorer la gestion du temps,
des coûts et des risques (Radhakrishnan et al.,
2021). En parallèle, la prise de conscience accrue
des impacts durables de l'IA dans la gestion de
projets a permis d'orienter la recherche sur des
cadres plus holistiques pour une réussite durable,
en particulier dans des domaines comme la
construction et les technologies de l'information
(Taboada et al., 2023).

Cependant, malgré ces avancées, des défis
subsistent pour réaliser pleinement le potentiel de
l'IA dans le leadership de projet (Manh et al.,
2024). Par exemple, l'efficacité de l'IA dépend
essentiellement de la qualité et de l'accessibilité
des données de projet, ce qui rend la gestion des
données primordiale (Dacre & Kockum, 2022). Les
difficultés à garantir que les données soient
'prêtes à l'emploi' et adaptables à divers contextes
de projet freinent encore le déploiement de l'IA. Ce
principe souligne que même les systèmes d'IA les
plus avancés ne sont efficaces que dans la mesure
où les données qu'ils traitent sont fiables; des
données de mauvaise qualité réduisent non
seulement la valeur de l'IA, mais peuvent
également entraîner des erreurs coûteuses dans la
prise de décision (Brookes et al., 2020). Les
récents travaux soulignent aussi l'importance
d'adapter constamment les méthodes et d'améliorer l'optimisation des ressources et la prédiction de succès dans les projets pour tirer pleinement parti des capacités de l'IA (Eggleton et al., 2023; Tarawneh et al., 2024). Par conséquent, les taux d'adoption varient considérablement selon les secteurs, souvent freinés par les incertitudes liées à la mise en œuvre pratique (Bento et al., 2022).

Le fossé entre le potentiel théorique de l'IA et ses limites pratiques met en évidence l'importance d'aligner l'implémentation de l'IA sur les objectifs du leadership de projet (Najdawi & Shaheen, 2021). Les recherches récentes suggèrent que les systèmes IA devraient être perçus non seulement comme des outils d'assistance, mais aussi comme des partenaires stratégiques, capables d'améliorer la satisfaction client et de garantir le succès des projets grâce à une optimisation continue des ressources (Odeh, 2023). Les développements futurs envisagés dans les technologies d'IA adaptative et collaborative laissent entrevoir une transition de l'IA d'un simple outil de soutien à un véritable partenaire stratégique, capable de façonner les orientations des projets tout en restant alignée sur les objectifs dirigés par l'humain (Ong & Uddin, 2020). Reconnaître ces contraintes et opportunités est essentiel pour explorer les caractéristiques de diffusion des nouvelles technologies et cadres (Antonopoulou & Dacre, 2021) et exploiter efficacement l'IA dans la gestion de projet (Ruiz et al., 2021).

## 4. Gérer l'Incertitude et l'Adaptation dans les Projets par l'Alliance de l'IA et de la Pensée Systémique

La pensée systémique fournit un cadre théorique essentiel pour capturer les interdépendances, les comportements émergents et les dynamiques complexes qui caractérisent les projets contemporains. En parallèle, l'intelligence artificielle offre une capacité technologique unique pour traiter de vastes ensembles de

données, produire des analyses prédictives et automatiser les réponses nécessaires (Dacre & Kockum, 2022; Dam et al., 2019). En combinant ces deux approches, les chefs de projet disposent d'un paradigme interactif qui optimise l'utilisation des données, renforce la prise de décision et intègre les choix dans une perspective stratégique et dynamique (Bellamy et al., 2022; Kockum & Dacre, 2021).

Avec l'essor du 'Big Data', souvent caractérisé par les 3V, Volume, Vélocité, et Variété, l'application de l'IA dans la gestion de projet devient encore plus pertinente. En effet, la diversité et la vitesse de production des données exigent une analyse approfondie et en temps réel (Brookes et al., 2020; Kockum & Dacre, 2021; Wamba et al., 2015). En lien avec la pensée systémique, cette complexité amène les chefs de projet à ne pas se limiter aux données isolées mais à saisir les liens interdépendants qui les relient (Senge, 1990). Les algorithmes de machine learning et l'analyse prédictive permettent ainsi de dégager des tendances et d'anticiper les défis possibles, ce qui est particulièrement utile dans les domaines à haut risque, tels que l'infrastructure et la construction. Dans ces secteurs, l'IA apporte des ajustements en temps réel, réduisant les risques de perturbations et de retards (Al-Mhdawi, O'Connor, et al., 2023; Chapman, 2016; Hsu et al., 2021b; Jaber et al., 2021).

Les secteurs de la construction et de l'ingénierie illustrent bien cette transformation numérique impulsée par l'IA, qui constitue un levier stratégique pour gérer l'incertitude et la complexité (Dacre et al., 2019; Dacre, Yan, Dong, et al., 2024; Reynolds & Dacre, 2019; Tite et al., 2021b). Attencia and Mattos (2022) montrent notamment comment l'IA, intégrée dans la gestion intelligente des actifs, permet de suivre en temps réel les performances des infrastructures, favorisant une plus grande résilience des projets. Cette intégration stratégique, entre la gestion des actifs et les objectifs du projet, offre aux leaders
une adaptabilité accrue, essentielle pour assurer
la robustesse des plans de projet (Choi & Bae,
2009). De la même façon, Dacre et al. (2020)
démontrent comment les insights avancés offerts
par l'IA facilitent une prise de décision agile et
optimisent l'exécution des projets complexes (Al-
Mhdawi, Dacre, et al., 2023; Baxter et al., 2023;
Dong et al., 2021b; Dong et al., 2024; Zhang et al.,
2023). L'automatisation, le suivi en temps réel et
les insights exploitables fournis par l'IA renforcent
ainsi l'agilité stratégique favorisée par la pensée
systémique (Värzaru, 2022).

Dans le contexte des projets de grande envergure,
les capacités de traitement de données de l'IA sont
particulièrement précieuses pour gérer les
risques et incertitudes (Boussabaine, 2013; Dacre,
Aljaloudi, et al., 2024). Par exemple, dans le
secteur de la construction, les variations des coûts
des matériaux, les fluctuations des conditions
environnementales et la disponibilité de la main-
d'œuvre imposent une approche proactive de la
gestion des risques (Corbin et al., 2024; Dacre,
Yan, Frei, et al., 2024; Hwang et al., 2014;
Mohamed et al., 2024). L'analyse prédictive de l'IA
permet de mettre en œuvre des stratégies de
prévention en anticipant les perturbations
potentielles, contribuant ainsi à une gestion
préventive des risques (Dam et al., 2019). Cette
anticipation s'inscrit dans une vision systémique
de la gestion des projets, qui va au-delà des
besoins immédiats pour répondre aux impératifs
organisationnels globaux (Killen & Kjaer, 2012).

L'alliance de l'IA et de la pensée systémique
favorise également un apprentissage continu et
une amélioration itérative, indispensables pour
gérer des systèmes adaptatifs complexes (Dacre et
al., 2022; Eggleton et al., 2021; Xu, 2023). Grâce à
un accès synchrone aux données en temps réel,
l'IA facilite un processus heuristique d'adaptation,
où les stratégies sont ajustées en fonction des
informations nouvelles (Argyris & Schön, 1997;
Dacre & Kockum, 2022; Mitrovic et al., 2020). En
simulant divers scénarios sur la base de données

historiques et actuelles, l'IA renforce la capacité de
planification de contingences, en permettant une
préparation proactive face à des imprévus
(Brookes et al., 2020).

Dans des environnements de projets marqués par
une grande complexité, l'IA va bien au-delà de
l'automatisation, en offrant aux leaders une
approche de gestion proactive et anticipative
(Corbin et al., 2024; Dam et al., 2019). Les
recherches montrent que, dans les projets
dynamiques et de grande ampleur, les insights
basés sur les données améliorent l'intégration des
systèmes et facilitent l'échange et l'analyse des
données entre les différents domaines du projet
(Mohamed et al., 2024; Whyte et al., 2022). Cette
capacité à synthétiser des flux de données variés
est essentielle dans des secteurs comme les
infrastructures ferroviaires et les
télécommunications, où les interconnexions entre
les projets imposent des décisions stratégiques
fondées sur une compréhension approfondie des
interdépendances (Bellamy et al., 2022; Choi &
Bae, 2009; Kockum & Dacre, 2021).

En somme, la combinaison de la pensée
systémique et de l'IA introduit un changement de
paradigme, qui déplace le modèle traditionnel de
résolution réactive des problèmes vers une
approche basée sur la prévoyance et la résilience
stratégique. Cette transition permet aux chefs de
projet de gérer les risques de manière proactive,
d'optimiser l'allocation des ressources et d'aligner
les objectifs des projets avec les aspirations
organisationnelles (Barcaui & Monat, 2023;
Chapman, 2016; Jaber et al., 2021; Müller et al.,
2024). Dans un contexte où les innovations
technologiques et les pressions extérieures
exigent des stratégies adaptatives, l'application
conjointe de l'IA et de la pensée systémique offre
aux leaders un cadre pour des résultats résilients,
adaptables et alignés stratégiquement dans des
secteurs variés (Dacre & Kockum, 2022; Dacre et
al., 2020; Dam et al., 2019; Felicetti et al., 2024;
Sonjit et al., 2021a; Taboada et al., 2023).
## 5. Stratégies pour Intégrer l'IA et la Pensée Systémique dans le Leadership de Projet

L'intégration de la pensée systémique et de l'IA dans le leadership de projet sollicite non seulement un alignement stratégique, mais aussi des approches pratiques et tactiques pour relever les défis et maximiser les résultats. Quand elles sont harmonisées dans un cadre de projet, la pensée systémique et l'IA offrent des opportunités précieuses pour naviguer dans des dynamiques de projet complexes, anticiper les perturbations et aligner les objectifs du projet avec les ambitions plus larges de l'organisation (Bellamy et al., 2022; Felicetti et al., 2024). Afin d'exploiter pleinement ce potentiel, les chefs de projet sont encouragés à adopter des recommandations spécifiques et ciblées qui favorisent une mise en œuvre efficace du cadre proposé, renforçant ainsi la résilience, l'adaptabilité et l'alignement stratégique au sein des activités de projet (Attencia & Mattos, 2022).

Une des clés de l'intégration réussie réside dans l'établissement de normes cohérentes de gouvernance et de qualité des données. Les forces prédictives et analytiques de l'IA dépendent fondamentalement de la qualité, de l'accessibilité et de l'intégrité des données de projet. Il est impératif que les responsables s'assurent que les données soient non seulement précises mais également pertinentes (Brookes et al., 2020; Dacre & Kockum, 2022). La mise en place de cadres de gouvernance des données dans la gestion de projet promeut une cohérence entre les équipes et les départements, permettant à l'IA de fonctionner sur une base de données fiable (Dacre, 2024a). Cet alignement entre l'intégrité des données et les perspectives fournies par l'IA est essentiel pour générer des informations exploitables qui éclairent la prise de décision tout au long des phases du projet (Mesa Fernández et al., 2022; Müller et al., 2024; Najdawi & Shaheen, 2021).

Il est également crucial de cultiver une culture de collaboration transversale qui soutient une approche systémique. La pensée systémique favorise une vision holistique qui nécessite l'engagement actif de divers acteurs au sein de l'organisation. Les chefs de projet peuvent encourager la coopération interfonctionnelle en établissant des objectifs communs, en favorisant une communication ouverte et en définissant des indicateurs de succès partagés. Cette cohésion aide les responsables de projet à comprendre les impacts en cascade des décisions de projet à travers l'organisation, renforçant ainsi l'adaptabilité et consolidant une perspective systémique dans les opérations quotidiennes du projet (Bellamy et al., 2022; Senge, 1990; Taboada et al., 2023).

L'investissement dans la formation s'avère également crucial pour garantir que les équipes de projet soient non seulement compétentes avec les outils d'IA, mais aussi capables d'appliquer les principes de la pensée systémique. Une formation de base en IA, incluant des concepts comme l'IA explicable, peut approfondir la compréhension des membres de l'équipe quant au rôle et aux implications éthiques de l'IA dans les projets (Mikhaylov, 2023; Radhakrishnan et al., 2021). Associer cette formation avec des principes de pensée systémique renforce la capacité de l'équipe à gérer des systèmes complexes et adaptatifs, améliorant ainsi leur aptitude à répondre aux défis VUCA (Bento et al., 2022; Holzmann et al., 2022; Manh et al., 2024; Radhakrishnan et al., 2021). De plus, cette formation soutient la flexibilité cognitive des équipes, les aidant à s'adapter aux exigences évolutives du projet et aux conditions externes avec agilité et perspicacité (Jaber et al., 2021). En cours de projet, il est essentiel que les boucles de rétroaction en temps réel et les leçons apprises soient systématiquement documentées et analysées. Ce processus d'amélioration continue permet aux équipes d'affiner les modèles d'IA et d'adapter les pratiques de pensée systémique en fonction des
expériences passées, favorisant ainsi une culture de résilience et d'apprentissage constant (Argyris & Schön, 1997; Dong & Dacre, 2024).

L'adaptation des méthodologies de projet peut également s'avérer nécessaire pour tirer parti des avantages combinés de l'IA et de la pensée systémique. Les approches de gestion de projet agiles et hybrides, qui permettent des ajustements itératifs (Dong et al., 2021b), sont particulièrement adaptées aux environnements où les données en temps réel et les interdépendances complexes nécessitent une gestion continue (Mesa Fernández et al., 2022; Najdawi & Shaheen, 2021). Ces méthodologies offrent la flexibilité nécessaire pour intégrer les perspectives en temps réel fournies par l'IA à la pensée systémique, améliorant ainsi la capacité des leaders à répondre de manière dynamique aux besoins évolutifs du projet et à appliquer les informations de manière stratégique (Al-Mhdawi, Dacre, et al., 2023; Killen & Kjaer, 2012).

Pour garantir un succès à long terme, les organisations doivent aligner les applications de l'IA avec leurs objectifs organisationnels globaux. L'IA doit être mise en œuvre dans le cadre d'une stratégie intégrée qui complète les objectifs organisationnels, s'assurant qu'elle contribue de manière significative à la vision et à la mission (Calderon-Tellez et al., 2024; Dacre & Kockum, 2022; Ong & Uddin, 2020). Cet alignement stratégique permet de hiérarchiser les investissements en IA qui apportent une valeur durable, positionnant l'IA comme un partenaire essentiel dans la réalisation du succès organisationnel (Corbin et al., 2024; Ong & Uddin, 2020).

En définitive, ces recommandations mettent en avant une approche équilibrée pour intégrer l'IA et la pensée systémique dans le leadership de projet. À travers la gouvernance des données, la collaboration transversale, la formation adaptative, l'apprentissage continu, les

considérations éthiques, les méthodologies agiles, la gestion proactive des risques et l'alignement stratégique, les organisations peuvent libérer le potentiel combiné de l'IA et de la pensée systémique. Ensemble, ces éléments permettent aux chefs de projet de naviguer dans la complexité avec résilience et prévoyance, produisant des résultats adaptables en accord avec les objectifs organisationnels (Tarawneh et al., 2024; Whyte et al., 2022).

## 6. Conclusion

Dans un environnement de gestion de projets de plus en plus complexe et marqué par des incertitudes constantes, cet article a mis en lumière l'importance de combiner la pensée systémique et l'intelligence artificielle pour créer un cadre de leadership de projet plus résilient et adaptatif (Corbin et al., 2024; Gong et al., 2022; Mohamed et al., 2024; Zhang et al., 2023). La pensée systémique permet une compréhension approfondie des interdépendances et des dynamiques émergentes, offrant ainsi aux leaders une vision holistique essentielle pour anticiper les conséquences en cascade de leurs décisions. En parallèle, l'IA permet de traiter et d'analyser de grandes quantités de données, fournissant des insights prédictifs qui enrichissent la prise de décision en temps réel (Bellamy et al., 2022; Kockum & Dacre, 2021; Taboada et al., 2023).

L'intégration de ces deux approches offre aux chefs de projet une capacité unique à naviguer dans des environnements à forte volatilité et à s'adapter aux changements imprévus avec rapidité et précision. Par exemple, dans les secteurs de la construction et de l'ingénierie, où les projets sont souvent exposés à des risques élevés, cette combinaison permet des ajustements stratégiques en temps réel, améliorant la résilience organisationnelle et réduisant les risques de perturbations majeures (Dacre & Kockum, 2022; Manh et al., 2024; Müller et al., 2024).
Les recommandations formulées dans cet article soulignent l'importance d'une gouvernance des données impérative, de collaborations interfonctionnelles, et de la mise en place de méthodologies agiles pour optimiser l'utilisation de l'IA dans une perspective systémique. Cette approche intégrée favorise une meilleure allocation des ressources et un alignement stratégique des objectifs de projet avec les priorités organisationnelles globales, tout en renforçant la capacité des équipes à répondre aux conditions changeantes (Felicetti et al., 2024; Jaber et al., 2021).

Toutefois, bien que les bénéfices soient significatifs, des défis persistent. L'adoption réussie de l'IA dans la gestion de projets sollicite une infrastructure de données de haute qualité et des efforts continus pour surmonter les limitations pratiques liées aux compétences technologiques et aux incertitudes réglementaires (Corbin et al., 2024; Dacre & Kockum, 2022; Dacre, Yan, Frei, et al., 2024). De plus, la pensée systémique exige un changement de culture organisationnelle, encourageant une vision collective et une collaboration étroite entre divers acteurs pour capter et gérer la complexité inhérente aux projets (Omotayo et al., 2024; Senge, 1990).

En conclusion, cet article propose une approche innovante pour la gestion de projets, alliant pensée systémique et IA pour répondre aux exigences d'un monde de plus en plus complexe et interconnecté. Ce cadre ne se limite pas à une simple amélioration opérationnelle, mais contribue de manière stratégique à renforcer la capacité d'adaptation et la résilience organisationnelle. Pour l'avenir, des recherches supplémentaires sont essentielles pour explorer de nouvelles applications de cette intégration, en particulier dans des secteurs émergents où l'adaptabilité et l'innovation rapide sont primordiales. Cela comprend l'exploration de technologies d'IA avancées, telles que les modèles

génératifs et les agents d'apprentissage autonomes, et leur potentiel dans des contextes à haut risque et à grande échelle.

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