Les atomes : les caractéristiques projet

La première démarche que nous entreprenons lors de l'initiation d'un projet consiste à rassembler des informations le concernant.

Pensons, un instant, à la possibilité, purement théorique, de recueillir de manière exhaustive toutes ses données, voire toutes les données des projets en cours de réalisation ou déjà réalisés.

Pourquoi cette idée saugrenue ? La tendance actuelle dans le domaine du traitement des informations est de collecter un maximum de données sur un domaine (Data Mining) et de les passer à la moulinette de l'apprentissage machine (Machine Learning), voire de façon plus particulière avec de l’apprentissage profond (Deep Learning).

Effectivement, les modèles CNN (Convolutional Neural Networks) ont grandement évolué et permettent maintenant d’atteindre des performances de classification d’images et d'autres objets numériques de manière parfois supérieure à celles d’experts humains (dans la mesure où un nombre suffisant d’exemples est disponible pour entraîner le modèle).

Les modèles de transformers supplantent leurs prédécesseurs en performances prédictives, notamment sur d’autres problématiques telles que le traitement du langage naturel, la production, la traduction et la génération de texte, la localisation d'objets dans les images, etc.

Avec, par exemple, des méthodes de réduction de dimensionalité, il est possible de projeter dans un espace de visualisation en deux ou trois dimensions des informations complexes, ce qui permet une analyse humaine beaucoup plus directe du jeu de données. Dans cet espace, l'analyse de voisinages est possible : les zones représentées par des points proches auront des contenus similaires et des points éloignés correspondront à des contenus moins similaires.

N'est-ce pas ce que nous voulons ? Oui, faut-il encore, pour cela, extraire des données de projets présentées de manière relativement semblable pour en extraire les règles générales de gestion. Sinon, nous collecterons uniquement des analyses et des exposés, comme celui-ci, de méthodes de gestion de projet. Certainement qu'une analyse de l'état de l'art, par ce moyen, dans le domaine de la gestion de projet serait très utile, mais cela n'est pas l'objectif ici.

Les modèles existants d'apprentissage ne sont pas encore suffisamment puissants pour sortir du paradigme de l'analyse par corrélation. Même si, à ma grande surprise, certains résultats sont bluffants. Mais, lorsque des questions subtiles sont posées à ces machines, le vide sémantique se fait jour. De toutes les façons, je n'ai ni l'envie ni les moyens de me lancer dans cette voie de recherche.

« Trop d'informations tuent l'information », même si cet adage semble être mis en brèche par l'apprentissage machine, pour un humain, cela me parait encore vrai. La connaissance d'un domaine dépend davantage des représentations mentales et de leurs pratiques que de la quantité de connaissances et de savoir-faire acquis, même si ceux-ci doivent être en nombre suffisant pour la qualification de maîtrise.

Je crois encore nécessaire de suggérer une méthode plus traditionnelle de structuration et d'analyse des données projet afin de laisser les directeurs de projet autonomes face aux outils automatiques, leur permettant ainsi d'avoir, en eux, un modèle de représentation de projet pour le piloter.

Établissons à présent les fondements des structures et des représentations de projet qui sous-tendent la méthode JET

Je ne considère pas qu'il soit judicieux de rechercher la complétude des informations relatives à un projet. Cette approche pourrait conduire à une gestion des complications plutôt qu'à celle de la complexité du projet. Cette évaluation aboutira à la sélection des caractéristiques pertinentes pour ce projet, c'est-à-dire valables. Cette analyse est l'objet de la première étape de la méthode JET.

Concevons l'ensemble P d'informations qui contient toutes les caractéristiques pertinentes pour le projet. Il est indéniable que cet ensemble va évoluer tout au long du projet, mais cela n'affecte en rien ce qui suit. Il est par conséquent envisageable et recommandé d'initier l'établissement des structures de gestion du projet dès le commencement de la collecte des informations relatives à celui-ci.

Une caractéristique est une information primaire, qui concerne le projet et son environnement, qu'elle soit descriptive ou numérique. La reconnaissance de la pertinence d'une information en lien avec le projet constitue l'essence même de la méthode JET. Un ensemble projet P se définit comme un ensemble fini de caractéristiques pertinentes pour le projet. L'ensemble des parties de l'ensemble projet P est noté P(P), aussi appelé ensemble puissance de P.  Card(P(P)) = 2Card(P) Cardinalité : si P a n éléments, alors P(P) aura 2n éléments. L'ensemble puissance projet contient par définition l'UN et le TOUT. L'UN, en effet, car l'ensemble ne contenant qu'une seule caractéristique {c} en est un élément et le TOUT parce que P lui-même y est aussi inclus. Il contient aussi le RIEN, l'ensemble vide \(\Phi\).