🎯 Problématique métier

Les entreprises qui mènent des projets (R&D, industrialisation, déploiements) peinent à estimer fiablement leur durée et leur charge de ressources :

• Estimations optimistes non fondées sur l'historique réel
• Absence de méthode pour distinguer projets « premier du genre », innovants ou standards
• Pas de vision anticipée de la charge de ressources par trimestre
• Décisions de recrutement/sous-traitance prises trop tard

Conséquences : dépassements de délais récurrents (statistiquement fréquents sur ce type de projet), surcharge ou sous-charge d'équipe non anticipée.

💡 Solution IA mise en œuvre

Dashboard analytique basé sur une base historique de 151 projets :

• 1 — Nettoyage et classification : détection automatique des valeurs aberrantes (méthode IQR), classification par complexité
• 2 — Modélisation statistique : ajustement de 6 modèles de distribution (Gaussienne, Log-Normale, Weibull, Gamma...) par classe de projet
• 3 — Simulation Monte Carlo : estimation probabiliste de durée avec intervalles de confiance
• 4 — Charge de ressources : projection de la charge par trimestre avec alerte de dépassement (seuil 110 %), plan de recrutement suggéré

📊 Résultats obtenus

• Base de 151 projets historiques nettoyée et modélisée (149 après retrait des valeurs aberrantes)
• 17 tests automatisés (exécution du moteur de calcul réel, pas une simulation) valident la cohérence des résultats à chaque évolution
• Script de mise à jour partielle depuis Excel pour la charge de ressources

🔄 Reproductibilité — Facilement reproductible

Fichier HTML unique, ouvrable sans installation. Nécessite un historique de durées de projets pour être recalibré sur un nouveau secteur.

ℹ️ Informations complémentaires

🏷️ Mots-clés

Gestion de projet · Prévision de durée · Monte Carlo · Distribution statistique · IQR · Détection d'anomalies · Charge de ressources · Planification RH · Benchmark historique