Nearshore + onshore : vers une logique de « bestshore »
Pour Hamdi, opposer systématiquement équipes locales et équipes distantes n’a d’ailleurs pas beaucoup de sens, particulièrement lorsque le décalage horaire est faible.
Sur certains projets, FUZYO privilégie ainsi une combinaison entre nearshore et onshore, une approche que l’on peut qualifier de « bestshore ».
Dans le cadre d’une TMA pour France Télévisions, par exemple, une partie de l’équipe travaille en nearshore tandis qu’une autre est présente en France. Les consultants onshore peuvent participer physiquement aux réunions avec le client lorsque cela est nécessaire, pendant que les autres compétences sont mobilisées à distance.
D’autres projets ont, à l’inverse, été réalisés entièrement en remote. Et certaines missions auprès d’institutions publiques européennes nécessitent, notamment pour des raisons réglementaires, des équipes entièrement basées en France.
Il ne s’agit donc pas d’appliquer un modèle unique, mais de construire l’organisation la plus pertinente en fonction du projet.
Le nearshore offre notamment un accès à des viviers technologiques particulièrement intéressants. La Tunisie, où est implantée FUZYO Africa, dispose d’un important écosystème d’ingénieurs software habitués à travailler avec le marché européen. La proximité culturelle, le très faible décalage horaire et la maîtrise du français, mais aussi de plus en plus de l’anglais, facilitent encore cette collaboration.
Pour rassurer un client sur le travail à distance, deux conditions restent néanmoins essentielles : lui apporter les compétences techniques dont il a besoin et lui offrir une visibilité permanente sur son projet.
En 2027, la bonne méthodologie est avant tout celle qui sait s’adapter
Cette capacité d’adaptation se retrouve également dans les méthodologies utilisées.
Hamdi est notamment certifié PMP, Scrum Master, ITIL v4 et SAFe. Plutôt que d’opposer ces différentes approches, il les considère comme une boîte à outils permettant de choisir le bon cadre selon la nature du projet et la maturité du client.
PMP offre un socle très large pour structurer la gestion de projet. Scrum permet de travailler de manière agile et itérative. ITIL apporte un cadre particulièrement adapté à la gestion des services IT. SAFe transpose quant à lui les principes de l’agilité à une échelle beaucoup plus importante, lorsque plusieurs équipes Scrum, voire plusieurs centaines de collaborateurs, doivent travailler ensemble et synchroniser leurs livraisons.
Le Waterfall conserve lui aussi sa pertinence dans certaines situations. À une condition : disposer dès le départ d’un cahier des charges extrêmement précis et relativement stable.
Or, dans la réalité des projets numériques, c’est rarement aussi simple.
Les clients arrivent parfois avec un besoin clairement défini. Mais ils peuvent aussi arriver avec une idée, une ambition, voire ce que Hamdi appelle volontiers « un rêve ».
Le travail consiste alors à transformer cette vision en un backlog produit, c’est-à-dire une liste structurée mais vivante des besoins et fonctionnalités à développer.
Les spécifications sont affinées progressivement. À intervalles réguliers, le client découvre ce qui a été réalisé, donne son retour, ajuste éventuellement ses priorités et le produit évolue.
C’est l’une des différences fondamentales avec une approche Waterfall classique : au lieu d’attendre plusieurs mois avant de confronter le résultat final à l’idée initiale, le client participe continuellement à la construction du produit.
Selon la maturité de l’entreprise, FUZYO peut ainsi s’intégrer aux méthodes déjà en place ou accompagner le client dans leur définition et leur déploiement dans le cadre d’une mission de conseil.
À l’approche de 2027, la tendance n’est donc pas nécessairement à l’apparition d’une nouvelle méthodologie révolutionnaire. Elle est plutôt à l’hybridation des approches, avec une attention croissante portée à la valeur produite et aux résultats plutôt qu’à l’application rigide d’une méthode.
L’IA est passée du statut d’assistant à celui d’acteur du projet
La transformation la plus visible se trouve ailleurs : dans les outils.
Jira, ClickUp, Slack, Teams, Confluence… Les plateformes utilisées quotidiennement par les équipes restent globalement les mêmes, mais leurs capacités ont profondément évolué avec l’intégration de l’intelligence artificielle.
Il y a encore peu, l’un des usages les plus évidents de l’IA consistait à lui confier un long email pour en obtenir un résumé ou à générer automatiquement le compte rendu d’une réunion.
Ces usages existent toujours et permettent déjà de récupérer un temps précieux.
Mais nous entrons désormais dans une nouvelle phase.
Les outils de gestion de projet intègrent progressivement des assistants et des agents capables d’exploiter le contexte du projet, de produire des rapports d’activité, de synthétiser l’avancement, de décomposer des tâches, d’identifier certains blocages ou encore d’aider les équipes à déterminer les sujets à traiter en priorité.
ClickUp avait déjà donné à Hamdi un premier aperçu de cette évolution. Là où la création d’un rapport d’activité hebdomadaire demandait auparavant un véritable travail de compilation, l’outil pouvait déjà en générer l’essentiel automatiquement.
Même évolution du côté de Jira : lors d’un daily meeting, l’IA peut exploiter les informations présentes dans l’environnement de travail pour faire émerger les sujets nécessitant l’attention de l’équipe.
L’IA devient donc progressivement un assistant directement intégré à l’environnement du projet.
Et cette évolution devrait continuer à s’accélérer en 2027.
Automatiser davantage implique aussi de mieux gouverner
Cette évolution apporte néanmoins de nouvelles questions.
Que peut-on réellement déléguer à une IA ? Quelles informations peut-elle utiliser ? Peut-on lui donner accès à l’ensemble de la documentation d’un projet client ? Comment vérifier ses recommandations ? Et surtout : qui reste responsable de la décision finale ?
Plus l’IA entre dans les workflows, plus les enjeux de gouvernance, de sécurité des données, de confidentialité et de supervision humaine deviennent importants.
L’enjeu n’est donc plus simplement de savoir utiliser l’IA, mais de définir un cadre dans lequel elle peut être utilisée de manière pertinente.
Une recommandation produite par une IA reste une recommandation. Un compte rendu automatique doit pouvoir être contrôlé. Une priorisation doit être confrontée au contexte métier. Une décision engageant le projet doit rester explicable et assumée.
Le directeur de projet se retrouve alors avec une nouvelle responsabilité : savoir déterminer ce qu’il peut automatiser et ce qui nécessite encore son jugement.
Savoir « prompter »… mais surtout savoir donner du contexte
Hamdi avait identifié très tôt une autre compétence appelée à devenir importante : la capacité à bien communiquer avec l’IA.
Deux personnes utilisant exactement le même outil peuvent obtenir des résultats très différents.
Pourquoi ? Parce qu’une demande générique entraîne souvent une réponse générique.
Utiliser efficacement une IA fonctionne un peu comme un entonnoir : il faut progressivement réduire les zones d’ombre, apporter le bon contexte, préciser le résultat attendu et, parfois, indiquer explicitement les pistes que l’on souhaite exclure.
En 2027, cette capacité dépasse d’ailleurs le simple fait de savoir écrire un « bon prompt ».
La compétence consiste davantage à savoir contextualiser un problème : fournir à l’IA les bonnes informations, comprendre ce qui lui manque, challenger son résultat et savoir quand ne pas suivre sa recommandation.
Autrement dit, apprendre à parler à la machine nécessite d’abord de savoir précisément ce que l’on attend d’elle.
Plus l’IA automatise la mécanique, plus l’humain reprend de la valeur
C’est peut-être le paradoxe le plus intéressant de cette transformation.
L’IA peut analyser un backlog. Elle peut résumer plusieurs pages de documentation, préparer un rapport, extraire les actions d’une réunion ou aider à organiser les prochaines tâches.
Mais elle ne sait pas réellement déterminer pourquoi un collaborateur décroche, sentir qu’une tension apparaît entre deux équipes, construire une relation de confiance avec un client ou trouver les bons mots lorsqu’un projet traverse une période difficile.
Pour Hamdi, c’est précisément là que se trouve l’une des principales limites de l’IA : la gestion de l’humain, et notamment de la motivation.
Et si les outils prennent en charge une partie croissante des tâches administratives ou répétitives du directeur de projet, cela peut finalement constituer une opportunité.
Le temps économisé peut être réinvesti là où la valeur humaine est la plus forte : communiquer, arbitrer, anticiper, accompagner les équipes, comprendre le client et créer les conditions nécessaires à la réussite collective.
Le directeur de projet de 2027 pourrait ainsi être un peu moins gestionnaire et davantage pilote.