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Méthode & IA

Le pré-mortem appliqué aux projets IA

Benoît Keirle3 min de lecture

Le pré-mortem est l'un des outils les plus sous-estimés du Product Management. Le principe, popularisé par Gary Klein, est radicalement simple : avant de lancer un projet, on se projette dans le futur en imaginant qu'il a totalement échoué, puis on remonte aux causes. Appliqué à l'IA, c'est un antidote précieux à l'euphorie ambiante.

Pourquoi l'IA en a particulièrement besoin

Les projets IA cumulent des risques que les projets logiciels classiques n'ont pas : hallucinations, dérive des modèles, coûts d'inférence imprévisibles, dépendance à un fournisseur, enjeux réglementaires et de données sensibles. L'enthousiasme autour des démos masque souvent ces angles morts. Le pré-mortem les force à émerger avant qu'ils ne coûtent cher.

Comment l'animer en 45 minutes

  • Poser la défaite : « Nous sommes dans 6 mois, le projet IA est un échec total. Que s'est-il passé ? »
  • Écriture silencieuse : chacun liste les causes seul, sans s'auto-censurer, pour éviter la pensée de groupe.
  • Mise en commun : on regroupe les causes par thème (technique, usage, conformité, économique).
  • Priorisation : on note chaque risque par probabilité et impact.
  • Plans d'action : pour les risques majeurs, une parade concrète ou un signal d'alerte à surveiller.

Les causes d'échec qui reviennent

Sur les projets IA, le pré-mortem fait remonter presque toujours les mêmes coupables : un cas d'usage qui n'apporte pas assez de valeur pour justifier la complexité, une qualité jugée « suffisante » en démo mais inacceptable en production, l'absence de protocole d'évaluation, et une expérience utilisateur qui ajoute de la friction au lieu d'en retirer. Identifier cela en amont vaut des mois de développement.

Un réflexe de leader

Le pré-mortem ne ralentit pas un projet, il le sécurise. Il transforme un optimisme aveugle en confiance lucide, et il donne la permission de dire « voici ce qui peut mal tourner » sans passer pour le rabat-joie de service. Dans un monde où l'IA va vite, prendre 45 minutes pour imaginer l'échec est l'investissement au meilleur rendement que je connaisse.

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Method & AI

The pre-mortem applied to AI projects

Benoît Keirle3 min read

The pre-mortem is one of the most underrated tools in Product Management. The principle, popularised by Gary Klein, is radically simple: before launching a project, you project yourself into the future imagining it has completely failed, then trace back the causes. Applied to AI, it's a precious antidote to the surrounding euphoria.

Why AI needs it most

AI projects pile up risks that classic software projects don't have: hallucinations, model drift, unpredictable inference costs, vendor lock-in, regulatory and sensitive-data stakes. The excitement around demos often masks these blind spots. The pre-mortem forces them to surface before they get expensive.

How to run it in 45 minutes

  • Frame the defeat: "It's six months from now, the AI project is a total failure. What happened?"
  • Silent writing: everyone lists causes alone, without self-censoring, to avoid groupthink.
  • Pooling: group the causes by theme (technical, usage, compliance, economic).
  • Prioritisation: rate each risk by probability and impact.
  • Action plans: for major risks, a concrete countermeasure or an early-warning signal to watch.

The failure causes that keep coming back

On AI projects, the pre-mortem almost always surfaces the same culprits: a use case that doesn't bring enough value to justify the complexity, quality deemed "good enough" in a demo but unacceptable in production, the absence of an evaluation protocol, and a user experience that adds friction instead of removing it. Spotting this upfront is worth months of development.

A leader's reflex

The pre-mortem doesn't slow a project down, it secures it. It turns blind optimism into clear-eyed confidence, and it gives permission to say "here's what could go wrong" without being the office killjoy. In a world where AI moves fast, taking 45 minutes to imagine failure is the highest-return investment I know.