Marius dreier

L’intelligence artificielle (IA) générative devient de plus en plus un outil pratique et pertinent pour la gestion de projet et de la qualité dans les projets de développement.

La présentation commence par une introduction concise aux bases de l’IA générative. Sur cette base, une étude de cas examinera les produits de travail typiques de la gestion de projet et de la qualité conformément à la norme de qualité « Automotive SPICE ». À l’aide d’exemples choisis, il sera démontré comment l’IA générative peut soutenir la création et la mise à jour de ces produits de travail. L’accent sera mis sur la gestion des risques ainsi que sur la saisie et l’utilisation systématiques des enseignements tirés (Lessons Learned) au-delà des limites du projet.

En complément, nous verrons comment les revues peuvent bénéficier de l’utilisation de l’IA générative, par exemple pour la sélection de types et de procédures de revue appropriés ainsi que pour la réalisation concrète des revues.
Enfin, la présentation donnera un aperçu d’autres scénarios d’utilisation possibles de l’IA générative aux interfaces entre la gestion de la qualité et la sécurité fonctionnelle. Les analyses de risques FMEA seront examinées à titre d’exemple.

L’objectif de cette présentation est de fournir des impulsions et des pistes de réflexion pour l’application de l’IA générative en soutien aux activités d’assurance qualité (QA).