L'IA propose,
l'humain valide

Les opérations de la zone d'action modifient les données directement, parce qu'annuler coûte peu et qu'elles reviennent souvent (ébauche de plan, saisie en langage naturel, première version d'un rapport d'avancement, questions sur le portefeuille, widget de recommandations). Celles de la zone de suggestion modifient des données existantes d'une manière qui ne s'annule pas facilement (registre des risques, affectation des ressources, planning), elles proposent donc avec des preuves et attendent l'accord d'une personne. La même IA anime les deux ; la différence est la limite dans la couche des outils.

Sur une alerte de risque, vous voyez les tâches derrière : lesquelles sont en retard ou bloquées, lesquelles n'ont pas de responsable, combien de temps il reste. Sur une réaffectation, vous voyez la semaine de la personne proposée avec la tâche incluse : sa capacité, le reste de son travail et si elle la dépasse. Sur un planning suggéré, le début et la fin proposés de chaque tâche et la date à laquelle le plan serait terminé. Le principe existe parce qu'une affirmation de l'IA sans source sur votre propre projet ne résiste pas à la première mauvaise réponse.

Elle est écartée et rien n'est modifié. Les refus sont comptés, et pour la détection des risques le décompte vaut pour tous vos projets : une catégorie que vos équipes écartent sans cesse est renvoyée au détecteur comme un signal de prudence, et il ne la signale plus que lorsque les données du projet le justifient clairement. Cela oriente sans faire taire, la catégorie peut donc toujours apparaître quand elle s'applique vraiment.

Pas aujourd'hui. Les propositions de la zone de suggestion attendent toujours une personne, et aucun réglage ne les rend automatiques. Ce qui existe, ce sont les preuves dont vous auriez besoin pour décider : Onplana suit le taux d'acceptation des suggestions de l'IA, vous voyez donc si votre équipe accepte un type de proposition presque à chaque fois ou le corrige souvent. Si votre équipe en arrive à accepter presque toujours un type précis, dites-le-nous, car c'est le signal qui justifierait de créer l'option.

Ce sont les décisions que l'IA ne prend pas : engagements financiers, approbation de la référence, évaluations de performance, choix des fournisseurs, décisions de clôture. Deux choses les y maintiennent, et il vaut la peine de les distinguer. Onplana n'a pas de fonction pour la plupart d'entre elles, il n'y a donc rien sur quoi l'IA pourrait agir. Et là où une surface proche existe, l'IA agit avec les droits de la personne qui l'utilise, elle n'atteint donc rien que cette personne ne pourrait atteindre à la main. Le principe : là où une mauvaise décision entraîne un coût juridique, financier ou humain qu'un bouton d'annulation ne répare pas, ce n'est pas à l'IA d'agir.

C'est la forme proposer puis valider du modèle d'agent, appliquée au travail dans un outil de gestion de projet. Un agent reçoit des preuves, prépare une proposition de modification, la présente avec ses preuves et attend qu'une personne la valide. Les trois opérations ci-dessus sont les agents maison qu'Onplana propose aujourd'hui ; d'autres arriveront à mesure que d'autres processus de PMO prendront cette forme. Les clients externes compatibles MCP (Claude Desktop, Cursor, votre propre pile d'agents) pilotent la même surface ; la page des connecteurs explique comment ils se connectent.

Au sein d'une conversation, oui : l'agent voit vos refus et vos modifications et adapte les propositions suivantes. D'une conversation à l'autre, non : l'agent n'est pas entraîné sur vos données et la session suivante repart du même comportement de base. Ce qui persiste d'une session à l'autre, c'est le décompte des refus par catégorie de risque, qui rend le détecteur plus prudent sur une catégorie que vos équipes rejettent sans cesse. C'est voulu et vérifiable, pas une dérive opaque du modèle.

Les administrateurs. Faire entrer un agent MCP externe (Claude Code, Codex, Cursor et d'autres) dans votre organisation est une action encadrée : une permission dédiée, org.agent.connect, décide qui peut en connecter un, vous pouvez exclure certaines personnes ou équipes, limiter le nombre de connexions par organisation et restreindre toute connexion à certains projets pour ne donner que l'accès nécessaire, le tout depuis l'espace Personnes. Révoquer un persona coupe son accès immédiatement. La page sur la collaboration entre humains et IA montre comment les agents participent ensuite comme membres de l'organisation.