Project portfolio management in the age of artificial intelligence: A review of challenges, key features, and future research directions
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has revolutionized project portfolio management (PPM), as it has in many other areas, by introducing data-driven methods that improve decision-making, risk assessment, and strategic alignment. Unlike traditional project management, which emphasizes individual project execution, PPM requires balancing multiple initiatives to optimize value creation and resource allocation. This paper presents a systematic review of scientific research on the integration of AI techniques into PPM, focusing on their applications, benefits, and challenges. The review synthesizes findings from 73 peer-reviewed studies covering a wide range of AI methodologies, such as machine learning, deep learning, neural networks, reinforcement learning, natural language processing, and hybrid optimization models. These approaches have been applied in diverse fields, including information technology, construction, healthcare, defense, energy, and telecommunications. Analysis shows that AI significantly improves project portfolio performance by predicting project outcomes, identifying interdependencies, optimizing resource allocation, and supporting adaptive strategies in dynamic environments. In addition, advanced AI tools provide project portfolio managers with predictive and prescriptive analytics, transforming PPM from reactive monitoring to proactive governance. Despite these advances, challenges remain regarding data quality, organizational readiness, and interpretability of AI-based models. Concerns about transparency, ethical implications, and integration with existing management frameworks also hinder wider adoption. However, recent developments indicate a growing trend toward hybrid systems that combine AI with traditional decision-making models, increasing both accuracy and practical applicability. This review contributes to theory and practice by synthesizing current knowledge, highlighting research gaps, and identifying emerging directions such as the use of large language models, ensemble methods, and sustainability-focused project portfolio optimization. The findings highlight the transformative potential of AI in advancing PPM and provide valuable insights for researchers and practitioners seeking to design smarter, more adaptive, and more sustainable project portfolio management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».