{"id":27578,"date":"2020-02-20T10:30:14","date_gmt":"2020-02-20T09:30:14","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/comment-mesure-t-on-le-developpement-agile\/"},"modified":"2026-05-20T10:40:30","modified_gmt":"2026-05-20T08:40:30","slug":"comment-mesure-t-on-le-developpement-agile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/fr\/comment-mesure-t-on-le-developpement-agile\/","title":{"rendered":"Comment mesure-t-on le d\u00e9veloppement agile ?"},"content":{"rendered":"\t\t
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M\u00e9triques et analyses<\/h5>

L’un des principes du Manifeste Agile d\u00e9finit \u00ab le logiciel fonctionnel comme la principale mesure d’avancement \u00bb. Ce qui semble \u00e0 nouveau simple se r\u00e9v\u00e8le souvent mal compris dans toute son ampleur. Pourquoi le logiciel fonctionnel est-il en r\u00e9alit\u00e9 la principale mesure d’avancement pour le d\u00e9veloppement agile ? <\/p>

Tout d’abord, il faut clarifier ce qui caract\u00e9rise un logiciel fonctionnel. Pour rester dans le cadre, nous le d\u00e9finissons selon trois crit\u00e8res centraux : <\/p>

  • Le logiciel ne contient pas d’erreurs qui entravent le travail<\/li>
  • Le logiciel fonctionne avec le niveau de performance requis par le travail \u00e0 effectuer<\/li>
  • Le logiciel apporte une valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle et mesurable \u00e0 l’utilisateur<\/li><\/ul>

    Pour rendre ces crit\u00e8res mesurables, il existe de nombreux indicateurs de progr\u00e8s possibles. En voici quelques exemples : <\/p>

    • Tickets \/ t\u00e2ches termin\u00e9s<\/li>
    • Points d’histoire termin\u00e9s<\/li>
    • Temps comptabilis\u00e9s<\/li>
    • Dur\u00e9e du projet<\/li>
    • Nombre de r\u00e9unions tenues<\/li>
    • Versions logicielles livr\u00e9es<\/li><\/ul>

      Cela semble bien, n’est-ce pas ? Ce sont tous des crit\u00e8res mesurables qui peuvent \u00eatre enregistr\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s. Les tickets termin\u00e9s indiquent combien de nouvelles fonctionnalit\u00e9s le client a re\u00e7ues. Les temps comptabilis\u00e9s r\u00e9v\u00e8lent la quantit\u00e9 de travail d\u00e9j\u00e0 effectu\u00e9e sur un projet. Plus un projet dure longtemps, plus les progr\u00e8s sont visibles. Il en va de m\u00eame pour les r\u00e9unions, car plus de r\u00e9unions clarifient potentiellement plus de questions que peu de r\u00e9unions. Le nombre de versions logicielles livr\u00e9es est presque analogue au nombre de tickets termin\u00e9s. <\/p>

      Percevez-vous d\u00e9j\u00e0 le ton ironique ? Nous, les humains, avons tendance \u00e0 cr\u00e9er avec amour et beaucoup d’efforts des m\u00e9triques, des analyses et des tableaux de bord. Nous remettons rarement en question si tout cela a encore un lien de causalit\u00e9. Mais comment mesure-t-on exactement un logiciel fonctionnel ? Certes, le nombre de t\u00e2ches termin\u00e9es peut \u00eatre un tr\u00e8s bon indicateur de succ\u00e8s. Cependant, il faudrait \u00e9galement examiner combien de t\u00e2ches termin\u00e9es apportent une r\u00e9elle valeur ajout\u00e9e au client et \u00e0 l’utilisateur, ou combien ont \u00e9t\u00e9 mises en \u0153uvre sans erreur, c’est-\u00e0-dire s’il s’agit vraiment d’un logiciel fonctionnel. <\/p>

      Je r\u00e9sume : les m\u00e9triques sont formidables, cependant nous devrions passer \u00e0 une remise en question critique de la causalit\u00e9 de nos m\u00e9triques, afin de ne pas obtenir au final une image d’ensemble trompeuse ou m\u00eame de prendre les mauvaises contre-mesures.<\/p>

      Rythme constant<\/h5>

      Un bon moment pour remettre en question ses propres \u00e9valuations est toujours lorsqu’on constate une am\u00e9lioration. Pourquoi ? Eh bien, supposons qu’une \u00e9quipe accomplisse en moyenne 10 t\u00e2ches par semaine (pour tous ceux qui reconnaissent d\u00e9j\u00e0 que l’unit\u00e9 de mesure \u00ab t\u00e2che \u00bb n’est pas du tout appropri\u00e9e : c’est vrai, j’y reviendrai tout de suite). <\/p>

      Apr\u00e8s quelques semaines, l’\u00e9quipe accomplit d’abord 11, puis 12 t\u00e2ches par semaine. La performance a-t-elle maintenant augment\u00e9 ? Ou l’\u00e9quipe a-t-elle peut-\u00eatre simplement commenc\u00e9 \u00e0 estimer g\u00e9n\u00e9ralement des t\u00e2ches plus petites ? Seules des petites t\u00e2ches sont-elles survenues ? Ou peut-\u00eatre la qualit\u00e9 du travail a-t-elle baiss\u00e9 et c’est seulement pour cela que plus de tickets sont trait\u00e9s ? L’\u00e9valuation pr\u00e9cise est difficile et probablement m\u00eame impossible. <\/p>

      Cela a entre autres les raisons suivantes :<\/p>

      • L’unit\u00e9 de mesure \u00ab t\u00e2che \u00bb ne dit rien sur l’effort, le risque ou la complexit\u00e9 de la t\u00e2che.<\/li>
      • Une baisse de la qualit\u00e9 ne se fait parfois sentir que des semaines plus tard, surtout lorsque le logiciel n’est pas livr\u00e9 et test\u00e9 en continu. D’ici l\u00e0, la performance de l’\u00e9quipe est d\u00e9j\u00e0 consid\u00e9r\u00e9e comme ayant augment\u00e9. <\/li>
      • Il n’y a aucun \u00e9v\u00e9nement qui justifierait une performance accrue. Lorsque la performance diminue, on recherche imm\u00e9diatement les causes. Pourquoi ne pas le faire lorsque la performance augmente ? <\/li><\/ul>

        Le Manifeste Agile stipule dans ses principes que les \u00e9quipes agiles devraient \u00eatre capables de maintenir une performance constante sur une longue p\u00e9riode. J’ajouterais une petite remarque : la performance peut \u00e9galement s’am\u00e9liorer, mais il devrait y avoir des raisons tangibles pour cela. Par exemple, un meilleur environnement de d\u00e9veloppement ou de meilleurs outils pour d\u00e9ployer le logiciel peuvent en faire partie. Si une am\u00e9lioration n’a (\u00e0 premi\u00e8re vue) aucune cause, il faut \u00eatre extr\u00eamement vigilant pour s’assurer que la qualit\u00e9 du travail n’a pas diminu\u00e9. Cela se produit souvent involontairement. Comme toujours, nous ne cherchons pas de coupables, mais des causes. <\/p>

        En introduction, j’avais mentionn\u00e9 que l’unit\u00e9 \u00ab Task \u00bb n’est pas optimale. Entre-temps, nous avons compris que cette unit\u00e9 n’est pas seulement non optimale pour diverses raisons, mais qu’elle est m\u00eame fondamentalement erron\u00e9e. Il peut y avoir d’autres domaines o\u00f9 cette unit\u00e9 de mesure fonctionne tr\u00e8s bien, mais le d\u00e9veloppement logiciel agile n’en fait pas partie. <\/p>

        Cependant, j’aimerais maintenant effectuer une petite digression et passer des m\u00e9triques, des analyses, des relations causales et non causales \u00e0 un domaine plus technique.<\/p>

        \"R\u00e9fl\u00e9chissez<\/p>

        Excellence technique<\/h5>

        Nous, les d\u00e9veloppeurs, avons tendance \u00e0 \u00eatre sujets aux vuln\u00e9rabilit\u00e9s suivantes : \u00ab Premature Optimiziation \u00bb et \u00ab Over Engineering \u00bb. La premi\u00e8re d\u00e9signe la tendance \u00e0 optimiser trop t\u00f4t des choses qui n’ont pas besoin d’\u00eatre optimis\u00e9es et qui pourraient m\u00eame \u00eatre supprim\u00e9es de toute fa\u00e7on. L’Over Engineering est un processus naturel dans la vie d’un d\u00e9veloppeur, o\u00f9 il livre une solution si techniquement excellente et raffin\u00e9e, abstraite et g\u00e9n\u00e9rique, que le temps n\u00e9cessaire pour une solution fonctionnelle ET techniquement excellente aurait \u00e9t\u00e9 beaucoup plus court que pour celle livr\u00e9e. <\/p>

        Bien que le Manifeste Agile exige explicitement l’excellence technique dans ses principes, il souligne \u00e9galement que le travail non effectu\u00e9 devrait \u00eatre maximis\u00e9, pr\u00e9cis\u00e9ment pour limiter les ph\u00e9nom\u00e8nes mentionn\u00e9s.<\/p>

        La t\u00e2che du d\u00e9veloppeur est de mettre en \u0153uvre les exigences des clients de mani\u00e8re aussi pr\u00e9cise et qualitative que possible, sans se perdre dans des d\u00e9tails inutiles et n’apportant aucune valeur ajout\u00e9e<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>.
        La t\u00e2che d’un bon Product Owner, SCRUM Master ou, comme on l’appelle parfois encore, chef de projet, est de veiller \u00e0 ce qu’une \u00e9quipe ne se perde pas dans les d\u00e9tails tout en insistant sur les revues de code, les tests unitaires, etc.<\/span><\/p>

        \u00c0 mon avis, ces deux points du Manifeste Agile, \u00ab l’excellence technique \u00bb et \u00ab la simplicit\u00e9 de la solution \u00bb, devraient \u00eatre r\u00e9sum\u00e9s. Quelque chose comme ceci :
        \u00ab Une attention constante pour atteindre l’excellence technique et un bon design avec un effort minimal \u00bb <\/p>

        M\u00e9triques fonctionnelles<\/h5>

        Quelles sont donc les bonnes m\u00e9triques pour mesurer les \u00e9quipes agiles ? Eh bien, pour cela, il faut r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 ce qui doit \u00eatre mesur\u00e9 exactement. S’il s’agit de surveiller un rythme constant, la v\u00e9locit\u00e9 est une m\u00e9trique \u00e9prouv\u00e9e. Elle mesure le nombre de points d’histoire r\u00e9alis\u00e9s par sprint. L’objectif est de maintenir ce nombre constant sur une longue p\u00e9riode. Si l’on n’utilise pas de mod\u00e8le de processus bas\u00e9 sur les sprints, comme Kanban par exemple, la v\u00e9locit\u00e9 doit \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e sur des p\u00e9riodes choisies. <\/p>

        Le Burn Down Chart, en revanche, indique la progression de l’\u00e9quipe dans le sprint en cours. Ici, on ne recherche pas une \u00e9volution constante, mais une diminution constante du nombre de t\u00e2ches ouvertes. Le Burn Down Chart indique ainsi \u00e0 quel point les user stories ont \u00e9t\u00e9 bien divis\u00e9es en sous-t\u00e2ches et \u00e0 quel point la minimisation du travail en cours fonctionne bien. <\/p>

        Bien entendu, ce ne sont pas les seules m\u00e9triques pertinentes, mais probablement les plus r\u00e9pandues. Le nombre de bugs r\u00e9clam\u00e9s peut \u00e9galement \u00eatre un bon indicateur de la stabilit\u00e9 r\u00e9elle du produit logiciel. <\/p>

        Veuillez essayer ceci chez vous ou au travail !<\/h5>

        Je souhaite maintenant conclure cette partie de la s\u00e9rie d’articles, avant de me retrouver dans l’Over Engineering, et je termine avec deux t\u00e2ches \u00e0 r\u00e9aliser :<\/p>

        1. Analysez vos \u00e9valuations, m\u00e9triques et KPI. Y a-t-il des relations non causales ? <\/li>
        2. Essayez de mettre en \u0153uvre la prochaine user story de la mani\u00e8re la plus simple possible. Elle doit toujours r\u00e9pondre aux crit\u00e8res d’acceptation ! Qu’auriez-vous normalement fait diff\u00e9remment, cela aurait-il d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 trop ? <\/li><\/ol>

          Dans cet esprit : veuillez essayer ceci chez vous ou au travail !<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Sur le chemin du d\u00e9veloppement logiciel agile, nous avons d\u00e9j\u00e0 appris que l’agilit\u00e9 n’est pas atteinte aussi rapidement que certains pourraient l’imaginer. Outre les piliers fondamentaux du d\u00e9veloppement logiciel agile, par exemple selon des m\u00e9thodes comme SCRUM, l’importance cruciale d’une bonne communication et d’une collaboration efficace dans le quotidien des d\u00e9veloppeurs a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 abord\u00e9e. Cette partie de la s\u00e9rie d’articles se concentre principalement sur la mesurabilit\u00e9 des projets agiles \u00e0 travers l’analyse des KPI (Key Performance Indicators) et traite en outre de l’importance d’un rythme constant ainsi que de l’excellence technique dans le d\u00e9veloppement. Ainsi, cette contribution ne s’adresse pas seulement aux d\u00e9veloppeurs, mais est \u00e9galement int\u00e9ressante pour ceux qui travaillent quotidiennement avec des d\u00e9veloppeurs. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":27579,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[164],"tags":[170],"class_list":["post-27578","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article-fr","tag-developpement-de-logiciels"],"yoast_head":"\nComment mesure-t-on le d\u00e9veloppement agile ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment peut-on identifier et mesurer les progr\u00e8s dans le d\u00e9veloppement logiciel agile ? 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