Mesurer la Prédictibilité en Kanban – Part II : Le Débit des Cartes

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La transformation des équipes ou organisation vers les méthodes agiles et particulièrement Kanban ou ScrumBan prend de plus en plus d’ampleur dans l’écosystème des organisations.

Cette adhésion, ou la volonté d’expérimentation, des organisations aux méthodes Kanban est portée par la capacité d’un système Kanban à produire des métriques permettant une visibilité forte sur la capacité des équipes projet à tenir leurs promesses.

Une des métriques les plus intéressantes reste sans conteste la prédictibilité, dont vous pouvez retrouver un retour d’expérience dans l’excellent article de Yannick Quenec’hdu « La Prédictibilité au pays de kanban ».

La prédictibilité est mesurable via deux métriques, le Cycle Time et le Débit des Cartes.

La première partie de cet article « Mesurer la Prédictibilité en Kanban – Part I : Le cycle time », a décrit le processus de calcul de la prédictibilité via le cycle time des cartes (Stories, Anomalies).

Dans cette suite, je vous propose une autre façon de mesurer votre prédictibilité, au travers du débit des cartes kanban.

Le Débit des cartes

Le débit représente le nombre de fonctionnalités (ou Cartes Kanban) ayant été validées (selon la Definition of Done), sur une période définie (jours ou semaine).

Il est possible de distinguer le débit en fonction du type de Cartes à traiter, comme les User Stories ou les Anomalies, mais l’objectif principal de cette mesure est d’identifier la capacité du système à produire de la valeur Métier ou réduire la dette technique.

La Prédictibilité par le Débit

La mesure de la prédictibilité par le débit nous offre également une indication assez fiable de la date prévisionnelle d’atterrissage de notre Release.

Le calcul de base est simple et tient compte des éléments suivants :

Capture-d’écran-2013-11-06-à-15.40.01

La formule appliquée est la suivante :

Capture-d’écran-2013-11-06-à-15.40.12

Nous divisons simplement le nombre de Stories restant à réaliser, ainsi que le nombre d’anomalies à corriger, avec une estimation du nombre d’anomalies prévisionnelles que nous serions amenés à avoir et tenant compte du ratio d’anomalies/story terminée.

Le débit est calculé sur une semaine (5 jours ouvrés) et nous fournit donc le nombre de semaines nécessaires afin de réaliser l’ensemble de notre Backlog de Produit.

Jusque là rien de compliqué, sauf que le débit est mesuré sur la capacité d’une équipe sur une période. Qu’en est-il de la fiabilité du débit lorsque cette capacité vient à baisser ou augmenter ?

Afin de pallier ce risque, la charge de l’équipe ayant permis de mesurer le débit, ainsi que la charge de l’équipe sur laquelle doit se baser la prédictibilité doit être prise en compte, ce qui nous donne la formule suivante :

Capture-d’écran-2013-11-06-à-15.40.17

Ou :

Capture-d’écran-2013-11-06-à-15.40.08

Reprenons les données utilisées sur le cycle time et voyons ce que cela nous donne :

Capture-d’écran-2013-11-06-à-15.40.22

Conclusion

Tout comme le cycle time, le débit des cartes est un élément puissant et fiable dans la mesure de la prédictibilité d’un projet.

Le résultat obtenu reste proche de celui mesuré via le cycle time, mais cela n’est pas systématiquement le cas. Un retour d’expérience, portant sur plusieurs projets IT a démontré un écart pouvant aller jusqu’à 6 jours.

L’essentiel reste donc bien de mesurer, non pas une date d’atterrissage au jour près, mais bien une tendance de la performance de notre système Kanban et la capacité de l’équipe à tenir ses promesses.

 

Note de l’auteur : J’ai à l’origine créé cet article sur le blog Xebia ou vous pouvez le retrouver.

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