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Réduire l'incertitude



Une des plus grandes difficultés dans les projets IT, réside dans le chiffrage d’un projet ou d’une mission. De nombreux facteurs entrent en jeu, la liste suivante n’est pas exhaustive : la culture et l’organisation projet de votre client, la vôtre, les technologies ou les méthodologies qui seront utilisées, vos collaborateurs, et évidemment le périmètre du projet ou de la mission.


Pour réussir cette étape parfois périlleuse, je recommande particulièrement la lecture de l’ouvrage de Steve McConnell « Software Estimation » aux éditions Microsoft.


J’insisterai dans cet article, sur un des points abordés dans l’ouvrage sous la formule du «cône d’incertitude», ou comment en fonction des phases du projet les marges d’erreurs varient et se réduisent. La première fourchette, la plus large, celle de l’estimation initiale par rapport à la réalité, est de -75% à +300%…

Une telle marge d’erreur semble énorme mais elle ne surprendra guère les praticiens.


Evidemment des techniques existent pour réduire cette incertitude, méthodologies de chiffrage, abaques, elles sont essentielles pour rationaliser l’exercice et prendre du recul vis-à-vis de ses équipes comme vis-à-vis du client.


Néanmoins, l’auteur souligne le point suivant : en dépit de toutes ces méthodes si vous ne prenez pas en compte vos propres spécificités et donc vos propres données historiques, l’exercice aura toutes les chances de tourner à un pur exercice de style. Sur une base exclusivement théorique vous allez aboutir à un consensus autour d'une évaluation rassurante qui semble rationnelle et objective car appuyée sur des standards. Mais qu’en est-il réellement ?


D'expérience, la plupart trouveront des arguments pour souligner que chaque projet est différent, sauf que personne ne pourra expliquer que pour ce client ou pour ce segment de marché, les projets dérapent souvent et que la marge attendue elle, est beaucoup plus rare. Le problème est donc ailleurs, des biais sont manifestement à l’œuvre et faussent les évaluations initiales.

En clair, établir une base de connaissance propre à vous fournir des données objectives sur vos propres projets vous permet de traquer ces biais afin d’améliorer vos performances.

PMCompanion permet de réduire ce fameux « cône d’incertitude » en créant une base de connaissance sur vos propres données.

La restitution ci-dessous va l’illustrer via une étude effectuée sur une centaine de projets.

Trois graphiques vont illustrer les performances du système :

  • Graphique 1 : charge initiale prévue par un expert / charge réelle constatée en fin de projet

  • Graphique 2 : charge projetée par le système à 30% de la durée du projet / charge réelle constatée en fin de projet,

  • Graphique 3 : charge projetée par le système à 60% de la durée du projet / charge réelle constatée en fin de projet.


Graphique 1 - charge initiale prévue par un expert / charge réelle constatée en fin de projet

Graphique 2 - charge projetée par le système à 30% de la durée du projet / charge réelle constatée en fin de projet.

Graphique 3 - charge projetée par le système à 60% de la durée du projet / charge réelle constatée en fin de projet.

En synthèse, dans 90% des cas, PMCompanion offre une projection d'un précision égale ou supérieure à un expert du domaine, et phénomène plus intéressant dans notre situation, très tôt dans la vie du projet, la « trajectoire » (charge, délai) de celui-ci va être déterminée pour in fine, très peu varier.

Quelles conséquences ?

  • Des performances qui permettent à PMCompanion d’assurer un véritable rôle dans la maîtrise des avant-projets, notamment sur la cohérence des charges, délais.

  • Des performances qui garantissent que PMCompanion est capable très tôt de relever les écarts d’un projet, et d’en déterminer les risques opérationnels à un moment où ils peuvent être encore réduits.


A bientôt


L'équipe PMCompanion

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