« Vous obtenez ainsi des chiffres concrets permettant d’établir des arguments économiques pour obtenir les ressources dont vous avez besoin et inciter vos équipes à s’impliquer dans le changement. »

ContexteÀ propos des résultatsBien que, depuis des années, des personnes recommandent des pratiques Agile, nous n’avons encore jamais pu déterminer dans quelle mesure ces recommandations étaient exactes ni quel pouvait être leur impact spécifique.

Les résultats présentés dans ce document sont le fruit de l’étude de données anonymisées provenant de plus de 160 000 projets, 50 000 équipes Agile et 13 000 équipes actives utilisant la plate-forme CA Agile Central Application Lifecycle Management (ALM). CA Technologies est mieux placée que quiconque pour explorer cette mine de données SaaS (Cloud) et en tirer des informations exploitables dans le contexte des métriques.

Vous obtenez ainsi des chiffres concrets permettant d’établir des arguments économiques pour obtenir les ressources dont vous avez besoin et inciter vos équipes à s’impliquer dans le changement. Tel est l’objectif sous-jacent de ce travail.

Les méthodes Agile et Lean sont fondées sur le principe de l’amélioration continue : vous devez étudier vos performances, en tirer les leçons et les adapter afin de vous améliorer en permanence. Pour améliorer les performances, vous devez commencer par obtenir des données précises et exhaustives. L’architecture multiclient de la solution CA Agile Central offre l’avantage unique de vous octroyer un accès à des données de référence sectorielles anonymisées provenant de dizaines de milliers d’équipes Agile.

Les fonctions d’information de CA Agile Central (Insights), disponibles via l’abonnement CA Agile Central Unlimited Edition, fournissent des métriques de performances et des données de référence pour les équipes, les groupes d’équipes et même pour les entités métier, les départements et les entreprises.

Quantification de l’impact des méthodes Agile

ca.com/fr2 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

Indice de performances du développement logicielL’indice de performances du développement logiciel (Sdpi, Software development performance index) est un cadre de mesure équilibré étudié et mis au point en coopération avec le Software engineering institute (Sei) de la Carnegie Mellon university. L’indice Sdpi mesure les performances dans les dimensions clés que sont la qualité, la productivité, la prévisibilité et la réactivité. Les données et études proposées par ce cadre incluent une formule pour calculer les mesures de performances, ainsi que des conseils sur la façon d’utiliser les métriques en fonction de votre contexte.

Corrélation ne signifie pas toujours causalitéLes conclusions présentées dans ce document ont été obtenues en recherchant des corrélations entre des décisions ou des comportements (préserver la stabilité des équipes, définir une taille d’équipe entre cinq et neuf personnes, limiter le volume de travaux en cours, etc.) et les résultats mesurés dans les domaines clés de l’indice Sdpi. Tant que ces corrélations satisfont à certaines exigences statistiques¹, nous les présentons ici. Cependant, une corrélation ne signifie pas nécessairement une causalité. par exemple, ce n’est pas parce que nous observons que les équipes présentant un volume moyen de travaux en cours (Work in progress, Wip) faible génèrent quatre fois moins de défauts que les équipes avec un volume Wip élevé, que cela signifie nécessairement que vous parviendrez, en réduisant votre volume Wip, à réduire également la densité des défauts d’un quart par rapport à la densité actuelle. Les effets d’un comportement peuvent être liés en partie ou en totalité à certains mécanismes sous-jacents.

À propos des quatre dimensions de performanceRéactivitéBasée sur la durée de traitement (ou le délai de mise sur le marché) : temps qu’une tâche passe en traitement.

QualitéBasée sur la densité des défauts : nombre de défauts divisé par le nombre de jours-hommes.

ProductivitéBasée sur la valeur de rendement/taille de l’équipe : nombre de user stories et de défauts générés sur une période donnée.

PrévisibilitéBasée sur la variabilité du rendement : écart de rendement standard pour une équipe donnée sur trois périodes d’un mois, divisé par le rendement moyen sur ces mêmes trois mois.

3 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

doublez votre productivitéSi une personne est affectée à une seule équipe, plutôt que de se partager entre de multiples équipes ou projets, elle est davantage concentrée sur son travail et améliore sa productivité, générant de meilleures performances. Mais quel aspect des performances en est le plus impacté ?

La réponse est la productivité. Vous observerez une différence de rendement de presque deux pour un entre les équipes dont les membres sont à 95 % affectés à cette seule équipe, et celles présentant moins de 50 % de membres permanents.

dédier les personnes à une seule équipe a également un impact sur la prévisibilité et la qualité, mais uniquement dans les extrêmes. Vous observerez également, dans les graphiques ci-dessous illustrant la variabilité du rendement et la densité des défauts, que les effets sont les plus nets dans le groupe où seuls 50 % des membres sont permanents.

Défa

uts l

ivré

sAffectation à une équipe/Densité des défauts

Valeur préférable : la plus faible

Pourcentage d’affectation

< 50 (n = 12092)

50 - 70 (n = 10053)

70 - 85 (n = 10812)

85 - 95 (n = 12712)

≥ 95 (n = 29360)

0

5

10

15Du

rée

de tr

aite

men

t des

use

r sto

ries

Affectation à une équipe/Durée de traitementValeur préférable : la plus faible

Pourcentage d’affectation

< 50 (n = 12092)

50 - 70 (n = 10053)

70 - 85 (n = 10812)

85 - 95 (n = 12712)

≥ 95 (n = 29360)

0

5

10

15

20

Nom

bre

de u

ser s

torie

s

Affectation à une équipe/RendementValeur préférable : la plus élevée

Pourcentage d’affectation

< 50 (n = 12092)

50 - 70 (n = 10053)

70 - 85 (n = 10812)

85 - 95 (n = 12712)

≥ 95 (n = 29360)

0

80

20

40

60

Coef

ficie

nt d

e va

riatio

n su

r le

rend

emen

t Affectation à une équipe/Variation du rendementValeur préférable : la plus faible

Pourcentage d’affectation

< 50 (n = 12092)

50 - 70 (n = 10053)

70 - 85 (n = 10812)

85 - 95 (n = 12712)

≥ 95 (n = 29360)

0

1,25

0,25

0,5

0,75

1

Qualité

Réactivité

Productivité

Prévisibilité

ca.com/fr

4 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

« Vous observerez une différence de rendement de presque 2:1 entre les équipes dont les membres sont à 95 % affectés à cette seule équipe, et celles présentant moins de 50 % de membres permanents. »

point positif, notre recommandation de préférer l’affectation à une équipe unique est largement suivie. Vous pouvez voir dans l’histogramme que le pic le plus haut se situe tout à droite. il s’agit du nombre de trimestres d’équipe durant lesquels 99 % du travail, ou plus, a été réalisé par des personnes affectées uniquement à cette équipe. La barre suivante vers la gauche indique le groupe de 98 à 99 %, qui est le deuxième plus élevé. Cet histogramme démontre que les employés sont fréquemment affectés à une seule équipe.

en revanche, cette situation n’est pas aussi positive concernant la recommandation Agile préconisant la stabilité des équipes. La métrique de stabilité mesure combien de membres restent inchangés au sein d’une équipe, d’un trimestre à l’autre. Cet histogramme indique que très peu d’équipes ont en réalité une stabilité de 100 %. La moyenne pour ces données est à 74,8 %, ce qui signifie qu’une personne sur quatre environ, dans ces équipes, change tous les trois mois. Ces équipes sont donc très instables.

Principaux constats

une équipe stable est généralement synonyme de :

•60 % de productivité en plus

•40 % de prévisibilité en plus

•60 % de réactivité en plus

Nom

bre

Pourcentage de travail dédié

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

1 000

2 000

3 000

4 000

5 000

6 000

7 000

Nom

bre

Stabilité de l’équipe

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

500

1 000

1 500

2 000

2 500

3 000

La majorité des employés sont affectés à une seule équipe.

un membre de l’équipe sur quatre change tous les trois mois.

ca.com/fr

5 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

L’instabilité d’une équipe est souvent synonyme de performances basses, ce qui est assez logique. Si les membres de l’équipe changent souvent, il faut prendre du temps pour former les nouveaux arrivants. et pendant ce temps-là, le travail n’avance pas. À nouveau, la productivité est la dimension qui en souffre le plus ( jusqu’à 60 % d’impact sur le rendement). Toutefois, la prévisibilité ( jusqu’à 40 % d’impact sur la variabilité du rendement) et la réactivité ( jusqu’à 60 % d’impact sur la durée de traitement) sont également influencées de manière significative.

Recommandations

•Affecter les employés à une seule équipe

•Laisser les équipes intactes pour en préserver la stabilité

Défa

uts l

ivré

s

Stabilité de l’équipe/Densité des défautsValeur préférable : la plus faible

Stabilité de l’équipe

< 60 (n = 10921)

60 - 70 (n = 9499)

70 - 80 (n = 12730)

80 - 90 (n = 12863)

≥ 90 (n = 7214)

0

10

2,5

5

7,5

12,5Du

rée

de tr

aite

men

t des

use

r sto

ries

Stabilité de l’équipe/Durée de traitementValeur préférable : la plus faible

Stabilité de l’équipe

< 60 (n = 10921)

60 - 70 (n = 9499)

70 - 80 (n = 12730)

80 - 90 (n = 12863)

≥ 90 (n = 7214)

0

5

10

15

20

Nom

bre

de u

ser s

torie

s

Stabilité de l’équipe/RendementValeur préférable : la plus élevée

Stabilité de l’équipe

< 60 (n = 10921)

60 - 70 (n = 9499)

70 - 80 (n = 12730)

80 - 90 (n = 12863)

≥ 90 (n = 7214)

0

100

25

50

75

Coef

ficie

nt d

e va

riatio

n du

rend

emen

t

Stabilité de l’équipe/Variation du rendementValeur préférable : la plus faible

Stabilité de l’équipe

< 60 (n = 10921)

60 - 70 (n = 9499)

70 - 80 (n = 12730)

80 - 90 (n = 12863)

≥ 90 (n = 7214)

0

1

0,25

0,5

0,75

Qualité

Réactivité

Productivité

Prévisibilité

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6 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

Améliorez la qualité de 250 %nous avons étudié des équipes qui suivaient quatre processus d’estimation différents. Le premier groupe, qui représente seulement 3 % des équipes interrogées, n’effectue aucune estimation, même si au moins 90 % de son travail est mis en itération.

Le deuxième groupe respecte le principe « full Scrum ». Les équipes concernées intègrent régulièrement des points à leurs user stories avant de les ajouter aux itérations, puis décomposent ces user stories en tâches, pour obtenir des estimations d’heures-tâches. Ce groupe représente la majorité des équipes étudiées, à savoir 79 %.

Le troisième groupe, que nous avons intitulé « Lightweight Scrum », représente 10 % des équipes de l’étude. Certains coaches Agile suggèrent que les équipes matures peuvent éviter la phase de décomposition des tâches et d’estimation des heures-tâches sans que les performances en souffrent. nous verrons si les données recueillies le confirment.

Le quatrième et dernier groupe comprend les équipes qui n’effectuent pas d’estimation des points de story, mais qui réalisent des estimations d’heures-tâches. elles effectuent toutes les estimations en nombre d’heures. nous avons été légèrement surpris de constater que 8 % des équipes interrogées dans le cadre de l’étude pratiquaient cette approche, car nous n’avons jamais entendu aucun coach Agile recommander cette méthode. nous pensons qu’il s’agit là d’équipes n’ayant jamais travaillé avec les méthodes Agile auparavant, et qui ont commencé à utiliser CA Agile Central avec peu ou pas d’encadrement. Ces équipes effectuaient leurs estimations en heures avant d’utiliser CA Agile Central et elles ont continué à le faire ensuite.

Principaux constats

•Les équipes ayant adopté l’approche full Scrum offrent une qualité supérieure de 250 % à celle proposée par les équipes n’effectuant aucune estimation.

•L’approche Lightweight Scrum offre de meilleures performances globales, en termes de productivité, de prévisibilité et de réactivité.

Type d’approche Pourcentage des équipes

Aucune estimation 3 %

Approche full Scrum points de stories et heures-tâches

79 %

Lightweight Scrum points de stories uniquement

10 %

estimation horaire heures-tâches uniquement

8 %

« Les équipes ayant adopté l’approche Full Scrum sont plus performantes que la plupart des autres alternatives, mais l’approche Lightweight Scrum est en réalité meilleure globalement. »

ca.com/fr

7 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

en comparant ces différentes approches, nous avons découvert que les équipes qui suivaient le principe full Scrum étaient plus performantes que la plupart des autres alternatives, mais que l’approche Lightweight Scrum était en réalité meilleure globalement. Le schéma ci-contre indique un score total, obtenu en additionnant le score de chacune des quatre dimensions de performance2.

il est intéressant de noter que le groupe qui a bénéficié, selon nous, de l’encadrement le moins important (estimations d’heures-tâches uniquement) offre les performances les plus faibles, et que la recommandation de coaching pour les équipes matures (Lightweight Scrum) est l’approche la plus performante.

il est toutefois une dimension de performance dans laquelle l’approche full Scrum est supérieure à l’approche Lightweight Scrum, à savoir la qualité. il y a en effet un écart de 250 % en densité des défauts entre la meilleure approche et la pire, ce qui est énorme¹.

Recommandations

•Les équipes expérimentées peuvent obtenir des résultats optimaux avec l’approche Lightweight Scrum.

•Les équipes nouvelles dans le monde Agile ou centrées sur la qualité préfèreront l’approche full Scrum.

Indi

ce d

e pe

rform

ance

tota

l

Pratique Scrum - Relation à la performance

Prévisibilité Productivité Qualité Réactivité

Aucune estimation (n = 2596)

Full Scrum (n = 44870)

Lightweight Scrum (n = 6406)

Estimation horaire (n = 6157)

0

50

10

20

30

40

60

Défa

uts l

ivré

s

Défauts par choix de processus

Choix de processus

Aucune estimation (n = 2596)

Full Scrum

(n = 44870)

Lightweight Scrum

(n = 6406)

Estimation horaire

(n = 6157)

0

5

10

15

20

25

Qualité

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8 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

divisez par deux le délai de mise sur le marchéLes coaches répètent toujours qu’il vaut mieux avoir un volume de travaux en cours (Wip) aussi faible que possible. Mais est-ce bien vrai ?

Cette valeur mesure le nombre de tâches simultanées en cours de traitement à un instant T.

étudions la relation entre le volume de travaux en cours (Wip) par membre d’équipe et la durée de traitement (Tip). Le groupe le plus à gauche est très bon dans la maîtrise des travaux en cours. Les équipes de ce groupe ont en moyenne moins d’un travail en cours par membre. Les équipes du groupe le plus à droite maîtrisent très mal le volume de leurs travaux en cours. elles présentent au minimum sept travaux en cours simultanément par membre. Ainsi, une équipe de cinq personnes aura un volume global de travaux en cours de 35, voire plus.

La théorie des files d’attente (et la loi de Little en particulier) prévoit une relation linéaire entre le volume des travaux en cours et la durée de traitement, et ce postulat s’avère clairement ici. La durée de traitement pour les équipes qui ne maîtrisent pas le volume de leurs travaux en cours est jusqu’à deux fois plus élevée que celle des équipes qui le maîtrisent bien. et cela paraît plutôt logique. Moins vous avez de tâches en cours, plus vous pouvez vous concentrer sur ces tâches et plus vous les exécutez rapidement.

Duré

e de

trai

tem

ent d

es u

ser s

torie

s

Travaux en cours par membre de l’équipe/Durée de traitementValeur préférable : la plus faible

Travaux en cours par membre de l’équipe

0 - 1 (n = 9857)

1 - 2 (n = 21712)

2 - 3 (n = 14590)

3 - 5 (n = 13646)

5 - 7 (n = 5588)

> 7 (n = 7697)

0

5

10

15

20

Réactivité

Avoir moins de tâches en cours implique que chacune d’elles est exécutée plus rapidement.

Principaux constats

Les équipes qui contrôlent de manière stricte le volume de leurs travaux en cours :

•divisent par deux leur délai de mise sur le marché ;

•divisent par quatre leur nombre de défauts ;

•mais présentent une productivité plus faible de 34 %.

ca.com/fr

9 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

Défa

uts l

ivré

s

Travaux en cours par membre de l’équipe/Densité des défautsValeur préférable : la plus faible

Travaux en cours par membre de l’équipe

0 - 1 (n = 9857)

1 - 2 (n = 21712)

2 - 3 (n = 14590)

3 - 5 (n = 13646)

5 - 7 (n = 5588)

> 7 (n = 7697)

0

5

10

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20

Nom

bre

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torie

s

Travaux en cours par membre de l’équipe/RendementValeur préférable : la plus élevée

Travaux en cours par membre de l’équipe

0 - 1 (n = 9857)

1 - 2 (n = 21712)

2 - 3 (n = 14590)

3 - 5 (n = 13646)

5 - 7 (n = 5588)

> 7 (n = 7697)

0

20

40

60

80

Coef

ficie

nt d

e va

riatio

n su

r le

rend

emen

t

Travaux en cours par membre de l’équipe/Variation du rendementValeur préférable : la plus faible

Travaux en cours par membre de l’équipe

0 - 1 (n = 9857)

1 - 2 (n = 21712)

2 - 3 (n = 14590)

3 - 5 (n = 13646)

5 - 7 (n = 5588)

> 7 (n = 7697)

0

1

0,25

0,5

0,75

Qualité

Productivité

Prévisibilité

nous avons identifié un impact très fort sur la qualité pour les équipes présentant un volume de travaux en cours faible. Celles qui présentent le volume de travaux en cours le plus faible offrent une qualité quatre fois supérieure à celle des équipes dont la valeur de travaux en cours est la plus élevée¹.

La théorie des files d’attente stipule également que si le volume de travaux en cours diminue de manière excessive, cela exerce un impact négatif sur la productivité. Cela aussi semble logique. Si vous êtes bloqué sur une tâche donnée, il n’y a alors aucune autre tâche sur laquelle vous pourriez avancer en attendant un déblocage. Les deux groupes de gauche dans le diagramme de la productivité ont tant réduit leur volume de travaux en cours qu’ils présentent une chute de rendement. plus précisément, les équipes présentant un volume de travaux en cours très faible ont une productivité de 34 % inférieure aux autres.

pour résumé, si votre volume de travaux en cours est élevé, faites tout votre possible pour le réduire. Toutefois, s’il est déjà faible, étudiez votre modèle économique avant d’envisager de l’abaisser davantage. Si vous risquez de manquer une opportunité commerciale, réduisez autant que possible le volume de vos travaux en cours en vous concentrant sur quelques tâches clés. en revanche si la productivité est le pilier principal de votre modèle économique, ne réduisez pas trop le volume des travaux en cours, car en cas de tâche bloquée, vous observeriez une chute de la productivité.

« Les équipes qui présentent le volume de travaux en cours le plus faible offrent une qualité quatre fois supérieure à celle des équipes dont la valeur de travaux en cours est la plus élevée1. »

davantage de travaux en cours = plus de défauts

Recommandations

•Si votre volume de travaux en cours est élevé, réduisez-le.

•Si votre volume de travaux en cours est déjà faible, étudiez votre modèle économique :

•Si la productivité est cruciale, n’abaissez pas trop le volume de travaux en cours.

•Si le délai de mise sur le marché est l’élément essentiel, réduisez autant que possible le volume de travaux en cours.

ca.com/fr

10 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

équilibrez les performances de votre équipeSelon le principe Agile, la taille d’équipe idéale est de sept personnes, plus ou moins deux. Mais est-ce que les données recueillies valident ce postulat ?

Les équipes plus petites que la taille recommandée tendent à offrir une meilleure productivité, mais une qualité inférieure. il y a peu d’impact en revanche sur la réactivité.

La taille de l’organisation est-elle importante ?oui et non. il s’avère que les organisations de tailles différentes font généralement des choix différents. Les petites structures tendent à afficher une proportion plus élevée de petites équipes, ce qui semble logique.

Les grosses organisations choisissent davantage l’approche full Scrum que les petites. Ces choix expliquent la majorité des variations de performances observées entre les grandes et les petites structures.

Recommandations

•Mettez en place des équipes de sept personnes, plus ou moins deux, pour obtenir les performances les plus équilibrées possibles.

•Si vous fonctionnez avec des équipes de taille supérieure sans problème notable, il n’est pas indispensable de changer.

Principaux constats

par rapport aux équipes de la taille recommandée (5 à 9 personnes), les petites équipes de 1 à 3 personnes offrent :

•une prévisibilité inférieure de 40 % ;

•une qualité inférieure de 17 % ;

•mais une productivité supérieure de 17 %.

Les équipes plus grandes que la taille préconisée offrent de meilleurs résultats en termes de prévisibilité, sans impact notoire sur les autres dimensions de performances.

Scor

e d’

indi

ce d

e pe

rform

ance

Taille de l’équipe - Relation à la performance

Productivité Qualité Réactivité

La plus équilibrée

< 3 (n = 3821)

3 - 4 (n = 14275)

5 - 9 (n = 27606)

9 - 15 (n = 18609)

50

20

30

40

60

70

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11 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

durée d’itérationLorsque le principe Scrum a fait son apparition, la durée conseillée pour les sprints était de quatre semaines. Avec le temps, cette durée idéale est passée progressivement à deux semaines. Mais est-ce là la durée optimale ? La grande majorité des équipes de notre étude appliquent des itérations de deux semaines.

Sagesse collective ou aveuglement partagé ?

Durée d’itération Pourcentage d’équipes

1 semaine 6,2 %

2 semaines 59,1 %

3 semaines 23,4 %

4 semaines 9,8 %

5 semaines ou + 1,5 %

Les itérations de deux semaines offrent les meilleures performances globales. Les équipes utilisant des itérations d’une semaine présentent des performances assez similaires, mais une qualité moindre. par rapport aux équipes appliquant des itérations de quatre semaines, celles utilisant des itérations de deux semaines offrent des résultats supérieurs sur trois des quatre mesures clés. La qualité est toutefois légèrement supérieure avec les itérations de quatre semaines.

Principaux constats

Les équipes utilisant des itérations de deux semaines, par rapport à des itérations de quatre semaines, offrent :

•une productivité supérieure de 14 % ;

•une prévisibilité supérieure de 8 % ;

•une réactivité supérieure de 26 % ;

•mais une qualité inférieure de 5 %.

Recommandations

•Appliquez des itérations de deux semaines pour obtenir les performances les plus équilibrées.

•des itérations courtes sont généralement associées à une productivité et à une réactivité supérieures.

Nom

bre

Durée d’itérationNombre de mesures dans chaque colonne

Durée d’itération

1 semaine (n = 5251)

2 semaines (n = 52866)

3 semaines (n = 21333)

4 semaines (n = 8445)

5 semaines (n = 1220)

0

80 000

20 000

40 000

60 000

Indi

ce d

e pe

rform

ance

tota

l

Durée d’itération - Relation à la performance

Durée d’itération1 semaine 2 semaines 3 semaines 4 semaines 5 semaines

0

80

20

40

60

Prévisibilité Productivité Qualité Réactivité

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12 | QuAnTifiCATion de L’iMpACT deS MéThodeS AgiLe

Ratio testeurs/développeurspossédez-vous suffisamment de testeurs ? Quel en est l’impact global sur la qualité ?

nous avons étudié le ratio entre le nombre de testeurs et le nombre de développeurs, qui peut aller de zéro testeur dédié à un testeur pour un développeur.

notre conclusion est la suivante : plus le nombre de testeurs augmente, plus la qualité est élevée, mais plus la productivité et la réactivité déclinent.

Rétrospectivesnotre recherche indique que des rétrospectives efficaces permettent aux équipes d’obtenir des performances équilibrées de 20 % supérieures, par rapport aux équipes qui n’effectuent aucune rétrospective.

Principaux constats

•Les équipes présentant un ratio testeur/développeur allant jusqu’à un pour un offrent une qualité de 20 % supérieure à celle des équipes présentant moins de 0,3 testeur par développeur.

•Toutefois, leur productivité est inférieure de 12 % et leur réactivité, inférieure de 15 %.

fait intéressant, les équipes ne possédant aucun testeur offrent :

• la meilleure productivité ;

•une qualité quasiment équivalente ;

•mais une variation bien plus large en termes de qualité.

Principaux constats

Les équipes ayant indiqué qu’elles étaient « tout à fait d’accord » sur le fait d’avoir des rétrospectives de sprint offrent une réactivité supérieure de 24 % et une qualité de 42 % plus élevée, avec une variabilité moindre.

Recommandations

Les pratiques de test, quel que soit le ratio testeurs/développeurs, favorisent tout de même les performances globales.

Recommandations

des rétrospectives régulières et efficaces, durant lesquelles les leçons tirées du passé sont appliquées pour favoriser une amélioration future, peuvent avoir un impact important sur les performances de l’équipe lors des sprints à venir.In

dice

de

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ce to

tal

Rétrospective du sprint - Relation à la performance

Pas du tout d’accord (1)

Pas d’accord (2)

Neutre (3) D’accord (4) Tout à fait d’accord (5)

0

80

20

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60

Prévisibilité Productivité Qualité Réactivité

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Justificationnous avons comparé les performances avec les principales raisons qui poussent à adopter les méthodes Agile. il est intéressant de constater que les organisations ayant justifié l’adoption de l’approche Agile en tant que décision organisationnelle (plutôt que comme démarche de simplification du processus de développement ou d’augmentation de la production, par exemple) sont les plus performantes. Cela est probablement dû au fait que le personnel des entreprises ayant favorisé une adoption globale des méthodes Agile a bénéficié de davantage de coaching et de formation.

Principaux constats

•La justification de l’application des méthodes Agile a un impact faible, mais statistiquement significatif, sur les performances.

•La motivation extrinsèque n’a pas d’impact négatif sur les performances.

•Bien que le travail d’équipe ait été choisi quatre fois plus que le talent, les compétences ou l’expérience, cette dernière est associée à des performances globales plus élevées.

Recommandations

Le soutien de la direction est un facteur crucial de succès dans l’adoption des méthodes Agile. il est important d’identifier et d’investir dans le développement des membres de l’équipe pour améliorer les performances globales.

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Motif d’adoption des méthodes Agile - Relation à la performance

Prévisibilité Productivité Qualité Réactivité

Décision organisationnelle

Améliorer la qualité

des logiciels

Simplifier le processus de

développement

Améliorer l’alignement

IT/métier

Accroître la productivité

Accélérer la mise sur le marché

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80

20

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60

Nom

bre

Motif d’adoption des méthodes Agile

Décision organisationnelle

Améliorer la qualité

des logiciels

Simplifier le processus de

développement

Améliorer l’alignement

IT/métier

Accroître la productivité

Accélérer la mise sur le marché

0

200

50

100

150

Nombre de mesures dans chaque colonne

(n = 198) (n = 36) (n = 25) (n = 22) (n = 59) (n = 163)

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CA Agile Central insightsFavorisez les décisions intelligentes à l’échelle de l’entreprisenous avons constaté que les clients qui utilisent de manière régulière CA Agile Central insights réussissaient à améliorer les performances globales de leurs équipes de 9 % au bout de 25 semaines.

L’atelier CA Agile Central insights Analytics Workshop vous aide à comprendre comment sélectionner et utiliser des métriques de performances du développement logiciel adaptées à votre contexte métier et à obtenir des retours pertinents pour vous et vos équipes.

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Principaux constats

Les équipes qui utilisent CA Agile Central insights depuis plus de 25 semaines affichent une durée de traitement moyenne réduite de 30 %.

Recommandations

Continuez à étudier et à adapter votre fonctionnement à l’aide de CA Agile Central insights afin de permettre une amélioration continue des performances, de diffuser les enseignements acquis et de déterminer quelles équipes nécessitent davantage d’investissement.

Contactez-nous à l’adresse sales@rallydev.com ou visitez le site ca.com/agile.

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Annexe : Définitions utiles

Périodes Chaque métrique est calculée sur un laps de temps donné. Les diagrammes présentés dans ce document concernent tous une période de trois mois.

Percentile Chaque métrique brute présente une répartition unique ; pour certaines la valeur idéale est la valeur la plus élevée, pour d’autres c’est l’inverse. pour faciliter l’interprétation des métriques et permettre l’agrégation d’unités hétérogènes en un indice unique, les métriques brutes sont converties en une valeur de pourcentage sur la répartition globale de toutes les métriques similaires. dans le cas d’une représentation en percentile, la valeur idéale est toujours la valeur la plus élevée.

Calcul de l’indice L’indice Sdpi se compose de plusieurs dimensions. À chaque métrique brute correspond un score en pourcentage, et une moyenne est effectuée sur une ou plusieurs valeurs afin de déterminer une dimension spécifique. pour calculer l’indice Sdpi global, nous utilisons la moyenne des scores sur les dimensions participantes.

Taille d’équipe pour calculer le nombre de membres d’une équipe, nous évaluons de manière heuristique qui travaille sur quelle tâche et qui est le propriétaire de chaque tâche, puis nous déterminons dans quel(le) projet/équipe CA Agile Central ces tâches se situent. nous établissons ensuite quelle fraction du temps de chaque membre de l’équipe est consacrée à chaque équipe. La taille de l’équipe est obtenue en additionnant ces fractions.

Score de réactivité à partir de la durée de traitement

La durée de traitement (Tip) correspond au temps (en fractions de jour) qu’une tâche donnée passe dans un état donné. Les week-ends, les congés et les heures non travaillées ne sont pas pris en compte. nous affectons une tâche à la période au cours de laquelle elle a changé d’état. en d’autres termes, il s’agit de la période à laquelle la tâche s’est terminée. nous prenons ensuite la durée de traitement moyenne de toutes les tâches sur cette période. Bien que d’autres paramètres soient possibles, nous observons uniquement la durée de traitement des user stories et nous définissons le terme « en cours » par un état de planification « en cours d’exécution » ou « Terminé ».

Score de qualité à partir de la densité des défauts

La valeur de densité des défauts correspond au nombre de défauts divisé par le nombre de jours-hommes, celui-ci correspondant à la taille de l’équipe multipliée par le nombre de jours travaillés sur la période concernée. nous obtenons ainsi une métrique illustrant le nombre de défauts par membre de l’équipe et par jour de travail.

nous étudions à la fois les défauts identifiés en production et ceux détectés lors des tests et dans d’autres domaines, comme l’indique le champ relatif à l’environnement dans CA Agile Central. nous déterminons si les défauts sont généralement ou non enregistrés dans CA Agile Central pour chacun de ces types de défaut et pour chaque équipe, sur une période donnée, et nous utilisons uniquement ceux qui répondent à ce critère. nous utilisons l’un des deux résultats comme score de qualité, ou la moyenne des deux s’ils ont tous deux été consignés de manière fiable.

Score de productivité à partir de la valeur rendement/taille d’équipe

La valeur de rendement correspond simplement au nombre de user stories et de défauts générés sur une période donnée. Le score de productivité est la valeur en pourcentage de ce rendement, normalisé en fonction de la taille de l’équipe. Bien que les défauts soient illustrés dans les diagrammes, actuellement, seules les user stories contribuent au score de productivité.

Score de prévisibilité à partir de la variabilité du rendement

La valeur de variabilité du rendement correspond à l’écart de rendement standard pour une équipe donnée sur trois périodes d’un mois, divisé par le rendement moyen sur ces mêmes trois mois. Cette valeur est désignée sous le terme de coefficient de variation (CoV) du rendement. À nouveau, nous prenons uniquement en compte les user stories pour ce score de prévisibilité.

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Copyright © 2015 CA. Tous droits réservés. Tous les noms et marques déposées, dénominations commerciales, ainsi que tous les logos référencés dans le présent document demeurent la propriété de leurs détenteurs respectifs. CS200_158193

en juillet 2015, CA Technologies a fait l’acquisition de Rally Software.

1 notre ensemble de données provient des enregistrements de modifications consignés par les utilisateurs travaillant sur la plate-forme CA Agile Central de gestion du cycle de vie des applications. pour effectuer cette recherche, nous extrayons trois types de mesures de haut niveau dans ces enregistrements de modifications de bas niveau : 1) le contexte (ex. : cette entité « projet » correspond-elle à une vraie équipe, à une méta-équipe ou à un projet ?), 2) les décisions ou comportements (taille de l’équipe, processus d’estimation, volume des travaux en cours, etc.) et 3) les résultats (les dimensions Sdpi évaluées à partir de la densité des défauts, de la durée de traitement, etc.). nous utilisons ensuite une technique appelée « analyse de variance » (AnoVA) pour déterminer si les différences observées sur le résultat moyen d’une mesure (type 3), pour des décisions alternatives (type 2) dans un contexte particulier (type 1), sont statistiquement significatives. Si la valeur p AnoVA est inférieure à 5 %, il est alors très peu probable que l’impact de cette décision sur le résultat soit dû au hasard et, dans la mesure où quelques autres critères sont satisfaits, la conclusion est incluse dans le présent rapport. nous disposons d’un tel volume de données que, dans la plupart des cas, la valeur p obtenue est bien inférieure à 1 %, indiquant une très faible probabilité que le résultat obtenu soit dû au hasard.

2 Lors de la réalisation de cette étude, deux découvertes ont été particulièrement intéressantes, toutes deux en relation avec une qualité élevée, et qui nous ont fait nous questionner sur la possibilité d’une causalité à partir de cette corrélation : 1) La corrélation entre une qualité élevée et le choix de l’approche full Scrum. 2) La corrélation entre une qualité élevée et un volume de travaux en cours réduit. L’une des théories les plus plausibles est qu’il existe un mécanisme sous-jacent (un haut degré de discipline, par exemple) qui entraîne une qualité élevée et en même temps incite les équipes à choisir l’approche full Scrum et à réduire le volume de travaux en cours. Cependant, si cette hypothèse est juste, nous devrions trouver une corrélation entre le choix de l’approche full Scrum et un faible volume de travaux en cours. C’est donc ce que nous avons recherché, mais aucune corrélation notable n’a été identifiée. Ainsi, bien qu’il soit possible qu’un tel mécanisme sous-jacent existe, générant à la fois une qualité élevée et le choix de l’approche full Scrum… et un autre mécanisme sous-jacent entraînant à la fois une qualité élevée et un faible volume de travaux en cours, l’absence de corrélation entre l’approche full Scrum et le faible volume de travaux en cours prouve qu’il ne s’agit pas du même mécanisme sous-jacent. Cette conclusion écarte définitivement l’hypothèse selon laquelle un « haut degré de discipline » pourrait être le mécanisme sous-jacent d’une telle situation.

Spécifications de mesure Sdpi : rallydev.com/resource/software-development-performance-index-sdpi-measurement-specifications

CA Technologies (nASdAQ : CA) fournit les logiciels qui aident les entreprises à opérer leur transformation numérique. dans tous les secteurs, les modèles économiques des entreprises sont redéfinis par les applications. partout, une application sert d’interface entre une entreprise et un utilisateur. CA Technologies aide ces entreprises à saisir les opportunités créées par cette révolution numérique et à naviguer dans « l’économie des applications ». grâce à ses logiciels pour planifier, développer, gérer la performance et la sécurité des applications, CA Technologies aide ainsi ces entreprises à devenir plus productives, à offrir une meilleure qualité d’expérience à leurs utilisateurs, et leur ouvre de nouveaux relais de croissance et de compétitivité sur tous les environnements : mobile, Cloud, distribué ou mainframe. pour en savoir plus, rendez-vous sur ca.com/fr.

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