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Les estimations sont systématiquement fausses

Des estimations constamment inexactes érodent la confiance des stakeholders et rendent la planification quasi impossible. Les données historiques et le suivi de vélocité de GitScrum aident les équipes à identifier les patterns d'estimation, calibrer leurs prédictions en utilisant les données de complétion réelles et améliorer graduellement la prévisibilité au fil du temps.

Pourquoi les estimations échouent

CauseCe qui se passeSolution
Biais d'optimisme"Devrait prendre 2 jours" en prend 5Utiliser données historiques
Complexité cachéeFeature simple est complexeSpike avant estimation
Travail manquantOublié tests, revue, déploiementChecklist Definition of Done
Scope creepLes exigences grandissentVerrouiller scope, traquer changements
DépendancesAttente sur les autresMapper dépendances en amont
Changement de contexteProjets multiples fragmentent le tempsComptabiliser l'overhead

Cadre d'amélioration des estimations

PARCOURS DE PRÉCISION DES ESTIMATIONS

Niveau 1 : Chaos
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Estimations : "Ça prendra environ une semaine" │
│ Réalité : 1 jour à 3 semaines                   │
│ Variance : ±200%                                │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Niveau 2 : Conscience
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Suivre estimé vs réel                           │
│ Identifier patterns ("on est toujours à 2x")    │
│ Appliquer multiplicateurs aux estimations brutes│
└─────────────────────────────────────────────────┘

Niveau 3 : Processus
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Découper en petites tâches                      │
│ Estimer en équipe (planning poker)              │
│ Utiliser estimation relative (story points)    │
│ Variance : ±50%                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Niveau 4 : Piloté par les données
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Utiliser vélocité historique                    │
│ Fournir des fourchettes, pas des points         │
│ Suivre par type de travail (feature vs bug)    │
│ Variance : ±25%                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Niveau 5 : Probabiliste
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Simulations Monte Carlo                         │
│ "80% confiant pour le 15 mars"                  │
│ Recalcul continu                                │
│ Variance : Quantifiée avec confiance            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Pattern de suivi et apprentissage

SUIVI DES ESTIMATIONS

Analyse d'estimation Sprint 12 :
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                                                 │
│  Tâche         Estimé    Réel     Ratio        │
│  ─────────────────────────────────────────────  │
│  Endpoint API    3 pts    5 pts   1.67x        │
│  Composant UI    2 pts    2 pts   1.00x        │
│  Travail BDD     5 pts    8 pts   1.60x        │
│  Correction bug  1 pt     1 pt    1.00x        │
│  Intégration     3 pts    7 pts   2.33x  ⚠️    │
│                                                 │
│  Moyenne Sprint : 1.52x (sous-estimation 52%)  │
│                                                 │
│  Patterns identifiés :                          │
│  • Travail d'intégration systématiquement 2x+  │
│  • Corrections de bugs sont précises            │
│  • Travail API sous-estimé                      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

APPLIQUER LES APPRENTISSAGES :
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Type de travail     Multiplicateur             │
│  ──────────────────────────────────             │
│  Corrections bugs    1.0x                       │
│  Composants UI       1.0x                       │
│  Travail API         1.5x                       │
│  Travail BDD         1.5x                       │
│  Intégration         2.5x                       │
│  Nouvelle techno     3.0x                       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Estimation par fourchette

AU LIEU D'ESTIMATIONS PONCTUELLES, UTILISEZ DES FOURCHETTES

❌ "Ça prendra 5 jours"

✅ "Ça prendra :"
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Meilleur cas : 3 jours (tout va bien)          │
│  Plus probable : 5 jours (complexité normale)   │
│  Pire cas : 10 jours (si on rencontre problèmes)│
│                                                 │
│  Confiance : Moyenne (nouvelle zone de code)    │
│  Risques clés : Documentation API floue         │
└─────────────────────────────────────────────────┘

S'ENGAGER À : "Nous livrerons entre 5-10 jours,
               mise à jour à mi-parcours"

Bonnes pratiques

  1. Suivez réel vs estimé pour chaque tâche
  2. Estimez en équipe pas individuellement
  3. Découpez le travail en morceaux de 1-2 jours
  4. Utilisez des fourchettes pas des points uniques
  5. Appliquez les multiplicateurs appris par type de travail
  6. Incluez tout le travail (tests, revue, réunions)
  7. Ré-estimez quand le scope change
  8. Célébrez l'amélioration de la précision pas juste la livraison

Anti-patterns

✗ Punir les mauvaises estimations (tue l'estimation honnête)
✗ Convertir story points en heures
✗ Estimer du travail qu'on ne comprend pas
✗ Ne pas suivre la précision des estimations
✗ Estimations individuelles pour travail d'équipe
✗ Ne jamais ajuster les estimations quand le scope change

Solutions connexes