Le mythe de l'estimation
Pourquoi nous sommes si mauvais pour estimer le travail complexe, et ce qu'il faut faire à la place.
Key Takeaways
- Le dimensionnement relatif est plus précis que les heures.
- L'incertitude est maximale au début du travail.
- Prévoir sur la base de données l'emporte sur les conjectures.
Le principe d'incertitude
Dans le travail du savoir, on nous demande souvent des estimations précises pour des problèmes uniques. C'est un sophisme. Chaque nouvelle fonctionnalité est un processus de « découverte », pas de « construction ». Nous ne construisons pas un pont selon un plan connu ; nous explorons un territoire qui n'a jamais été cartographié.Le cône d'incertitude
Au début d'un projet, c'est là que nous en savons le moins. Pourtant, c'est à ce moment-là qu'on nous demande les estimations les plus importantes. La recherche montre que les estimations initiales peuvent être erronées d'un facteur 4 (400 % de variance). À mesure que nous construisons et apprenons, le « cône » se rétrécit et notre précision s'améliore.📹 Video Resource: Le cône d'incertitude expliqué
Pourquoi nous échouons : Le biais de planification
La psychologie cognitive (Kahneman & Tversky) a prouvé que les humains sont systématiquement trop optimistes. Nous envisageons le « chemin idéal » et ignorons les 100 choses qui pourraient mal tourner. Nous estimons l'effort du travail, mais nous ignorons l'effort des « interruptions », des « passages de relais » et des « bugs imprévus ».La percée : Le dimensionnement relatif
Arrêtez de deviner les heures. Commencez à comparer les tailles. Nous ne savons pas exactement combien de kilos pèse un chien, mais nous voyons facilement s'il est « Petit » (Chihuahua), « Moyen » (Beagle) ou « Très Grand » (Grand Danois). C'est le fondement des Story Points.L'estimation relative est jusqu'à 80 % plus rapide et plus précise que l'estimation en heures absolues, car nos cerveaux sont câblés pour la comparaison, pas pour le calcul.
— La loi du dimensionnement relatif
📹 Video Resource: Estimation Agile : L'analogie du chien
Les mathématiques (Loi des grands nombres)
L'agrégation de nombreuses petites estimations imprécises conduit à des résultats beaucoup plus stables qu'une seule grande estimation « précise ». Mathématiquement, l'erreur relative diminue à mesure que vous ajoutez des éléments dans le panier.La loi de l'agrégation:
Variance totale = 1 / sqrt(N) (Plus vous divisez votre travail en petits morceaux, plus vos erreurs individuelles s'annulent.)