2) Sortir la tête de l'eau avec kanban

Nous allons partir de l'existant pour le faire évoluer pas à pas. Cela passe par une bonne connaissance des processus de l'équipe et de sa vélocité afin de pouvoir dire ce qu'elle peut traiter.

Éléments de travail et capacité

L'équipe effectue des tâches, implémente des fonctionnalités, fait des corrections de bugs, améliore la performance du produit... Chaque demande faite en entrée correspond à un ou plusieurs éléments de travail qui seront traités par une ou plusieurs personnes de l'équipe.

Il faudra s'accorder sur ce qu'un élément de travail signifie notamment avec les équipes en amont. On peut affiner en évaluant les éléments de travail en nombre de points selon la complexité, comme dans Scrum. L'essentiel est d'arriver à avoir un langage commun et pertinent.

La vélocité de l'équipe correspond au nombre d'éléments de travail livrés à l'issue d'un cycle de production. Lorsque nous aurons mesuré la vélocité sur plusieurs cycles, nous serons capables de donner la capacité, c'est à dire la vélocité moyenne attendue dans un sprint. Il est à noter que plus l'équipe a d'éléments de travail à réaliser et plus, à partir d'un certain seuil, sa performance va se dégrader. On va donc déterminer progressivement la capacité optimale de l'équipe.

Connaître ses processus

Pour identifier les améliorations possibles dans le fonctionnement de l'équipe et ce qui peut la perturber, on va dessiner la façon dont un élément de travail va traverser l'équipe avec une information sur les temps d'écoulement. On appelle ça le Value Stream Mapping (VSM). Il s'agit de repérer la façon dont un élément de travail est reçu, par qui, et les étapes de son traitement (analyse, spécifications, implémentation, tests, …) .

Cela va permettre de s'interroger sur la façon dont l'équipe fonctionne, notamment de voir s'il y a du gaspillage, si la façon dont les demandes arrivent,et  l'endroit où elles interviennent dans le processus est pertinent ou pas.

Utiliser le management visuel

On peut déduire du VSM les étapes de traitement d'un élément de travail, et ainsi on va dessiner un tableau Kanban avec diverses colonnes comme : « À faire », « En cours », « En test », « En intégration », « Fini ». Dans chaque colonne on mettra des post-its, chacun correspondant à un élément de travail. Les éléments de travail qui arrivent en entrée sont mis dans la colonne « À faire ». Lors de la réunion quotidienne kanban, qui est faite avec tous les membres de l'équipe, on fait le point sur les éléments de travail. Chacun dit où il en est, les obstacles qu'il rencontre. En fonction de l'avancement, on déplace les post-its dans les colonnes correspondantes. Il est essentiel que ce tableau soit visible de toute l'équipe.

Ce tableau va permettre de voir, outre l'avancée des éléments de travail, les goulots d’étranglements, les situations de famines (colonnes sans aucun post-it). Il va donc aider l'équipe à fluidifier son travail, à améliorer ses estimations de charges et à mesurer sa vélocité. La participation de chacun, la visibilité sur le déroulement du projet, sont des sources de motivation supplémentaire.

Bilan

Je ne détaille évidemment pas toute la méthode Kanban. Cela dit on voit bien que ces outils en permettant une meilleure connaissance de l'existant, vont donner des éléments importants pour négocier ce que l'équipe pourra accepter en entrée. Le pilotage du cycle de production est plus fin et plus réactif. Enfin la motivation des membres de l'équipe est améliorée, car on leur a donné de la visibilité sur les tâches, et on a favorisé leur implication.

1) Sortir la tête de l'eau avec Kanban

Dans l'exemple précédent (Faires des économies en investissant) nous avions une équipe de développement qui était littéralement la tête sous l'eau et qui courait après le planning.

Comment est-il possible de sortir d'une telle situation? Pour retrouver une certaine maîtrise du planning on va chercher à connaître :

• Le fonctionnement et les limites de l'équipe: le(s) processus suivi(s), les compétences, la disponibilité de ses membres sur le projet,
• Les limites du produit en terme d'architecture et de bugs au regard des demandes faites,
• Les dysfonctionnements s'il y en a,
• Les interlocuteurs avec lesquels l'équipe interagit: leur rôle, leur compétence.

Il y aura probablement des actions à réaliser au sein de l'équipe, mais aussi vis à vis de l'extérieur. En effet on peut distinguer différents flux dans cette équipe : des flux entrants – les demandes et les retours sur le produit [suite aux livraisons], et des flux sortants – ce que l'équipe produit.

Ici tout se passe comme si l'équipe était un barrage avec un lac de rétention. S'il pleut (donc s'il y a des sollicitations), le niveau du lac de rétention a tendance à monter. Hors plus il pleut plus le niveau monte vite et plus il y a de débris, de troncs d'arbres qui vont boucher les entrées du barrage et l'empêcher de délivrer la même quantité d'eau. Autrement dit plus les flux entrants sont nombreux et impactants et plus la performance de l'équipe va en pâtir.

S'il est possible d'améliorer le fonctionnement en interne, cela demandera un investissement pour un résultat à moyen terme, donc une baisse de performance dans un premier temps. L'équipe fonctionnant dans un écosystème, il faudra le faire accepter. En outre cet investissement ne suffira pas la plupart du temps.

L'enjeu pour l'équipe est donc aussi de réguler les flux entrants – les sollicitations, afin d'être en mesure d'atteindre une performance optimale. Pour cela elle doit aussi être capable de dire à quelle cadence elle peut travailler, et donc à quelle cadence elle peut livrer. Mais livrer quoi ? Les livrables n'auront pas tous la même taille, le nombre de fonctions, de bugs corrigés varie.

Nous allons utiliser une démarche Kanban afin de mieux définir ces notions. Cela va nous aider aussi à opérer un renversement de la perspective : plutôt que de ne travailler qu'en fonction des sollicitations – « en flux poussé », on va fonctionner en fonction de ce que l'on peut livrer – « en flux tiré ».

Suite au prochain article.

Faire des économies en investissant

Vous avez peut être déjà rencontré ce genre de situation :

• D'un côté le commercial est insatisfait de l'équipe de développement, car ils ne livrent pas dans les délais et de façon satisfaisante. Il est tenté de les croire inefficaces voire incompétents. Pour rattraper les affaires non rentables, il facture au prix fort certaines prestations.
  

• D'un autre côté, l'équipe de développement (R&D) râle après le commercial, car il vend des affaires qui ne leur conviennent pas en terme de contenu technologique (car ils en maîtrisent mal certaines), de charges, de délais.

On voit bien que cette situation a des effets pervers, notamment:

• L'image de l'entreprise vis à vis des clients est dégradée, car elle ne tient pas souvent ses engagements, et certains services sont surfacturés.
• Les relations sont tendues, et un climat de défiance et de frustration règne, ce qui favorise le turn over et la baisse d'efficacité des personnes.
• L'équipe de développement sont mis dans une logique d'échec.
• Le commercial de son côté n'est pas forcément plus à l'aise car sa confiance dans les équipes de développement est faible. Lui aussi est entraîné dans cette logique d'échec. Il doit faire face au mécontentement des clients et a l'impression de se débattre relativement seul

Quelles actions pourraient permettre de sortir de cette spirale ? Est-il possible d'obtenir une amélioration substantielle sans investissement important ou sans générer une dérive des coûts et du retard sur les projets ?

Comme il y a plusieurs problèmes à régler, il va falloir procéder par étapes. Voilà pourquoi une réponse possible passe par l'utilisation d'outils issus du Lean. On va donc:

1. Faire un bilan des projets sur une durée significative.
2. Se donner des objectifs
3. Dégager les améliorations les plus prioritaires.

Faire un bilan des projets sur une durée significative

Le bilan des n derniers projets permet de voir ceux qui ont été rentables, ceux qui ne l'ont pas été et de combien. Difficile de rentrer dans les détails à posteriori; cela dit on peut déjà avoir une idée du sérieux de la situation notamment en terme de coût et d'image auprès des clients. Un bilan de chaque projet fait au fur et à mesure apporterait certainement bien plus d'informations. Ceci va permettre de justifier l'investissement fait en améliorations, car il est illusoire d'espérer une amélioration si on ne fait rien.

Se donner des objectifs

Il s'agit de savoir où l'on veut être dans 6 mois, 1 an et ce qu'on est prêt à investir. La question se pose en priorité à la hiérarchie, car de son implication et de son approbation dépend le succès. 

Revenir à une rentabilité correcte demande du temps, surtout si les équipes sont noyées sous les tâches à réaliser. On peut fixer des règles d'emblée (respecter l'évaluation des équipes de développement, valider le contenu technologique d'une offre), mais il faudra assumer les conséquences immédiates. Hors on n'est peut être pas prêt à de tels changements.

Dégager les améliorations les plus prioritaires

On constitue avec toutes les parties prenantes une liste des objectifs principaux à atteindre. On en déduit des points d'améliorations, qui permettrons d'atteindre progressivement ces objectifs. Un médiateur (le consultant?!) aidera à faire ces listes de façon non personnelles afin de sortir du conflit, mais aussi de sorte à ce que les points d'améliorations soient suffisamment réalistes, précis et simples. On affinera par la suite au fur et à mesure les points retenus et au besoin on les découpera en plusieurs points d'améliorations.

Une fois les objectifs principaux fixé, on ordonne les points d'améliorations par priorité. On doit s'accorder sur la mesure et le critère de réussite de chaque point d'amélioration, et ce au fur et à mesure qu'ils seront retenus.

En fait on procède par itération:

• Avant chaque itération, on nettoie la liste des points d'amélioration, on la met à jour par priorité et on affine les points susceptibles d'être pris lors de la prochaine itération.
• Lors de la réunion de fin d'itération on fait le bilan du ou des points d'améliorations. On peut en dégager d'autres points d'amélioration, ou décider d'en découper un qui s'avère trop gros.
• Lors de la réunion de début d'itération on choisit les prochains à mettre en œuvre pour l'itération suivante et on fixe la date du prochain point.

Attention à ne pas vouloir trop en faire: il vaut mieux se limiter par exemple à un ou deux points d'amélioration par équipe par itération. Sinon on risque de se disperser, de trop impacter les projets en cours, et de ne pas améliorer grand chose dans les temps fixés.

Conclusion

Cette démarche présente plusieurs intérêts :

• Elle implique toutes les parties prenantes,
• Elle leur ouvre les yeux sur les besoins et la complexité du métier des autres parties,
• Elle va permettre d'avoir des signes encourageants assez rapidement, ce qui aura un effet positif sur le moral et la motivation.
• Elle permet de mesurer le progrès réalisé notamment sur un plan financier,
• Elle contribue à rétablir la confiance et de s'inscrire dans une logique de réussite! 

Elle est conforme au Kaizen, un outil du lean qui signifie « amélioration continue » en Japonais. On la retrouve dans certaines méthodes comme Scrum (méthode agile de gestion de projet). D'ailleurs ce projet d'amélioration est pleinement compatible avec cette méthode.

Big Data: 2) Applications et enjeux

Mais au fait qu'est ce que le Big Data ?
Quand on parle de Big Data on parle souvent des 3 V qui le caractérisent :

• Volume : de grandes quantités de données,
• Variété : des données de nature [très] différentes,
• Vélocité : une capacité à traiter de gros volumes de données en peu de temps.

Certains rajoutent aussi:

• Véracité : est-ce que ces données sont fiables?
• Visibilité : les données doivent être interprétables « facilement » par un être humain.

Au cours de ces 2 dernières années on considère que 90 % des données existantes d'aujourd'hui, ont été créées. Il y a donc une croissance exponentielle du volume de données, et ça n'est que le début.

La plupart des données ne sont pas structurées, c'est à dire qu'elles ne sont pas stockées dans des bases de données relationnelles. Ces données sont par exemple dans les pages des sites internet, dans des fichiers de logs, de son, des images, des courriels,... Les formats sont donc de nature très diverse. Environ 80 % des données d'une entreprise ne sont pas structurée. Il faut donc des outils spécifiques pour gérer ces données, notamment des systèmes de gestion de bases de données NoSQL.

Avec le Big Data, on peut mesurer l'impact d'une publicité sur Twitter en fonction des messages échangés. On peut même détecter des tendances de fond en analysant les échanges des internautes sur les réseaux sociaux. IBM appelle ça le « social sentiment index » qu'on traduit par « indice d'opinion sur les réseaux sociaux». C'est ainsi qu'IBM a annoncé cette année que le steampunk deviendrait très tendance en 2014-2015 (http://www.slate.fr/lien/67421/steampunk-tendance-majeure-ibm). De cela découlera une offre marchande liée à cette thématique.

Si on peut détecter des tendances de marché, on peut aussi sonder de façon discrète une population. C'est ainsi que l'équipe du président Obama a utilisé le Big Data pendant sa campagne présidentielle. Elle a mesuré l'impact de ses interventions, des publicités sur la télévision, pour déterminer les actions à mener, comme aller faire une réunion publique dans une ville donnée.

On connaît déjà le ciblage de l'offre par des publicités sur Internet, en fonction des articles, des sujets que vous avez recherchés. On sera à l'avenir encore plus précis. Par exemple, vous dites sur les réseaux sociaux que vous vous intéressez à un produit. Et voilà qu'en passant devant un magasin vous recevez un SMS qui vous propose une promotion sur cet article chez ce commerçant.

Aujourd'hui les données peuvent se revendre une fois rendues anonymes, ou être mises à disposition gratuitement (open data). Elles peuvent aussi être mises à disposition d'un tiers, dans une certaine mesure, si vous avez donné votre accord.

On analyse de plus en plus de façon automatique ce qui se passe dans les centres d'appels dont les conversations. On peut même analyser les émotions pour détecter la satisfaction du client. Une des prochaines étapes sera l'analyse de la vidéo en temps réel pour mesurer le comportement des personnes. Par exemple dans un supermarché pour valider l'efficacité d'une disposition sur une gondole, ou encore pour envoyer un SMS à une personne qui entrerait dans une zone dangereuse.

Faut-il sombrer pour autant dans la paranoïa? Big Brother et Big Data sont ils synonymes? Si certains organismes comme la CNIL sont là pour garantir nos droits, il peut néanmoins y avoir des dérives. Rappelons nous quand même que nous étions déjà surveillé (vous vous souvenez d'Echelon et de l'analyse automatique des courriels sur gmail?). En fait la question qui est posée est aussi celle de l'intention.

Les possibilités d'applications du Big Data sont donc très nombreuses et beaucoup restent à inventer. Elles sont à la fois enthousiasmantes, et parfois un peu effrayantes quant aux multiples dérives possibles. Une chose est sûre, dans les années à venir on aura de plus en plus besoin de compétences dans ce domaine.

Quelques liens intéressants pour aller plus loin :
http://www.conseilwebsocial.com/index.php/2013/reseau-social-et-big-data/

http://www.informationweek.com/government/cloud-saas/6-ways-amazon-cloud-helped-obama-win/240142268

La prévision d'IBM sur le steampunk: http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/40120.wss

Je suis allé à la conférence Big Data de l'école de commerce de Grenoble. Très intéressant! Il y a même des vidéos de la conférence:
http://entreprisedigitale.wordpress.com/

Big Data: 1) Ces capteurs qui nous surveillent

Le nombre de capteurs intelligents connectés à un réseau augmente très rapidement. Cela va des systèmes RFID (qui peuvent remplacer le code barre), aux appareils utilisant le GPS (mobiles, ordinateurs de bords de nos voitures), en passant par les webcams et caméras de surveillance, aux systèmes divers qui remontent des données environnementales comme la température, l'hygrométrie, la consommation en eau, en gaz ou en électricité.

Songez qu'il va se vendre près de 4 milliard de puces RFID dans le monde cette année (http://www.planetoscope.com/electronique/1482-production-mondiale-de-puces-rfid.html). En 2011 la commission européenne tablait déjà sur 50 milliard de systèmes connectés en 2020.

Récupérer ces données générées par ces capteurs en temps réel peut présenter un réel intérêt, par exemple en vue d'une optimisation de l'utilisation des ressources (électricité, eau, ...), ou d'une facturation plus exacte avec les compteurs intelligents. Évidemment c'est d'abord pour l'obtention d'un bénéfice que l'on envisage le déploiement de tels appareils.

Un compteur électrique intelligent comme le linky d'ERDF (http://www.erdfdistribution.fr/Linky/), peut savoir en temps réel ce que vous consommez, et du coup de façon plus subtile, on peut deviner les pièces utilisées dans votre logement, les périodes où vous êtes absent ou bien si vous  dormez. Cela peut aller plus loin encore puisque des pirates peuvent couper l'électricité, savoir ce que vous regardez à la télé (cf http://www.cnetfrance.fr/news/compteurs-intelligents-bientot-un-mouchard-chez-vous-39787429.htm).

Dès aujourd'hui on est capable de savoir qui est présent dans un espace délimité pour peu que les portables utilisent le GPS, ou simplement le réseau mobile (GSM). La précision étant nettement supérieure avec le GPS. D'ailleurs certains sites proposent de géolocaliser un mobile connu.

On peut donc sérieusement se poser la question du respect de notre vie privée, de notre liberté, mais aussi de la confiance que l'on accorde aux autres, et de notre complicité, car de plus en plus nous dévoilons d'information.

Depuis longtemps la surveillance des personnes est possible dans une certaine mesure, avec les caméras aux distributeurs de billets, les informations de transactions de carte bleue par exemple, mais seul un nombre très restreint de personnes y avait accès.

Hors depuis quelques années, nous assistons à un changement d'échelle. Le nombre de personnes pouvant avoir accès à une information remontée par un capteur intelligent est beaucoup plus grand. De plus les possibilités sont considérablement accrues grâce à l'explosion du nombre de capteurs de toutes sortes, aux capacités de stockage des données qui ne cessent de croître, et aux outils qui permettent de traiter et d'analyser ces flux en temps réel.

Bref nous sommes déjà dans l'ère du Big Data, et pour la plupart nous ne le savions pas!
A suivre dans le prochain article...
 

Quelques sources intéressantes pour aller plus loin:
http://fr.wikipedia.org/wiki/Compteur_intelligent

Localiser un portable ou un ordinateur:
http://www.commentcamarche.net/faq/29153-localiser-un-telephone-portable
http://www.localiserun-portable.com/
http://preyproject.com un exemple de projet freemium pour localiser votre PC ou votre portable.