Last update: 20-11-2020 08:39
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Métriques

Une des marques de l'Agilité bien comprise consiste à mesurer.

En Agile, on mesure tout ce qui peut être révélateur de l'efficience et de l'efficacité.

Cela tient à l'incertitude dans laquelle on entreprend ce qui est à réaliser, le JTBD. Comme on ne sait pas bien d'emblée si le choix de la combinaison des facteurs what, where, who, hoW et when est le bon, on mesure ce qui peut nous donner des informations précieuses en matière d'efficacité et d'efficience. Les résultats engrangés et dûment mesurés doivent nous permettre de réorienter la course au besoin.

Cette démarche est parfaitement scientifique : on démarre d'une intuition et on vérifie que les résultats sont conformes aux attentes. Au besoin, on ajuste les paramètres et on re-mesure.

Toutes les mesures effectuées doivent avoir la seule vertu de confirmer ou d'infirmer les hypothèses posées. C'est un principe d'objectivation qui, bien pratiqué, permet l'amélioration continue (Kaizen).

Oui, mais mesurer n'a pas d'intérêt si cela ne permet pas de tirer des conclusions indiscutables : le bouton en haut à droite donne de meilleurs résultats qu'en bas à gauche; les utilisateurs se connectent surtout à notre site en début de mois ; le formulaire de contact est essentiellement utilisé pour le support technique ; les demandes pour le catalogue imprimé sont en hausse depuis 2 ans ; notre app n'est guère plus utilisée que 5 fois par mois; etc. Toutes ces observations, issues de mesures dures comme le diamant, doivent mener à des conclusions que suivent des actions concrètes. Cela présuppose l'établissement a priori de seuils de succès, cela suppose le recours aux chiffres ! If you can't put it in figures, it remains an opinion; it is not science !. Les techniques d'A/B Testing ne sont rien d'autres que la cristallisation de ce principe d'objectivation. Elles illustrent parfaitement mon propos.

In fine, si les mesures ne sont pas suivies d'actions, elles sont tout simplement vaines et sont la marque qu'il faut les adapter ou les abandonner. Voici un exemple typique de ce que j'appelle une métrique vaine : mesurer le nombre de downloads d'une app sur les stores. A priori, cette mesure n'apporte aucune conclusion indiscutable. Si les chiffres sont décevants vous n'avez aucune indication du pourquoi et vous ne saurez pas comment corriger la course. Si les chiffres sont bons, cela ne vous permet pas de savoir si votre app est finalement utilisée : téléchargée, certes ! mais utilisée ?

En conclusion, il est indispensable de mesurer tout ce qui peut nous donner des indications d'efficacité et d'efficience. Les mesures doivent permettre de dégager des conclusions indiscutables qui mènent à des actions concrètes.