La simulation de Monte-Carlo

La simulation de Monte-Carlo proposée par Wiveez est un outil avancé permettant d'estimer la probabilité de différents résultats pour des scénarios tels que "How Many" (Combien de tickets ou de points peuvent être traités dans un temps donné) et "When" (Quand un certain nombre de tickets ou de points peuvent être terminés). Elle repose sur la répétition de simulations basées sur des données historiques et des distributions de probabilités, pour donner aux utilisateurs une prévision basée sur des scénarios réalistes et variés.

Wiveez permet aux utilisateurs de filtrer les données d'entrée selon de nombreux critères, pour affiner la simulation et adapter les résultats à des situations spécifiques. Cela permet une modélisation plus précise des probabilités, tenant compte des particularités du projet ou de l'équipe.

1. "How Many" : La simulation répond à la question "Combien de tickets (ou de points d'effort) peuvent être terminés" dans un certain laps de temps donné. L'utilisateur peut utiliser cette simulation pour estimer la quantité de travail qui pourra être terminée dans un Sprint ou une itération spécifique.

2. "When" : La simulation répond à la question "Quand un certain nombre de tickets (ou points d'effort) pourront être terminés". Cela permet de prévoir à quelle date l'équipe pourra atteindre un objectif précis de travail terminé, en tenant compte des aléas et de la capacité historique de l'équipe.

Fonctionnement de la simulation Monte-Carlo

La simulation de Monte-Carlo repose sur la répétition de milliers (voire millions) de simulations pour modéliser des scénarios probables. Voici comment cela fonctionne dans Wiveez :

1. Données historiques : La simulation utilise les données historiques du projet ou de l'équipe pour créer une distribution de probabilité réaliste basée sur la vélocité de l’équipe, le flux de travail, le temps de traitement des tickets, et d’autres paramètres. Ces données servent de base pour les simulations.

2. Filtrage des données d’entrée : Wiveez offre une grande flexibilité dans le filtrage des données.

   Ces filtres permettent de raffiner la simulation pour des scénarios spécifiques et d'obtenir des résultats adaptés à chaque contexte particulier.

3. Répétition des simulations : La simulation répète plusieurs milliers de fois des scénarios en fonction des distributions de probabilité des données d’entrée. Chaque simulation suit une répartition aléatoire des résultats possibles, basée sur les données historiques et les critères choisis.

4. Estimation des résultats : Une fois les simulations terminées, Wiveez compile les résultats pour fournir des estimations probabilistes. Pour chaque scénario, la simulation donne des prévisions sous forme de pourcentages de probabilité pour différents résultats. Par exemple, un résultat typique serait :

   • "Avec 95 % de probabilité, l'équipe pourra terminer entre 40 et 50 tickets dans les deux prochaines semaines."

   • "Il y a 85 % de probabilité que l'équipe termine 200 points d'effort avant la fin du mois prochain."

Utilité et Avantages de la simulation Monte-Carlo dans Wiveez

La simulation de Monte-Carlo dans Wiveez est particulièrement utile pour :

1. Estimer la quantité de travail réalisable ("How Many") : En simulant plusieurs scénarios, Wiveez aide les équipes à répondre à la question "Combien de tickets ou de points d'effort" elles peuvent terminer dans un certain laps de temps. Cela permet une meilleure planification des Sprints et des projets.

2. Prédire la date d'achèvement ("When") : Pour des projets avec une deadline précise, Wiveez permet de répondre à la question "Quand" une certaine quantité de travail sera terminée. Cela permet de mieux gérer les attentes des parties prenantes et d’anticiper les risques liés aux délais.

3. Adapter les simulations à des scénarios spécifiques : Grâce aux filtres avancés proposés par Wiveez, les utilisateurs peuvent affiner la simulation pour s'adapter à des situations spécifiques. Cela permet de modéliser des scénarios plus précis et d'obtenir des résultats qui tiennent compte de la complexité et des particularités de chaque projet ou équipe.

4. Améliorer la gestion des risques : En offrant des résultats sous forme de probabilités, Wiveez permet d’anticiper les risques et les incertitudes dans le planning. Les utilisateurs peuvent voir les scénarios les plus probables, mais aussi les scénarios moins probables (mais risqués), ce qui permet de mieux préparer l'équipe face à des éventualités imprévues.

5. Améliorer la communication avec les parties prenantes : Grâce aux prévisions basées sur des probabilités, les équipes peuvent fournir des réponses plus précises aux parties prenantes sur la charge de travail ou les délais d'achèvement, ce qui améliore la transparence et la planification.

Exemple d’interprétation

Prenons un exemple de simulation de Monte-Carlo dans Wiveez pour un projet de développement de fonctionnalités.

• Scénario "How Many" : Si l’équipe souhaite savoir combien de tickets elle peut terminer dans un Sprint de deux semaines, elle peut lancer une simulation Monte-Carlo avec les données historiques filtrées pour des tickets similaires (par exemple, des tickets de fonctionnalités), et basées sur la vélocité passée de l’équipe. Le résultat pourrait être :

  • "Il y a 85 % de probabilité que l’équipe termine entre 45 et 55 tickets dans ce Sprint."

• Scénario "When" : Si l'équipe doit terminer 200 points d'effort pour un jalon spécifique, elle peut exécuter une simulation pour déterminer à quelle date cela pourrait être atteint. La simulation pourrait indiquer :

  • "Il y a 75 % de probabilité que l’équipe termine 200 points avant le 20 octobre."

En fonction de ces résultats, l’équipe peut ajuster son planning, re-prioriser les tickets, ou ajuster les engagements pour s’assurer de respecter les délais.

Utilité dans Wiveez

La simulation de Monte-Carlo dans Wiveez aide les équipes à :

• Planifier avec plus de précision en estimant combien de travail peut être accompli ou quand un objectif spécifique sera atteint.

• Gérer les risques et les attentes en tenant compte de l'incertitude et des scénarios multiples dans leurs prévisions, et en ajustant leurs engagements en fonction des probabilités.

• Prendre des décisions éclairées en utilisant des filtres avancés pour adapter les simulations à des situations spécifiques et obtenir des résultats qui correspondent précisément aux besoins du projet.

Résumé

La simulation de Monte-Carlo dans Wiveez permet aux équipes d’effectuer des prévisions précises sur le travail à accomplir ("How Many") et les délais d'achèvement ("When"). Grâce à des critères de filtrage avancés et des simulations répétées, Wiveez fournit des résultats probabilistes, permettant de mieux planifier, gérer les risques, et ajuster les engagements selon les capacités réelles de l’équipe.