Mesurer et Booster la Performance des Équipes Scrum avec Flow Analytics Pro

Lorsqu’une équipe décide de mettre en oeuvre un cadre Scrum, pour réaliser ses activités et créer de la valeur, elle se base sur un guide (Le Guide Scrum) mettant en avant des valeurs fondamentales : la transparence, l’inspection, et l’adaptation. Ces principes, piliers de l’amélioration continue, offrent aux équipes Scrum un cadre clair pour collaborer efficacement et maximiser la valeur livrée.

Cependant, le Guide Scrum ne décrit pas les actions que l’équipe doit mettre en oeuvre pour atteindre ses objectifs, avec le niveau de qualité requit. De la même façon, lorsqu’il s’agit de mesurer la performance opérationnelle ou d’estimer avec précision le travail à venir, le guide reste volontairement peu prescriptif, laissant aux équipes la liberté de définir leurs propres approches.

Cette absence de directives claires dans la mesure de la performance peut être un frein majeur pour certaines équipes, qui peinent à identifier les bons indicateurs ou à visualiser les inefficacités dans leur flux de travail.

Dans cet article, nous verrons comment la solution Flow Analytics Pro (anciennement Wiveez), en respectant l’esprit du Scrum Guide, permet aux équipes de booster leur performance opérationnelle, d’optimiser leurs processus, et de rester alignées sur les valeurs fondamentales de transparence et d’adaptation.

Empirisme & Amélioration Continue

L’empirisme est un principe fondamental du cadre Scrum. Il repose sur l’idée que la connaissance provient de l’expérience et des décisions prises sur la base d’observations concrètes, plutôt que sur des hypothèses ou des plans rigides. Dans Scrum, l’empirisme est mis en œuvre au travers trois piliers :

  1. Transparence :
    Les aspects importants du processus de travail doivent être visibles et compris de tous. Les équipes Scrum utilisent des artefacts comme le Sprint Backlog, l’Increment et le Product Backlog pour assurer cette transparence.
  2. Inspection :
    Les équipes inspectent régulièrement leur travail et leur progression vers les objectifs pour détecter les écarts, les inefficacités ou les problèmes. Cette inspection se fait principalement via des événements tels que la Sprint Review et la Sprint Retrospective.
  3. Adaptation :
    Sur la base des observations réalisées, les équipes ajustent leurs processus, leur backlog ou leur manière de travailler pour s’améliorer et rester alignées avec les objectifs du produit.

L’amélioration continue est l’un des fondements opérationnels de Scrum. Elle est directement liée au principe d’empirisme et se manifeste dans les pratiques suivantes :

  • Les rétrospectives de sprint : Les équipes identifient des axes d’amélioration à chaque sprint, qu’il s’agisse de résoudre des problèmes ou de renforcer des pratiques existantes.
  • L’incrémentation progressive : Chaque sprint offre une opportunité d’améliorer la qualité des livrables et de répondre plus précisément aux besoins des parties prenantes.
  • Les boucles de feedback rapides : Les parties prenantes fournissent un retour sur l’Increment lors de la Sprint Review, ce qui aide les équipes à ajuster leurs priorités et leurs processus.

L’objectif final de l’Empirisme et de l’Amélioration Continue est de maximiser la valeur produite par l’équipe tout en réduisant les inefficacités.

Les Flow Metrics au service de l’Empirisme et de l’Amélioration Continue

Les Flow Metrics permettent de mesurer et d’analyser l’efficacité et la fluidité du flux de travail d’une équipe. Ils offrent une vision claire des processus, identifient les inefficacités et soutiennent l’amélioration continue. Ces métriques donnent aux équipes des données exploitables pour optimiser leurs processus, augmenter leur productivité et maximiser la valeur livrée.

Contrairement à des solutions comme Actionable Agile (55 Degrees) ou Kanban Analytics (Nave), Flow Analytics Pro offre une vrai solution de mesure de la performance opérationnelle, adaptée aux équipes mettant en oeuvre un cadre Scrum et pas seulement les Flow Metrics Kanban.

Nous allons analyser ensemble quels sont mètriques proposées par Flow analytics Pro, pour une équipe Scrum

Le suivi du débit

Flow Analytics Pro permet aux équipes de mesure la performance de leur débit, au travers de 2 graphiques :

  • Le Throughput Run chart
  • Le Throughtput Histogram

Le Throughput Run Chart – Suivi du débit

Le Suivi du débit (Throughput Run Chart) est un outil de suivi des performances qui visualise le débit en fonction du temps. Contrairement à l’histogramme, qui montre une répartition statique des valeurs de débit sur une période, le Suivi du Débit permet de voir comment le débit évolue dans le temps, souvent en temps réel. Ce type de graphique est particulièrement utile pour surveiller la performance d’un système ou d’une application sur une période donnée et pour repérer des tendances ou des fluctuations significatives.

  • Débit (Throughput) : Le débit représente la quantité de travail accompli par un système sur une période donnée. Cela peut inclure le nombre de transactions, de requêtes traitées, ou de données transférées par seconde, minute, heure, etc.
  • Évolution dans le temps : Le suivi du débit montre comment ces valeurs changent au fil du temps, en offrant une vue dynamique et temporelle des performances.

Avec Flow Analytics Pro, vous avez la possibilité de mettre en cohérence le suivi du débit avec la durée de vos Itération (Sprint) Scrum, en sélectionnant le cycle de suivi (Quotidien, Hebdomadaire, 2 semaines, 2 semaines, 4 semaines).

Le Throughput Run Chart est particulièrement utile pour :

  1. Suivre les tendances dans le débit : Il permet de visualiser les changements graduels ou brusques dans le débit au fil du temps, révélant des tendances croissantes, décroissantes, ou des périodes de stabilité.
  2. Détecter les anomalies et les pics : En suivant l’évolution des débits, il devient facile de repérer des anomalies, comme des pics soudains (augmentation ou diminution rapide du débit) qui pourraient signaler des événements inattendus, des problèmes de performance ou des changements de comportement du système.
  3. Optimiser les processus : Le run chart peut aider à identifier des périodes où le système fonctionne de manière optimale ou sous-optimale, permettant ainsi de prendre des décisions pour ajuster les ressources ou améliorer l’efficacité.
  4. Mesurer l’impact des changements : Si une mise à jour ou une modification est appliquée à un système, le run chart peut être utilisé pour surveiller l’impact de ce changement sur le débit dans le temps.

Dans l’exemple proposé, sur les 3 derniers mois (représente environ 6 Itérations de 2 semaines), l’équipe peut effectuer les constats suivants :

  • Un débit moyen de 17.63 ticket toutes les 2 semaines, avec des valeurs de médiane et de quartiles qui montrent une certaine variabilité mais restent généralement stables.
  • Les valeurs sont relativement concentrées entre le Premier Quartile – Représente 25% des tickets (15) et Troisième Quartile – Représente 75% des tickets (24), ce qui indique une performance généralement stable.
  • Un pic notable de débit est observable pendant le cycle du 25 novembre au 8 décembre 2024, avec un total de 30 éléments complétés. Cela pourrait refléter un effort concentré sur un plus grand nombre de tâches et de sous-tâches.
  • Le cycle du 23 décembre 2024 au 5 janvier 2025 connaît un faible débit (seulement 2 éléments), probablement dû à une période de vacances ou une disponibilité réduite de l’équipe.

Ce graphique permet à l’équipe, à la fois de connaitre l’évolution de sa performance, mais également la répartition du débit par type de ticket, afin de mieux préparer les Itérations suivantes et définir le pourcentage d’affectation à associé à chaque type de ticket : Par exemple, 25% du backlog d’Itération est alloué au traitement des Incidents.

Le Throughput Histogram

L’histogramme du Débit est un outil de visualisation couramment utilisé pour représenter la répartition des débits dans un Flux donné. En termes simples, il montre comment les valeurs de débit se distribuent sur une période de temps et permet de comprendre les performances ou le comportement du système en termes de débit.

Il est très utile pour les équipes Scrum, en mettant en lumière la variabilité de son débit, sur une période donnée.

Analysons l’Histogramme du Débit, sur la même configuration que l’exemple proposé pour Le Throughput Run chart.

Voici les constats que l’&équipe peut réaliser :

  • Le débit moyen est d’environ 18 tickets toutes les 2 semaines ;
  • Le débit médian (représentant) 50% des cycles de débit est de 17 tickets toutes les 2 semaines. La distribution du débit montre que la majorité des occurrences se situent autour de la médiane, ce qui indique une certaine cohérence dans la production de l’équipe.
  • L’absence de fréquences entre un débit de 3 et 13 peut indiquer que l’équipe parvient généralement à atteindre un niveau minimal d’efficacité, évitant ainsi les périodes de très faible débit. Cependant, le fait qu’un débit de 2 ait été possible suggère la nécessité d’examiner les causes de cette insuffisance. Dans notre cas, cela est dut à la période de congés de fin d’année.
  • Les périodes correspondant aux valeurs les plus hautes (25 et 30) méritent également une attention particulière pour déterminer si ces niveaux sont soutenables ou s’ils mettent en danger la durabilité du travail de l’équipe.

Globalement le Throughput Histogram permet à l’équipe de mettre en évidence une certaine stabilité de leur débit d’Itération à environ 17 tickets toutes les 2 semaines.

En ce basant sur le Throughput Run Chart et le Throughput Histogram, l’équipe Scrum, va à la fois pouvoir identifier son engagement idéal en terme de débit par Itération et lui permettre de mieux répartir le pourcentage à allouer à chaque typologie de ticket (Anomalies, User Story, …).

Quand les utiliser le suivi du débit ?

Le Throughput Run Chart et le Throughput Histogram peuvent être analysés lors du Sprint Planning, ainsi que lors de la phase de Refinement (revue) du sprint Backlog, afin de préparer la prochaine Itération.

Le Aging Chart – Analyse du vieillissement des tickets en cours

Le Temps de Vieillissement des tickets (Aging Chart) dans Flow Analytics Pro permet de suivre depuis combien de temps les tickets sont présents dans les différentes étapes en cours du flux. Ce graphique aide les utilisateurs à visualiser l’ancienneté des tickets actuellement en cours de traitement à chaque étape, afin de détecter les goulots d’étranglement ou les tickets bloqués.

Chaque point sur le graphique correspond à un ou plusieurs tickets dans une étape donnée, en fonction du temps qu’ils y ont passé.

Le Aging Chart est un outil clé pour :

  1. Suivre l’ancienneté des tickets en cours : Il montre depuis combien de temps chaque ticket est bloqué ou en traitement dans chaque étape du flux. Cela permet de détecter rapidement les tickets qui prennent plus de temps que prévu et risquent de causer des retards.
  2. Comparer avec les tickets terminés : Les lignes horizontales représentant les performances passées des tickets traités (50 %, 75 %, 85 %, 95 % des tickets traités) permettent de comparer l’âge des tickets en cours avec les temps de traitement des tickets déjà terminés, afin de voir si les tickets actuels prennent plus de temps que la moyenne passée.
  3. Identifier des tickets à risque : Les tickets dont la durée dans l’étape dépasse les lignes représentant les performances des tickets terminés peuvent être considérés comme des tickets à risque. Ils peuvent signaler des goulots d’étranglement ou nécessiter une attention immédiate pour éviter des retards supplémentaires.

Analysons le graphique en exemple :

  • DEV IN PROGRESS :
    • Les âges des tickets vont de 1 à 17 jours avec quelques uns proches du seuil de la moyenne historique. Un ticket est à l’age 17, ce qui est au-dessus du troisième quartile (Q3 = 16) et nécessite une vigilance.
  • Code Review :
    • Âges à 1, 2, 4, 12 jours. Le ticket âgé de 12 jours est supérieur à la moyenne (9.81) et Q3 (16). Il nécessite une attention pour éviter un goulot d’étranglement.
  • Deploy ready :
    • Âges à 1, 3 jours. Ces tickets n’ont pas atteint de seuil critique mais il faut surveiller pour qu’ils ne stagnent pas.
  • Ready To Test :
    • Âges à 8, 10 jours. Ces tickets ne dépassent pas le seuil critique mais sont proches de la moyenne, surveillance recommandée.
  • DOCUMENTATIONS :
    • Âges à 3, 5 jours, pas de dépassement des seuils.
  • In Testing :
    • Un ticket âgé de 41 jours dépasse largement la limite naturelle du processus (38) et les limites de contrôle (48). Il s’agit d’une alerte pour un problème majeur dans cette étape.

Détection des tickets à risque:

  • Tickets âgés de 17 jours (DEV IN PROGRESS) : Risque de blocage s’approchant de Q3, nécessite des actions rapides.
  • Ticket âgé de 12 jours (Code Review) : Probabilité accrue de blocage, bien au-dessus de la moyenne.
  • Ticket âgé de 41 jours (In Testing) : Ce ticket dépasse largement toutes les limites, signalant un problème systémique.

Comme vous le constatez, le Aging Chart est un outil puissant pour aider l’équipe Scrum à identifier ses goulets d’étranglement et les tickets faisant porter un risque sur l’atteinte de l’objectif de Sprint.

Quand les utiliser le suivi du débit ?

Le Aging Chart peut être utilisé à tout moment et plus particulièrement lors des points de synchronisation de l’équipe, comme le Daily Meeting.

Le Flow Time Histogram – Suvi du Temps de Cycle

L’Histogramme de Temps de Flux (nommé Flow Time Histogram) représente la répartition des durées (ou temps de flux) des tickets traités sur un intervalle, représenté par une étape de début et une étape de fin du Flux à analyser.

L’histogramme visualise ces durées de manière agrégée afin d’aider à comprendre la performance globale en termes de temps de traitement, et de repérer des périodes où des processus ont pris plus de temps que prévu.

Le Flow Time Histogram est utilisé pour :

  1. Évaluer la latence : Il montre comment les durées de traitement se répartissent dans un système. Un histogramme avec des valeurs concentrées autour de temps faibles suggère que la plupart des transactions ou des événements sont traités rapidement, tandis qu’un histogramme étalé vers des temps élevés peut indiquer des problèmes de latence.
  2. Repérer les anomalies : En étudiant l’histogramme, il est possible de détecter des incohérences, telles que des pics inhabituels dans le temps de traitement, qui pourraient signaler des périodes de surcharge, des erreurs de configuration ou des problèmes de ressources.
  3. Optimiser les performances : Le Flow Time Histogram permet d’identifier les cas où les temps de réponse sont trop longs et d’ajuster les ressources ou les processus pour améliorer la rapidité des transactions.

Ce graphique permet à l’équipe Scrum d’analyser la qualité de la répartition du temps moyen nécessaire à la réalisation des tickets embarqué dans une itération.

Analysons le graphique:

  • L’analyse des temps de flux montre une distribution concentrée principalement autour de valeurs médianes et moyennes. La médiane est de 7 jours et la moyenne de 9 jours, ce qui indique une concentration générale des temps de traitement dans cette plage.
  • Les quartiles indiquent que 50 % des tickets sont traités entre 5 et 10 jours. On observe un pic dans la distribution autour du cycle de traitement de 7 jours, avec une fréquence de 19 tickets, suivi de 6 et 8 jours avec respectivement 18 et 15 tickets. Cela suggère donc une prédominance des temps de traitement courts.
  • Cependant, il existe des exceptions notables avec des temps de traitement qui s’étendent bien au-delà de la moyenne, atteignant même 62 jours dans certains cas extrêmes.

En conclusion, nous pouvons constater une distribution assez large du temps moyen de traitement des tickets, ne rendant pas prédictible l’activité de l’équipe Scrum. Seulement 76% des tickets traités l’ont été sur une durée de 10 jours ouvrés ou moins, ce qui démontre un risque important qu’un ticket ne soit pas terminé durant un Sprint.

Mais analysons de plus prêt la répartition du temps par étape du flux de ‘équipe Scrum.

Quand les utiliser le Flow Time Histogram ?

Le Flow Time Histogram peut être utilisé lors de la sprint Review et de la Sprint Retrospective.

Le Flow time Breakdown

Le Temps de Flux par Etape (Flow Time Breakdown) permet de suivre le temps moyen passé par les tickets à chaque étape d’un flux de travail, ainsi que de comparer ces durées par type de ticket.

Ce graphique donne une vue d’ensemble des performances de chaque étape du processus et permet de voir comment les temps de traitement varient en fonction des types de tickets traités.

Ce graphique est très utile pour :

  1. Analyser les performances par étape : En visualisant le temps moyen et la médiane pour chaque étape du flux, les utilisateurs peuvent voir dans quelles étapes les tickets passent le plus de temps et si cela varie beaucoup ou peu entre les tickets.
  2. Identifier les écarts entre la moyenne et la médiane : Les écarts entre le temps moyen et la médiane peuvent signaler la présence de tickets avec des temps de traitement très longs ou très courts, ce qui peut indiquer des anomalies ou des inefficacités dans certaines étapes.
  3. Comparer les types de tickets : Les colonnes représentant les différents types de tickets permettent de voir si certains types de tickets prennent plus de temps que d’autres à passer à travers une étape donnée. Cela permet une analyse fine et comparative selon les types de tâches ou de demandes traitées.

Analysons le graphique:

  • Vous pouvez constater que le temps moyen de développement d’un ticket est de plus de 4 jours ouvrés. Cette durée représente environ 40% de la durée d’un sprint de 2 semaines (10 jours ouvrés) et semble cohérente
  • La phase de revue de code semble par contre importante, à environ 2 jours ouvrés, soit 20% de la durée du sprint.
  • Quand à la phase de test, elle est de plus de 3 jours ouvrés, en moyenne, soit plus de 30% de la durée d’un sprint.
  • Conclusion: Une analyse semble nécessaire, sur l’état de revue de code et sur l’étape de test, dont la durée moyenne semble trop importante par rapport à l’activité. Cela peut venir d’une complexité dans l’environnement technique, des spécifications nécessitant de nombreux aller/retour, un environnement de test instable ou complexe à mettre en oeuvre, …

Quand les utiliser le Flow Time Breakdown ?

Le Flow Time Breakdown peut être utilisé lors de la sprint Review et de la Sprint Retrospective.

Le Velocity Chart – Suivi de la vélocité

Le Suivi de la Vélocité (Velocity Chart) de Flow Analytics Pro permet de suivre la vélocité d’une équipe Scrum à travers les Sprints successifs, en comparant ce qui a été engagé au début du Sprint (la charge de travail que l’équipe s’engage à réaliser) et ce qui a été réellement réalisé (le travail effectivement terminé). Ce graphique aide à identifier la capacité d’une équipe à respecter ses engagements et à mieux planifier les futurs Sprints en fonction de sa vélocité passée.

Le Velocity Chart de Wiveez comporte plusieurs éléments clés :

  1. Les colonnes de l’engagement et du réalisé : Chaque Sprint est représenté par deux colonnes. La première colonne montre l’engagement (la quantité de travail que l’équipe s’était engagée à accomplir en début de Sprint), tandis que la deuxième colonne montre le réalisé (la quantité de travail effectivement terminée à la fin du Sprint).
  2. La courbe de vélocité moyenne glissante : Cette courbe représente la vélocité moyenne de l’équipe sur plusieurs Sprints, en utilisant une moyenne glissante pour lisser les variations. Elle aide à identifier une tendance stable de la capacité de l’équipe à accomplir un certain volume de travail.
  3. La courbe de prédictibilité Scrum : La prédictibilité Scrum est un ratio calculé en comparant l’engagement et le réalisé de chaque Sprint. Ce ratio permet de voir dans quelle mesure l’équipe respecte ses engagements. Plus ce ratio est proche de 100 %, plus l’équipe est capable de terminer ce qu’elle s’était engagée à accomplir.

Vous avez la possibilité de sélectionner sur quel champs calculer la Vélocité (Story Point, Nombre de ticket, Business Value, ….).

Le Velocity Chart est un outil puissant pour :

  1. Suivre la vélocité et la capacité de l’équipe : En visualisant les colonnes d’engagement et de réalisé pour chaque Sprint, l’équipe peut voir combien de travail a été terminé par rapport à ce qui avait été prévu. Cela permet de mieux comprendre la capacité de production réelle de l’équipe au fil du temps.
  2. Analyser les tendances de la vélocité : La courbe de vélocité moyenne glissante lisse les fluctuations individuelles d’un Sprint à l’autre et montre une tendance globale sur plusieurs Sprints. Cela aide à ajuster les attentes pour les futurs Sprints en fonction des capacités réelles de l’équipe.
  3. Évaluer la prédictibilité de l’équipe : La prédictibilité Scrum est un indicateur clé pour mesurer la capacité de l’équipe à respecter ses engagements. Si le ratio est proche de 100 %, cela signifie que l’équipe est très fiable dans ses prévisions et dans l’accomplissement de son travail. Si le ratio est trop bas, cela indique que l’équipe surestime souvent sa capacité à terminer le travail.

Analysons le graphique:

  • Nous pouvons constater une certaine stabilité dans la vélocité mesurée, en nombre de ticket, sur l’ensemble des sprints, à l’exception du sprint 39, correspondant à une poériode de vacances d’été, avec une équipe réduite.
  • Le constate est que cette équipe à une performance stable, avec un taux de prédictibilité (ratio entre l’engagement et le réalisé) supérieur à 80%.

Quand les utiliser le Velocity chart ?

Le Velocity Chart peut être utilisé lors de la sprint Review, la Sprint Retrospective et le Sprint Planning.

Le Sprint Dashboard – Tableau de bord de Sprint

Le tableau de bord par Sprint (Itération) permet d’analyser les Flow Metrics sur un Sprint précis d’un Projet ou d’un Tableau Jira.

Les Flow Metrics ne sont calculés que sur les tickets associés au Sprint sélectionné.

Ce tableau de bord apporte des informations majeures sur la performance d’un sprint :

  • La répartition des types de ticket pâr statut ;
  • Le taux moyen de débit/jour sur le sprint ;
  • Le Cycle Time moyen des tickets traités sur le sprint. Cet indicateur apporte des informations importante sur la cohérence entre la durée d’un sprint et le temps moyen nécessaire au traitement des tickets ;
  • La répartition des tickets par Version (Release), Feature, Label, composants, Priorité ;
  • La variabilité du sprint Backlog, c’est à dire son évolution depuis le lancement du sprint ;
  • Le graphique de suivi de la cohérence entre les types de tickets embarqués dans le sprint et ceux terminés en fin de sprint.

Analysons notre graphique:

  • Le Burnup Chart montre que l’équipe a livré 34 tickets sur les 46 initialement prévus, avec une prévisibilité de 74 %. Bien que le rythme ait permis d’atteindre presque les trois quarts des objectifs fixés, un écart reste à combler pour atteindre la totalité des objectifs de sprint. Un ajustement des engagements initiaux ou une amélioration de la gestion des impondérables pourrait réduire ce risque de déviation.
  • Les tickets au sein du backlog sont majoritairement des « Stories » (38 engagés), soulignant une concentration sur des fonctionnalités plutôt que sur les bugs. Cela peut être positif pour le développement de nouvelles fonctionnalités mais pourrait également signifier un manque d’attention aux bugs qui, même s’ils représentent seulement 8 engagements, ont un taux de complétion élevé (11 bugs complétés). Une réévaluation de la priorité pourrait optimiser cet équilibre.
  • Le backlog a montré une variabilité importante avec 50 % de sa composition ajoutée en cours de sprint (23 tickets). Cela peut indiquer un backlog initialement sous-évalué ou une priorisation fluctuante. Un processus de refinement plus rigoureux et plus régulier peut aider à stabiliser et rendre prévisible le contenu du backlog.
  • Forces:
    • Forte capacité à compléter les tickets, notamment les bugs avec 11/8 initialement prévus, ce qui démontre une bonne performance en traitement de la dette technique.
    • Un temps de cycle moyen raisonnable, permettant une gestion du flux relativement fluide.
  • Faiblesses:
    • Prévisibilité à 74 %, ce qui montre un besoin d’améliorer l’anticipation des engagements possibles.
    • Variabilité significative du backlog qui peut compliquer la priorisation et la planification du travail.

Quand les utiliser le Sprint Dadshboard ?

Le Sprint Dashboard peut être utilisé lors de la Sprint Review, la Sprint Retrospective et le Sprint Planning.

Alice votre Scrum Master augmenté

L’intégration d’Alice, l’intelligence artificielle de Flow Analytics Pro, apporte une nouvelle dimension à l’utilisation des Flow Metrics et des Dashboards de Sprint. En combinant l’automatisation, l’analyse avancée et des recommandations basées sur des données concrètes, Alice devient un véritable coéquipier numérique au service des équipes Scrum.

Avec l’intégration d’Alice, l’analyse des Flow Metrics et l’utilisation des Dashboards de Sprint ne se limitent plus à des visualisations statiques. Alice transforme ces outils en leviers d’action proactive, d’amélioration continue, et de prise de décision stratégique. En rendant les données compréhensibles, exploitables et personnalisées, Alice permet aux équipes Scrum d’atteindre un nouveau niveau de performance et d’alignement sur leurs objectifs. Une révolution pour les équipes agiles cherchant à maximiser leur efficacité et leur impact.

Avec Flow Analytics Pro, vous avez également la possibilité de récupérer les analyses d’Alice, sous format PDF ou de les copier pour les intégrer à vos présentations.

Conclusion

Dans le cadre d’un environnement Scrum où l’amélioration continue est essentielle, Flow Analytics Pro se positionne comme un outil incontournable pour transformer les données en levier de performance. En s’appuyant sur les Flow Metrics, il permet aux équipes Scrum de mieux comprendre leurs processus, d’identifier les obstacles dans leur flux de travail, et d’optimiser leur manière de travailler, tout en restant alignées avec les valeurs fondamentales du Scrum Guide : transparence, inspection, et adaptation.

Grâce à l’intégration d’Alice, son intelligence artificielle, Flow Analytics Pro va encore plus loin en apportant des analyses prédictives, des recommandations personnalisées, et des dashboards adaptés au contexte de chaque équipe. Cet accompagnement intelligent offre une clarté inégalée et facilite la prise de décision pour les équipes, tout en renforçant leur capacité à livrer de la valeur de manière constante et prévisible.

Flow Analytics Pro n’est pas seulement un outil d’analyse, c’est un outil d’aide à l’excellence opérationnelle. Les équipes Scrum qui l’adoptent disposent désormais d’un outil puissant leur permettant de mesurer leur performance et mettre en place leur boucle d’amélioration continue.