Canevas de Clarté : La méthode des 4 facteurs pour les estimations

✅ Canevas de Clarté -L'approche Miro pour te modèle de découpage en quatre facteurs pour les estimations)

Ce modèle nous aide à évaluer la préparation et à estimer plus précisément en regardant au-delà de la taille et en comprenant ce qui pourrait nous ralentir.

Rédigez la description et les critères d'acceptation de l'histoire. Sans cela, nous ne commencerons même pas l'histoire. Vous décomposez chaque histoire en :

🔗 1. Dépendances

Cette histoire dépend-elle d'une autre équipe ?

Ou d'une autre histoire ?

Ou attendre un design / une API / un environnement ?

Exemple de notation :

0 = aucune

1 = petite dépendance (interne, facile)

2 = dépendance modérée

3 = dépendance externe (plateforme, fournisseur, autre équipe)

🚧 2. Bloqueurs

Y a-t-il quelque chose qui empêche même le début de cette histoire ?

Quelque chose que l'équipe ne peut pas résoudre pendant le sprint ?

Notation :

0 = aucun bloqueur

2 = bloqueur potentiel

3 = bloqueur actif

⚠️ 3. Risques

Y a-t-il une chance que cela ne fonctionne pas comme prévu ?

Est-ce lié à des zones sensibles du code ?

Y a-t-il des implications de performance ou de sécurité ?

Notation :

0 = aucun risque

1 = risque d'impact faible

2 = risque moyen

3 = élément à haut risque

❓ 4. Inconnus

Avons-nous des incertitudes sur la mise en œuvre ?

Des explorations/pics sont-elles nécessaires ?

Manquons-nous de clarté sur les critères d'acceptation ?

Évaluation :

0 = rien d'inconnu

1 = inconnu mineur

2 = certaines recherches nécessaires

3 = inconnu majeur / critères d'acceptation peu clairs

📊 Mettons tout ensemble : « Score de Prêt à l'Histoire »

Pour chaque histoire, l'équipe remplit une grille à 4 cases et attribue des notes.

Puis score total =

Dépendances + Risques + Inconnus + Bloqueurs

Exemple :

Dépendances → 3

Inconnus → 1

Risque → 0

Bloqueur → 3

Total = 7

🚦 Le Feu de Circulation de Prêt au Sprint

Utilisez le score total pour décider rapidement de la préparation de l'histoire :

🟩 0–3 → PRÊT à intégrer au sprint

Les histoires sont simples, à faible risque, avec peu de dépendances.

🟨 4–6 → À RÉVISER avant engagement

Cela nécessite une discussion :

Pouvons-nous réduire les dépendances ?

Pouvons-nous le diviser ?

Pouvons-nous éliminer les inconnues avant de l'intégrer ?

🟥 7+ → PAS PRÊT (nécessite un affinage)

Cette histoire est problématique.

En général, vous verrez :

Trop de dépendances

Des inconnues qui sont en réalité des obstacles

Des clarifications manquantes

Cela garantit que votre équipe cesse de traîner des histoires risquées dans le sprint et qu'elle les affine correctement d'abord.

💡 Par exemple

Nous avons 3 dépendances mais 1 inconnue qui est un obstacle → probablement, l'histoire ne peut pas être intégrée dans le sprint.

Converti selon le modèle :

Dépendances = 3

Inconnue = 3 (inconnue = obstacle)

Risque = peut-être 0

Obstacle = 3

Total = 9 →

🟥 ROUGE → pas prêt.

🔥 Pourquoi ça fonctionne

• Rend l'estimation objective

• Aide l'équipe à dire « non » aux histoires floues

• Réduit les surprises en cours de sprint

• Aide le PO à savoir précisément ce qu'il faut corriger

• Transforme le raffinement en une discussion basée sur les données, et non un jeu de devinettes