Piloter la performance de l’Ingénierie des systèmes

Réduction des risques liés au projet

Optimisation du triangle coût/délai/qualité

Plus de réactivité par l’anticipation dans la prise de décisions

Capitalisation sur la connaissance des systèmes pour affiner les modèles d’analyse prédictive et le pilotage

SQUORE Ingénierie des systèmes

Appliqué à l’ingénierie système, SQUORE devient le tableau de bord ultime des équipes projets, capable de restituer en continu la vision centralisée des 3 dimensions du pilotage de la performance d’un programme :
• Respect des plannings
• Respects des budgets
• Qualité du système développé

En fournissant le détail et la tendance des indicateurs contribuant à ces 3 visions, SQUORE favorise la prise d’actions : les compromis entre coûts, calendrier et objectifs techniques sont optimisés et justifiés par des données objectives. La solution SQUORE pour la performance de l’Ingénierie des systèmes se base sur des concepts et des standards internationaux :
• SEI : CMMI Capability Maturity Model Integration
• ISO/IEC 15939 Ingénierie des systèmes et du logiciel — Processus de mesure
• ISO/IEC 15288 Ingénierie des systèmes et du logiciel — Processus du cycle de vie du système
et surtout sur le Guide des Indicateurs avancés de l’Ingénierie Système (SE Leading Indicators Guide) publié par l’International Council on System Engineering INCOSE v2 de 2010.

Qu’est-ce qu’un Indicateur avancé pour l’Ingénierie Système ?

Un indicateur avancé d’IS est une mesure permettant d’évaluer l’efficacité d’une activité projet afin d’en déduire des informations renseignant sur la performance du système en cours de développement (selon le “Systems Engineering Measurement Primer” publié par l’INCOSE en 2010). L’indicateur avancé peut être une mesure individuelle, ou un ensemble de mesures dont l’analyse de la tendance permet de prédire des comportements futurs.
Par exemple, si le taux de validation des exigences est de 20% à quelques jours de la revue des exigences fonctionnelles alors que leur volatilité est supérieure à 50%, il conviendra alors de reprogrammer immédiatement cette revue afin d’éviter une inévitable répétition de cette étape (impact sur les délais) ou de renforcer les équipes pour respecter le planning (impact sur les couts).
L’INCOSE recommande en outre que la collecte des données permettant la production des SELI (System Engineering Leading Indicators) soit régulière (à minima mensuelle, plus fréquente en phase critique) et exhaustive, la mise en place d’un système automatisé et centralisé est donc indispensable.

Solution

La solution SQUORE Ingénierie des systèmes implémente les Indicateurs avancés de l’INCOSE :

Uniques capacités de Double « drill-down » et de filtres permettant
> de zoomer sur la performance un agrégat ou d’un item appartenant à une hiérarchie d’artéfacts produits par les processus d’IS (exigences, tests, CR/PR, modèles, applications, documentation, revue, couts, …) pour isoler immédiatement une non-conformité, une régression (exigence ambiguë, diagramme d’architecture hors norme, demande de changement non close, dérives des budgets …)
> OU de zoomer sur un indicateur (ou sur une composition d’indicateurs) pour comprendre et évaluer « comment une activité projet est susceptible d’affecter l’objectif de performance du système ». Par exemple, comment la Volatilité des Exigences est susceptible affecter la Capacité Fonctionnelle.
Modèles d’analyse s’appuyant sur les standards de l’industrie (SQuaRE 2510, INCOSE SE Leading Indicators Guide,…), permettant de suivre les progrès /ou la performance de portefeuille de projets sur des bases identiques, périodiquement ou selon des étapes clés.
Prise de décision facilitée grâce à une interface graphique orientée rôle, et à des graphes adaptables aux pratiques en place ou souhaitées dans les organisations.
Génération de plans d’actions et de remédiation selon des règles et des valeurs de déclencheurs prédéfinis.
Capitalisation des données des projets pour corréler des attributs (complétude des tests par exemple) avec la caractéristique externe (par exemple fiabilité) pour affiner les modèles permettant l’analyse prédictive et donc le pilotage des projets.