Aging Chart : Détectez les Tickets qui Vieillissent
Combien de tickets traînent dans votre encours en ce moment ? 10, 20, 50 ? Et parmi eux, combien sont là depuis trop longtemps sans que personne ne s’en rende compte ?
C’est une question que malheureusement peu d’équipes, de Scrum Master ou de Coach Agile se pose !
Pourtant, le vieillissement des tickets est l’un des problèmes les plus important dans la gestion d’un flux de travail.
Contrairement à un blocage visible qui déclenche une alerte, un ticket qui vieillit lentement passe souvent inaperçu. Il est « en cours », il figure sur le tableau Kanban ou Scrum, il n’est pas bloqué… mais il ne progresse pas. Et quand on réalise le problème, il est souvent trop tard. La date d’engagement est dépassée, et le client est mécontent.
C’est précisément le problème que résout le Aging Chart de Flow Analytics Pro. Ce graphique transforme une donnée invisible — le temps que chaque ticket passe dans l’encours — en une information visuelle, exploitable et proactive.
Qu’est-ce que le Aging Chart ?
Le Aging Chart (ou graphique de vieillissement des demandes) mesure depuis combien de temps un élément de travail est présent dans l’encours, depuis qu’il a quitté le backlog pour entrer dans le flux actif de traitement. Tant qu’un ticket n’est pas terminé, son âge (Aging) augmente chaque jour.
Pourquoi cela est important ? Parce que le Aging est le Cycle Time d’un ticket qui n’est pas encore terminé. Alors que le Cycle Time n’est connu qu’une fois le ticket livré, le Aging vous donne l’âge du ticket en temps réel. C’est la différence entre constater un retard et le prévenir.
Quand le Cycle Time vous dit « ce ticket a mis 18 jours », c’est terminé, vous ne pouvez plus rien y faire, le Aging vous dit « ce ticket est en cours depuis 12 jours et il est dans l’étape Revue de code depuis 7 jours », vous pouvez encore agir, débloquer la situation, réaffecter des ressources, alerter le Product Owner, …
Le Aging Chart dans Flow Analytics Pro : bien plus qu’un simple compteur
Beaucoup d’outils proposent un suivi basique du vieillissement. Flow Analytics Pro va bien au-delà avec un Aging Chart complet qui combine plusieurs dimensions d’analyse en un seul graphique.
Aging global : le temps total dans l’encours
La première information fournie par le Aging Chart est le temps total écoulé depuis l’entrée du ticket dans l’encours. Cette vue globale permet d’identifier immédiatement les tickets les plus anciens et de questionner leur situation. Par exemple, un ticket en cours depuis 25 jours dans un flux où 85% des tickets terminés ont un Cycle Time de 15 jours est un signal d’alerte clair.
Aging par étape : où stagne le ticket ?
Le Aging global est utile, mais il ne suffit pas. Un ticket en cours depuis 12 jours qui vient de changer d’étape il y a une heure n’a pas le même profil de risque qu’un ticket en cours depuis 12 jours et bloqué dans la même étape depuis 10 jours.
Flow Analytics Pro décompose le Aging par étape du workflow. Vous savez non seulement depuis combien de temps un ticket est dans l’encours, mais aussi depuis combien de temps il est dans son étape actuelle. Cette granularité est essentielle pour identifier précisément où se situent les goulots d’étranglement : est-ce en développement ? En revue de code ? En test ? En attente de validation métier ?
Détecter les tickets immobiles : le filtre d’inactivité
Un ticket peut être « en cours » sans avoir bougé depuis des jours. Il n’est pas formellement bloqué, il n’a pas de flag, il est simplement… oublié. Ces tickets fantômes sont un poison pour le flux : ils occupent de la capacité mentale, faussent les métriques du travail en cours (WIP – Work In Progress) et finissent par impacter négativement le Cycle Time.
Flow Analytics Pro intègre un filtre d’inactivité configurable. Vous définissez un seuil, par exemple 5 jours, et le Aging Chart met en évidence tous les tickets n’ayant pas changé d’étape depuis cette période. C’est un outil redoutable pour les daily meetings et les flow reviews.
Scénario concret : votre équipe a 32 tickets en cours. En activant le filtre « inactifs depuis 5 jours », vous découvrez que 6 tickets n’ont pas bougé. Parmi eux, 2 attendent une réponse d’un prestataire externe, 1 est bloqué par une dépendance technique non identifiée, et 3 ont simplement été oubliés. Sans ce filtre, ces 6 tickets auraient continué à vieillir silencieusement.
Les percentiles historiques : comparer le Aging au Cycle Time réel
Dire qu’un ticket est en cours depuis 14 jours ne signifie rien en soi. 14 jours, est-ce beaucoup ou est-ce normal ? Tout dépend de la performance historique de votre système.
C’est pourquoi le Aging Chart de Flow Analytics Pro affiche les percentiles historiques du Cycle Time (celui des tickets terminés) directement sur le graphique. Ces lignes de référence — P50 (Médiane – 50% des tickets), P75 (75% des tickets), P85 (85% des tickets), P98 (98% des tickets) — représentent la performance passée réelle de votre flux et permettent de situer instantanément chaque ticket en cours par rapport à la performance mesurée.
- Un ticket dont le Aging est en dessous du P50 est dans la zone de confort : la moitié des tickets historiques ont été livrés plus lentement.
- Un ticket entre le P50 et le P85 mérite attention : il commence à prendre du retard par rapport à la norme.
- Un ticket au-dessus du P85 est en zone de risque : seulement 15% des tickets historiques ont mis aussi longtemps.
- Au-delà du P98, c’est une alerte qui nécessite une action immédiate.
Cette approche probabiliste est bien plus puissante qu’un seuil fixe arbitraire. Elle est fondée sur la capacité réelle du système, pas sur un objectif théorique. Si votre P85 est à 15 jours, un ticket à 16 jours est statistiquement en difficulté, basé sur des données réelles.
Le suivi des Due Dates (Dates d’engagement) : quand l’engagement rencontre la réalité
Le Aging et les percentiles mesurent l’état de santé de l’encours. Mais dans la réalité, beaucoup de tickets portent un engagement de date, ce qu’on nomme communément une Due Date (Date d’Engagement).
Un ticket peut être parfaitement dans les clous par rapport à la performance mesurée du flux, tout en étant en retard par rapport à l’engagement qui a été pris auprès du client.
Prenons un exemple : 85% (P85) des tickets ont été traités en 15 jours. Un ticket avec une Due Date dans 8 jours est en cours depuis 7 jours. Son Aging est confortable au regard du SLE (7 < 15), mais il lui reste seulement 1 jour pour être livré à temps. Sans le suivi de la Due Date, ce ticket passerait sous le radar.
Flow Analytics Pro intègre directement le suivi des Due Dates dans le Aging Chart. Un filtre dédié permet d’afficher uniquement les tickets ayant une date d’échéance et d’évaluer le risque de retard en croisant le vieillissement du ticket avec sa Due Date.
Quatre perspectives complémentaires
Le SLE (Service Level Expectation – Niveau de Service Attendu) vous dit : « Statistiquement, votre système livre 85% des tickets en X jours ou moins. »
Le Aging vous alerte : « Ce ticket vieillit et risque de dépasser vos standards de performance. »
Le suivi du temps de présence dans une étape, sans transition, indique si les tickets sont bloqués ou avancent correctement.
La Due Date vous rappelle : « Vous avez pris un engagement. Êtes-vous en mesure de le tenir ? »
Ces quatre perspectives sont complémentaires et nécessaires. Le Aging Chart de Flow Analytics Pro les réunit dans un même espace d’analyse.
Alice, votre analyste IA intégrée
Lire un Aging Chart demande de l’expérience. Identifier les patterns, repérer les situations critiques, formuler des recommandations — tout cela nécessite une compréhension fine des métriques de flux.
C’est précisément ce qu’apporte Alice, l’Intelligence Artificielle de Flow Analytics Pro.
Alice analyse automatiquement votre Aging Chart et vous fournit une interprétation experte. Elle ne se contente pas de constater que « 5 tickets sont au-dessus du P85 » : elle identifie les patterns, détecte les anomalies, et propose des actions concrètes adaptées à votre situation.
Vue d’ensemble : les fonctionnalités du Aging Chart de Flow Analytics Pro
| Fonctionnalité | Ce que vous voyez | La question à laquelle ça répond |
| Aging global | Temps total du ticket dans l’encours | Depuis combien de temps ce ticket est-il en cours ? |
| Aging par étape | Temps passé dans l’étape actuelle du workflow | Depuis combien de temps ce ticket stagne-t-il ici ? |
| Inactivité (X jours) | Tickets n’ayant pas bougé depuis N jours | Quels tickets sont complètement immobiles ? |
| Percentiles historiques | P50, P75, P85, P98 du Cycle Time | Ce ticket vieillit-il normalement ou est-il en danger ? |
| Due Date | Risque de retard par rapport à l’engagement | Ce ticket sera-t-il livré dans les temps promis ? |
| Analyse Alice IA | Assistant augmenté dans l’interprétation du Aging Chart | Que dois-je comprendre et quelles actions prendre ? |
Conclusion
Le Aging Chart est un outil de pilotage opérationnel vraiment puissant, qui change la façon dont vous gérez votre encours.
En combinant le vieillissement global, le détail par étape, la détection d’inactivité, les percentiles historiques, le suivi des Due Dates et l’analyse IA d’Alice, Flow Analytics Pro vous donne tout ce qu’il faut pour passer d’un pilotage réactif à un pilotage pro-actif.
Découvrez le Aging Chart et l’ensemble des outils de suivi de la performance de votre flux avec Flow Analytics Pro. Créez votre compte gratuitement et commencez à Mesurer, Analyser et Améliorer dès aujourd’hui.