Comment Kanban et les Flow Metrics aident à réduire le Time To Market

Quand j’accompagne une organisation dans sa transformation, la même question revient toujours, surtout côté métier :

« Très bien, Kanban… mais en quoi cela nous aide-t-il réellement à réduire le Time To Market ? »

C’est une question parfaitement légitime. Le Time To Market ne s’améliore pas par miracle en changeant de framework. Il progresse lorsque l’on supprime les temps d’attente invisibles qui ralentissent le flux de valeur et que l’on rend le système réellement prédictible.

Le vrai problème : le travail qui attend

Dans la plupart des organisations que j’observe, le délai ne vient pas seulement du développement. Il vient de tout le cycle de traitement d’une demande, de l’idée à la mise en oeuvre.

Une demande peut souvent être impactée par :

  • une validation métier,
  • un blocage pour des raisons diverses,
  • une dépendance,
  • ou un arbitrage budgétaire.

Résultat : Pour 30 jours de délai calendaire ou peut avoir … 2 jours de travail réel !

Sans visibilité globale, on accuse les équipes. Avec la donnée, on découvre souvent que 80% du temps est de l’attente.

C’est là que Kanban change la donne : on visualise l’ensemble du flux de création de valeur, pas seulement le sprint de développement.

Mais visualiser ne suffit pas. Il faut mesurer.

La plupart des transformations s’arrêtent au tableau Kanban, avec juste des colonnes et des étiquettes. Mais un joli tableau n’a jamais réduit pas le Time To Market !

Ce qui aide à réduire le time to Market, ce sont les décisions basées sur des données factuelles.

C’est pour cela que nous avons intégré Flow Analytics Pro au cœur de la démarche. Pas comme un outil de reporting, mais comme un outil de pilotage et d’aide à la prise de décision – Mesurez, Analysez, Améliorez !

Flow Analytics Pro mesure en continu :

  • le Temps de traitement réel (Lead Time, Cycle Time) des demandes
  • le débit (combien on livre réellement)
  • l‘efficience des demandes, afin d’identifier où le travail attend
  • l’âge des demandes en cours, afin de repérer celles mettant trop de temps ou bloquées
  • la Simulation de Monte Carlo, afin de fournir des probabilités réalistes sur les délais et le volume des livraisons.
Exemple de tableau de bord Flow Analytics Pro

Concrètement, on ne discute plus d’opinions. On voit immédiatement :

  • où se crée le goulot d’étranglement,
  • quelles étapes ralentissent les demandes,
  • combien de demandes peuvent réellement sortir sur une période donnée,
  • et quelle priorité maximise l’impact marché.
Diagramme de Flux Cumulé Flow Analytics Pro

Ce que ça change pour le métier

La différence est simple. La ou avant on se basait sur des suppositions “On pense pouvoir livrer en 3 mois”, maintenant avec les Flow Metrics vous avez accès à des projections plus fiables, basées sur des données réelles et factuelles “Sur la base de nos données, 85% des demandes peuvent être livrées en X jours ou moins”.

Simulation de Monte-Carlo – Probabilités de Combien de demandes pourraient être livrées sur une période

Vous passez d’une promesse… à une probabilité.

Cela permet :

  • de sécuriser un engagement client,
  • de prioriser objectivement,
  • d’éviter le sur-engagement.

En résumé

La ou Scrum ne rend visible que la partie développement logiciel, le Kanban permet de structurer le flux et de le rendre visible sur tout le cycle de création de valeur.

Associé aux Flow Metrics cela permet de passer d’une supposition et d’un engagement souhaité ou contraint à une prédictibilité basée sur des données réelles et factuelles.

Cela rend le Time To Market prévisible.