Flow Metrics
Simulation de Monte Carlo
Arrêtez d'estimer. Commencez à prévoir.
La fin de la boule de cristal
La Simulation de Monte Carlo ne tente pas de deviner l'avenir. L'algorithme simule 10 000 fois la suite de votre projet en piochant aléatoirement dans vos performances passées (Throughput).
How it works?
- L’algorithme analyse votre débit historique (Throughput) des derniers mois.
- L’algorithme simule 10 000 scénarios futurs possibles en combinant aléatoirement vos performances passées.
- Il compte combien de fois chaque scénario s’est réalisé.
- Il en déduit une courbe de probabilité fiable.
When? (Quand ?)
J’ai 50 tickets dans mon backlog. Quand seront-ils finis ?
Flow Analytics Pro vous donne une date de fin associée à un risque (ex: 85%).
How Many? (Combien ?)
Nous devons livrer pour Noël (date fixe). Combien de tickets peut-on embarquer ?
Flow Analytics Pro vous donne une capacité (ex: 30 tickets) avec un niveau de confiance.
Comment lire ce graphique ?
La distribution des possibles
Chaque barre représente une probabilité. Plus la barre est haute, plus ce résultat est apparu souvent lors des milliers de simulations. C’est la zone la plus probable.
Les seuils de confiance
Les lignes verticales (50%, 85%, 95%) indiquent le niveau de certitude. « 85% » signifie que dans 85% des simulations, le travail a été fini avant cette date.
Gestion du risque
Ne promettez pas la date « 50% » (une chance sur deux d’échouer !). Privilégiez le seuil de 85% pour vos engagements clients afin de sécuriser votre livraison.
L'expertise d'Alice
Alice, l’IA Flow Analytics Pro, ne se contente pas de lancer les dés. Elle détecte si votre historique est suffisamment stable pour que la simulation soit fiable. Elle vous alerte si votre variabilité rend les prévisions dangereuses.