Pourquoi le planning poker utilise Fibonacci
Pourquoi les équipes agiles votent avec l'échelle de Fibonacci au planning poker, d'où vient cette pratique, pourquoi les écarts augmentent et quand cette échelle aide ou gêne.
Au planning poker, aussi appelé scrum poker ou pointing poker, les équipes votent à l'aide de la suite de Fibonacci (0, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21), car les écarts entre les nombres augmentent avec leur valeur. Cela correspond à une réalité simple de l'estimation : plus un travail est important, moins on peut en évaluer précisément la taille. Une échelle progressive évite à l'équipe de s'épuiser à décider si une tâche vaut 13 ou 14 et l'oblige à trancher clairement. Voici la suite, l'origine de cette pratique, les raisons pour lesquelles elle fonctionne et les situations où elle peut devenir gênante.
Qu'est-ce que la suite de Fibonacci ?
La suite de Fibonacci est une liste de nombres où chacun est la somme des deux précédents : 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, et ainsi de suite. On la retrouve dans les mathématiques et dans la nature. Pour l'estimation, ce qui compte, c'est l'espacement : plus on avance dans la suite, plus chaque nombre est environ 1,6 fois le précédent (un rapport qui tend vers le nombre d'or). Les écarts commencent donc petits, puis augmentent régulièrement.
L'échelle de Fibonacci au planning poker
Les équipes n'utilisent pas la suite brute. Un jeu de cartes de planning poker classique omet le 1 répété et ressemble à ceci :
0, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, avec une carte ? (« je ne sais pas ») et une carte tasse de café (« j'ai besoin d'une pause »).
Choisissez la carte qui correspond le mieux à votre estimation de la taille de l'élément, révélez toutes les cartes en même temps, puis discutez des écarts. Si cette pratique est nouvelle pour vous, consultez notre guide pas à pas pour animer une séance de planning poker.
D'où vient cette pratique ?
James Grenning a défini et nommé le planning poker pour la première fois en 2002, dans un court article écrit alors qu'il cherchait une solution plus légère que Wideband Delphi, une ancienne méthode d'estimation en groupe. Mike Cohn a ensuite popularisé la technique dans son livre Agile Estimating and Planning, et l'échelle de Fibonacci s'est imposée avec elle. Cette pratique existe donc depuis une vingtaine d'années, et l'échelle de Fibonacci est son choix par défaut le plus courant depuis la majeure partie de cette période. (Références dans les Sources ci-dessous.)
Pourquoi les écarts augmentent (la vraie raison)
Une échelle dont les intervalles s'élargissent permet d'éviter de prétendre à une précision que l'on n'a pas.
Prenons une petite tâche bien comprise. L'équipe peut raisonnablement distinguer un 2 d'un 3. Maintenant, prenons une tâche importante et imprécise. Peut-on vraiment distinguer un 21 d'un 22 ? Non. L'incertitude liée à un élément important dépasse largement une unité. Une échelle linéaire (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) invite à débattre sans fin de nombres voisins que l'équipe ne peut pas réellement différencier. Les écarts de Fibonacci éliminent ces faux choix : après 13, les seules options sont 21, puis 34. Il faut donc s'engager sur un ordre de grandeur plutôt que marchander un point.
C'est aussi pourquoi de nombreuses équipes arrondissent les grands nombres (nous y revenons plus bas). Un 40 ne prétend pas être exact. Il signifie : « c'est important, mais nous ne savons pas exactement dans quelle mesure ».
La raison plus profonde : comment on évalue la taille
Une raison bien étudiée explique pourquoi une échelle progressive convient à l'estimation humaine. En psychophysique, la loi de Fechner affirme que notre perception d'un stimulus croît avec le logarithme de son intensité réelle : nous percevons le monde en proportions plutôt qu'en écarts absolus. Une lumière deux fois plus vive ou un son deux fois plus fort semble constituer un même pas, que l'on parte d'un niveau faible ou élevé. Des expériences suggèrent que le même schéma logarithmique s'applique lorsque nous évaluons des quantités et des nombres, et une analyse avance qu'une échelle logarithmique est optimale parce qu'elle maintient l'erreur relative à peu près constante sur toute la plage.
Une échelle inspirée de Fibonacci, où chaque pas représente environ 1,6 fois le précédent, se rapproche de cet espacement logarithmique naturel. En termes simples, l'échelle correspond à la manière dont notre esprit compare déjà les tailles : les intervalles semblent réguliers, même si les nombres ne le sont pas. Voilà ce que signifie réellement « Fibonacci, ça semble juste ».
Fibonacci modifiée et autres échelles
La suite pure devient peu pratique dans ses grandes valeurs (34, 55 et 89 sont difficiles à retenir), alors une variante très répandue les arrondit :
Fibonacci modifiée : 0, ½, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100.
Les grands nombres arrondis transmettent la même idée que les écarts : à cette échelle, on donne un ordre de grandeur, pas un chiffre exact. En plus de Fibonacci, les équipes utilisent aussi les tailles de tee-shirt (XS à XXL) pour une estimation rapide et approximative, et les puissances de deux (1, 2, 4, 8, 16) pour une progression encore plus marquée. L'échelle choisie importe moins que deux principes : limiter les options et conserver la même échelle d'une séance à l'autre pour que les résultats restent comparables dans le temps.
Quand Fibonacci aide, et quand cette échelle gêne
Elle aide lorsque :
- L'équipe se perd dans des débats heure par heure. Les écarts obligent à décider et permettent aux séances d'avancer.
- Les éléments sont de tailles très variées. Une échelle allant de 1 à 100 couvre aussi bien les petites tâches que les plus importantes.
Elle gêne lorsque :
- Tout vaut 13 ou 21. Le problème ne vient pas de l'échelle : c'est le signe que les éléments sont trop importants. Découpez-les avant de les estimer.
- L'équipe considère le nombre comme exact. Fibonacci facilite une décision approximative ; ce n'est pas une mesure. Si les membres commencent à convertir un 5 en « dix heures », ils utilisent mal l'échelle (voir ce que sont, et ne sont pas, les points d'histoire).
- Le travail est uniforme et bien compris. Si tous les éléments sont vraiment similaires, une échelle est à peine nécessaire.
Il est important de rester lucide : cette suite constitue un bon choix par défaut, mais elle n'apporte pas de précision à elle seule.
Bien utiliser l'échelle de Fibonacci
- Définissez une histoire de référence. Convenez qu'un élément familier vaut 3, puis comparez tout le reste à celui-ci. L'échelle restera ainsi cohérente d'une séance à l'autre.
- Gardez le même jeu de cartes. Changer d'échelle en cours de projet rend l'historique inutilisable.
- Utilisez les cartes ? et café. « Je ne sais pas » est une information utile. Cela signifie généralement que l'élément doit être clarifié avant de pouvoir être estimé.
- Réestimez lorsque vous en savez davantage. Un nombre choisi avant que le travail soit compris n'est pas un engagement immuable.
Fibonacci face aux autres échelles
| Échelle | Valeurs types | Espacement | Adaptée à |
|---|---|---|---|
| Fibonacci | 0, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 | Croît d'environ 1,6× par étape | La plupart des équipes : tient compte de l'incertitude croissante |
| Fibonacci modifiée | 0, ½, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100 | Croissante, arrondie dans les grandes valeurs | Les équipes qui préfèrent des nombres plus simples dans le haut de l'échelle |
| Linéaire | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | Régulier | Rarement utile : invite à débattre d'une fausse précision |
| Tailles de tee-shirt | XS, S, M, L, XL | Grossier, non numérique | Une première estimation rapide |
| Puissances de 2 | 1, 2, 4, 8, 16, 32 | Croît plus vite (×2) | Un travail qui se divise naturellement en deux |
Foire aux questions
Pourquoi les cartes de planning poker utilisent-elles la suite de Fibonacci ?
Parce que les écarts entre les nombres augmentent, ce qui reflète la difficulté à estimer précisément les éléments plus importants. Les intervalles croissants évitent de débattre de nombres que l'équipe ne peut pas vraiment distinguer, comme 13 et 14.
Quels nombres de Fibonacci utilise-t-on au planning poker ?
Un jeu de cartes courant comprend 0, 1, 2, 3, 5, 8, 13 et 21, plus une carte « ? » pour signaler une inconnue et une carte café pour demander une pause. Une variante modifiée arrondit les grands nombres à 20, 40 et 100.
Fibonacci est-elle préférable à une échelle de 1 à 10 ?
Pour la plupart des équipes, oui, car une échelle linéaire de 1 à 10 encourage les débats sur des nombres voisins que personne ne peut réellement distinguer. Les écarts de Fibonacci imposent un choix plus clair et plus rapide.
Qu'est-ce que la suite de Fibonacci modifiée ?
Il s'agit d'une variante arrondie : 0, ½, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100. Elle remplace les grands nombres peu pratiques de Fibonacci (34, 55, 89) par des nombres plus ronds, ce qui souligne également le caractère approximatif des grandes estimations.
La science confirme-t-elle vraiment l'intérêt de Fibonacci ?
Indirectement. Les recherches sur la perception montrent que les personnes évaluent les grandeurs selon une échelle approximativement logarithmique, fondée sur des proportions. Une échelle inspirée de Fibonacci (chaque étape représentant environ 1,6 fois la précédente) se rapproche de cet espacement naturel. Elle correspond à notre façon de comparer les tailles, même si aucune échelle ne rend les estimations exactes à elle seule.
Que signifient les cartes ? et tasse de café ?
La carte « ? » indique que vous ne pouvez pas encore estimer l'élément, généralement parce qu'il doit être clarifié. La tasse de café permet de demander une pause avec légèreté.
Sources
- Grenning, J. (2002). Planning Poker or How to Avoid Analysis Paralysis While Release Planning. (l'article qui a défini et nommé la technique pour la première fois).
- Cohn, M. (2005). Agile Estimating and Planning. Prentice Hall (a popularisé le planning poker et l'échelle de Fibonacci).
- Fechner, G. (psychophysique ; loi de Weber-Fechner) : la perception de l'intensité croît avec le logarithme du stimulus. Voir une présentation générale et l'explication logarithmique de la perception des nombres.
- Portugal, R. & Svaiter, B. (2011). Weber-Fechner Law and the Optimality of the Logarithmic Scale. Minds and Machines (une échelle logarithmique minimise l'erreur relative maximale).
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