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Transformation Agile · Maturation du besoin
Le véhicule électrique : un anti-pattern parfait 🌱
Et si notre vrai problème n'était pas la solution, mais notre façon d'en choisir une ?
Jean-Paul DUFOUR · 24 novembre 2025 · Transformation Agile SAFe · Value-Driven Budget
En Europe, nous avons foncé vers la réponse "évidente" à la pollution automobile : électrifier. Résultat ?
🔹 une désirabilité qui chute avec la fiscalité devenue instable, parfois rétroactive
🔹 des coûts réels plus élevés en assurance et réparation 📈
🔹 des véhicules envoyés à la casse après un accident mineur, car leur batterie ne peut pas être réparée en sécurité
🔹 des loueurs qui s'en détournent car la rentabilité n'est pas là
Ce n'est pas un échec technologique. 👉 C'est un échec de maturation du besoin.
On a choisi la solution avant de tester l'outcome, c'est-à-dire :
✔ Quel impact réel voulons-nous sur la pollution ?
✔ Pour quels usages ?
✔ À quel coût sociétal, écologique, économique ?
✔ Avec quelle désirabilité durable ?
📌 Ce qui devait "sauver" l'environnement risque de créer de nouveaux problèmes, parce que nous avons oublié une étape essentielle : valider les hypothèses, avant d'investir dans la solution.
💼 Pourquoi je parle de mobilité alors que j'accompagne des entreprises ?
Parce que l'électrique illustre ce que je vois tous les jours dans les organisations :
➡ des produits construits trop tôt,
➡ des transformations menées sans hypothèses mesurables,
➡ des investissements faits avant la preuve d'impact,
➡ des équipes qui travaillent sur la solution… sans savoir si elle répond au besoin.
🌍 Que vous lanciez un produit, un service, un programme IT, une transformation RH, ESG, Data, IA… 📌 Le risque est le même : confondre solution et outcome.
🧩 Mon métier : sécuriser vos choix avant qu'ils deviennent coûteux.
J'aide les organisations à :
🔸 formuler des hypothèses d'impact (pas seulement d'usage)
🔸 comparer plusieurs solutions possibles
🔸 tester vite, à petite échelle
🔸 mesurer la désirabilité, faisabilité, viabilité et soutenabilité
🔸 prendre des décisions éclairées… avant d'investir lourdement
💡 Bref : vous éviter un "effet véhicule électrique" dans vos projets.
📣 Vous préparez une transformation stratégique ou un nouveau produit ? Je peux vous aider à structurer un parcours de validation des hypothèses adapté à votre contexte : public, privé, tech, industrie, service…
📨 Envoyez-moi un message et parlons de votre enjeu.
On ne choisit pas la meilleure solution en premier. 👉 On la révèle par la validation.
#LeanStartup #DesignThinking #MaturationDuBesoin #ProductManagement #Transformation
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Transformation Agile SAFe · LPM
Vos trains SAFe sont-ils bien connectés à vos LPM ?
... Ou est-ce plutôt "je t'aime moi non plus" 🥴 ?
Jean-Paul DUFOUR · 13 juin 2024 · Transformation Agile SAFe
🎦 Contexte
Lors du déploiement de SAFe, quid du lien entre les décisions LPM et leur implémentation dans les trains ?
Faisons un focus sur les décisions LPM concernant la maturation du besoin dans les EPIC et ENABLER de même granularité :
— Une activité à 70% en mode projet clients (RFP et Change Request), très peu d'initiatives internes provenant du marketing produit
— Une large solution avec plusieurs trains
☢️ Problématiques majeures observées
— Manque de lien cohérent entre ce qui est lancé dans le LPM "GO for implementation" et le backlog des trains
— Les cérémonies pre/post PIP et Sync large solution manquant d'engagement et d'utilité
— Pas ou trop peu d'industrialisation des tests E2E, sinon à l'arrache, rarement anticipés
💩 Impacts
— Un delivery entaché de dette technique qui alimente les coûts de non-qualité
— Un défaut permanent d'alignement et synchronisation malgré la large solution qui est de fait considérée comme inutile par les trains
— Un post PIP qui n'est qu'une chambre d'enregistrement des sujets reportés au prochain PI et des désalignements manifestes entre trains
— Un contenu de backlog des trains surprenant, non priorisé par la valeur pour certains trains
— Pire : des Capabilities constituées à la volée dans la large solution par agrégat de features provenant des trains : démarche bottom-up incohérente et inquiétante
— Tensions permanentes dans les équipes dans les trains, car on ajoute de nouvelles features sans en arbitrer d'autres à enlever ou reporter de manière cohérente avec les objectifs business
🛠️ Proposition de solution (la plupart sont des trous dans la raquette du framework SAFe)
— Fluidifier les flux entre les décisions LPM (Continuous Exploration) et leur implémentation dans la Large Solution et les trains (CI/CD)
— Réconcilier le rythme (ad hoc en amont, PI en général sur 3 mois en aval) et la complexité des artefacts manipulés
— Mise en œuvre entre le GO de décision et la préparation du prochain PI Planning : durant la phase de backlog/ready du kanban du LPM
— Découpage de chaque EPIC en capabilities puis features pour les capabilities les plus prioritaires
— Roadmapper les capabilities et leurs impacts macro sur les trains concernés, en lien avec une stratégie incrémentale d'implémentation
— Analyser l'équilibre entre charge et capacité disponible dans les trains pour réduire la tension dans les équipes
— Renforcer les rôles clés des BO et architectes et l'esprit de collaboration LPM/Trains
🏆 Bénéfices
— Une large solution qui retrouve sa légitimité, dans la préparation des PI Planning comme dans le suivi de l'atteinte des objectifs
— Une meilleure préparation dans les intentions de la solution de chaque EPIC, intégrant les tests et la roadmap des incréments de valeur
— La recherche de l'utilité et légitimation des system démo et large solution démo, et non plus seulement par composant en silo
— Une meilleure définition et prise en compte des priorités business du LPM, tenant compte de la capacité disponible dans les trains
— Une meilleure répartition de la capacité dans les trains selon les prévisions macro de charge dans chacun
🤜🤛 Partageons
Et vous, avez-vous observé de telles difficultés et/ou d'autres non évoquées ici ?
Comment avez-vous résolu cette difficulté, comblé les manques de formalisation du framework SAFe ?
#SAFe #LPM #LargeSolution #PIPlanning #AgileAtScale