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Approche pour la construction de modèles d’estimation réaliste de l’effort/coût de projet dans un environnement incertain : application au domaine du développement logiciel

Débutée le : 01/10/2012 Soutenue le : 17/12/2015
Axes : 
  • Axe 1 : ORKID
Encadrement : 
Membre du jury : 
Resume: 

L'estimation de l'effort de développement logiciel est l'une des tâches les plus importantes dans le management de projets logiciels. Elle constitue la base pour la planification, le contrôle et la prise de décision. La réalisation d'estimations fiables en phase amont des projets est une activité complexe et difficile du fait, entre autres, d'un manque d'informations sur le projet et son avenir, de changements rapides dans les méthodes et technologies liées au domaine logiciel et d'un manque d'expérience avec des projets similaires. De nombreux modèles d'estimation existent, mais il est difficile d'identifier un modèle performant pour tous les types de projets et applicable à toutes les entreprises (différents niveaux d'expérience, technologies maitrisées et pratiques de management de projet). Globalement, l'ensemble de ces modèles formule l'hypothèse forte que (1) les données collectées sont complètes et suffisantes, (2) les lois reliant les paramètres caractérisant les projets sont parfaitement identifiables et (3) que les informations sur le nouveau projet sont certaines et déterministes. Or, dans la réalité du terrain cela est difficile à assurer. Deux problématiques émergent alors de ces constats : comment sélectionner un modèle d'estimation pour une entreprise spécifique? et comment conduire une estimation pour un nouveau projet présentant des incertitudes? Les travaux de cette thèse s'intéressent à répondre à ces questions en proposant un framework général d'estimation. Ce framework couvre deux phases : une phase de construction du système d'estimation et une phase d'utilisation du système pour l'estimation de nouveaux projets. La phase de construction du système d'estimation est composée de deux processus : 1) Évaluation et comparaison fiable de différents modèles d'estimation, et sélection du modèle d'estimation le plus adéquat, 2) Construction d'un système d'estimation réaliste à partir du modèle d'estimation sélectionné. Cette approche intervient comme un outil d'aide à la décision pour les chefs de projets dans l'aide à l'estimation réaliste de l'effort, des coûts et des délais de leurs projets logiciels. L'implémentation de l'ensemble des processus et pratiques développés dans le cadre de ces travaux ont ont donnée naissance à un prototype informatique open-source. Les résultats de cette thèse s'inscrivent dans le cadre du projet ProjEstimate FUI13.

Projets liés à la thèse

  • ProjEstimate

    Débuté le : 01/09/2012 Fini le : 31/08/2016

    Le succès d'un projet de développement informatique passe, entre autres, par la capacité à le piloter de manière efficiente, incluant la bonne définition des objectifs, des moyens requis et des délais espérés. La maîtrise des techniques d'estimation pour évaluer ces différents indicateurs dès le stade de l'avant-projet devient alors un gage de maturité des processus de pilotage. A ce stade, il est parfois difficile de caractériser avec certitude bon nombre de paramètres du projet (complexité des fonctionnalités, périmètre du projet, compétences des équipes…). Face à la faiblesse des méthodes d'estimation pour satisfaire cet objectif, le projet Projestimate a été lancé. Ce projet, financé par le fond FUI 13 (2012-2015), a pour objet le développement d’une plateforme logicielle Open Source dédiée à l’estimation de projets de développement logiciel.

    Dans ce contexte, l’enjeu pour le CGI est d’améliorer les pratiques d’estimation en proposant une approche ayant une précision d’estimation de l’effort, des coûts, de la durée des projets satisfaisante. L'approche retenue consiste en la proposition d'un modèle d'estimation, utilisant les techniques de réseau de neurones, couplé à des techniques d'évaluation des risques.

    Les travaux de recherche menés au CGI ont ainsi conduit à proposer une approche composée de trois phases.

    La première consiste à élaborer un modèle d’estimation reposant sur les expériences de projets antérieurs à base de réseau de neurones. La deuxième consiste à prendre en compte l’incertitude des données par des simulations Monte-Carlo. Sur la base d’une typologie de risques et de l’expertise des estimateurs, la troisième phase consiste à évaluer le degré d’exposition au risque du projet et donc la couverture nécessaire qui devra être prise pour respecter les objectifs du projet. La mise en œuvre de cette approche, avec les données des partenaires du projet, a permis d'obtenir des résultats très encourageants.

Publications associées à la thèse

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