Méthodes agiles

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Méthodes agiles

Auteur(s) : Jacques PRINTZ

Date de publication : 10 février 2010 | Read in english

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RÉSUMÉ

Le développement rapide des techniques dans les projets, particulièrement dans le domaine informatique, a conduit à l'amélioration des pratiques et des démarches. Le but étant de satisfaire les besoins du client en livrant rapidement et régulièrement des fonctionnalités à forte valeur ajoutée, un groupe de pratiques pragmatiques a été défini, nommé méthodes agiles. Celles-ci sont axées autour de quatre valeurs : l'équipe, l'application, la collaboration et l'acceptation du changement. Cet article propose de faire le tour de la question, en détaillant les fondamentaux des méthodes agiles. Les différents principes sont ainsi expliqués, de leurs caractéristiques à leurs enjeux, afin de donner la ligne de conduite des acteurs au sein d'un projet Agile.

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AUTEUR(S)

  • Jacques PRINTZ : Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers CNAM

 INTRODUCTION

Les méthodes dites « agiles », qui apparaissent sous cette appellation dans les années 2000 ont cependant une histoire un peu plus ancienne. Comme souvent, et malheureusement, en informatique on change la terminologie à défaut de changer de concepts. Le seul résultat certain de cette pratique déplorable est la confusion dans les esprits, en particulier celui des décideurs qui ont fini par perdre toute confiance dans ce que leur racontent leur DSI et/ou leurs experts informatiques. Le scepticisme et la défiance règne.

À la fin des années 1980, James Martin, auteur prolixe, a publié en trois volumes, chez Prentice Hall, son Information Engineering , qui a donné naissance, quelques années plus tard au RAD ( Rapid Application Development ) vite connu sous l'appellation « Quick and Dirty » et complètement décrédibilisé suite aux mauvaises pratiques qu'il a engendré. Il y avait beaucoup de bonnes choses dans l' Information Engineering , mais comme on peut s'en souvenir, c'est l'époque de la rupture technologique, avec le développement fulgurant des architectures distribuées, du client-serveur avec ses différentes variantes (client lourd, client semi-lourd, client léger, etc.). Les langages « anciens » comme Cobol, même rénovés avec les générateurs d'applications et autres L4G qui fleurissent vers la fin des années 1980, n'intéressent plus grand monde (quand bien même il reste encore des milliards de lignes de codes en Cobol dans les banques, les assurances, dans les administrations...). La mode est désormais aux langages objets (C++, Java) et aux méthodes de conception orientées objets qui, dans les années 1990, donneront naissance au langage UML. On est encore dans l'euphorie de l'intelligence artificielle, dont le battage médiatique a réussi à faire croire à de nombreux décideurs que l'on va pouvoir mécaniser la fabrication des programmes (en se débarrassant des programmeurs, ces gêneurs qui font des erreurs et qui sont incapables de s'exprimer dans un langage compréhensible de tous) et enfin, connaître le meilleur des mondes informatiques où l'erreur a disparu comme par magie. Le réveil, qui prend les allures d'un crash, sera particulièrement brutal (cf. le rapport Chaos du Standish Group  [Doc. H 3 200]...

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DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h3202

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