Identifier la bonne classe de référence pour votre situation

Trouvez un ensemble bien défini de situations passées structurellement similaires à la vôtre et recueillez leurs données de résultats.

Why it works

La planification en vue de l’intérieur traite votre situation comme unique, si bien que les taux d’échec historiques semblent hors sujet. Identifier la classe de référence force à reconnaître que votre projet appartient à une catégorie avec une distribution connue de résultats — et que cette distribution est le meilleur a priori pour votre prévision avant que toute information spécifique au projet ne soit ajoutée. Le mécanisme est bayésien : la distribution de la classe est l’a priori ; les détails de la vue de l’intérieur sont des preuves d’actualisation, pas le point de départ.

How to do it

1. Définissez le type de projet ou de décision que vous entreprenez (par ex. « projet logiciel sur six mois avec une nouvelle équipe », pas « mon projet »).
2. Recherchez des données historiques sur des projets achevés de ce type : durée, dépassements de coût, taux de réussite.
3. Choisissez la classe de référence assez précise pour être significative et assez large pour avoir une puissance statistique.
4. Notez la médiane et la fourchette (10e-90e percentile) des résultats de cette classe avant d’ouvrir votre plan de projet.

Données probantes

Flyvbjerg et ses collègues ont analysé des centaines de grands projets d’infrastructure et trouvé des dépassements de coût systématiques atteignant en moyenne 28 % pour les routes et bien plus pour le rail et les tunnels. La prévision par classe de référence a depuis été formellement recommandée par le Trésor britannique et l’American Planning Association comme outil de planification. (observational)

La méthode exige une classe de référence utilisable ; pour des situations réellement inédites (technologie totalement nouvelle, événements sans précédent), la classe est trop mince ou inexistante, et l’ancrage sur un taux de base donne une fausse précision.

Sources

• Flyvbjerg, Holm & Buhl (2002), "Underestimating costs in public works projects," Journal of the American Planning Association
• Kahneman & Tversky (1979), "Intuitive prediction: Biases and corrective procedures"

Erreur fréquente

Définir la classe de référence de façon trop restrictive (« des projets exactement comme le mien ») pour préserver l’optimisme — si vous ne trouvez que deux exemples passés, vous n’avez pas une classe de référence, vous avez des anecdotes.