Qu’importe la technique que vous utilisez, la tendance dans l’estimation de projet est de fournir un chiffre pour chaque estimation. En d’autres termes, si vous avez 100 activités sur votre calendrier, chaque activité aurait une estimation qui lui est associée. Dans de nombreux cas, vous pouvez être plus précis en appliquant un simple modèle PERT (Program Evaluation and Review Technique). PERT est une technique d’estimation qui utilise une moyenne pondérée de trois nombres (voir ci-dessous) pour aboutir à une estimation finale.
- Le cas le plus pessimiste (P) lorsque tout va mal
- Le cas le plus optimiste (O) lorsque tout va bien
- Le cas le plus probable (M) compte tenu des problèmes et des opportunités normaux
L’estimation PERT qui en résulte est calculée comme (O + 4M + P)/6. C’est ce qu’on appelle une « moyenne pondérée » puisque l’estimation la plus probable est pondérée quatre fois plus que les deux autres valeurs. Vous remarquerez que l’estimation finale du PERT est légèrement déplacée vers la valeur optimiste ou pessimiste, en fonction de celle qui est la plus éloignée de la valeur la plus probable. Généralement, cela finit par déplacer l’estimation finale vers le pire des cas, puisque la valeur du pire des cas a tendance à être plus éloignée du plus probable que le nombre optimiste.
Par exemple, disons que vous estimez qu’un travail prendra très probablement 10 heures. Le meilleur cas (tout va bien) est de six heures. Le pire cas (tout va mal) est de 26 heures. L’estimation PERT est (6 + 4(10) + 26)/6. La réponse est 72/6, soit 12 heures. Remarquez que le nombre a été tiré un peu vers l’extrême de l’estimation pessimiste, mais pas de beaucoup, puisque le résultat est encore fortement pondéré vers la valeur la plus probable.
Vous pouvez utiliser les estimations PERT de deux façons. Vous pouvez fournir ces trois estimations pour toutes les activités de votre calendrier ou vous pouvez utiliser la formule PERT uniquement pour les activités qui présentent un risque élevé. Ce sont celles pour lesquelles vous n’êtes pas vraiment sûr de l’estimation, donc il y a une grande variation entre les valeurs optimistes et pessimistes.
Parlant de variation – si vous soustrayez votre valeur pessimiste de la valeur optimiste et divisez le résultat par six, vous auriez l’écart type, qui est une mesure de la volatilité de l’estimation. Dans notre exemple ci-dessus, l’écart type serait de 3,34 ((26 – 6) / 6). Plus l’écart-type est important, moins vous avez confiance en votre estimation, car cela signifie que l’écart entre les estimations optimistes et pessimistes est important. Si l’écart-type était petit, cela signifierait que vous êtes plutôt confiant dans votre estimation, puisque les estimations optimistes et pessimistes seraient proches.
Souvenez-vous de la formule PERT et utilisez-la pour faire des estimations lorsque vous avez un niveau élevé d’incertitude.