Pourquoi nos estimations sont biaisées
L'estimation de logiciel est un exercice de prédiction sous incertitude. Or, notre cerveau utilise des raccourcis mentaux (heuristiques) pour gérer l'incertitude — et ces raccourcis introduisent des erreurs systématiques appelées biais cognitifs.
La bonne nouvelle : ces biais sont prévisibles et contournables. Le Planning Poker a été spécifiquement conçu pour neutraliser les plus destructeurs d'entre eux.
Les 6 biais qui sabotent vos estimations
Biais d'ancrage
Le premier chiffre entendu influence tous les suivants. Si le tech lead dit « ça me semble être un 5 », personne n'osera voter 13. C'est LA raison d'être du vote en aveugle au Planning Poker.
Effet de halo
Si un développeur est reconnu comme « excellent », on sous-estime la complexité de ses tâches (« il va le faire vite »). L'estimation doit mesurer la complexité de la tâche, pas la compétence de celui qui la fera.
Biais d'optimisme
On sous-estime systématiquement les efforts nécessaires. « Ce n'est qu'un petit changement » — célèbre dernière parole avant un sprint raté. 90% des projets dépassent leurs estimations initiales.
Effet Dunning-Kruger
Les moins expérimentés sous-estiment la complexité (ils ne voient pas ce qu'ils ne savent pas), tandis que les experts sur-estiment (ils voient tous les cas limites). Le Planning Poker équilibre ces perspectives.
Biais de conformité
La pression sociale pousse à s'aligner sur le groupe. Si 4 personnes votent 5, la cinquième hésitera à voter 13 même si elle a de bonnes raisons. Le vote simultané protège contre cette pression.
Biais de disponibilité
On se base sur les expériences récentes plutôt que sur la réalité statistique. Si le dernier projet similaire a été un cauchemar, on surestime. S'il s'est bien passé, on sous-estime.
Comment le Planning Poker combat ces biais
Le Planning Poker n'est pas qu'un jeu de cartes ludique — c'est un protocole anti-biais :
- 1
Vote en aveugle
Élimine le biais d'ancrage et le biais de conformité. Personne ne voit les votes des autres avant la révélation.
- 2
Discussion structurée
Les écarts de vote déclenchent un débat. Les valeurs extrêmes doivent s'expliquer, ce qui corrige le Dunning-Kruger et le biais de disponibilité.
- 3
Échelle non linéaire
La suite de Fibonacci (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21) force à reconnaître l'incertitude sur les gros items, contrant le biais d'optimisme.
- 4
Re-vote après discussion
Le second tour de vote intègre les nouvelles informations partagées, produisant une estimation collective plus précise que n'importe quelle estimation individuelle.
Conseils supplémentaires
- Estimez avant d'assigner les tâches — l'estimation doit mesurer la complexité, pas la compétence
- Utilisez une story de référence commune pour calibrer les votes
- Ne laissez jamais le Product Owner ou le manager voter — leur estimation est biaisée par le budget
- Limitez les sessions à 10-15 stories pour éviter la fatigue décisionnelle
Estimez sans biais
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