(6/8) Diagnostiquer un train agile avec le modèle de seuils

 Série "Ce que les colonies de fourmis enseignent à l'agilité"

Dans les cinq premiers articles de cette série, j'ai exploré comment les fourmis s'organisent collectivement : le syndrome du noyau actif, les prothèses cognitives nécessaires à l'auto-organisation, le passage des castes fixes aux rôles flexibles, le leadership distribué, et le PI Planning comme jeu de biens publics.

Aujourd'hui, je propose d'appliquer le modèle de seuils à un usage pratique : diagnostiquer un train agile avant qu'il ne casse.

Parce qu'un RTE qui attend les symptômes (burnout, vélocité qui s'effondre, turnover) arrive trop tard.

(5/8) Le PI Planning comme jeu de biens publics : pourquoi le collectif peut s'effondrer

Série "Ce que les colonies de fourmis enseignent à l'agilité" 

Dans les trois premiers articles de cette série, j'ai exploré comment les fourmis s'organisent collectivement : le syndrome du noyau actif, les prothèses cognitives, le passage des castes fixes aux rôles flexibles.

Aujourd'hui, je m'intéresse à un autre phénomène : comment une colonie gère les "passagers clandestins", ces individus qui profitent du travail collectif sans y contribuer.

Et vous allez voir que c'est le problème central de nos PI Planning.

(4/8) La reine ne commande rien : ce que les colonies enseignent au leadership moderne

Dans une colonie de fourmis, la reine ne commande rien. Elle ne tient pas de réunions. Elle ne fixe pas d'objectifs. Elle n'arbitre pas. Elle ne vérifie rien.

Pourtant, la colonie fonctionne. Des milliers d'individus s'organisent, se spécialisent, collaborent. Le nid est entretenu. La nourriture récoltée. Les larves nourries. Les menaces repoussées.

Pas de chef. Pas de plan. Pas de CODIR.

Juste une organisation distribuée.

Dans nos trains agiles, combien de leaders pensent encore devoir tout piloter ?

(3/8) Vos équipes sont-elles des Atta ou des Pogonomyrmex ? De component teams à feature teams

 

Dans les deux premiers articles de cette série(article 1 et article 2), j'ai exploré le comportement des fourmis monomorphes, celles où tous les individus ont la même morphologie. J'ai montré comment le syndrome du noyau actif émerge naturellement dans les grands groupes et pourquoi l'auto-organisation humaine nécessite des "prothèses cognitives" que les fourmis possèdent biologiquement.

Aujourd'hui, je m'intéresse à un autre modèle biologique : les fourmis polymorphes. Celles dont les rôles sont déterminés génétiquement, à la naissance, de manière irréversible.

Et c'est précisément ce modèle que nous avons reproduit artificiellement dans nos organisations.

(2/8) Auto-organisation : pourquoi vos équipes ont besoin de prothèses cognitives

Dans le premier article de cette série (Le syndrome du noyau actif : ce que les fourmis nous apprennent sur les trains agiles), j'ai formalisé le "syndrome du noyau actif" :  ce phénomène où 3-4 équipes portent 80% de la charge dans un ART, pendant que les  autres restent en retrait. J'ai montré que ce n'est pas un bug mais une propriété  statistique des systèmes complexes, observables aussi bien chez les fourmis que dans  nos organisations.

Aujourd'hui, on pousse l'analyse plus loin. Parce qu'un aspect frappe immédiatement : les fourmis n'ont ni chef, ni manager, ni réunion de planification. Pourtant, elles s'auto-organisent avec une efficacité redoutable.

Pourquoi ce modèle fonctionne si bien chez elles et nécessite tant de dispositifs chez nous ?

Ce que les fourmis perçoivent : un monde de signaux, d’alertes, de seuils

(1/8) Le syndrome du noyau actif : ce que les fourmis nous apprennent sur les déséquilibres dans un Train SAFe

Dans tous les Trains Agiles SAFe (ART) que j'ai accompagnés, le même constat revient : 3 ou 4 équipes portent 80 % de la charge, pendant que les autres semblent moins actifs. Pendant longtemps, j'ai cru que c'était une question de motivation, de compétence ou de culture d'équipe. Jusqu'à ce que je découvre des schémas recurrents de transformation en transformation. Ces observations sont confortées par les travaux d'une biologiste qui étudie les fourmis du désert depuis trente ans.

Manifeste cartésien pour les projets d'Intelligence Artificielle

 

Inspiré du rationalisme de Descartes, de la méthode scientifique de Claude Bernard, et de l'esprit du Manifeste Agile

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Préambule

À l'heure où l'Intelligence Artificielle promet de révolutionner nos organisations, nous observons trop de projets menés dans l'enthousiasme irrationnel, la précipitation technologique et le manque de rigueur méthodologique.

Face à cette frénésie, nous proposons un retour aux fondamentaux de la pensée rationnelle et de la méthode expérimentale pour construire des systèmes d'IA robustes, éthiques et véritablement utiles.

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Les quatre principes directeurs

1. Le Doute méthodique avant l'adhésion aveugle

"Ne recevoir jamais aucune chose pour vraie que je ne la connusse évidemment être telle" - Descartes

Étude du MIT : ChatGPT accélère, mais à quel prix ?

On le sait tous : ChatGPT, fait gagner un temps fou. Rédiger une note, un mail, un plan de réunion… ça tombe tout seul. On se dit qu’on est plus efficace, plus rapide, presque augmenté.

Mais le MIT vient de jeter un pavé dans la mare. Une étude publiée (Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task - lien vers l'etude en fin de cet article) en juin 2025 s’est posée la question qu’on n’ose jamais vraiment poser : qu’est-ce qui se passe dans notre tête quand on délègue à l’IA ? Et la réponse pique un peu.

Une expérience grandeur nature

Le protocole est simple. 54 étudiants, trois groupes :

• ceux qui écrivent avec ChatGPT,
• ceux qui utilisent Google,
• et ceux qui écrivent à l’ancienne, juste avec leur cerveau.

Chacun rédige plusieurs essais pendant qu’on mesure leur activité cérébrale avec des capteurs (électroencéphalographie, pour être précis). Ensuite, on teste leur mémoire, leur capacité à se rappeler ce qu’ils viennent d’écrire, et on leur demande aussi : "Cet essai, c’est bien le vôtre ?"

Product Owners : j’ai livré un produit digital estimé à 30k€, seul avec deux agents IA, en 48h.

Ce que vous allez lire n’est pas une démonstration de plus sur les IA génératives. Ce n’est pas non plus un “site réalisé avec GPT” pour impressionner LinkedIn. C’est un retour d’expérience opérationnel, documenté, sans filtre — sur ce qu’implique réellement l’usage intensif de deux IA en tandem, dans une logique de delivery piloté produit.

1. Pourquoi une deuxième tentative ?

J’ai déjà raconté dans un premier article ma première tentative de refonte du site de Knowledge Ladder Academy avec MiniMax seul.

À l’époque, j’étais enthousiaste. MiniMax propose une interface visuelle fluide, l’impression qu’on peut dialoguer avec une IA designer/développeur comme on brieferait un freelance. L’agent générateur produit rapidement une arborescence, du code, des composants, des maquettes IA... Mais la réalité est plus contrastée.

AIM - La méthode projet conçu par la machine au service des équipes

AIM - La méthode conçu par la machine au service de l'humanité

 

Les Composants de la Méthode AIM

 

PARTIE 1 : LE SOCLE

• La raison d’être : l’Humain au service de l’IA et l’IA au service de l’Humain
• La philosophie : Un pragmatisme radical pour l'IA en entreprise
• La Vision : Aligner les équipes et l'IA pour une performance maximale.

PARTIE 2 : LES FLUX ET LES MOUVEMENTS

• Le Langage commun : Un vocabulaire métier unique et partagé, du code aux conversations.
• Le Service mesurable : Une IA conçue comme un service fiable avec des objectifs de qualité clairs.
• La dynamique d'équipe : Des interactions adaptées aux profils de chacun pour une meilleure collaboration.
• Le protocole : Les règles du jeu techniques et humaines qui garantissent la qualité et la cohérence.
• Les archétypes : Des profils de contribution définis pour positionner chaque talent au bon endroit.
• Les rituels d'alignement : Des réunions structurées pour synchroniser le travail et l'équipe efficacement.
  
  

Retour d'expérience : Construire un site avec un Agent IA sans se saborder

Introduction

Vous avez un projet web solide (Next.js, Tailwind, TypeScript, Framer Motion) et vous confiez les itérations à un agent IA ? Voici le retour d’expérience : malgré un socle bien posé, chaque demande successive était l’occasion de dérives, bugs ou oublis. Pourquoi ? Parce que sans cadre rigoureux et prompts précis, l’agent perd le cap. Voici les enseignements à garder.

Sommaire

• Le décor : un site à faire évoluer sans fin
• Cinq bons réflexes à adopter
• Cinq erreurs classiques observées
• Ce que disent les experts
• Exemple de prompt structuré
• Conclusion

1. Le décor : un site à faire évoluer sans fin

Jira : miroir de votre agilité ou amplificateur de vos travers ?

Release Train Engineer (RTE) : Postures, défis et réalités du terrainPar Pierre Medina – Coach agile Senior, SPC/RTE Senior, formateur (Nombre de mots : 2 230 / Temps de lecture estimé : 11 minutes)

   

Du MVP en quelques semaines au prototype interactif en quelques minutes : Comment le "Vibe Coding" révolutionne le quotidien des Product Managers

Pour tout Product Owner (PO) ou Product Manager (PM), le mantra est le même : valider les idées rapidement, itérer et livrer de la valeur. Pourtant, le chemin de l'idée à un produit tangible, même une simple version minimale viable (MVP), est souvent long et semé d'embûches. Il implique des spécifications détaillées, des maquettes statiques et, surtout, une dépendance quasi totale aux ressources de développement.

Et si vous pouviez court-circuiter ce processus ? Si vous pouviez transformer une idée en une application fonctionnelle en quelques minutes, simplement en la décrivant ? Ce n'est plus de la science-fiction, c'est la promesse du "Vibe Coding", une nouvelle approche qui outille les PM comme jamais auparavant. Des outils comme Lovable sont à l'avant-garde de cette révolution, permettant de créer des maquettes et des MVP à une vitesse jusqu'ici inégalée.[1]

L'ancienne méthode : le parcours du combattant vers le MVP

Souvenons-nous du processus traditionnel. Pour tester une nouvelle fonctionnalité ou une idée de produit, un PM devait généralement :

COMPLIQUE ou COMPLEXE ?

Vous entendez souvent les termes "compliqué" et "complexe" utilisés de manière interchangeable ? 🤔
Si la nuance peut paraître subtile, elle est en réalité fondamentale pour aborder les défis professionnels.  cette distinction, au cœur du modèle Cynefin, n'a que peu à voir avec la "complexité" au sens mathématique.

Démystifions ensemble ces concepts pour une prise de décision plus éclairée !

Le Cadre Cynefin : Une affaire de prévisibilité

Développé par Dave Snowden, le modèle Cynefin est un outil d'aide à la décision qui distingue cinq contextes différents.[1][2][3] Penchons-nous sur deux d'entre eux :

"Le risque, c’est de ne pas les suivre" - retour d’expérience sur une pratique sous-estimée

    Depuis plusieurs années, je m'assure systématiquement d'intégrer le suivi des risques dans la gestion des trains Agile que j'accompagne. Ce n’est pas simplement un "bon réflexe" ou une "pratique recommandée" au bon moment - c’est un reflexe "mandatory", établi dès le PI Planning, suivi toutes les semaines, et intégré dans les rituels de gouvernance.

Ce qui est suivi de manière sérieuse, c’est ce qui est piloté. Et ce qui est bien piloté, c’est ce qui est livré de façon optimale. (Mantra d'un RTE Senior)

Le cadre : SAFe, Scrum et un peu de rigueur

Que l’on aborde Scrum ou SAFe, la gestion des risques ne doit jamais être considérée comme secondaire. Dans Scrum, il incombe au Scrum Master de mettre en lumière les obstacles, de les remonter et de les gérer. En SAFe, le cadre structure cette tâche à l'aide du tableau ROAM, qui est introduit dès le PI Planning pour établir une vision partagée des incertitudes au niveau du train.