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Améliorez votre cycle de développement logiciel

Optimisez le SDLC dans GitLab : guide pratique en 6 étapes

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Optimisez le cycle de développement logiciel dans GitLab : accélérez le développement et améliorez la qualité

Les processus de développement logiciel connaissent souvent des retards imprévus et des problèmes de qualité. Notre plateforme vous aide à repérer les goulots d’étranglement et les étapes inefficaces, pour orienter vos améliorations à partir des données. Comprenez le déroulement réel du travail afin de réduire le délai de mise sur le marché et d’améliorer la qualité des logiciels.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et découvrez les défis courants pour atteindre vos objectifs d’efficacité. Suivez notre plan d’amélioration en six étapes et consultez le guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser votre cycle de développement logiciel dans GitLab ?

Le développement logiciel moderne est complexe et évolue rapidement. Des plateformes comme GitLab proposent des outils de collaboration, de gestion des versions et de CI/CD, mais le déroulement réel du travail, de la collecte des besoins au déploiement, comporte souvent des inefficacités invisibles. Dans votre cycle de développement logiciel (SDLC), celles-ci peuvent se traduire par des temps de cycle prolongés, des échéances manquées, des reprises imprévues et des coûts de développement plus élevés. Elles limitent votre capacité à innover rapidement, à livrer des produits de qualité et à rester compétitif sur le marché.

Les tableaux de bord et rapports classiques de gestion de projet donnent une vue d’ensemble de l’avancement prévu, mais ne révèlent pas toujours le parcours réel d’un élément de développement. Ils indiquent ce qui devrait se passer, mais pas ce qui s’est réellement passé, où les retards se sont accumulés ni pourquoi certaines étapes ont été répétées. Comprendre comment les processus se déroulent concrètement est essentiel pour repérer les véritables goulots d’étranglement et améliorer, à partir des données, votre pipeline de développement dans GitLab.

Améliorer l’efficacité du SDLC grâce au Process Mining

Le Process Mining permet d’analyser votre cycle de développement logiciel à partir des données. En examinant les journaux d’événements générés dans GitLab, il reconstitue le parcours exact de chaque élément de développement et donne une vue complète de votre SDLC, de bout en bout. Vous allez au-delà des rapports statiques : des cartes de processus dynamiques montrent chaque étape, chaque écart et chaque boucle de reprise.

Pour chaque élément de développement, de sa création à son déploiement, le Process Mining suit précisément des activités telles que « Besoins recueillis », « Conception commencée », « Développement commencé », « Revue de code effectuée », « Tests unitaires effectués », « Tests d’assurance qualité terminés » et « Déployé en production ». Cette visibilité détaillée vous permet de voir l’ordre exact des événements, de repérer les étapes où le travail s’interrompt souvent et de découvrir les détours imprévus qui entraînent des retards. Vous pouvez ainsi répondre à des questions essentielles : quelles étapes dépassent régulièrement la durée prévue ? Les contrôles qualité sont-ils parfois omis ? Certains types d’éléments de développement nécessitent-ils systématiquement plusieurs cycles de revue de code ? Ces constats factuels vous aident à cibler vos efforts d’amélioration.

Principaux axes d’amélioration du SDLC dans GitLab

L’analyse des données GitLab par le Process Mining permet de repérer plusieurs axes d’amélioration dans votre cycle de développement logiciel :

Repérage des goulots d’étranglement : déterminez précisément où les éléments de développement restent trop longtemps en attente ou se retrouvent bloqués. Vous pouvez, par exemple, vérifier si l’activité « Revue de code effectuée » retarde régulièrement les mises en production ou si l’activité « Tests d’intégration commencés » attend souvent des dépendances.
Réduction du temps de cycle : analysez la durée réelle de chaque étape et du SDLC dans son ensemble. Vous pourrez repérer les possibilités de simplifier les processus, de supprimer les transferts inutiles et de réduire le délai de mise sur le marché de vos logiciels.
Respect des contrôles qualité et conformité : vérifiez que toutes les étapes et vérifications essentielles, comme « Tests d’assurance qualité terminés » ou « Tests d’acceptation utilisateur approuvés », sont bien effectuées avant le passage à l’étape suivante. Vous respectez ainsi les normes internes et les exigences réglementaires, tout en limitant les risques.
Analyse des reprises et des écarts : comprenez pourquoi les éléments de développement reviennent souvent à une étape précédente, par exemple des « Tests d’assurance qualité commencés » au « Développement commencé ». En identifiant les causes de ces reprises, vous réduisez les efforts perdus et améliorez le taux de réussite dès la première tentative.
Optimisation des ressources : clarifiez la répartition réelle de la charge de travail et repérez les étapes où les ressources sont sursollicitées ou sous-utilisées. Vous pourrez ainsi mieux répartir le travail au sein des équipes.

Des résultats concrets grâce à l’optimisation du SDLC

En appliquant le Process Mining à votre cycle de développement logiciel dans GitLab, vous pouvez obtenir des améliorations mesurables :

Livraisons plus rapides : réduisez le temps de cycle global du SDLC pour publier plus rapidement des fonctionnalités et répondre plus vite aux demandes du marché.
Logiciels de meilleure qualité : en veillant au respect des contrôles qualité et en repérant les étapes sujettes aux défauts, vous pouvez livrer des logiciels plus stables et plus fiables.
Réduction des coûts opérationnels : limitez les reprises, utilisez les ressources de manière plus efficace et éliminez les activités sans valeur ajoutée pour réduire directement votre budget de développement.
Conformité et traçabilité renforcées : améliorez le respect des politiques internes et des réglementations externes, et fournissez aux auditeurs des preuves claires du déroulement des processus.
Innovation fondée sur les données : instaurez une démarche d’amélioration continue où les décisions reposent sur des données objectives plutôt que sur des suppositions. Vous pourrez ainsi rendre votre pipeline de développement plus efficace et prévisible.

Lancez l’optimisation de votre SDLC

Améliorer votre cycle de développement logiciel dans GitLab ne nécessite pas de tout revoir. Il suffit de commencer par comprendre la situation actuelle. Le Process Mining vous apporte la visibilité nécessaire pour faire évoluer vos processus de développement. Découvrez comment ces analyses peuvent vous aider à repérer les inefficacités, à réduire le temps de cycle et à améliorer la qualité de vos livraisons logicielles, pour obtenir des résultats concrets dans votre organisation.

Cycle de développement logiciel Optimisation du cycle de développement logiciel Processus de développement DevOps Réduction du temps de cycle Assurance qualité Gestion de la conformité Ingénierie Gestion des tickets Suivi des issues Suivi des bogues Gestion du backlog Planification des sprints Éléments de travail Flux de travail de développement

Problèmes et difficultés courants

Repérez les difficultés qui vous concernent

Les éléments de développement mettent trop de temps à parcourir le cycle de développement logiciel, ce qui entraîne des échéances manquées et retarde leur mise sur le marché. Cela nuit directement à votre avantage concurrentiel et à la satisfaction des clients, car les nouvelles fonctionnalités et les correctifs sont livrés en retard. ProcessMind analyse le parcours de bout en bout des éléments de développement dans GitLab et repère précisément les étapes où les retards surviennent. Il mesure les temps d’attente et la durée des activités, met en évidence les goulots d’étranglement et aide les équipes à accélérer le cycle de développement logiciel.

Les éléments de développement restent souvent bloqués longtemps en revue de code, ce qui retarde les étapes suivantes, comme les tests et le déploiement. Cet engorgement peut s’expliquer par un manque de ressources pour les revues, des processus complexes ou un volume élevé de modifications. Dans tous les cas, il ralentit le cycle de développement logiciel. ProcessMind visualise le parcours des éléments de développement et montre où ils s’accumulent ou restent trop longtemps, notamment pendant l’activité « Revue de code effectuée ». Vous pouvez ainsi repérer les équipes ou les personnes chargées des revues qui provoquent des retards dans GitLab et cibler les améliorations.

Les éléments de développement échouent à plusieurs reprises aux tests unitaires, d’intégration ou d’assurance qualité, ce qui nécessite des reprises importantes et de nouveaux tests. Ces cycles consomment des ressources précieuses, prolongent le cycle de développement logiciel et réduisent l’efficacité des équipes. ProcessMind cartographie les séquences d’événements pour faire apparaître les schémas de reprise et montrer combien de fois un élément de développement revient à l’étape « Développement commencé » après « Tests unitaires effectués » ou « Tests d’assurance qualité commencés ». Vous pouvez ainsi repérer plus tôt les problèmes de qualité dans le processus GitLab et réduire les corrections coûteuses en fin de cycle.

Les éléments de développement ne suivent pas toujours le cycle de développement logiciel défini. Il en résulte une qualité inégale, des risques de non-conformité et des résultats imprévisibles. Ces écarts peuvent être dus à un manque de clarté, à des solutions de contournement manuelles ou à un contrôle insuffisant des processus, ce qui complique la gouvernance. ProcessMind découvre automatiquement le parcours réel des éléments de développement dans GitLab et le compare au modèle prévu. Il met en évidence toutes les variantes et tous les écarts, ce qui permet de repérer facilement, par exemple, les cas où « Tests d’acceptation utilisateur approuvés » survient avant « Tests d’assurance qualité terminés ».

Les ressources, notamment les développeurs et les testeurs, peuvent être surchargées à certaines étapes et sous-utilisées à d’autres. Le cycle de développement logiciel est alors déséquilibré, ce qui peut entraîner des retards, de l’épuisement professionnel et une mauvaise utilisation des compétences au sein de l’organisation. ProcessMind analyse la répartition de la charge de travail par « Développeur affecté » ou « Testeur affecté », en fonction de la durée des activités et des temps d’attente dans GitLab. Vous voyez où les ressources sont concentrées et où elles pourraient être réaffectées pour mieux équilibrer et améliorer l’efficacité du cycle de développement logiciel.

Les éléments de développement sont prêts à être livrés, mais attendent longtemps avant d’être « Déployés en production ». La valeur d’un développement rapide s’en trouve réduite. Ce dernier goulot d’étranglement empêche les nouvelles fonctionnalités et les correctifs d’arriver rapidement aux utilisateurs, ce qui nuit à votre réactivité sur le marché et à leur satisfaction. ProcessMind suit, pour tous les éléments de développement dans GitLab, le temps écoulé entre « Préparé pour la livraison » et « Déployé en production ». Il met en évidence les transferts ou les étapes d’approbation à l’origine du retard, afin d’aider les équipes à optimiser les dernières étapes du cycle de développement logiciel.

De nombreux éléments de développement ne respectent pas leur « Version de livraison prévue » ni les échéances associées. Les livraisons deviennent alors imprévisibles et la communication avec les parties prenantes perd en fiabilité. Ces retards répétés révèlent des inefficacités sous-jacentes ou une planification irréaliste du cycle de développement logiciel. ProcessMind compare les dates réelles de l’activité « Déployé en production » à la « Version de livraison prévue » des éléments de développement dans GitLab. Il repère les projets ou les types d’éléments qui manquent régulièrement leurs objectifs et aide à en comprendre les causes.

Les équipes peinent à comprendre le parcours réel des éléments de développement de bout en bout. Elles s’appuient souvent sur des témoignages ponctuels ou des diagrammes statiques qui ne reflètent pas la réalité. Ce manque de visibilité empêche de repérer les inefficacités cachées et de prendre des décisions fondées sur les données pour optimiser le cycle de développement logiciel. ProcessMind reconstitue automatiquement les parcours réels de tous les éléments de développement à travers leurs différentes activités dans GitLab. Vous obtenez une vue dynamique, fondée sur les données, de l’ensemble du cycle de développement logiciel, avec ses parcours courants et ses variantes.

La gravité de certains éléments de développement, notamment les défauts, augmente parfois au cours du cycle de développement logiciel. Cela peut indiquer que les problèmes n’ont pas été traités efficacement assez tôt. Cette aggravation entraîne souvent des corrections plus complexes et coûteuses par la suite, et nuit à la qualité du produit. ProcessMind suit l’évolution d’attributs tels que « Gravité » pour les éléments de développement dans le processus GitLab. Il repère les cas où la gravité augmente après certaines activités, ce qui peut révéler des lacunes dans le traitement initial ou les processus de revue.

Les étapes « Tests d’assurance qualité commencés » et « Tests d’assurance qualité terminés » mobilisent une part disproportionnée du temps et des ressources, ce qui augmente sensiblement les coûts de développement. Cela peut révéler des problèmes d’automatisation des tests, de contrôles qualité ou de qualité du code transmis pour les tests dans le cycle de développement logiciel. ProcessMind analyse la durée et la fréquence de toutes les activités de test des éléments de développement dans GitLab, en particulier « Tests d’assurance qualité commencés » et « Tests d’assurance qualité terminés ». Il repère les tests inefficaces ou répétés à l’excès et fournit des données pour optimiser les efforts d’assurance qualité et réduire les coûts.

Les étapes « Tests d’acceptation utilisateur commencés » et « Tests d’acceptation utilisateur approuvés » présentent des durées très variables ou de nombreux refus. Cela peut révéler des critères imprécis ou une participation inégale des parties prenantes. Les approbations finales risquent alors d’être retardées, ce qui complique la fin du cycle de développement logiciel. ProcessMind examine le parcours des éléments de développement dans les activités de tests d’acceptation utilisateur de GitLab, ainsi que leur durée et leurs résultats. Il met en évidence les incohérences et aide à harmoniser les attentes et à accélérer les dernières étapes d’approbation.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif vise à réduire sensiblement le temps nécessaire à un élément de développement pour passer de sa création à son déploiement dans GitLab. Un temps de cycle plus court permet de livrer plus rapidement les fonctionnalités et les correctifs, et d’améliorer la réactivité sur le marché ainsi que la satisfaction des clients. Il renforce également l’agilité et l’avantage concurrentiel de l’organisation. ProcessMind visualise l’ensemble du cycle de développement logiciel et indique la durée exacte de chaque activité et de chaque transfert. En repérant les goulots d’étranglement et les temps d’inactivité, vous pouvez trouver des moyens de simplifier les étapes, de mieux répartir les ressources et de réduire de façon mesurable le temps de cycle global, tout en suivant les progrès vers l’objectif de 25 %.

Accélérer les revues de code dans le cycle de développement logiciel est essentiel pour maintenir le rythme de développement. Des revues trop longues peuvent créer d’importants goulots d’étranglement et retarder les tests et le déploiement. L’objectif est d’examiner le code efficacement sans compromettre sa qualité. ProcessMind repère les retards récurrents dans les revues de code et met en évidence les développeurs, les projets ou les types de code concernés. En analysant la durée et l’enchaînement des revues dans GitLab, vous pouvez optimiser les processus, ajouter des contrôles automatisés et appliquer les bonnes pratiques afin de réduire sensiblement le temps consacré à cette étape.

Réduire les reprises après l’échec des tests améliore directement la qualité des logiciels et l’efficacité du développement. Les nouveaux tests et les nouveaux développements consomment des ressources précieuses, prolongent le cycle de développement logiciel et augmentent les coûts. Cet objectif vise à obtenir des résultats de meilleure qualité plus tôt dans le processus. ProcessMind repère les étapes ou les activités qui entraînent le plus souvent des reprises, par exemple des tests unitaires insuffisants ou des exigences imprécises. En analysant les variantes du processus et les retours en arrière dans GitLab, vous pouvez identifier les causes des échecs, mettre en place des mesures préventives et mesurer la réduction des cycles de reprise.

Il est essentiel que tous les éléments de développement suivent les procédures opérationnelles standard pour garantir la conformité, la qualité et la prévisibilité du cycle de développement logiciel. Les écarts peuvent entraîner des incohérences, des risques lors des audits et des retards imprévus. Cet objectif vise à faire appliquer les bonnes pratiques dans tous les projets GitLab. ProcessMind découvre automatiquement le parcours réel du processus et le compare au flux de travail idéal prévu. Il met en évidence les écarts, les étapes contournées et les raccourcis non autorisés pris par les développeurs dans GitLab. Cette visibilité vous aide à repérer les pratiques non conformes, à organiser des formations et à vérifier que les processus sont suivis comme prévu.

Une affectation efficace des développeurs aux tâches et aux projets est essentielle pour accroître la productivité et réduire les temps d’inactivité dans le cycle de développement logiciel. Une mauvaise répartition des ressources peut entraîner des retards, de l’épuisement professionnel et une sous-utilisation des compétences. Cet objectif vise à mieux mobiliser les talents dans GitLab. ProcessMind analyse les journaux d’activité pour fournir une vue de la charge de travail des développeurs et de l’affectation des tâches. Il repère les développeurs surchargés ou sous-utilisés et met en évidence les goulots d’étranglement liés à certaines personnes ou équipes. Ces données vous aident à prendre des décisions éclairées sur la réaffectation des ressources, l’équilibrage des charges et l’amélioration du débit.

Réduire le temps nécessaire à un élément de développement pour passer des derniers tests à la mise en production est essentiel pour livrer rapidement de la valeur. Les retards de déploiement peuvent nuire à l’avantage concurrentiel et à la satisfaction des clients. Cet objectif porte sur l’optimisation des dernières étapes du cycle de développement logiciel dans GitLab. ProcessMind visualise le pipeline de déploiement et met en évidence les retards entre les activités « Préparé pour la livraison » et « Déployé en production ». Il aide à repérer les dépendances, les goulots d’étranglement liés aux approbations et les étapes manuelles qui prolongent le déploiement. L’analyse de ces parcours permet d’automatiser certaines étapes et d’accélérer sensiblement les livraisons.

Le respect régulier des calendriers de livraison prévus est essentiel à la bonne gestion des projets et à la confiance des parties prenantes dans le cycle de développement logiciel. Les retards peuvent compromettre la planification stratégique, les actions marketing et les engagements externes. Cet objectif vise à rendre les livraisons des projets GitLab plus prévisibles. ProcessMind met en relation les dates réelles de déploiement et les versions de livraison prévues, afin de repérer les retards récurrents et les activités qui les précèdent. En analysant le déroulement du travail et en le comparant au calendrier prévu, vous pouvez anticiper les risques, traiter les goulots d’étranglement à l’origine des échéances manquées et améliorer la précision des prévisions.

Pour gérer efficacement le cycle de développement logiciel, il est essentiel d’en avoir une vue claire et complète, du concept initial à l’après-déploiement. Une visibilité limitée peut masquer des inefficacités, des risques de non-conformité et des possibilités d’amélioration. Cet objectif vise à rendre visibles toutes les activités GitLab. À partir des journaux d’événements, ProcessMind reconstitue automatiquement la carte réelle et complète de votre SDLC dans GitLab. Il révèle les parcours suivis, leurs variantes et leurs dépendances, pour vous donner une compréhension objective du déroulement réel du travail, fondée sur les données plutôt que sur des témoignages ou des modèles théoriques.

Comprendre pourquoi le niveau de gravité des éléments de développement augmente de façon imprévisible est essentiel pour maîtriser la qualité et les risques dans le cycle de développement logiciel. Des hausses inexpliquées peuvent révéler des défauts de processus ou des problèmes systémiques qui nécessitent une intervention rapide et risquent d’affecter des systèmes essentiels. ProcessMind vous permet de filtrer et d’analyser les cas où l’attribut « Gravité » a changé de manière inattendue ou importante. En retraçant le parcours de ces éléments dans le SDLC de GitLab, vous pouvez repérer les activités, les interactions utilisateur ou les conditions qui précèdent régulièrement une hausse de gravité.

Améliorer l’efficacité des activités d’assurance qualité et de test peut réduire sensiblement les coûts sans compromettre la qualité des logiciels. Des coûts de test élevés révèlent souvent des inefficacités, des efforts redondants ou la détection tardive de défauts dans le cycle de développement logiciel. Cet objectif vise à assurer la qualité à moindre coût. ProcessMind analyse la durée et la fréquence des différentes phases de test pour repérer les cycles trop longs ou répétés. En visualisant le déroulement des tests dans GitLab, vous pouvez identifier les cas de test exécutés de manière inefficace, les retards dans les boucles de retour et les possibilités d’automatisation afin de réduire les dépenses globales d’assurance qualité.

Un processus de tests d’acceptation utilisateur (UAT) cohérent et rigoureux est essentiel pour livrer des logiciels conformes aux attentes des utilisateurs et aux exigences métier. Des tests UAT inégaux peuvent laisser passer des défauts importants en production ou prolonger les boucles de retour, ce qui retarde les dernières étapes du cycle de développement logiciel. ProcessMind visualise les différents parcours et leur durée pour les tests d’acceptation utilisateur, et met en évidence les variantes des activités « Tests d’acceptation utilisateur commencés » et « Tests d’acceptation utilisateur approuvés ». Il aide à repérer les tests UAT omis, prolongés ou effectués dans un ordre non standard dans GitLab, afin d’améliorer le processus et d’en assurer le respect.

Les six étapes pour améliorer le cycle de développement logiciel

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Exporter les données de votre SDLC

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Mettre en œuvre des améliorations du SDLC

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Que faire

Accédez à notre modèle Excel préconfiguré pour les données du SDLC. Il offre une structure adaptée à la collecte de toutes les activités et de tous les attributs pertinents de votre instance GitLab.

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Pourquoi est-ce important ?

Une structure de données adaptée dès le départ est essentielle pour obtenir une analyse précise et permettre à ProcessMind d’interpréter correctement votre flux de développement.

Résultat attendu

Un modèle Excel standardisé pour vous guider dans l’extraction des données de GitLab.

CE QUE VOUS ALLEZ OBTENIR

Découvrez le déroulement réel de votre SDLC pour livrer plus rapidement

ProcessMind représente l’ensemble de votre cycle de développement logiciel dans GitLab et révèle le déroulement réel du travail. Examinez chaque étape, du commit au déploiement, pour repérer les possibilités d’optimisation.

Cartographiez le flux de travail réel, du code au déploiement
Repérez les retards dans le développement et les tests
Identifiez les transferts inefficaces
Réduisez le délai de mise sur le marché des versions

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

RÉSULTATS TYPES

Améliorez les performances de votre développement logiciel

Le Process Mining appliqué au cycle de vie du développement logiciel met en lumière les goulots d’étranglement et les inefficacités de vos pipelines GitLab. Il révèle des possibilités concrètes d’accélérer les livraisons et d’améliorer la qualité. Ces résultats illustrent les gains fréquemment obtenus par les équipes qui optimisent leurs processus de développement.

0 %

Livraison de bout en bout plus rapide

Réduction moyenne du cycle de développement

Optimisez votre processus de développement logiciel pour réduire le délai entre l’idée et la mise en production, répondre plus rapidement aux évolutions du marché et livrer plus vite de nouvelles fonctionnalités.

0 %

Moins de reprises et de bogues

Réduction des reprises après les tests

Repérez et éliminez les causes profondes des reprises après les tests. Vous améliorerez ainsi la qualité du code, réduirez le nombre de défauts et rendrez le processus de développement plus efficace.

0 %

Meilleur respect des flux de travail

Progression du respect des processus standard

Veillez à ce que vos équipes de développement suivent régulièrement les flux de travail établis du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Vous réduirez les écarts et améliorerez la prévisibilité des processus ainsi que leur conformité.

0 %

Mise en production plus rapide

Réduction moyenne du délai jusqu’à la mise en production

Optimisez les dernières étapes de votre SDLC pour accélérer les déploiements, mettre plus rapidement les nouvelles fonctionnalités et les correctifs à la disposition des utilisateurs et mieux prévoir les mises en production.

0 %

Moins de pics de gravité

Réduction des escalades liées aux incidents critiques

Repérez et résolvez les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Vous réduirez la fréquence des pics de gravité et améliorerez la stabilité globale du produit.

Les résultats varient selon la maturité actuelle des processus, la structure des équipes et l’exhaustivité des données. Les chiffres présentés correspondent aux améliorations généralement observées dans différentes mises en œuvre.

Données recommandées

Commencez votre analyse par les attributs et les activités les plus importants, puis complétez-la selon vos besoins.

Vous découvrez les journaux d’événements ? Découvrez comment créer un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Les principales données à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d’une unité de travail, comme une fonctionnalité, un correctif ou une tâche. Il sert d’identifiant principal du cas.

Pourquoi est-ce important ?

Cet identifiant de cas essentiel relie tous les événements du processus et permet de retracer le cycle de vie complet de chaque élément de travail.

Nom de l’étape ou de l’événement précis du processus, par exemple « Problème créé » ou « Demande de fusion intégrée ».

Pourquoi est-ce important ?

Il définit les étapes de la carte du processus et permet de visualiser et d’analyser le flux de travail de développement de bout en bout.

Horodatage indiquant le début d’une activité ou d’un événement.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut établit l’ordre chronologique des événements, indispensable au calcul de toutes les métriques temporelles et à la compréhension du déroulement du processus.

Horodatage indiquant la fin d’une activité ou d’un événement.

Pourquoi est-ce important ?

Il permet de calculer précisément la durée des activités (temps de traitement), ce qui aide à repérer les étapes inefficaces du processus.

Utilisateur affecté au problème ou à la demande de fusion au moment de l’événement.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut indique qui a effectué le travail. Il permet d’analyser la charge de travail et l’efficacité de la répartition des ressources, ainsi que de repérer les retards dus aux transferts.

Classification de l’élément de développement, par exemple « Fonctionnalité », « Bogue », « Tâche » ou « Maintenance ».

Pourquoi est-ce important ?

La segmentation du processus par type de travail permet de repérer les catégories plus susceptibles d’entraîner des retards, des reprises ou des écarts.

Niveau de gravité de l’élément de développement, généralement dans le cas d’un bogue ou d’un incident.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut aide à établir les priorités et à vérifier si les éléments les plus graves sont traités plus rapidement. Le suivi des changements permet de calculer le KPI « Fréquence des escalades de gravité ».

Nom du projet GitLab auquel appartient l’élément de développement.

Pourquoi est-ce important ?

Il permet de segmenter l’analyse du processus par produit, application ou composant, afin de cibler les efforts d’amélioration.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début du cycle de développement : elle correspond à la création d’un nouvel élément de travail, par exemple une fonctionnalité, un bogue ou une tâche. Elle est enregistrée explicitement lorsqu’un utilisateur crée un problème dans GitLab, qui consigne alors l’horodatage de création.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit de l’événement de début principal du processus de bout en bout. L’analyse du délai entre la création du problème et le déploiement donne une vue complète du temps de cycle du SDLC.

Cet événement indique que le travail de développement initial est terminé et que le code est prêt à être examiné et intégré. Il s’agit d’un événement explicite et central du flux de travail GitLab, enregistré lorsqu’un développeur ouvre une demande de fusion (MR).

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante marque le passage du développement à la revue et aux tests. Elle constitue le point de départ de l’analyse de l’ensemble du cycle de revue du code et du pipeline CI/CD.

Cette activité marque la fin réussie de la revue et de l’intégration du code. Il s’agit d’un événement explicite qui se produit lorsqu’un utilisateur intègre la branche de la demande de fusion à la branche cible.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante indique que le développement et la revue sont terminés. Elle marque la fin de la mesure du temps de cycle de développement et le début de celle du délai de mise en production.

Cette activité marque le déploiement réussi du code dans l’environnement de production, où il devient accessible aux utilisateurs finaux. Elle est enregistrée lorsqu’une tâche spécifique de déploiement en production se termine avec succès dans un pipeline CI/CD GitLab.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit de l’événement de fin principal du processus, qui indique que la valeur a été livrée. Il est essentiel pour mesurer le temps de cycle total du SDLC de bout en bout et la fréquence des mises en production.

FAQ

Foire aux questions

Comment le Process Mining peut-il améliorer notre cycle de développement logiciel (SDLC) dans GitLab ?

Le Process Mining analyse vos données GitLab pour révéler le déroulement réel de votre SDLC. Il aide à repérer les goulots d’étranglement, comme les revues de code trop longues ou les reprises fréquentes, et à détecter les écarts par rapport aux flux de travail standard. Ces analyses vous permettent de réduire les temps de cycle et les coûts, et d’améliorer l’efficacité globale.

De quelles données GitLab avons-nous besoin pour commencer l’analyse de notre SDLC par le Process Mining ?

Vous avez principalement besoin de journaux d’événements qui détaillent les activités liées à vos éléments de développement. Ils doivent inclure l’identifiant du cas, c’est-à-dire l’identifiant de l’élément de développement, le nom de l’activité, par exemple « Revue de code commencée » ou « Tests terminés », ainsi que l’horodatage de chaque événement. D’autres attributs, comme la personne affectée ou le statut de l’élément, peuvent enrichir l’analyse.

Comment extraire de GitLab les données d’événements nécessaires au Process Mining ?

En général, vous pouvez extraire les données à l’aide de l’API GitLab, qui donne accès aux journaux d’activité des tickets, des demandes de fusion et des pipelines. De nombreuses organisations utilisent également des scripts personnalisés ou se connectent à leurs solutions d’entreposage de données. L’objectif est de recueillir les événements dans un format structuré, généralement CSV ou JSON, compatible avec les outils de Process Mining.

Quels résultats ou améliorations pouvons-nous attendre de l’analyse de notre SDLC par le Process Mining ?

Vous pouvez réduire les temps de cycle du SDLC en repérant et en éliminant les inefficacités. Les améliorations courantes consistent à accélérer les revues de code, à limiter les reprises après l’échec des tests et à mieux respecter les calendriers de livraison prévus. Vous pourrez également mieux répartir les ressources et accélérer les déploiements en production.

Le Process Mining est-il compatible avec notre configuration GitLab et nos flux de travail actuels ?

Oui. Le Process Mining analyse vos données existantes sans modifier votre configuration GitLab ni vos flux de travail. Il sert à examiner vos processus tels qu’ils se déroulent réellement. Cette approche non intrusive limite les perturbations pendant l’analyse.

Combien de temps faut-il généralement pour commencer et obtenir les premiers résultats ?

L’extraction et la préparation initiales des données peuvent prendre de quelques jours à deux semaines, selon leur disponibilité et leur complexité. Une fois les données intégrées à un outil de Process Mining, les premières analyses des flux de processus et des goulots d’étranglement peuvent souvent être produites en quelques heures ou quelques jours. Des analyses plus approfondies et des recommandations concrètes suivent généralement peu après.

Faut-il des compétences techniques spécialisées ou des outils particuliers pour mettre en œuvre le Process Mining ?

Des compétences de base en analyse de données sont utiles, mais de nombreux outils modernes de Process Mining proposent des interfaces faciles à utiliser. Des connaissances techniques seront nécessaires pour extraire les données et, éventuellement, les intégrer à votre environnement GitLab. Certaines organisations font appel à des consultants pour accélérer la configuration initiale et les premières analyses.

Le Process Mining peut-il nous aider à comprendre pourquoi les développeurs contournent parfois les flux de travail habituels ?

Oui. Le Process Mining représente tous les parcours suivis par vos éléments de développement et met clairement en évidence les écarts par rapport au flux de travail prévu. En comparant les parcours réels aux processus standard, vous pouvez déterminer précisément où et quand ces écarts se produisent. Vous identifiez ainsi les causes profondes qui poussent les développeurs à contourner les procédures établies.

Comment le Process Mining peut-il contribuer à réduire le coût élevé de l’assurance qualité et des tests ?

En repérant les inefficacités qui entraînent des reprises et de nouveaux tests, le Process Mining cible directement les coûts liés à l’assurance qualité. Il met en évidence les sources d’échecs fréquents, comme des tests d’acceptation utilisateur irréguliers ou certaines étapes où le taux de défauts est élevé. En traitant ces causes profondes, vous pouvez optimiser les processus et réduire sensiblement les dépenses de test.

Que faire si les données de notre instance GitLab ne sont pas parfaitement propres ou cohérentes ?

La qualité des données est importante, mais les outils de Process Mining sont conçus pour traiter des données réelles, qui comportent souvent des incohérences. La première étape consiste généralement à nettoyer et à transformer les données pour en garantir l’exactitude. Même imparfaites, elles peuvent révéler des tendances utiles et des pistes d’amélioration, tout en faisant ressortir les problèmes de qualité des données.