Dans le cadre de nos recherche d’amélioration continue, nous vous recommandons de mettre en place dans la gestion de suivi des risques.
La première étape consiste à identifier les risques par rapport aux différents paramètres sensibles de vulnérabilité de votre entreprise par rapport à votre projet de développement, ceux sont les éléments indispensables ou incontournables après l’analyse et l’évaluation au travers du « scoring » qui vous permettrons de gérer efficacement l’avancement de votre projet.
Pour ce faire, l’utilisation d’outil de modélisation devient incontournable et offre une grande flexibilité. Il existe, actuellement, un grand nombre d’outils de modélisations sur le marché, certains outils sont mis à disposition gratuitement et d’autres sont payants. Par exemple Unified Modeling Language « UML ou UML 2» en est un, le Busines Process Model and Notation « BPMN » en est un autre… Il ne s’agit pas dans cet article de promouvoir le meilleur langage ou outil de modélisation ou d’en faire une liste exhaustive, mais plutôt d’utiliser la puissance disponible et connue de ces outils, pour permettre une « projection », pour améliorer la visibilité, la flexibilité de communication et d’information et de faciliter la prise de décision à l’ensemble des parties prenantes, en particulier au travers de l’analyse du risque en projet de développement.
Pour revenir aux objectifs initiaux, il s’agit dans un premier temps de visualiser sur des diagrammes (les risques) de cas d’utilisation « use case » et de modéliser une partie de cette criticité, ce qui limitent l’étude et le temps de mise en œuvre du cas. Il s’avère que dans certain cas plus complexe, il ne sera pas souhaitable de se limiter à une analyse partielle d’un processus projet, mais au contraire de rentrer dans le détail de chaque problématique d’évaluer les impacts « score » et d’identifier les « hauts » risques. Il est important de rappeler que le risque n’est pas une constante dans le temps et son évolution fait appelle à des lois statistiques mais aussi à une multitude de paramètres inconnus à un moment « T ». Le résultat de ces études apporte l’appréciation ou la tendance souhaitée par itérations que l’on a modélisé et qui oriente le choix de la prise de décision en fonction des données d’entrées.