Pour ceux qui ont suivi les épisodes précédents, ce n'est pas difficile de comprendre d'où me vient cette attitude critique: d'une part parler "d'un projet Agile" en soi ne veut pas dire grand-chose, puisque ça ne nous dit rien sur ce que font les gens; d'autre part les apparences de la science ne suffisent pas à faire d'une étude quelque chose qui créée de la connaissance: le Culte du Cargo existe aussi dans le domaine scientifique.
J'ai entendu plus d'une fois l'argument suivant:
Ce n'est pas possible d'aborder de façon scientifique les projets logiciels, parce qu'ils sont le fait d'individus, humains et uniques, et que leurs projets sont eux-mêmes uniques.Je ne suis absolument pas d'accord.
Qu'est-ce que c'est, sans vouloir chercher midi à quatorze heures, qu'un savoir scientifique? C'est un énoncé qui se vérifie de manière fiable dans toute une catégorie de situations, indépendamment des opinions de l'observateur. Par exemple "l'eau bout à 100 degrés" est une observation qui se vérifie avec beaucoup de régularité, et en particulier indépendamment de mes convictions sur ce que l'eau devrait faire à telle ou telle température, de mes décrets ou de mes incantations à ce sujet.
Certes il existe des exceptions: par exemple, si on veut faire du bon café au sommet de l'Himalaya, il vaut mieux savoir que la pression atmosphérique joue un rôle dans cette relation fiable entre l'état liquide ou gazeux de l'eau et sa température. Pour être vraiment précis, on pourra dire "l'eau bout à 100 degrés dans les conditions normales de pression et de température ambiante." Ces exceptions ne sont pas plus une affaire d'opinion que la règle à laquelle elles s'opposent. Le point d'ébullition de l'eau est un fait réel; pour reprendre une citation de Philip K. Dick: "la réalité, c'est ce qui continue d'exister même si vous cessez d'y croire".
A quelles réalités sommes-nous confrontés dans le domaine du logiciel? Elles sont de deux catégories, et malheureusement les recherches scientifiques à ce sujet ont tendance à faire, au mieux une impasse, au pire de graves contre-sens, vis-à-vis de l'une de ces catégories.
D'une part il existe la réalité de ce qu'un programme peut ou ne peut pas faire. Cette branche, c'est (dans les grandes lignes) l'algorithmique, la discipline appelée imprudemment "computer science", étrange étiquette puisqu'elle s'apparente plus aux mathématiques qu'aux sciences expérimentales et qu'elle n'étudie quasiment pas les ordinateurs. Les faits qu'on y découvre sont souvent très contre-intuitifs et leur applicabilité pratique rarement évidente. Par exemple la Thèse de Church-Turing qui permet notamment de démontrer que tous les langages de programmation et tous les ordinateurs se valent, du moins en termes de leur capacité à instantier n'importe quel processus qui peut s'exprimer sous la forme d'un programme: dans la pratique, les programmeurs professionnels sont précisément intéressés par l'inverse de cette conclusion, à savoir quel langage est le plus approprié.
La raison tient à l'autre catégorie de réalités pertinentes dans le domaine du logiciel: celles qui concernent le fonctionnement et les limitations de l'esprit humain. Nous ne nous intéressons que de loin en loin à ce qu'il est possible "en principe" à un ordinateur de faire; au quotidien, nous sommes plus concernés par leur application "en pratique", et notamment à savoir à quel coût et en combien de temps nous pouvons faire quelque chose, et quels sont les facteurs qui influent sur ces réponses.
Est-ce qu'il est impossible d'étudier le fonctionnement et les limitations de l'esprit humain? Pas du tout, la psychologie et les sciences cognitives le font depuis fort longtemps. Pour autant, il faut avancer avec prudence, parce que dès lors qu'on s'intéresse à l'humain, les opinions et croyances de l'observateur ou de l'observé ont une fâcheuse tendance à influer sur les résultats des expériences! On connait par exemple les distortions introduites par l'effet placebo, qu'on va chercher à éliminer par la mise en place de protocoles expérimentaux adaptés, tels que les protocoles en double aveugle.
L'équivalent dans notre domaine de l'effet placebo pourrait bien être l'effet Hawhthorne: lorsque des travailleurs savent qu'ils sont les sujets d'une expérience sur les conditions de travail, leur performance s'améliore, indépendamment des conditions expérimentales précises auxquelles ils sont soumis. Ce résultat souligne au passage que la motivation est un paramètre expérimental comme un autre, une observation qui a son importance. Elle peut facilement menacer la validité d'une étude scientifique sur la performance ou la productivité.
Contrairement à ce qu'on peut découvrir sur le point d'ébullition de l'eau, ces études ont aussi en commun avec, par exemple, la recherche médicale le fait de s'intéresser à des phénomènes qui sont rarement systématiques, mais au contraire présentent un aspect probabiliste. Cette difficulté vient de ce que l'esprit humain est complexe, il se compose d'un très grand nombre de processus qui contribuent de façon différente et parfois contradictoire aux résultats observés (et peuvent même interagir). Selon le processus qui l'emporte dans une situation donnée, le résultat peut être différent; il n'est généralement pas possible de reproduire la situation initiale avec assez de fidélité pour obtenir systématiquement le même résultat.
Est-il impossible d'étudier scientifiquement des phénomènes résultant, de façon probabiliste, de processus complexes? Evidemment pas; il faut par contre se doter des outils appropriés. La statistique permet de décrire les relations entre les paramètres qu'on arrive à tenir fixe d'une situation à une autre, et les résultats observés. Elle permet par exemple de mettre en évidence des corrélations, qui sont la matière première principale de très nombreuses études. Là aussi, il faut savoir rester prudent. Ce n'est pas l'outil statistique en soi qui rend scientifique une étude. Il faut savoir se méfier, par exemple, des conclusions hâtives à la lecture de simples corrélations.
Saviez-vous par exemple qu'une étude scientifique a constaté, sur un échantillon représentatif de plages touristiques, qu'il existait une nette corrélation entre le nombre de sorbets et crèmes glacées vendues par les buvettes chaque saison et le nombre de morts par noyade? On pourrait être tenté d'appeler au vote d'une loi interdisant la vente de glaces... Ce qui serait une idiotie: ce sont en fait deux paramètres corrélés à un troisième, la fréquentation des plages. S'il fait beau et chaud et qu'il vient beaucoup de monde sur la plage, on vendra plus de glaces ET il y aura (statistiquement, c'est hélas difficile à éviter) plus de noyades. Cette erreur est désignée de plusieurs façons: "cum hoc ergo propter hoc", "corrélation n'est pas causation", etc.
Raisonner de façon claire sur les phénomènes probabilistes n'est pas chose simple, parce que l'esprit humain est mal équipé pour traiter les probabilités. Je reviendrai là-dessus plus tard, lorsque j'aborderai un sujet presque totalement ignoré dans la recherche sur le génie logiciel, qui joue pourtant un rôle majeur pour expliquer la presque totalité des difficultés que nous rencontrons encore quarante ans après le "constat de crise" de notre profession: celui des biais cognitifs.
Il me semble parfaitement possible d'étudier de façon scientifique une question telle que "les approches Agiles ont-elles plus d'intérêt", mais il est clair que pour le faire il n'est pas possible de s'arrêter à une interprétation naïve de cette question. Il faut regarder de plus près, d'une part ce qu'on veut dire par une approche Agile, mais aussi ce qu'est le travail des scientifiques.
Dans le prochain billet, je reviendrai sur un exemple très concret pour illustrer un élément important de ce travail: le "fait scientifique" selon lequel la productivité des programmeurs varie dans un rapport de 1 à 20.
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