Le story point n'est pas scrum ; bonne pratique ou illusion ?

7 janvier 2021

La majorité des activités de nos sociétés modernes est régie par des systèmes numériques. Les chiffres et les nombres pilotent notre quotidien et constituent le socle de la gestion de projet. Le scrum, ce cadre de travail agile aux pratiques claires, avec ses cérémonies et ses rituels, n’échappe pas à la règle. 

Lors d’une récente expérience professionnelle, une équipe Scrum a dû évoluer, s’adapter et pallier au départ de son PO. Dans ce contexte déséquilibré, certains repères habituels, notamment les story points, ne faisaient plus sens dans le processus de production. Pour autant, cette équipe a réussi à revenir à l’essentiel, redéfinir ses pratiques et travailler en co-construction directe avec les équipes métier. Cette expérience est le point de départ de cet article et a nourri cette réflexion autour de l’estimation numérique. 

Aujourd’hui, pour la majorité des équipes, le story point semble être le socle numérique pour le suivi et la maîtrise d’un projet. Mais qu’en est il de ses origines, ses liens avec le produit, ses apports mais aussi ses inconvénients… Faut-il continuer à utiliser le story point ? 


Back to basics ; c’est quoi un story point ?

Dans le monde de l’Agilité, adaptée à l’IT, il est commun d’estimer l’effort nécessaire pour construire une fonctionnalité ou réaliser une tâche. Si l’on met volontairement de côté les estimations de type « dimensionnement », telles que les tailles de T-shirt, un système numérique comporte de nombreux avantages :

  • Être en mesure de calculer un ROI approximatif, comme le rapport entre la somme des estimations de tâches, en unité de temps, et le gain chiffré d’une fonctionnalité
  • Définir le potentiel d’une fonctionnalité, comme le ratio entre la valeur métier d’une fonctionnalité et l’effort nécessaire pour la produire


Élément numérique clé en Agile, le story point (SP) est une unité de mesure composite, couramment utilisée. Derrière cette dénomination, chère au jargon des agilistes, se cache un mix de plusieurs concepts :

  • La complexité technique à produire
  • La durée de réalisation
  • L’incertitude ou le risque embarqué pour cette réalisation


Quantifier et synthétiser ces éléments en une seule valeur nous simplifie l’existence. Au-delà de faciliter un calcul de potentialité ou un ROI, évoqués précédemment, le story point permet d’évaluer relativement les fonctionnalités, les unes par rapport aux autres. L’équipe détermine la valeur en story points d’une fonctionnalité qu’elle maîtrise parfaitement, et évalue les suivantes en fonction de cette dernière. 

Soit dit en passant, cette valeur étalon importe peu et sera propre à chaque équipe, comme le reste de l’échelle de notation.


Bien que l’on puisse utiliser une échelle de valeurs via une notation sur 10 ou un pourcentage, c’est généralement la suite de Fibonacci adaptée qui est associée au story point Agile. Déclinée sous un format de carte de poker pour une utilisation facile en équipe, on la retrouve donc sous la forme suivante: 0/0.5/1/2/3/5/8/13/20/40/100…


A noter que l’utilisation de cette échelle numérique est d’ailleurs corrélable avec la durée d’une itération, d’un sprint. On constate qu’en travaillant sur des cycles courts (2 semaines), naturellement l’équipe n’utilise pas les grandes valeurs, ce qui induit et valorise le travail de découpage du product owner et la gestion fine de son backlog de produit.


Story Point versus Scrum !

Lorsqu’une équipe travaille en respectant le cadre Scrum, il est généralement admis et accepté sans condition particulière que le story point est utilisé pour estimer les éléments du backlog.

En plus de concrétiser les notions d’effort, de complexité et d’incertitude, son format numérique est également pratique en termes de gestion de projet et facilite la mise en place des indicateurs associés. Le story point devient la base du calcul de la vélocité d’équipe, sa prédictivité, sa productivité, etc. Il permet même la construction du burn up chart, assurant au product owner le suivi de l’évolution de son backlog, donc l’avancement de la construction du produit.


Finalement, en Scrum, le story point est de facto associé au backlog, à l’échelle des fonctionnalités, à l’instar de l’unité de temps qui est utilisée pour chacune des tâches opérationnelles de l’équipe.


Facilitant le story point ? Assurément…. Mais si l’on revient aux basiques, à la littérature et notamment le Scrum Guide de Ken Schwaber et Jeff Sutherland, le story point, cet élément si commun aujourd’hui, n’est pas du tout mentionné. Seule l’estimation des tâches est une pratique décrite dans le document. Ce constat pousse à la réflexion autour du lien entre l’agilité au sens d’état d’esprit, et cette gestion très chiffrée que l’on fait de Scrum aujourd’hui.



Un story point, oui mais…

À l’échelle d’une fonctionnalité, la combinaison des complexités, durées et incertitudes est généralement difficile à déterminer pour une équipe. Bien que l’attendu ne soit pas une science exacte, ce besoin de traduire en temps et en coût au plus tôt nous amène à apporter plus d’importance aux story points donnés à chaque élément de backlog, en oubliant un peu qu’il s’agit d’une estimation complexe, mais qui est surtout relative, appuyée et confirmée par ce qui est déjà produit. 


Ce système numérique rassure ; il est concret, familier et paraît simple. L’équipe et son product owner développe une confiance excessive envers cette pratique (biais de la loi de l’instrument), le story point se substituant même à la valeur métier.

Puisqu’on attend d’elle un chiffre ou un nombre, l’équipe va naturellement se concentrer sur ce qu’elle peut quantifier, à savoir une durée et un effort à produire, reflétant la complexité. Naturellement, ce biais d’ancrage influence la prise de décision de l’équipe. L’incertitude (ou le risque), notion abstraite, se retrouve peu dans ces estimations chiffrées. C’est d’ailleurs souvent ce qui amène aux nombres les plus forts de la suite de Fibonacci (40 et 100), qui provoque ensuite une crainte quant à l’implémentation de ces éléments.


L’Agile met en avant l’empirisme, la confiance et les sentiments, or avec une telle dérive du nombre, on observe une baisse de la compréhension naturelle de l’équipe. Victime d’un biais de justification du système, elle fait le focus sur l’exactitude de son estimation, dédie une part de son énergie pour les améliorer, plutôt que de garder son attention sur le produit.

Cette perte de sens autour du produit amène l’équipe à travailler au service de ses indicateurs basés sur le story point, un résultat de vélocité devenant l’objectif principale d’une itération (biais d’actualisation hyperbolique).


Dernier point lié au management, les indicateurs de productivité, facilement calculable à partir du story point (estimation parfaitement inexacte) deviennent un levier de pression et de contrôle. Ce biais d’autorité est néfaste pour le fonctionnement d’une équipe qui subit un système de punition/récompense, plutôt que de profiter d’un climat de confiance. Dans les cas les plus grave, par la crainte du jugement du management, un biais de négativité se développe, bridant ainsi la capacité de progrès et d’innovation de l’équipe, au profit d’un résultat chiffré en fin d’itération et au dépend parfois de la satisfaction de l’utilisateur.



Stop aux story points ?

Cette réflexion amène naturellement la question du #NoEstimates. Il n’est pas ici question d’arrêter purement et simplement l’estimation des fonctionnalités à produire, mais plutôt de stopper un dimensionnement numérique des user stories, revenir ainsi à la priorisation métier et la valeur ajoutée du travail engagé.


Plus simple, pleine de bon sens, cette pratique ne répond plus au besoin de savoir, d’estimer, combien le développement du produit va coûter et sa durée… Mais cela n’est-il pas le propre de l’agilité ; fixer en amont budget et délai, pour se concentrer pleinement sur la priorisation pour maximiser la valeur ajoutée ?


Alors oui, pour assurer le suivi au product owner, informer le management et les sponsors, il est nécessaire de revoir les indicateurs utilisés et les construire à partir d’élément plus simple comme un simple comptage du nombre de user stories.

Avec de l’accompagnement, l’expérience et un niveau de maturité suffisant, une équipe pourra se passer du story point mais ce dernier reste rassurant pour une équipe jeune, et viendra parfaitement compléter le cadre Scrum.



En conclusion, l’utilisation du story point est une pratique répandue et particulièrement utilisée avec Scrum puisqu’elle apporte le socle chiffré nécessaire. Devenu commun, le story point semble faire partie du cadre, sauf que le scrum guide n’y fait jamais mention et ce qui apparaît comme un élément facilitant, peut rapidement devenir encombrant et limitant. L’équipe dont il était question dans l’introduction devait évoluer et s’adapter pour faire face à un contexte déséquilibré.


Pratique pour une Scrum qui se construit, relativement facile à enseigner, l’utilisation des story points est rassurante pour tout l’écosystème. Mais, accompagnée par un coach ou son manager agile, il est important qu’elle soit en capacité de challenger naturellement ses pratiques en toute confiance. Elles doivent être challengées régulièrement, adaptées, voire même délaissées, moyennant les adaptations nécessaires afin de ne pas léser les autres parties prenantes de l’écosystème de l’équipe. Ne parle-t-on pas de lever les contraintes et d’adaptation au changement lorsque l’on pratique l’agilité ? 


Ressources Agaetis

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Project Context Michelin aimed to develop a new generation of digital services based on data from connected tires. The goal was to deliver added value to truck fleet managers and maintenance centers worldwide. The challenge lay in the collection, processing, and supervision of massive sensor data, while ensuring robustness, scalability, and relevance of analytics. Objectives The main objective was to establish a technical and architectural framework to: Efficiently collect and process data from connected tires Monitor data flows and measure the impact of business use cases Create a Big Data platform ready to evolve with growing data volumes Mission Duration A long-term engagement , combining initial architectural study, implementation of monitoring systems, and ongoing support. Implementation Agaetis leveraged its Data and Cloud expertise to: Initial architecture study: Define technological and structural choices Platform monitoring: Implement monitoring principles to ensure robustness and availability Load analysis: Evaluate the impacts of various business use cases Big Data framework definition: Integrate best practices to accelerate implementation Data Science work: Perform domain-specific analysis and develop new indicators and services Results Achieved New digital services: Creation of innovative solutions for fleet managers Robust and scalable platform: A Big Data environment ready to handle massive data volumes Operational optimization: Improved traceability and KPI tracking Enhanced innovation: Data transformed into strategic levers for Michelin Key Success Factors Agaetis’ expertise in Big Data and IoT data processing End-to-end methodology: From architecture to Data Science Immersion in the client’s business environment Proactive supervision ensuring robustness and reliability  And You? Are you wondering about: Leveraging data from your connected equipment ? Creating new digital services based on Data? Implementing a robust and scalable Big Data architecture ? 👉 Contact our experts to transform your IoT data into innovative, value-generating services.
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Project Context France’s first research foundation dedicated to innovation in pain management aimed to launch a market-ready application resulting from its clinical research and development program. The goal was to transform the app into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health insurance system. Objectives The organization focuses on driving healthcare innovation through extensive collaborations with hospitals, research institutes, universities, and technology companies. The main challenges included: Transforming an application into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health system. Managing the transition of patients to this new platform. Preparing a new data warehouse to support scientific research. Mission Duration 3 collaborators over 3 years Methodology Agaetis provided its expertise through targeted and structured actions: Audit of existing systems: Evaluation of current infrastructure to identify needs and areas for improvement. Decision support for partner selection: Assistance in choosing competent and reliable technology partners. Technology advisory: Guidance on application architecture, security, and scalability to ensure long-term viability. Results Achieved Development of an application supporting patients in chronic pain management, progressing toward recognition as a reimbursable DTx. Rigorous technical assessment and selection of strategic partners. Adherence to roadmap milestones , ensuring steady progress and alignment with expectations. This project highlights how Agaetis leverages its technological and strategic expertise to transform challenges into innovative, effective solutions — creating tangible value for clients in the healthcare sector.
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