Le Cigref intègre cloud, DevOps et data dans la mesure de performance économique IT

Transition vers le cloud, prise en compte du « capital data », automatisation des infrastructures avec l’adoption des démarches agiles et DevOps… Autant d’enjeux de transformation numérique que le Cigref a intégrés dans la nouvelle version de son « modèle d’analyse et de benchmarking des coûts informatiques ».

Cet outil de pilotage de la performance économique IT est aujourd’hui exploité par « plus d’une centaine de DSI en France et à l’international ». Sa dernière mise à jour remontait à 2014.

L’architecture générale du modèle (voir schéma ci-dessous ; cliquer pour agrandir) implique cinq étapes, dont une facultative qui implémente la vision produits convergente « Run/Build ».

Cette dernière est liée à l’adoption des démarches agiles / DevOps. Les DSI se transforment, dans ce cadre, en fournisseurs de produits qui incluent à la fois une composante récurrente et l’ensemble des évolutions demandées par les métiers.

Dans la version 2018 du modèle d’analyse, la notion de « produit » trouve place à l’étape des services. La composante « récurrente » est rattachée à la famille du même nom (REC, pour « Services récurrents ») et contribue au « Run ». La composante « variable » est rattachée à la famille de services BPR (« Projets métiers ») et contribue au « Build ».

Le Cigref estime que la place de plus en plus importante des démarches agiles nécessite de faire cohabiter, pour les projets, deux modèles d’activité : « agile » et « waterfall » ou « cycle en V ».

Le référentiel d’activités « Agiles » du modèle version 2018 prend en compte les différentes tâches dont est typiquement constitué ce genre de projet en « scrum ». Cela va de l’étude d’opportunité à l’intégration et déploiement continus en passant par les sprints évolutifs et correctifs.

Dépenses indirectes

Au-delà des activités relatives aux développements agiles sont ajoutées celles qui découlent de l’approche DevOps, axée sur l’ensemble du cycle de vie des produits. En première ligne, l’automatisation des infrastructures, guidée par une logique de gestion des ressources du datacenter via du code et non des outils de configuration ou des processus manuels.

Le principal indicateur de mesure du niveau de transformation se calcule en divisant le coût des activités agiles par ces mêmes coûts additionnés de ceux des activités « waterfall ».

Pour les activités data, qui englobent la gouvernance, l’analyse (BI, data mining…) ou encore l’IoT, on peut diviser leur coût par ceux des activités « Run ». La même logique est applicable aux activités relatives à la sécurité ainsi qu’au cloud.

Pas de modification à signaler sur la structuration des ressources. Elles se répartissent toujours entre personnel (salaires et charges, notes de frais, formations reçues…), prestations externes, matériels, logiciels, télécoms et frais de structure (locaux, salles machines, assurances, impôts…).

Depuis 2009, le modèle prend en compte deux vues financières. D’une part, celle de type « compte de résultat », où la quote-part d’amortissement d’une infrastructure est affectée à la mise à disposition d’un service / produit. De l’autre, celle de type « cashout », où le montant total d’acquisition de cette même infrastructure est affecté au projet dans le cadre duquel elle a été acquise.

L’un des principaux aspects à prendre en compte est le caractère indirect des dépenses. Les coûts liés à une puissance de calcul ou un espace de stockage ne peuvent en l’occurrence pas être affectés à un service particulier au moment où on constate ladite dépense.

Photo d’illustration : wavebreakmedia – Shutterstock.com