Du côté des utilisateurs :
Sur notre appli web, les clients attendent trop longtemps avant d'obtenir un prix, ils n'en peuvent plus !
Le processus est plus en plus fastidieux à réaliser, tout est lent !
Du côté de la direction :
Pourquoi nos plateformes sont si lentes ?
Pourquoi est-ce que les performances ne s'améliorent pas ?
Pourquoi nos concurrents sont meilleurs ?
Alors, comment la MOA peut aider les différentes parties prenantes à mieux percevoir les performances ? Beaucoup de MOA pensent que les performances ne sont pas leur problème. C'est un problème technique.Quoi doit être résolu par des techniciens très pointus. Alors, c'est vrai, la MOA ne résoudra pas les problèmes de performances.Mais elle doit définir les contours du problème et les critères qui permettront de dire que le problème est résolu.
Gestion des exigences
Par contre, la MOA est en charge de la définition des exigences non fonctionnelles. A quelles contraintes le système doit-il répondre ? Comment évoluent ces contraintes ? Ensuite chaque exigence est priorisée et on s'autorisera donc un effort plus ou moins important pour y répondre.
Mesure de la satisfaction des utilisateurs
La MOA doit également être capable de mesurer la satisfaction des utilisateurs. On pourra par exemple mettre en place un indice de performance en se basant sur les préconisations de l'Apdex. L'idée de l'Apdex c'est de proposer un moyen standardisé de représenter la satisfaction des utilisateurs par rapport aux performances d'un système ou d'un process. Cela permet d'agréger plusieurs indicateurs sous forme d'un indice unique.
Pour les différents indicateurs qui façonnent la perception des utilisateurs, on va définir une limite de temps acceptable ainsi qu'une limite de temps satisfaisante. L'APDEX préconise de prendre prendra une limite de temps acceptable = 4x la limite satisfaisante.
Il faut définir ces limites pour chaque type d'interaction importante que l'utilisateur aura avec le système. Par exemple, sur une application de traitement de photos on prendra T=1s pour le temps d'enregistrement de la photo, T=2s pour le temps de traitement "anti yeux rouges", T=4s pour le temps de traitement automatique des niveaux... Et sur un périmètre de cas "typiques" on mesurera alors les temps de réponse et on les classera dans la catégorie satisfaits ou acceptables et on pourra calculer un unique indice entre 0 et 1, représentant globalement l'expérience de l'utilisateur vis à vis des performances du système.
Si toutes les mesures sont acceptables mais aucune est satisfaisante, vous aurez un indice de 0.5. Donc en dessous de 0.5 les performances sont clairement mauvaises, entre 0.5 et 0.7 elles sont faibles, entre 0.7 et 0.85 elles sont correctes et au delà de 0.85 on peut les considérer comme bonnes. Bien sur ceci est un modèle qui a besoin d'être calibré en fonction de votre contexte !
La valeur ajoutée de la MOA dans ce cas est donc de bien cadrer les contours du problème, définir les exigences non fonctionnelles. Et pour finir la MOA doit avoir le recul nécessaire pour ne pas remonter les critiques des utilisateurs telles quelles, et pour s'assurer que les efforts fournis iront dans le sens de la valeur optimale pour le système.