⏱️ : 1h30 de conception

Le problème adressé ici : le flou dans lequel on se trouve en attente d'un feedback sur une production/livrable à envoyer au client et le coût émotionnel de l'attente (angoisse, stress, deadlines, etc.) :

Le problème vient du fait que tous les Datactivist sont surchargés, trop de messages. Ils doivent faire le tri dans les informations et certaines passent à la trappe.

Le problème se pose particulièrement sur les missions récupérées sur le tard. Par exemple, on récupère la mission d'un collègue surchargé. On ne dispose pas de moment pour poser toutes les bases du projet. On traite dans l'urgence, pas vraiment le temps de s'organiser, d'anticiper d'éventuels goulots d'étranglement. Manque de vision globale sur le projet et sur le plan de charge.

Phase 1 : de modélisation du problème

En jeu de données, on peut modéliser ce phénomène de la façon suivante :

Nous avons généré un fichier .csv pour pouvoir le traiter ⬇️

import csv

data = [
    ["ID", "Utilisateur_origine", "Utilisateur_cible", "Interaction1_temps", "Interaction2_temps", "Interaction3_temps"],
    [1, "Arthur", "Tout_le_monde", "Boost", "Reponse_message", ""],
    [2, "Diane", "Collègue1" ,"", "", "Jojo"],
    [3, "Arthur", "Clients" ,"Rdv_gather", "", ""],
    [4, "Diane", "Binome" ,"", "Reponse_message", ""],
    [5, "Diane" , "Collègue2" , "Rdv_gather" ,  "Reponse_message"  ,  "Boost"]
]

filename = 'data.csv'

with open(filename, 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerows(data)

print(f"Fichier {filename} généré avec succès.")
Copy

Ce code utilise la bibliothèque csv pour écrire les données dans le fichier .csv spécifié (dans cet exemple, data.csv). Les données sont stockées dans une liste de listes appelée data, où chaque sous-liste représente une ligne du fichier .csv.

Phase 2 : explique le problème à ton 🦆

Diane parle à son canard pour solutionner le problème 🗣️ :

Phase 3 : Appel d'un Copilote pour solutionner

Le canard n'ayant pas suffi, Diane fait appel à un copilote. Arthur arrive.

Phase 4 : réduction de la complexité du problème

Nous partons du jeu de données et nous réduisons sa complexité jusqu'à atteindre un jeu de données de complexité nulle, à savoir une seule cellule l

Phase 5 : Ré-augmentation de la complexité

Pour arrive à la solution du problème, on réaugmente la complexité du jeu de données

Première tentative

Si une valeur manquante ☝️, alors :

• Soit changer d'utilisateur cible
• Soit passer direct à l'interaction24 où le collègue répond, donc faire la demande en -23 pour avoir la réponse en 1 (qui correspond en réalité au 24). Oui, on essaye de remonter le temps.

Deuxième tentative

Espace Problème
Pas de réponse avant le temps 9

Espace Solution
Demande émise en temps -8 donc réponse à temps, c'est à dire en 1.

Phase 6 : Design/Conception

Maintenant que nous avons un jeu de données représentant la solution, nous pouvons aussi expliquer en une phrase cette solution :

C'est à dire que le message en attente devient plus prioritaire.

Solution finale

Sur chaque message, mettre des niveaux d'alerte. Exemple de fonctionnement

Proposition d'une échelle d'urgence :

🚨🚨🚨🚨🚨 ==> Urgence absolue. A n'utiliser qu'en cas d'extrême nécessité 😱
🚨🚨🚨🚨 ==> Urgence très très forte.
🚨🚨🚨 ==> Urgence forte.
🚨🚨 ==> Urgence à traiter dans les meilleurs délais
🚨 ==> Urgence à traiter