Glossaire

Ce glossaire définit plus de 90 termes de la conduite de projet, du développement, de la gestion de source, de la data et de la BI. Chaque entrée donne une définition courte (🟢) et renvoie…

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En bref

Ce glossaire définit plus de 90 termes de la conduite de projet, du développement, de la gestion de source, de la data et de la BI. Chaque entrée donne une définition courte (🟢) et renvoie vers le fichier qui l'approfondit (🟡/🔴). Les sigles sont classés à leur forme usuelle. Quand un terme a des variantes (Scrum « maître » ou « facilitateur », mode Import ou DirectQuery), la définition retient l'usage courant.

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Voir aussi

Niveau : 🟢→🔴

A#

Agile — Famille d'approches itératives fondées sur le Manifeste agile (2001) : livrer tôt et souvent, s'adapter au changement, collaborer avec le client. Ce n'est pas une méthode mais un état d'esprit décliné en Scrum, Kanban, XP… → Méthodes agiles et lean
ALM (Application Lifecycle Management) — Gestion du cycle de vie d'une application : exigences, planification, code, tests, livraison, exploitation, dans une chaîne d'outils intégrée. Azure DevOps en est l'exemple typique. → Azure DevOps Server
Artefact (Scrum) — Objet de transparence du cadre Scrum : Product Backlog, Sprint Backlog et Incrément, chacun adossé à un engagement (Product Goal, Sprint Goal, Definition of Done). → Scrum, le cadre
Azure DevOps Server — Successeur de Team Foundation Server (TFS) : version installable sur site d'Azure DevOps (work items, dépôts Git/TFVC, pipelines, tests, artefacts). → Azure DevOps Server (ex-TFS)
Atteinte partielle — Avancement d'un jalon de maturité à 0, 0,5 ou 1, qui permet de noter un niveau sans exiger la perfection. → NOTATION

B#

Backlog — Liste ordonnée de ce qui reste à faire (Product Backlog : le produit ; Sprint Backlog : le sprint en cours). L'ordre exprime la valeur et le risque, pas l'ancienneté. → Scrum en pratique
Big bang (livraison) — Mise en production en une seule fois, sans palier. Risque maximal, retour arrière difficile ; s'oppose à la livraison incrémentale. → Méthodes prédictives
BI (Business Intelligence) — Ensemble des techniques qui transforment des données d'exploitation en indicateurs de décision : entrepôt, modèle sémantique, rapports. → Matrice Développement BI
Branche — Ligne de développement parallèle dans un système de gestion de source ; en Git elle est un simple pointeur léger, en TFVC une copie logique du dossier. → Stratégies de branches
Burndown / burnup — Graphiques du travail restant (burndown) ou accompli (burnup) au fil du temps ; le burnup rend visible l'évolution du périmètre. → Métriques et reporting de projet
Build — Étape de compilation et d'assemblage automatisée ; pour la data, génération d'un dacpac, d'un kit d'installation ou d'un projet de rapport. → CI/CD

C#

Cadence — Rythme régulier des événements ou des livraisons (sprint de deux semaines, release mensuelle). → Scrum en pratique
Capacité (Fabric / Power BI) — Ressource de calcul réservée (SKU F ; P en cours de retrait ; A/EM) qui exécute modèles, notebooks et pipelines ; son dimensionnement gouverne performance et coût. → Coût, licences et capacité (BI)
Cascade (waterfall) — Cycle séquentiel : exigences, conception, réalisation, tests, livraison. Efficace quand le besoin est stable et le coût d'erreur élevé. → Méthodes prédictives
CD (Continuous Delivery / Deployment) — Livraison continue : tout changement validé est déployable à la demande (delivery) ou déployé automatiquement (deployment). → CI/CD
Changeset (TFVC) — Lot atomique de modifications archivées dans TFVC, numéroté de façon croissante ; équivalent approximatif d'un commit, mais centralisé. → TFVC en profondeur
CI (Continuous Integration) — Intégration fréquente du travail de chacun dans une branche commune, validée par une construction et des tests automatiques. → CI/CD
CMMI — Modèle de maturité des processus à niveaux (1 à 5), ancêtre des matrices de maturité ; à distinguer des matrices de cette rubrique, qui mesurent des résultats. → Méthodes prédictives
Commit — Instantané enregistré dans Git, identifié par une empreinte et un parent ; l'unité de l'historique. → Git en profondeur
Contrat de données (data contract) — Accord explicite entre producteur et consommateur sur le schéma, la sémantique, la fraîcheur et la qualité d'un jeu de données. → Sources et contrats de données
Conduite du changement — Accompagnement humain d'une évolution (formation, communication, sponsors) ; condition de l'adoption des rapports. → Adoption et conduite du changement
CRISP-DM — Cycle de fouille de données en six phases (compréhension métier, des données, préparation, modélisation, évaluation, déploiement), version 1.0 de 2000. → Méthodes spécifiques data
Cycle en V — Variante de la cascade où chaque phase de conception a sa phase de test symétrique. → Méthodes prédictives
Cycle time — Durée entre le début effectif du travail sur un élément et sa fin ; à ne pas confondre avec le lead time. → Métriques et reporting de projet

D#

dacpac — Paquet de la couche données SQL Server (schéma d'une base) utilisé pour comparer et déployer de façon déclarative. → CI/CD pour la data
DAX (Data Analysis Expressions) — Langage de formules du modèle tabulaire (Power BI, Analysis Services) : mesures, colonnes calculées, tables calculées. → Mesures et calculs DAX
Data lineage — Voir Lineage.
Data warehouse / entrepôt de données — Base intégrée et historisée, organisée par sujets, dédiée à l'analyse. → Modélisation et architecture
Datamart — Sous-ensemble thématique d'un entrepôt, souvent modélisé en étoile, qui sert un domaine métier (ventes, relevés). → Modélisation et architecture
Dataflow Gen2 — Transformation Power Query à faible code dans Fabric, qui écrit vers un lakehouse ou un entrepôt. → OneLake — architecture
DataOps — Application des pratiques DevOps (versionnement, tests, CI/CD, supervision) aux chaînes de données. → Délais et industrialisation DataOps
Definition of Done (DoD) — Critères communs qui rendent un élément « terminé » (testé, relu, documenté, déployable) ; engagement de l'Incrément. → Scrum, le cadre
Definition of Ready (DoR) — Conditions pour qu'un élément entre en sprint (clair, estimé, testable) ; pratique utile mais absente du Scrum Guide. → Scrum en pratique
Dette technique — Coût futur induit par des raccourcis présents (code dupliqué, tests absents, documentation périmée). → Dette technique et maintenabilité
DevOps — Culture et pratiques qui rapprochent développement et exploitation pour livrer vite et fiable : automatisation, retour rapide, responsabilité partagée. → Méthodes agiles et lean
Direct Lake — Mode Power BI/Fabric qui lit directement les fichiers Delta du lakehouse dans OneLake, sans import ; la variante sur point de terminaison SQL peut se replier en DirectQuery. → OneLake — architecture
DirectQuery — Mode où chaque visuel interroge la source en direct : fraîcheur maximale, performance dépendante de la source. → Comparatif OneLake / SQL Server
DORA (métriques) — Quatre mesures de performance de livraison issues des recherches DORA (livre Accelerate) : fréquence de déploiement, délai de mise en production, taux d'échec des changements, délai de rétablissement ; le modèle DORA 2024 y ajoute le taux de reprise des déploiements (rework rate) et parle de délai de rétablissement après un déploiement en échec. → Métriques et reporting de projet
DSDM — Méthode agile à périmètre variable et temps fixé (time-boxing). → Méthodes agiles et lean

E#

ELT / ETL — Extraire, transformer, charger (ETL) ou extraire, charger, transformer dans la cible (ELT). Le second domine avec les moteurs cloud. → Couche données et ETL
Epic — Grand ensemble de travail découpé en user stories sur plusieurs sprints. → Scrum en pratique
Estimation (story points) — Évaluation relative de l'effort, non en heures ; sert à la prévision, pas à l'évaluation des personnes. → Planification et estimation
Étoile (schéma en) — Modèle dimensionnel : une table de faits entourée de dimensions ; base de tout bon modèle sémantique. → Modèle sémantique
Eventstream — Fonction Fabric de capture et de routage de flux d'événements en temps réel. → OneLake — architecture

F#

Fabric (Microsoft Fabric) — Plateforme analytique SaaS unifiée de Microsoft (OneLake, lakehouse, warehouse, pipelines, Power BI, temps réel). Offre évolutive (état 2026-10) : vérifier l'état GA/preview de chaque fonction. → OneLake — vue d'ensemble
Feature flag — Interrupteur qui active ou désactive une fonction sans redéployer ; découple déploiement et livraison. → CI/CD
Fusion (merge) — Intégration des modifications d'une branche dans une autre ; la difficulté réside dans les conflits, surtout sur fichiers de modèle. → Git en profondeur
Flux (flow, Kanban) — Circulation continue du travail ; on pilote par limites d'encours et par débit. → Méthodes agiles et lean

G#

GDS (gestion de source) — Voir SCM. Système qui conserve l'historique des fichiers et coordonne le travail parallèle (Git, TFVC). → Panorama des GDS
Git — GDS distribué : chaque clone contient l'historique complet ; branches légères, fusions fréquentes. → Git en profondeur
Gouvernance des données — Rôles, règles et processus qui assurent propriété, qualité, sécurité et usage conforme des données. → Gouvernance et organisation des données
Gated check-in — Contrôle TFVC où l'archivage n'est accepté que si une construction réussit. → TFVC en profondeur

H#

Hybride (méthode) — Combinaison assumée d'éléments prédictifs et agiles (cadrage en cascade, réalisation itérative). → Choisir et hybrider
Hotfix — Correctif urgent appliqué à une version en production, puis reporté dans la branche de développement. → Stratégies de branches

I#

IA générative / LLM — Modèles de langage utilisés comme assistants (code, SQL, DAX, documentation, revue). Gain réel, limites réelles : hallucinations, confidentialité. → IA — synthèse transverse
Idempotence — Propriété d'un traitement qui, rejoué, produit le même résultat ; base du rejeu sûr des chargements. → CI/CD pour la data
Import (mode) — Mode où les données sont copiées dans le modèle en mémoire : rapide à l'usage, rafraîchissement à planifier. → Comparatif OneLake / SQL Server
Incrément — Résultat concret, utilisable, cumulé à la fin d'un sprint. → Scrum, le cadre
Itération — Boucle de travail courte qui produit un résultat vérifiable (sprint, timebox). → Fondamentaux

J#

Jalon (de maturité) — Critère précis et vérifiable d'un niveau de matrice, avec son identifiant stable (ex. PI-RSK-3.2). → NOTATION
Jira — Outil de suivi de tickets et de projets d'Atlassian, très paramétrable. → Jira et alternatives

K#

Kanban — Méthode de gestion du flux : visualiser le travail, limiter l'encours, mesurer, améliorer. → Méthodes agiles et lean
Kimball (méthode) — Approche de modélisation dimensionnelle (The Data Warehouse Toolkit) : processus métier, grain, dimensions, faits. → Modélisation et architecture
Kit d'installation — Lot de scripts versionné et rejouable qui installe ou met à jour une base chez un client. → GDS et données SQL/BI
KPI — Indicateur clé de performance ; utile seulement avec une définition, une source et un propriétaire. → Métriques et reporting de projet

L#

Lakehouse — Architecture qui combine la souplesse d'un lac de fichiers et les tables transactionnelles d'un entrepôt (tables Delta). → OneLake — architecture
Lead time — Délai total entre la demande et la livraison ; mesure ce que perçoit le client. → Métriques et reporting de projet
Lean — Philosophie issue de l'industrie : supprimer le gaspillage, décider au dernier moment responsable, livrer vite. → Méthodes agiles et lean
Lineage (lignée) — Traçabilité d'une donnée de sa source jusqu'au visuel : d'où elle vient, par quoi elle est passée. → Métadonnées, lineage et documentation
Lineage tag — Identifiant interne d'un objet de modèle Power BI ; le modifier casse la liaison avec les rapports. → Versionnement des rapports

M#

Matrice de maturité — Grille thèmes × cinq niveaux ; chaque niveau est défini par une promesse et des jalons vérifiables. → Matrices de maturité
Medallion (bronze/argent/or) — Organisation en couches d'un lakehouse : brut, nettoyé, prêt pour l'analyse. → OneLake — architecture
Merise — Méthode française de conception de systèmes d'information (MCD, MLD, MPD). → Méthodes prédictives
Métadonnées — Données sur les données : définitions, propriétaires, types, lignée. → Métadonnées, lineage et documentation
Mirroring (Fabric) — Réplication continue d'une base opérationnelle vers OneLake, sans pipeline à écrire. → SQL Server en SaaS — architecture
Modèle sémantique — Couche métier d'un rapport Power BI : tables, relations, hiérarchies, mesures, sécurité. → Modèle sémantique
MTTR — Temps moyen de rétablissement après un incident ; mesure de résilience. → Observabilité et fiabilité
MVP (produit minimum viable) — Plus petite version qui permet d'apprendre du marché ; à ne pas confondre avec un prototype jetable. → Fondamentaux

N#

Niveau de maturité — De 1 à 5 : chaque niveau décrit un résultat observable, pas un moyen. → NOTATION
NFR (exigences non fonctionnelles) — Performance, sécurité, disponibilité, accessibilité : souvent oubliées au cadrage. → Gestion du périmètre et des exigences

O#

OneLake — Lac de données logique unique de Fabric, au format ouvert Delta/Parquet, « OneDrive des données ». → OneLake — vue d'ensemble
OKR — Objectifs et résultats clés : cadre d'alignement des priorités. → Gouvernance et pilotage

P#

PaaS / SaaS — Plateforme managée (Azure SQL Database : on gère les données, pas le serveur) contre logiciel complet (Power BI service, Fabric). → SQL Server en SaaS — vue d'ensemble
PBIP / TMDL — Format de projet Power BI en fichiers texte (PBIP) et langage de description du modèle (TMDL) : versionnables et fusionnables. → Versionnement des rapports
Pipeline (de données) — Chaîne orchestrée qui déplace et transforme des données. → CI/CD pour la data
PMBOK — Guide de gestion de projet du PMI : processus, domaines de performance. → Méthodes prédictives
Power BI — Suite Microsoft de BI : Desktop (création), service (publication), modèle sémantique, rapports. → Bonnes pratiques Power BI
PRINCE2 — Méthode de gestion de projet structurée par étapes, rôles et justification continue. → Méthodes prédictives
Product Owner — Responsable de la valeur du produit et de l'ordre du Product Backlog. → Scrum, le cadre
Pull request — Demande de fusion d'une branche Git avec revue de code. → Git en profondeur

Q#

Qualité des données — Aptitude des données à l'usage : exactitude, complétude, cohérence, fraîcheur, unicité, validité. → Qualité des données
Quality gate (porte qualité) — Seuil automatique à franchir (tests, couverture, analyse statique) avant de poursuivre. → CI/CD

R#

Rebase — Réécriture d'une branche Git sur une autre base pour linéariser l'historique. → Git en profondeur
Recette — Validation de la livraison par le métier : pour la data, réconciliation des chiffres avec une référence. → Recette et validation métier
Refactoring — Amélioration de la structure du code sans changer son comportement. → Qualité du code
Rétrospective — Événement Scrum d'amélioration du fonctionnement de l'équipe. → Scrum en pratique
RGPD — Règlement européen de protection des données personnelles : minimisation, base légale, droits des personnes. → Sécurité, confidentialité et conformité
RLS (Row-Level Security) — Sécurité par lignes : un utilisateur ne voit que les lignes de son périmètre (secteur, client). → Sécurité RLS et accès
RUP — Rational Unified Process : méthode itérative pilotée par les cas d'utilisation. → Méthodes prédictives

S#

SAFe — Cadre de mise à l'échelle agile (trains, PI Planning). → Méthodes agiles et lean
SCD (Slowly Changing Dimension) — Technique d'historisation des dimensions (type 1 : écraser ; type 2 : versionner). → Modélisation et architecture
SCM — Source Code Management, synonyme de GDS. → Panorama des GDS
Scrum — Cadre agile à sprints, trois responsabilités (Product Owner, Scrum Master, Developers), cinq événements, trois artefacts. → Scrum, le cadre
Scrum Master — Garant de l'efficacité du cadre et de l'équipe, pas chef de projet. → Scrum en pratique
SFA (Sales Force Automation) — Application d'automatisation de la force de vente, source typique du fil rouge de cette rubrique. → OneLake — vue d'ensemble
Shape Up — Méthode à cycles de six semaines avec pari et « appétit ». → Méthodes agiles et lean
Shelveset (TFVC) — Mise de côté de modifications non archivées, partageable pour revue. → TFVC en profondeur
Shortcut (OneLake) — Raccourci qui expose des données externes dans OneLake sans les copier. → OneLake — architecture
Sprint — Période de durée fixe (un mois au plus) qui produit un incrément. → Scrum, le cadre
SSDT — SQL Server Data Tools : projets de base versionnables, génération de dacpac. → GDS et données SQL/BI
Stratégie de branches — Convention d'usage des branches (trunk-based, GitFlow, branches de release). → Stratégies de branches

T#

TDD — Test-Driven Development : écrire le test avant le code. → Tests
TFVC — Team Foundation Version Control : GDS centralisé de Microsoft, verrous optionnels, historique par changeset. → TFVC en profondeur
Trunk-based development — Intégration quotidienne dans une branche principale, branches très courtes. → Stratégies de branches

U#

User story — Besoin exprimé du point de vue de l'utilisateur, avec critères d'acceptation. → Scrum en pratique

V#

Vélocité — Quantité d'éléments (points) terminés par sprint ; outil de prévision de l'équipe, jamais de comparaison entre équipes. → Métriques et reporting de projet
Verrouillage (lock-in) — Dépendance à un fournisseur qui renchérit la sortie ; critère de choix d'architecture. → Comparatif OneLake / SQL Server

W#

WIP (Work In Progress) — Encours : éléments commencés non terminés ; le limiter réduit les délais. → Méthodes agiles et lean
Work item — Élément de travail (tâche, bug, user story) d'Azure DevOps. → Azure DevOps Server

X#

XP (Extreme Programming) — Pratiques d'ingénierie agiles : TDD, programmation en binôme, intégration continue, refactoring. → Méthodes agiles et lean

Voir aussi#

✻ Rédigé par Claude Sonnet 5.5