Quels frameworks remplaceront Scrum en 2026 ?

Kanban convient souvent mieux lorsque le travail arrive en continu et qu’il est difficile de le regrouper en objectifs de sprint fiables – par exemple pour le support, l’exploitation, la gestion d’incidents ou de nombreuses petites tâches imprévues. Dans ce cas, un flux visible, une limitation du travail en parallèle et des délais de traversée courts sont plus utiles qu’une cadence de sprint fixe.

Scrum reste pertinent lorsqu’une équipe produit stable et pluridisciplinaire travaille par cycles courts vers un objectif commun. Passer à Kanban devrait résoudre un problème concret, et pas seulement réduire le nombre de réunions.

Pour les équipes confrontées à des demandes imprévisibles et à un flux de travail continu, Kanban est souvent une bonne alternative à Scrum. Pour le développement de produits avec des objectifs d’apprentissage réguliers, Scrum peut encore convenir ; complété par des pratiques Kanban, on obtient souvent le Scrumban. L’essentiel n’est pas le nom du cadre, mais le fait qu’il améliore, dans le contexte concret, la priorisation, la qualité, le feedback et l’amélioration continue.

La tendance actuelle va vers des approches hybrides : 74 % des personnes interrogées dans le State of Agile Report 2025 utilisent des modèles agiles mixtes ou développés en interne.

Source : Mise en perspective de l’étude 18th State of Agile.

Non. L’IA peut accélérer le travail, synthétiser les informations et soutenir le développement logiciel. Mais elle ne remplace ni des objectifs produit clairs, ni la collaboration, ni l’assurance qualité, ni l’amélioration continue.

Le rapport DORA 2025 décrit donc l’IA comme un amplificateur : dans des organisations qui fonctionnent bien, elle peut accroître l’efficacité ; dans des organisations fragmentées, elle rend les faiblesses existantes plus visibles. Source : Google : Rapport DORA 2025.

Les modèles hybrides aident les équipes à adapter Scrum à leur contexte de delivery. Ils le complètent par exemple avec Kanban pour le flux de travail, une découverte continue ou des pratiques d’ingénierie technique.

Dans le 18e State of Agile Report, 48 % des personnes interrogées utilisaient des modèles hybrides ou mixtes et 26 % supplémentaires une approche développée en interne. Ce n’est pas un plaidoyer contre Scrum, mais contre une fidélité non réfléchie à un framework. Source : 18e State of Agile Report de Digital.ai.

Les équipes Scrum ne devraient pas se contenter de compter les fonctionnalités livrées. Plus pertinent est le lien entre un objectif produit clair, les retours clients et quelques métriques de delivery comme le lead time, la fréquence de déploiement et le taux d’échec des changements.

Les chiffres ne sont pas ici un instrument de contrôle. Ils aident l’équipe à comprendre si elle résout un problème pertinent, si elle peut livrer en toute sécurité et où se trouvent les obstacles d’apprentissage ou de delivery. Source : Google : DORA Report 2025.

Les principaux risques sont des résumés erronés, des problèmes de protection des données, un manque de confiance dans les enregistrements, une surinterprétation des métriques et une surcharge d’outils supplémentaire.

Les Scrum Masters devraient donc utiliser les résultats de l’IA comme point de départ pour la discussion, et non comme une vérité automatique.

On ne mesure pas de manière pertinente la performance d’un Scrum Master avec un seul KPI, mais avec une combinaison de métriques de delivery, de la santé de l’équipe, de l’efficacité des rétrospectives, du suivi des actions et d’observations qualitatives.

L’important est que les chiffres ne soient pas utilisés comme instrument de contrôle. Ils doivent servir de point de départ à la conversation : où l’équipe perd-elle sa concentration ? Quels blocages se répètent ? Quelles actions conduisent réellement à une meilleure collaboration ?

Vous trouverez plus de contexte ici : KPIs de performance du Scrum Master