L’IA est sur toutes les lèvres. Dans le monde du test logiciel, elle rime avec augmentation de la qualité et gains de temps importants.
Vous souhaitez découvrir ce que les outils IA peuvent vous apporter au quotidien dans le domaine de la qualité logicielle.
Avec le shift-left testing, le test logiciel cherche à prévenir l’apparition des anomalies au plus tôt dans le projet.
Cette pratique s’explique par le fait que les anomalies sont d’autant moins coûteuses qu’elles sont découvertes précocement.
Concrètement, cela implique de participer aux phases préparatoires du projet, de discuter des besoins, de relire avec un regard critique les versions initiales des spécifications. On détecte les zones d’ombre, les contradictions, les phrases ambiguës.
En cycle agile, l’approche est également valide. Elle est même centrale ! Les QA s’attachent à relire les User Stories, par exemple lors de sessions « Tres Amigos » impliquant PO, dev et QA.
L’IA peut être utilisée à ce stade en tant qu’assistance à la relecture critique des spécifications.
De simples chatbots comme ChatGPT, Claude, Gemini, ou encore Copilot peuvent assister à la relecture des User Stories et spécifications.
La mise en œuvre est légère et peu coûteuse. Elle nécessite toutefois un accompagnement adéquat des équipes.
L’une des applications par excellence de l’IA dans le test logiciel est la génération de cas de test à partir de documents de spécifications, quel que soit leur formalisme.
Cette pratique peut avoir plusieurs bénéfices :
un gain de temps dans la conception des cas de test,
une meilleure couverture fonctionnelle,
la possibilité de maintenir plus facilement la documentation de test lors des évolutions du produit.
Ce processus peut parfois être directement intégré dans les outils de travail collaboratifs.
Qu’elle soit intégrée dans l’IDE (environnement de développement intégré) des QA, ou utilisée sous forme de chatbot, l’IA se présente comme une véritable copilote de l’automatisation des tests. Elle permet en outre aux profils junior de monter plus rapidement en compétences sur l’automatisation des tests.
Elle est d’une grande aide :
À noter que cette pratique s’applique aussi bien aux tests E2E qu’aux tests unitaires (ou tests de composants).
Mais le développement et l’amélioration des scripts n’est qu’une partie du potentiel de l’IA dans l’automatisation des tests. Son apport a également lieu :
Certaines solutions innovantes permettent même en un clic de jouer des tests à partir de cas de test écrits en langage naturel, sans contrainte de scripting.
C’est un constat qui pouvait être fait il y a des années avec l’automatisation des tests, et qui est renouvelé aujourd’hui : avec l’IA, le rôle du QA évolue. Moins centré sur l’exécution, il devient encore plus tourné vers la réflexion, l’anticipation et devient en quelque sorte plus créatif.
L’IA n’élimine en aucun cas le besoin de test humain — elle en déplace simplement les modalités.
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