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Qualité des applications : comment l'automatisation change la donne

La multiplication des développements impacte les tests et l'assurance qualité des applications. La DSI bascule vers une approche plus orchestrée.

Publié par La rédaction le | Mis à jour le
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Qualité des applications : comment l'automatisation change la donne

Les entreprises dans le monde basculent vers une approche plus orchestrée des tests et de l'assurance qualité (QA) des applications. C'est l'une des conclusions du « World Quality Report » 2021-2022 que livrent Capgemini, Sogeti et Micro Focus.

L'évolution en cours est axée sur l'automatisation « intelligente » de la qualité logicielle. Pour en tirer profit, les directions des systèmes d'information (DSI) font face à d'importants défis.

En moyenne, entre 15 et 20% « seulement » des tests sont automatisés. Or, les deux tiers des 1 750 décideurs IT interrogés* considèrent que le contrôle et la transparence font partie des principaux avantages de cette automatisation. D'autres atouts sont cités, parmi lesquels : la génération de tests à partir de critères dynamiques de sélection (pour 52% du panel), la détection renforcée des défauts dans le code source des logiciels (49%), la réduction du temps nécessaire au test (52%) ou encore la diminution des risques de sécurité cyber (51%).

Dans ce contexte, l'adoption des approches DevOps et méthodes agiles progresse. Cependant, le déficit de profils qualifiés en matière de tests et d'intelligence artificielle (IA) reste un obstacle de taille, alors que la demande se fait plus pressante.

Accélérer le déploiement, sans sacrifier la qualité

Quelles techniques auraient la priorité ?

L'automatisation continue, l'auto-réparation portée par l'IA et l'apprentissage automatique (machine learning/ML), ainsi que l'automatisation par la robotique pour les activités de test font partie des techniques que la majorité (54%) utilise ou prévoit d'utiliser.

Dans la pratique, 48% des décideurs IT disposent d'un référentiel prêt à l'emploi de données d'exécution de tests requises par les plateformes d'intelligence artificielle et de machine learning. 46% disent que leur entreprise est prête à agir sur la base d'informations fournies par ces systèmes. 41% ont identifié les applications qui peuvent bénéficier de l'IA.

42% déclarent que les dirigeants d'entreprise ont confiance dans les renseignements ainsi délivrés. Moins nombreux, 39%, le pensent lorsqu'il est question des créateurs d'applications.

Pour 6 répondants sur 10, le test et l'assurance qualité visent en priorité à :

- Détecter les défauts avant déploiement de logiciels en production
- Accélérer la livraison de logiciels de qualité (62% globalement, 66% en France)
- Soutenir chaque membre de l'équipe pour obtenir une qualité élevée
- Contribuer à la croissance de l'entreprise
- Répondre aux attentes des utilisateurs finaux
- Rendre le processus plus intelligent

Aussi, 61% des DSI (53% en France) déclarent atteindre complètement leurs objectifs de qualité applicative. 59% indiquent que les activités au sein d'équipes distribuées sont bien orchestrées et intégrées, et que les outils disponibles pour les activités de test sont suffisants.

En outre, la proportion de répondants déclarant que leurs besoins dans ces domaines sont « toujours » ou « presque toujours » clairement définis augmente. Ils sont 53% désormais (57% en France) à le penser, contre 50% (45% dans l'Hexagone) l'an dernier.

Cette année, le rapport n'inclut pas de chapitre dédié au budget alloué aux tests. L'assurance qualité et les tests étant toujours plus intégrés dans l'activité de développement logiciel.

*L'enquête a été menée par Coleman Parkes Research. 1 750 décideurs IT d'entreprises de taille intermédiaire et de grands groupes ont été interrogés en avril et mai 2021 dans 32 pays, dont la France.

(crédit photo © Shutterstock)

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