L’automatisation des tests présente de nombreux avantages, tout comme le fait d’équiper les testeurs d’outils utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour les aider à effectuer des tests exploratoires et des tests de performance.
Les entreprises se demandent souvent comment elles peuvent utiliser l’IA pour qu’elle ait le plus d’impact. Bien qu’il y ait plusieurs réponses à cette question, cette technologie a fait des progrès significatifs dans le domaine des tests et de l’assurance qualité (QA), révolutionnant la façon dont les logiciels sont testés pour garantir plus de précision et d’efficacité.
L’automatisation des tests constitue l’une des contributions les plus importantes de l’IA dans ce secteur. Traditionnellement, les tests de logiciels sont fastidieux, chronophage et souvent sujet à des erreurs humaines. Toutefois, les outils pilotés par l’IA peuvent désormais automatiser les tests répétitifs, permettant aux équipes chargées d’assurer la qualité de se concentrer sur des scénarios plus complexes.
Cette technologie permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d’améliorer la portée des tests, ce qui se traduit par des logiciels plus fiables à leur sortie.
Les compétences des ingénieurs QA sont très différentes de celles des ingénieurs logiciels. Cependant, à l’heure actuelle, la création de scripts d’automatisation exige une expertise en ingénierie logicielle, ce qui peut poser problème. L’IA peut venir en aide aux ingénieurs QA lorsqu’ils ont besoin d’élaborer des scripts d’automatisations qui nécessitent des compétences en développement logiciel.
Aujourd’hui, le machine learning est aussi à prendre en compte, car ce sous-ensemble de l’IA joue un rôle essentiel dans l’amélioration de la précision des tests. En analysant l’historique des données et des résultats des tests, ces algorithmes peuvent identifier des schémas et des tendances susceptibles d’échapper à l’œil humain. Cela permet de prédire les anomalies potentielles, d’aider les équipes QA à prioriser les tests critiques et d’assurer une meilleure qualité globale des logiciels.
L’IA peut également être utilisée pour les tests expérimentaux pour réaliser des tests dits “intelligents”. C’est à dire qu’au lieu d’exécuter des scénarios de test prédéfinis, ils peuvent simuler des testeurs humains en explorant le logiciel, en identifiant les problèmes potentiels et en s’adaptant au comportement changeant de l’application. Cette approche est très utile pour découvrir des défauts cachés et garantir un processus de test plus approfondi.
Les tests alimentés par l’IA aident également à anticiper le comportement des clients, à détecter la fraude non prise en compte par les logiciels traditionnels, mais également à reproduire les activités manuelles. Ils sont particulièrement utiles pour éliminer les chevauchements dans la couverture des tests, et améliorer l’agilité et la prévisibilité grâce à l’auto-apprentissage.
L’IA devrait également jouer un rôle clé en termes de test de performance car elle peut, non seulement, simuler des milliers d’utilisateurs interagissant simultanément avec une application, mais aussi effectuer des tests permettant d’identifier les goulets d’étranglement en matière de performances et les problèmes d’évolutivité. Les développeurs affinent ainsi leurs logiciels et obtiennent des performances optimales afin de garantir une expérience utilisateur fluide, même en cas de charge élevée.
La détection des anomalies est un autre domaine important où l’IA s’impose dans le secteur de l’assurance qualité. Ses algorithmes peuvent surveiller en permanence le comportement du système et identifier les schémas inhabituels ou les écarts par rapport aux normes attendues. Ce diagnostic précoce permet de traiter de manière proactive les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent critiques.
Peu importe l’utilisation envisagée, il ne faut pas oublier la valeur du « langage clair » de l’IA. En effet, le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un outil très utile dans le domaine des tests QA, il permet de rédiger des cas d’expérimentation en langage clair, que les autres logiciels alimentés par l’IA peuvent ensuite interpréter et convertir en scripts exécutables.
Cela rend les tests plus accessibles à toutes les parties prenantes et améliore la collaboration.
Pourquoi faire confiance à l’IA pour l’assurance qualité ?
L’un des avantages notables de l’intégration de l’IA dans la QA réside dans le perfectionnement des scénarios de tests. Elle aide les développeurs à construire des scénarios pratiques et bien réglementés. Il s’agit d’un secteur où les méthodes conventionnelles sont souvent insuffisantes, l’analyse de projet pilotée par l’IA réduit considérablement le temps nécessaire, permettant d’explorer de nouvelles voies pour l’optimisation des scénarios de tests.
L’assurance qualité joue également un rôle important dans les contrôles des données de formation. Chaque modèle d’IA nécessite une mise à niveau régulière. Après avoir vérifié et validé les performances du modèle d’IA pour le test QA, il faut ensuite ajuster ou améliorer en permanence le schéma de machine learning en fonction des fonctionnalités existantes. L’objectif est de s’assurer que la qualité du modèle d’IA est à jour, qu’il donne les résultats appropriés et qu’il permet d’améliorer la précision.
La qualité d’un modèle est profondément influencée par la nature des éléments sur lesquels il est formé. En effet, la fiabilité, la précision et l’absence de biais dans le logiciel en dépendent. Les développeurs utilisent des données d’entraînement pour lui apprendre à traiter les informations et faire des déductions. Pour garantir leur compatibilité, ces données doivent être évaluées en fonction de caractéristiques telles que l’exhaustivité, la sécurité et la validité, y compris l’identification et l’élimination des potentielles erreurs humaines.
Pour éviter de trop grandes différences entre les données réellement traitées par le modèle d’IA et celles d’entrainement, ces dernières doivent être suffisamment diversifiées pour que le logiciel soit correctement préparé au monde réel.
Pour que le modèle d’IA puisse fonctionner de manière optimale et s’aligner sur les critères de performance souhaités, il faut analyser les résultats ou les inférences que génèrent les tests d’entrainement. S’ils ne correspondent pas aux normes prévues, les développeurs doivent reconstruire le modèle et réévaluer les données d’entraînement.
Si l’IA dans les tests et d’assurance qualité apporte de nombreux avantages, il est essentiel de reconnaître la nécessité de l’expertise humaine. Des capacités telles que l’esprit critique, l’adaptation à des demandes changeantes, un état d’esprit centré sur l’utilisateur, l’aptitude à gérer des situations complexes et la volonté d’amélioration continue sont des attributs que les experts en assurance qualité apportent.
En adoptant et en reconnaissant les compétences humaines, les entreprises peuvent exploiter toutes les capacités de l’automatisation et de l’IA, et fournir ainsi des solutions qui répondent aux attentes des utilisateurs et qui durent dans le temps.
