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Fonctionnalités
Summary
Avant l'IA : l'évolution du QA testing
L'IA et la création de tests
L'IA et la maintenance des tests
L'IA et la gestion des erreurs
Tester des logiciels est un travail exigeant. Il faut planifier des dizaines de scénarios utilisateurs, cartographier les parcours correspondants, et ajuster chaque test au fur et à mesure que le produit évolue. Cette évolution constante implique une maintenance continue des tests associés pour qu'ils restent pertinents et efficaces. Cela vous paraît fastidieux ? Soyons clairs, cela l'a longtemps été.
Les solutions disponibles sur le marché ont déjà considérablement amélioré ces processus en permettant aux testeurs QA de créer et de lancer des tests de manière automatisée et ultra-simplifiée. Mais imaginez pouvoir aller encore beaucoup plus loin. C'est là que l'IA entre en scène.
L'intégration de l'IA dans le QA testing promet d'automatiser encore plus finement, d'accélérer et d'améliorer la précision des tâches liées à la création et à la maintenance des tests, tout en offrant de nouvelles perspectives dans la prédiction des problèmes. De quoi vous libérer du temps pour des tâches plus stratégiques — et peut-être même vous accorder une pause café supplémentaire !
Si vous vous intéressez à l'avenir du QA Testing, cet article est fait pour vous.
Au début, les tests QA étaient très principalement manuels. Depuis le début des années 2000, les tests automatisés ont considérablement facilité la chose augmentant au passage à la fois l'efficacité et la fiabilité de la création de tests. En d'autres termes, l'automatisation a déjà simplifié la vie des testeurs. Mais le QA Testing alimenté par l'IA est en train de nous amener encore (beaucoup) plus loin.
Voici un tableau qui résume cette évolution dans les grandes lignes :
Découvrons maintenant plus en détail comment l'IA va révolutionner trois domaines clés du QA testing : la création de tests, la maintenance des tests et la gestion des erreurs.
En reproduisant les processus cognitifs humain, l'IA rend la création de tests plus rapide, plus fiable et quasi-totalement automatisée. Voyons comment l'IA est en train de redéfinir le paysage de la création de tests.
L'IA prend en charge une part croissante des tâches de création de tests, accélérant ainsi tout le processus. Imaginez que vous fassiez des cookies : sans IA, vous mesurez, mélangez et façonnez chaque cookie à la main. Avec l'IA, c'est comme avoir un chef qui ajuste tout pour vous en fonction des ingrédients disponibles. L'IA ne se contente pas de rendre la préparation plus rapide, elle apprend et s'adapte pour garantir que chaque fournée est parfaite, quelles que soient les conditions. De la même manière, l'IA révolutionne la création de tests en la rendant plus rapide et plus fiable.
Le résultat ? Plus de tests créés en beaucoup moins de temps... mais aussi moins de maux de tête ! ;-)
Chaque testeur a sa propre façon de créer et d’exécuter les scénarios de test, ce qui peut entraîner des incohérences et compliquer la maintenance collaborative. L’IA standardise ce processus, réduisant les biais humains et simplifiant la gestion des tests à long terme.
En plaçant un agent IA devant une application ou un site, celui-ci sera rapidement en mesure de comprendre et d'effectuer de manière totalement autonome tous les scénarios d'utilisation imaginables.
Avec l'arrivée des capacités de "self-healing" (auto-réparation), l'IA est en train de révolutionner la maintenance des tests, automatisant des tâches auparavant manuelles et très chronophages.
Lorsqu’un test détecte une erreur, il s’agit parfois d’un faux positif, dû à un problème dans le test lui-même et non au sein de l'application. Ces faux positifs sont souvent dus à des changements de localisateurs dans le DOM de la page (le squelette de celle-ci). Le testeur doit alors les modifier manuellement, ce qui, on le sait, peut prendre un temps précieux. C’est là que nos modèles d’IA vont intervenir pour détecter ces faux positifs, reprendre la main sur le scénario et retrouver automatiquement les bon localisateurs. Quelques exemples courants : le bouton "se connecter" qui devient "connexion", un dropdown qui change de position, un élément texte qui change dynamiquement...
Cette compréhension automatique accélérera drastiquement la maintenance des tests et garantira que vos tests restent fiables.
L’un des plus gros casse-têtes du QA Testing est la maintenance des tests au fil des évolutions des applications faisant l'objet de cycles de tests. Les changements au sein des interfaces comme le déplacement de boutons, des changements de couleurs ou des pop-ups supplémentaires peuvent rapidement rendre un test obsolète. L’IA va très rapidement permettre de maintenir automatiquement vos tests à jour.
Par exemple, si la position d'un bouton passe du haut au bas de la page, l'IA ajustera automatiquement le script de test pour tenir compte de ce nouveau placement, supprimant ainsi le besoin de mises à jour manuelles. Ainsi, vos tests resteront toujours à jour, réduisant les interruptions, les travaux de maintenance continue et augmentant la fiabilité de votre processus.
L'IA va aussi beaucoup nous aider dans la gestion des erreurs — nous allons tous gagner en précision pour identifier automatiquement et résoudre les erreurs.
La majorité des outils des tests automatisés rapportent les erreurs de manière assez binaire. Par exemple, une test remonte qu'il n'a pas réussi à cliquer sur un élément, en le qualifiant d'échec. La plateforme kapptivate permet déjà d'offrir une qualification détaillée et imagée de l'anomalie détectée mais l'IA va nous permettre d'aller encore beaucoup plus loin en la matière.
L'IA va nous permettre de repérer des anomalies et irrégularités secondaires qui pourraient passer inaperçues, dans le cas par exemple de tests exécutés avec succés. Autrement dit, elle sera capable de détecter des problèmes qui ne sont pas l'objet direct du test, mais qui, s'ils ne sont pas corrigés, pourraient se transformer en incidents majeurs.
En utilisant l'IA pour détecter les erreurs secondaires et les anomalies, on augmente le niveau de vigilance, rendant le processus de QA encore plus rigoureux.
Chez Kapptivate, nous sommes convaincus que l'IA a le pouvoir de transformer en profondeur le paysage des tests et du monitoring synthétique. Notre mission est de faire en sorte que cette transformation soit à la fois pertinente, fiable et véritablement bénéfique pour nos utilisateurs. L'IA n'est pas juste un mot à la mode—c'est un levier qui a le potentiel de simplifier et d'améliorer considérablement les workflows de QA, les rendant à la fois plus intelligents et plus efficaces.
Nous travaillons chaque jour à intégrer l'IA de manière à résoudre les vrais problèmes de nos utilisateurs. Nous avons déjà réalisé des avancées significatives, notamment à travers notre succès récent avec le projet Eurostars, et nous sommes ravis d'annoncer que notre solution de test web enrichie par l'IA sera lancée début 2025.
Nous sommes conscients que l'adoption de l'IA dans la QA n'est pas sans défis, notamment en termes de maturité technologique et de fiabilité. C'est pourquoi nous adoptons une approche réfléchie, en nous assurant que chaque fonctionnalité basée sur l'IA soit robuste, pratique et parfaitement intégrée aux workflows de nos utilisateurs. Si vous voulez faire partie des premiers à découvrir ces fonctionnalités ou si simplement l'avenir de l'IA dans la QA vous enthousiasme, nous vous invitons à nous laisser votre email !
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