Alors que d'autres en sont encore à débattre de la manière dont l'intelligence artificielle pourrait améliorer les processus de test, nous sommes déjà passés à l'action : notre démonstration de faisabilité montre comment l'IA peut optimiser l'assurance qualité et gagner en efficacité.
Notre objectif : générer et valider automatiquement des cas de test à l'aide de l'IA, ce qui permet de réduire considérablement le temps nécessaire, l'utilisation des ressources et les coûts liés aux erreurs.
Notre PoC prouve que l’assurance qualité basée sur l’IA fonctionne
De nombreuses entreprises sont confrontées à des défis similaires :
-
La complexité croissante des environnements informatiques submerge les équipes de test.
-
Les connaissances métier ne sont disponibles que de manière sporadique, alors qu’elles sont essentielles à l’efficacité des tests.
- Les attentes en matière de couverture de test élevée et de processus efficaces ne cessent de croître.
La création manuelle de tests peine à suivre le rythme. Notre objectif était de déterminer comment un workflow basé sur l’IA pourrait faciliter la conception et l’évaluation des tests. Il était essentiel pour nous de disposer d’un cas d’utilisation concret, avec des données réelles et des indicateurs clés de performance (KPI) mesurables.
Des tests plus intelligents grâce à l’IA – Comment fonctionne notre workflow basé sur l’IA
Grâce à notre cadre de workflow QESTIT AI, nous avons mis en place un processus fluide dans lequel les étapes clés de la conception des tests sont gérées automatiquement par deux modèles linguistiques avancés (GPT-4o-mini et MistralAI) :
-
1. Traitement de la documentation métier et utilisateur : compréhension des exigences et du système en vue de la génération de cas de test.
2. Génération de cas de test à l’aide d’invites contextuelles : génération de cas de test adaptés à partir des informations analysées.
-
-
3. Assurance qualité grâce à l'évaluation automatisée et à la réduction des redondances : optimisation des cas de test et garantie du respect des normes de mise en page et de structure.
-
-
4. Tirer des enseignements en vue d'une applicabilité à d'autres cas d'utilisation : étendre l'approche.
Le flux de travail a été testé dans un contexte d'application réel et peut être adapté de manière flexible à d'autres systèmes et processus.
Avantages avérés : amélioration de la qualité, de l'efficacité et de la couverture
Résultats de notre preuve de concept :
-
50 % des cas de test générés étaient immédiatement utilisables
-
Une couverture de test supérieure de 40 à 50 % par rapport à une création manuelle
-
Gain de temps significatif dès 5 cas de test
-
Avantages en termes d’efficacité par rapport aux approches d’IA génériques reposant uniquement sur des invites statiques
L’application du workflow d’IA à un nouveau scénario, jamais utilisé auparavant, s’est révélée particulièrement révélatrice. Bien qu’il n’y ait eu aucune adaptation spécifique à ce contexte, le système a été capable de générer dès le départ des cas de test de grande qualité. Cela démontre que notre approche ne se limite pas à des cas d’utilisation isolés : elle peut être transposée à d’autres systèmes et processus.
Principaux enseignements tirés du PoC
Malgré ces résultats positifs, la démonstration de faisabilité a également mis en lumière des éléments importants concernant les conditions nécessaires et les limites :
-
Une documentation obsolète ou incomplète est source d’erreurs – une qualité élevée des informations est donc essentielle. Nous y contribuons grâce à divers outils d’IA permettant d’évaluer et d’améliorer la qualité de la documentation – par exemple, via l’optimisation automatique des tableaux ou la séparation structurée de documents non structurés.
-
Sans optimisation de la documentation, la consommation de ressources ainsi que la quantité de données inutilisables et de problèmes de mise en forme étaient très élevées. Les améliorations apportées grâce à l’IA ont considérablement amélioré l’efficacité des ressources et la qualité des résultats générés.
-
La maintenance et le développement ultérieur de la solution doivent être planifiés sur le long terme, en mettant l’accent sur une intégration flexible et une facilité d’utilisation au sein des environnements système existants.
Prochaines étapes : mise à l’échelle et intégration
Notre PoC a démontré le potentiel de l’IA dans le domaine des tests et a généré une valeur ajoutée mesurable. Grâce à notre approche axée sur les workflows, nous faisons de l’IA un élément productif des tests modernes. Prochaines étapes :
En collaboration avec nos clients, nous développons en permanence cette approche, dans le but de mettre en œuvre des améliorations basées sur les données, d’augmenter les performances, d’appliquer les conclusions tirées de nos PoC, d’acquérir de nouvelles connaissances et de débloquer de nouveaux scénarios d’application. Nos solutions d’IA sont développées dans une optique pratique : elles répondent à des défis concrets rencontrés au quotidien lors des tests et vont bien au-delà des simples mots à la mode utilisés à des fins marketing. Notre expertise de longue date en matière de tests alimente directement le développement et garantit que notre IA apporte une réelle valeur ajoutée.
Conclusion
Notre PoC le démontre : l’IA soutient efficacement les experts métier et les experts du domaine, renforce leur rôle et leurs capacités d’évaluation, et contribue à standardiser et à rationaliser le processus d’ingénierie logicielle. Parallèlement, elle améliore de manière mesurable la qualité des cas de test, ce qui se traduit par une efficacité et une fiabilité accrues tout au long du processus de test.
Il ne s’agit pas de concepts théoriques, mais de solutions concrètes et exploitables. Ce qui compte, ce n’est pas seulement l’expérimentation, mais l’obtention de résultats. Et c’est exactement ce que nous avons fait – avec un succès mesurable.
.svg){kind=logo}
Back
.png)
