Testing automatisé augmenté par l’IA, notre top 5 outils 2024

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus de testing représente une avancée majeure dans le domaine de la qualité logicielle (QA). En 2024, l’IA continue de transformer les pratiques de testing en offrant des gains jusqu’alors inégalés en termes de productivité, de qualité, et de réduction des coûts.

Voici un aperçu des principaux bénéfices pour nos clients et le top 5 des outils de testing augmentés à l’IA recommandés par nos experts Smartpoint de la practice « Test automation & AI » accompagné de quelques exemples concrets d’utilisation de l’IA dans les tests.

Les bénéfices du testing augmenté à l’IA pour nos clients

1/ Amélioration de la Qualité Logicielle

L’IA permet d’identifier les défauts plus tôt et bien plus précisément que les tests manuels, réduisant ainsi le nombre de bugs et améliorant la qualité globale du logiciel. Les capacités d’apprentissage automatique de l’IA permettent également de générer des cas de tests exploratoires, couvrant ainsi des scénarios que les tests traditionnels auraient du mal à identifier.

2/ Réduction des coûts :

L’automatisation des tests permet de réduire drastiquement les coûts de main-d’œuvre et d’optimiser l’utilisation des ressources. 66 % des entreprises ont réussi à réduire leurs coûts de 21 à 50 % grâce à l’automatisation des tests. (Source enquête Qualitest). Moins de bugs en production signifie également moins de coûts associés à la correction des erreurs post-livraison.

3/ Accélération du Time-to-Market

L’IA permet d’exécuter des tests en continu et en parallèle, ce qui accélère le processus de validation et permet une mise sur le marché plus rapide des produits. C’est également plus d’adaptabilité car l’IA s’adapte rapidement aux changements dans le code. Les délais liés aux ajustements des tests sont également réduits. 56% des entreprises ont réduit le temps de test de 35 à 65% grâce à l’IA (Source Xray)

4/ Amélioration de l’efficacité

L’IA surveille et analyse les performances des applications en temps réel, permettant une identification rapide des problèmes et une optimisation continue. 73 % des entreprises affirment que l’IA a amélioré l’efficacité de leurs tests. (Source : Xray)

cas usages ia dans le stests

Cas d’usages de l’IA dans les tests

Tests unitaires automatisés : Si le code est bien géré avec des pratiques appropriées de gestion de la configuration logicielle, les algorithmes d’analyse du code peuvent être utilisés pour automatiser les tests unitaires, assurant une couverture complète et réduisant les erreurs humaines.

Tests d’API Automatisés : Dans le cas d’une architecture microservices, les algorithmes peuvent générer automatiquement des tests d’API, assurant que chaque service communique correctement avec les autres, ce qui améliore l’intégrité du système.

Génération automatisée de données de test : En surveillant les données de production, des algorithmes de régression peuvent générer automatiquement des données de test synthétiques, assurant que les tests sont représentatifs des conditions réelles.

Prédiction des goulets d’étranglement : En utilisant les journaux opérationnels, des algorithmes de régression peuvent prédire les goulets d’étranglement et les points de référence en matière de performance, permettant une optimisation proactive.

Automatisation des scripts de développement axés sur le comportement : Les algorithmes de traitement du langage naturel peuvent convertir des récits d’utilisateurs rédigés en langage simple en formats Gherkin, créant ainsi des tests automatisés basés sur le comportement utilisateur.

Optimisation basée sur l’Analyse des Défauts : En se focalisant sur les zones à risque en utilisant des données historiques propres aux défauts, des algorithmes de corrélation peuvent identifier les fonctionnalités les plus sujettes aux défauts, permettant aux équipes de se concentrer sur ces zones lors des tests.

Détermination des scénarios critiques : En analysant les comportements des utilisateurs en production, des algorithmes d’apprentissage non supervisés peuvent identifier les scénarios les plus importants à tester, optimisant ainsi la couverture des tests.

Notre Top 5 des outils de testing augmentés à l’IA à adopter en 2024

1. Selenium

Selenium est un outil de testing open source largement utilisé pour l’automatisation des tests web. Avec l’intégration de frameworks IA, Selenium améliore la capacité à détecter et à corriger les erreurs plus efficacement.

Avantages ? Flexibilité, large adoption, compatibilité avec de nombreux langages de programmation.

2. Applitools

Spécialisé dans les tests visuels, Applitools utilise l’IA pour valider les interfaces utilisateur en comparant automatiquement les captures d’écran à des versions de référence.

Avantages ? Amélioration de la qualité UI/UX, réduction des erreurs visuelles.

3. Testim

Testim utilise l’IA pour créer, exécuter et maintenir des tests automatisés avec une grande précision. Il améliore continuellement les scripts de test en apprenant des modifications de l’application.

Avantages ? Réduction des temps de maintenance des tests, meilleure détection des changements dans l’application.

4. Katalon Studio

Une plateforme de tests unifiée qui utilise l’IA pour automatiser les tests web, API, mobiles et desktop. Katalon Studio offre des fonctionnalités avancées d’analyse des tests et d’optimisation.

Avantages ? Facilité d’utilisation, large couverture de tests.

5. Functionize

Functionize combine l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour créer des tests adaptatifs. Il offre une reconnaissance visuelle et des tests automatisés basés sur des scénarios utilisateurs réels.

Avantages ? Tests adaptatifs, réduction des efforts de scriptage.

Le testing augmenté à l’IA est un domaine en pleine évolution qui offre de nombreux avantages aux entreprises et aux clients. En 2024, l’adoption de cette technologie devrait s’accélérer, avec des outils et des solutions encore plus puissants disponibles sur le marché. Les entreprises qui investissent dans le testing augmenté à l’IA seront en mesure d’améliorer la qualité de leurs logiciels, d’offrir une meilleure expérience utilisateur, de réduire leurs coûts et de mettre leurs produits sur le marché plus rapidement. L’implémentation de l’IA dans les processus de testing est un levier puissant pour améliorer la qualité, la productivité et l’efficacité tout en réduisant les coûts. En 2024, les outils de testing augmentés à l’IA continuent d’évoluer, offrant des fonctionnalités toujours plus sophistiquées et une intégration plus étroite avec les processus de développement logiciel.

Vous souhaitez intégrer l’automatisation et l’IA dans vos processus de test ? Challengez-nous !


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    Testing et l’Intelligence Artificielle pour Smartpoint

    Le développement des technologies d’intelligence artificielle (IA) transforme profondément le domaine du testing logiciel. Les DSI voient en l’IA une opportunité pour améliorer l’efficacité, la précision et la couverture des tests. Voici comment l’IA révolutionne les pratiques de testing et offre des stratégies pour intégrer ces avancées dans les processus de développement logiciel.

    On estime que l’IA peut augmenter la couverture de test jusqu’à 30% et réduire les coûts de 20%

    Forrester

    1. L’Impact de l’IA sur le Testing Logiciel

    L’IA permet une automatisation intelligente des tests. Elle génère automatiquement des cas de test en analysant les exigences logicielles, ce qui couvre un plus grand nombre de scénarios avec une précision accrue. De plus, les algorithmes de machine learning peuvent détecter et s’adapter aux changements dans le code, réduisant ainsi l’effort manuel nécessaire pour mettre à jour les scripts de test. Par exemple, l’IA peut automatiser les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests de bout en bout et les tests de performance.

    En matière de détection des anomalies, l’IA analyse les logs d’exécution et les comportements des applications pour identifier des anomalies subtiles. Grâce à l’apprentissage continu, elle optimise les processus de test et améliore la détection des défauts.

    L’IA joue également un rôle crucial dans les pratiques de DevOps. Elle facilite l’intégration continue en permettant des tests automatisés qui s’exécutent parallèlement aux déploiements, assurant une validation rapide et efficace du code. Les algorithmes d’IA peuvent aussi prédire les impacts des modifications et déterminer les meilleures stratégies de déploiement pour minimiser les risques et les interruptions.

    2. Stratégies pour Intégrer l’IA dans les Processus de Testing

    Pour intégrer l’IA dans les processus de testing, il est essentiel de bien évaluer et sélectionner les outils d’IA. Une analyse des besoins spécifiques en matière de testing et des Proof of Concept (PoC) permettent de tester les capacités des outils d’IA avant leur déploiement à grande échelle. Chez Smartpoint, nous utilisons notamment Applitools, Selenium, Testim, Katalon Studio, Eggplant, Functionize, Umicore, UFT, BrowserStack, Test.AI, AutonomIQ ou encore Sealights.

    La formation des équipes est également cruciale. Il est important de former les équipes de développement et de test aux nouvelles technologies et outils d’IA, et d’encourager une culture de l’innovation.

    Ensuite, il est nécessaire de s’assurer que les nouveaux outils d’IA s’intègrent avec les processus existants. Commencer par automatiser les tâches répétitives et chronophages, puis étendre progressivement l’utilisation de l’IA à des domaines plus complexes du testing, garantit une adoption fluide.

    3. Avantages et Défis de l’IA dans le Testing

    L’intégration de l’IA dans le testing logiciel offre plusieurs avantages. Elle améliore l’efficacité des tests, permet de couvrir un plus grand nombre de scénarios et de configurations, et améliore la détection des défauts. Cependant, elle pose également des défis, tels que la complexité de mise en œuvre, la dépendance à la qualité des données de formation, et la résistance au changement des équipes.

    Voici quelques exemples d’applications concrètes de l’IA dans le testing :

    • L’IA peut être utilisée pour générer des données de test réalistes à partir de données historiques ou de simulations. Cela peut être particulièrement utile pour tester des applications qui traitent de grandes quantités de données.
    • L’IA peut être utilisée pour identifier des cas de test critiques en analysant le code source et les exigences d’une application. Cela permet de s’assurer que les tests les plus importants sont exécutés en premier.
    • L’IA peut être utilisée pour prédire les échecs de test en analysant les résultats des tests précédents. Cela permet d’anticiper les problèmes et de prendre des mesures préventives.

    L’intégration de l’intelligence artificielle dans le testing logiciel représente une avancée majeure pour les DSI et les grandes entreprises. En adoptant des stratégies bien planifiées et en surmontant les défis inhérents, les organisations peuvent tirer parti des capacités de l’IA pour améliorer la qualité, l’efficacité et la rapidité de leurs processus de développement logiciel. Smartpoint, en tant qu’ESN spécialisée en ingénierie de la data, est idéalement positionnée pour guider les entreprises dans cette transformation et leur permettre de tirer pleinement parti des innovations en matière de testing et d’IA.

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