La fièvre de l'automatisation s'est emparée du secteur des tests logiciels. Les équipes d'assurance qualité (QA) passent rapidement des tests manuels à des processus autonomes afin d'améliorer la vitesse de détection des bugs et d'éviter les défaillances en matière de qualité.
Cette transformation est largement alimentée par l'intelligence artificielle (IA). En effet, environ 65 % des équipes d'assurance qualité collaborent désormais avec la technologie IA, ce qui en fait un élément essentiel du secteur.
Les algorithmes /IA peuvent donc être votre meilleur allié, que vous ayez besoin d'aide pour les tests ou tout au long du processus de développement.
Dans ce guide détaillé, nous vous expliquerons comment utiliser efficacement l'IA dans l'assurance qualité, affiner vos processus d'assurance qualité et intégrer l'IA pour améliorer l'efficacité des équipes logicielles.
Comprendre l'IA dans l'assurance qualité
Le parcours de l'assurance qualité dans les tests logiciels a été long et progressif, passant des tests manuels aux tests entièrement autonomes.
L'IA joue un rôle central dans cette évolution en rendant les tests plus intelligents, plus rapides et plus efficaces.
Les modèles de test logiciel autonomes (ASTM) réduisent progressivement le besoin d'intervention humaine en utilisant l'IA pour automatiser et optimiser l'ensemble du cycle de vie des tests logiciels. Ils se déclinent généralement en six niveaux :
- Tests manuels (niveau 0) : le processus de test nécessite une intervention humaine à 100 %, ce qui le rend laborieux et sujet aux erreurs humaines.
- Automatisation assistée des tests (niveau 1) : les testeurs jouent toujours le rôle principal, mais utilisent des ordinateurs pour les aider dans des tâches spécifiques, ce qui minimise les efforts répétitifs.
- Automatisation partielle des tests (niveau 2) : les humains et les ordinateurs travaillent en collaboration, l'ordinateur suivant les instructions du testeur.
- Tests automatisés intégrés (niveau 3) : l'IA commence à jouer un rôle consultatif, en générant des options et en demandant l'approbation des testeurs.
- Tests automatisés intelligents (niveau 4) : les meilleures actions sont sélectionnées et exécutées de manière autonome par l'IA, qui ne nécessite une intervention humaine qu'en cas de besoin.
- Tests entièrement autonomes (niveau 5) : les testeurs cèdent le contrôle total du processus de test à l'IA, qui exécute les tests sans aucune intervention humaine.
Les tests entièrement autonomes sont encore un rêve lointain, à peine à leurs balbutiements. En raison de ressources limitées, la plupart des testeurs individuels et des projets à petite échelle n'ont généralement que des tests manuels dans leur plan de test.
La plupart des grandes entreprises ont commencé à adopter une approche hybride dans laquelle les outils de test d'automatisation exécutent automatiquement certains cas de test, tandis que les autres sont toujours exécutés manuellement afin d'ajouter une touche humaine au processus.
Par exemple, SapFix, l'outil d'IA de Facebook, génère de manière autonome des correctifs pour des bugs spécifiques, ce qui permet de déployer plus rapidement de nouveaux produits.
Avantages de l'assurance qualité basée sur l'IA
Le passage d'une assurance qualité manuelle à une assurance qualité basée sur l'IA offre de nombreux avantages :
- Génère des données de test intelligentes : l'IA peut analyser le code, identifier les vulnérabilités et créer des cas de test ciblés.
- Améliore la précision : l'assurance qualité basée sur l'IA élimine toute erreur humaine, garantissant ainsi des logiciels de meilleure qualité.
- Réduction des coûts : l'automatisation des tâches répétitives réduit considérablement les coûts de main-d'œuvre.
- Des résultats plus rapides : l'IA peut fonctionner 24 heures sur 24, accélérant ainsi le processus de test sans fatigue.
- Améliore l'efficacité : la capacité de l'IA à gérer des tâches complexes garantit des résultats de test cohérents et fiables.
- Assure une amélioration continue : l'IA étudie les données historiques pour prédire les défauts et fournir des alertes de maintenance en temps opportun.
Les limites des tests manuels et comment l'IA peut changer la donne
Les tests manuels sont une méthode utilisée depuis longtemps dans l'assurance qualité, mais plusieurs limites les rendent de plus en plus inadéquats pour le cycle de vie moderne du développement logiciel.
Explorons les principaux défis des tests manuels et comment l'IA peut les relever :
🔮 Scénario 1 : tests de régression chronophages
Limites manuelles : les équipes d'assurance qualité passent souvent des heures à répéter le même test pour chaque modification de code, ce qui entraîne des pertes d'efficacité.
Solution IA : les outils d'IA peuvent assurer l'automatisation des tests de régression, exécuter un grand nombre de cas de test en quelques minutes et améliorer la couverture à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.
🔮 Scénario 2 : détection incohérente des bugs
Limites manuelles : les testeurs humains peuvent négliger certains défauts en raison de la fatigue ou des contraintes de temps.
Solution IA : l'assurance qualité basée sur l'IA garantit une couverture complète, détectant des modèles et des défauts subtils que les testeurs humains pourraient manquer.
🔮 Scénario 3 : couverture de test limitée
Limitation manuelle : les contraintes de temps peuvent obliger les testeurs à se concentrer uniquement sur les cas de test de base, laissant de côté les cas limites.
Solution IA : l'IA génère des scénarios de test complets, garantissant une couverture plus large, y compris les cas limites et complexes.
🔮 Scénario 4 : boucles de rétroaction retardées
Limites du test manuel : le test manuel crée souvent des goulots d'étranglement, retardant la sortie des logiciels.
Solution IA : les tests continus basés sur l'IA fournissent un retour d'information immédiat, ce qui permet de résoudre les problèmes dès le début du développement et d'accélérer les cycles de publication.
Les outils de test basés sur l'IA permettent de gagner du temps, d'améliorer la précision, d'étendre la couverture des tests et d'accélérer les cycles de développement.
Applications courantes de l'IA dans l'assurance qualité
Nous avons préparé une liste de cas d'utilisation spécifiques pour mieux comprendre l'assurance qualité logicielle. Voyons comment utiliser l'IA dans le développement logiciel!
1. Examiner les interactions clients multicanales personnalisées
L'IA analyse les interactions avec les clients sur plusieurs canaux, tels que le téléphone, les e-mails, les chatbots et les réseaux sociaux, afin d'évaluer si elles répondent aux normes d'assurance qualité.
En évaluant ces discussions, l'IA peut identifier les problèmes potentiels de communication, les incohérences dans la qualité de l'assistance et les domaines à améliorer.
Ces informations peuvent améliorer la formation des employés, affiner les scripts d'assistance et améliorer l'expérience client globale. Ce niveau d'analyse garantit que les interactions avec les clients répondent systématiquement aux critères de qualité fixés par l'organisation.
2. Utilisation du traitement du langage naturel (NLP)
L'IA alimentée par le NLP peut interpréter les instructions et les exigences des utilisateurs, et les transformer en cas de test pouvant être exécutés sans effort manuel.
Le NLP aide à combler le fossé entre les exigences rédigées par des humains et les tests techniques, permettant à l'IA de générer des scripts automatisés à partir du langage naturel. Cette automatisation permet de gagner un temps considérable et réduit le risque de malentendus ou d'interprétations erronées pendant les tests.
En transformant le langage naturel en cas de test exécutables, l'IA peut rendre l'assurance qualité plus efficace et plus accessible pour les équipes qui ne disposent pas d'une expertise spécialisée en codage.
3. Obtenir la validation de l'interface utilisateur
La validation de l'interface utilisateur (UI) est un aspect crucial de l'assurance qualité, car elle garantit que l'apparence et les fonctions du logiciel restent cohérentes sur différents appareils, navigateurs et résolutions.
Les vérifications visuelles basées sur l'IA comparent les captures d'écran de l'application dans différents environnements afin de détecter les anomalies telles que les éléments mal alignés, les polices de caractère incorrectes ou les composants manquants. Cela garantit une expérience utilisateur finale uniforme et vous permet de corriger toute anomalie de l'interface utilisateur avant la mise en production.
4. Détection des régressions visuelles
La détection visuelle des régressions identifie les changements involontaires qui pourraient avoir un impact sur l'expérience de l'utilisateur, tels que les modifications de disposition ou les changements inattendus après une mise à jour du code.
L'IA étudie les instantanés actuels et passés pour vérifier si vous avez modifié des conceptions antérieures, ce qui permet aux équipes de détecter des problèmes qui pourraient autrement passer inaperçus.
Cela garantit la cohérence visuelle de l'application et maintient une expérience utilisateur de haute qualité tout au long des mises à jour.
5. Réalisation d'analyses prédictives
L'IA dans l'assurance qualité peut utiliser l'analyse prédictive pour améliorer la qualité des logiciels en analysant les données de test historiques. L'IA peut également prédire les problèmes potentiels dans la version actuelle du logiciel en identifiant les schémas récurrents dans les problèmes et les défauts passés.
Cette approche proactive aide les équipes d'assurance qualité à hiérarchiser les efforts de test, à se concentrer sur les domaines à haut risque et à prévenir les défauts avant qu'ils ne surviennent. L'analyse prédictive permet également d'estimer la probabilité de problèmes futurs, ce qui permet à l'équipe d'allouer les ressources plus efficacement et de garantir la stabilité et la fiabilité du logiciel.
6. Test des API
Les API sont essentielles dans les logiciels modernes, car elles permettent la communication entre différents systèmes.
L'IA améliore l'utilisation des API en surveillant en permanence les indicateurs de performance clés, tels que les temps de réponse, les taux d'erreur et le débit.
Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA peut comprendre les modèles de comportement standard et identifier rapidement les écarts susceptibles d'indiquer un problème. Si un écart est détecté, l'IA peut déterminer la cause profonde et suggérer ou mettre en œuvre des corrections, garantissant ainsi que les API fonctionnent de manière optimale et avec une sécurité maximale.
Cette surveillance continue permet la maintenance de la fiabilité et de l'efficacité des systèmes logiciels interconnectés, améliorant ainsi les performances globales des applications.
Comment mettre en œuvre l'IA dans l'assurance qualité
L'intégration de l'IA dans votre processus d'assurance qualité est bénéfique pour toutes les parties concernées, mais comment s'y prendre ? Suivez ce processus pour une introduction rapide :
Étape 1 : Évaluez vos processus d'assurance qualité actuels
Un consultant en assurance qualité doit analyser votre processus d'assurance qualité existant afin de dresser une liste des principales limites et de son impact.
Par exemple, ils évalueront la documentation du projet, la part d'automatisation et la communication au sein de l'équipe afin de déterminer si votre processus de test logiciel produit des résultats.
Étape 2 : Choisissez les bons outils d'IA
Les équipes d'assurance qualité doivent réfléchir aux meilleurs outils de test d'automatisation pour l'assurance qualité. Ces outils doivent garantir efficacité, maintenabilité, cohérence et évolutivité.
Cela peut sembler prétentieux, mais ClickUp coche toutes ces cases (et plus encore). Lorsque vous utilisez ClickUp, vous n'avez pas besoin d'apprendre les subtilités de l'utilisation de l'IA pour réaliser l'automatisation de tâches.
Il s'agit d'un logiciel tout-en-un de gestion de projet d'équipe qui aide de manière intuitive à résoudre différents cas d'utilisation, problèmes de suivi des bogues et autres défis liés à la gestion de la qualité.
Mais comment est-ce possible ?
Eh bien, ClickUp utilise son modèle d'IA, ClickUp Brain, pour faciliter l'assurance qualité pour les équipes d'assurance qualité.
ClickUp Brain
Les professionnels de l'assurance qualité sont chargés de garantir la fiabilité et les performances des API dans différents projets. Ils seront surchargés de travail, fatigués et frustrés. De plus, ils subiront une pression énorme pour terminer le travail à temps.
Découvrez ClickUp Brain et ses capacités d'automatisation basées sur le traitement du langage naturel (NLP) ! Les professionnels peuvent simplement décrire ce qu'ils souhaitent automatiser dans un langage simple et direct (générer des scripts, rechercher des bugs spécifiques ou même donner des réponses spécifiques si des bugs sont détectés) et ClickUp Brain s'occupe du reste.
De plus, la gestion des cas de test API, la surveillance des mises à jour et la réponse aux problèmes impliquent de jongler entre cinq outils différents. Ce n'est toutefois pas le cas avec ClickUp Brain, qui vous permet d'intégrer des plateformes externes telles que GitHub pour les modifications de code en un seul endroit.
Grâce à ces intégrations, ClickUp Brain sera en mesure d'acquérir une compréhension contextuelle approfondie de votre processus de travail. Cela permettra également d'automatiser de nombreux processus.
Par exemple, la création de documentation produit est un processus assez long. Avec ClickUp Brain, vous pouvez utiliser des invites IA préformatées et produire des documents spécifiques en quelques minutes. Ils comporteront même des champs prédéfinis pour les points finaux, les résultats attendus et les résultats des tests.
Le meilleur dans tout ça ? Vous n'aurez pas besoin de relire, de vérifier les faits ou de mettre en forme la documentation du produit ; l'outil le fera pour vous et vous présentera tout en détail.
Un autre élément crucial de l'assurance qualité consiste à connaître l'opinion des utilisateurs sur votre produit. L'analyse du comportement des utilisateurs est une tâche fastidieuse mais essentielle.
Cependant, vous pouvez utiliser ClickUp Brain pour recueillir des informations et comprendre vos consommateurs en lui demandant de créer des résumés alimentés par l'IA. Vous pouvez utiliser les résultats pour améliorer votre produit et concevoir une nouvelle feuille de route en fonction des besoins de vos clients.
Les responsables de l'assurance qualité peuvent également générer des résumés hebdomadaires pour informer l'équipe des tests API, des tests achevés, des bugs identifiés et des tâches en attente sans avoir à compiler manuellement les données.
Étape 3 : Formez votre équipe
Pour que l'IA atteigne une réussite véritable dans le domaine de l'assurance qualité, vous avez besoin d'une équipe à vos côtés, qu'il est essentiel de former à l'utilisation des outils de test basés sur l'IA.
Commencez par mettre en place une installation favorable à la technologie. Fournissez des ressources telles que des ateliers et des cours, organisez des formations pratiques et encouragez la curiosité à l'égard des outils.
Cela dit, planifier et suivre la progression de chacun pendant un programme peut vous prendre beaucoup de temps. Utilisez le modèle de structure de répartition du travail du programme de formation ClickUp pour gérer plusieurs tâches tout en respectant les délais.
Vous pouvez utiliser le modèle pour décomposer des tâches complexes en actions gérables, les attribuer aux membres de l'équipe et les mettre à jour en cas de changements.
Ce modèle est idéal pour :
- Définir des objectifs et des résultats clairs pour chaque phase de votre programme de formation
- Organiser et structurer efficacement votre programme de formation
- Attribuer des tâches et des livrables aux membres de l'équipe et répartir les responsabilités
- Suivre la progression pour respecter le calendrier du programme et s'assurer qu'aucun membre de l'équipe n'est laissé pour compte.
Étape 4 : Automatisation des processus de test
Sans réaliser l'automatisation de certaines parties « routinières » du processus de test, vous vous retrouverez avec une équipe d'assurance qualité épuisée et des Sprints dépassant les délais impartis.
Vous pouvez désormais utiliser ClickUp Automatisations comme solution unique pour tous vos besoins.
Effectuez l'automatisation de la gestion des cas de test
Il vous suffit d'utiliser le générateur d'automatisation ClickUp AI pour décrire les critères pour déclencher les révisions des cas de test, et ClickUp générera automatiquement l'automatisation.
Vous pouvez ainsi affecter des réviseurs à des tâches de création de cas de test dans un dossier/une liste spécifique. Vous pourrez également informer tous les membres de l'équipe des mises à jour.
Effectuez l'automatisation de la gestion des rapports de défauts
Mettez en place un flux de travail automatisé pour attribuer les nouveaux rapports de bogues ou tickets de défauts aux membres de l'équipe. Vous pouvez également réattribuer les tâches à ceux qui ont déclenché les tests au départ.
ClickUp Automatisations permet même à chaque membre de l'équipe de commenter la tâche et de collaborer de manière proactive.
Étape 5 : Surveiller et optimiser
Le travail ne s'arrête pas une fois que vous avez intégré l'IA dans votre processus d'assurance qualité. Vous devrez surveiller les performances de l'outil et évaluer les résultats afin d'identifier les vulnérabilités et de l'optimiser de manière itérative en fonction de vos besoins.
Cependant, pour garantir un fonctionnement sans erreur de l'IA dans l'assurance qualité, tous les membres de l'équipe doivent être sur la même longueur d'onde. Cela peut sembler plus facile à dire qu'à faire, mais un modèle prédéfini peut vous aider à y parvenir.
Modèle de gestion des tests ClickUp
Le modèle de gestion des tests ClickUp peut répondre à vos besoins actuels et futurs en matière d'automatisation. Les équipes d'assurance qualité peuvent utiliser les analyses et les vues personnalisées du modèle pour collecter des données de formation précieuses, identifier les possibilités d'automatisation et valider les cas de test générés par l'IA.
Avec ce modèle, vous pouvez :
- Normaliser la documentation des tests
- Mettez en œuvre des cas de test générés par l'IA parallèlement aux cas de test manuels.
- Déployez à grande échelle les modèles d'IA qui ont connu une réussite dans les suites de tests.
- Maintenez une approche hybride combinant IA et supervision manuelle.
- Utilisez le système de révision du modèle pour valider les décisions de l'IA.
De plus, grâce au modèle de suivi des bogues et des problèmes ClickUp, vous pouvez collaborer avec différents membres de l'équipe afin de fournir de meilleurs produits. Il offre une solution complète, faisant le lien entre les besoins actuels en matière de tests et les capacités futures de l'IA.
Les flux de travail automatisés et les formulaires de saisie personnalisés du modèle sont précieux pour standardiser les processus de signalement des bogues. Il permet également une collaboration interfonctionnelle, facilitant la communication entre les ingénieurs, les équipes produit et l'assistance.
Pour effectuer des tests multi-navigateurs et produire des rapports sur les bugs, vous pouvez également essayer la nouvelle intégration LambdaTest de ClickUp, qui peut vous aider dans vos activités de test d'applications web sur différents appareils.
ClickUp permet à notre équipe technique de lier plus facilement notre demande de fusion GitHub aux tâches attribuées aux développeurs front-end et back-end respectifs. En tant que responsable de l'équipe d'assurance qualité, il est désormais beaucoup plus facile de suivre la progression des demandes de fusion et de commencer à effectuer les requêtes de test sur les nouvelles modifications fusionnées !
ClickUp permet à notre équipe technique de relier plus facilement notre demande de fusion GitHub aux tâches attribuées aux développeurs front-end et back-end respectifs. En tant que responsable de l'équipe d'assurance qualité, il est désormais beaucoup plus facile de suivre la progression des demandes de fusion et de commencer à effectuer les requêtes de test sur les nouvelles modifications fusionnées !
Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans l'assurance qualité
L'IA est le mot à la mode dans le domaine technologique, et l'assurance qualité n'échappe pas à cet engouement. Cependant, il peut être judicieux de se lancer dans l'IA avec prudence.
Malgré tous ses avantages et ses capacités quasi magiques, plusieurs problèmes subsistent lorsqu'il s'agit de réaliser avec succès le déploiement de l'IA dans l'assurance qualité :
♦️ Qualité des données et obstacles à la normalisation
Les systèmes d'IA s'appuient fortement sur les données historiques pour apprendre et faire des prédictions. Cependant, des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes peuvent compromettre les performances du modèle d'IA. Par exemple, les équipes d'assurance qualité peuvent disposer de données provenant de plusieurs systèmes, chacun utilisant des formats différents, ce qui rend difficile pour l'IA de tirer des conclusions significatives.
Solution possible : pour y parvenir, les organisations doivent donner la priorité au nettoyage et à la normalisation des données avant de déployer des solutions d'IA.
♦️ Intégration avec les pipelines CI/CD existants
L'intégration de l'IA dans les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) peut s'avérer intimidante. Par exemple, un pipeline qui achève généralement les tests en moins d'une heure peut subir des retards importants lorsque vous introduisez l'IA en raison du temps de traitement du modèle.
Solution possible : pour intégrer avec succès l'IA, les organisations doivent s'assurer que celle-ci s'intègre parfaitement dans les flux de travail existants sans causer de perturbations importantes.
♦️ Confiance et frais généraux liés à la validation
L'un des plus grands défis liés aux cas de test générés par l'IA est la nécessité d'une validation humaine. L'IA peut prendre des décisions basées sur des données, mais le processus décisionnel manque souvent de transparence.
La nature « boîte noire » de l'IA peut rendre difficile pour les équipes d'assurance qualité de se fier entièrement aux résultats de l'IA, en particulier dans les secteurs réglementés où la conformité est essentielle.
Solution possible : les organisations qui adoptent l'IA dans l'assurance qualité doivent investir dans des processus permettant une supervision humaine, afin de garantir que les cas de test générés par l'IA sont fiables et conformes aux normes industrielles.
Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l'IA dans l'assurance qualité
Pour tirer le meilleur parti de l'IA dans les tests logiciels, suivez ces bonnes pratiques :
- Définissez des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l'IA.
- Commencez l'intégration de l'IA avec des scénarios de test spécifiques afin d'évaluer son efficacité.
- Combinez les tests basés sur l'IA avec des tests exploratoires manuels.
- Entraînez les modèles d'IA à l'aide d'ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour obtenir des résultats complets.
- Encouragez le partage des connaissances entre les experts en IA, les équipes d'assurance qualité et les autres parties prenantes.
- Assurez-vous que votre personnel acquiert des compétences en IA afin d'obtenir des résultats de qualité.
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ClickUp : votre solution idéale pour les tests logiciels autonomes
L'intégration de l'IA dans l'assurance qualité n'est plus une tendance future, mais plutôt une nécessité actuelle. Le passage à une assurance qualité basée sur l'IA garantit des processus de test plus rapides et plus efficaces et offre des résultats de qualité constante.
Grâce à une solution tout-en-un comme ClickUp, vous pouvez gérer la génération de données de test, réaliser l'automatisation de la création de tests, suivre les bugs et même créer des rapports détaillés sur une seule plateforme.
Si vous n'avez pas encore adopté l'IA pour l'assurance qualité, c'est le moment de le faire. Commencez votre aventure dès aujourd'hui et découvrez comment l'IA peut transformer vos processus d'assurance qualité.
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