Automatisation des tests basée sur l’IA : L’avenir de la qualité des logiciels

L’automatisation des tests pilotée par l’intelligence artificielle est l’avenir de la qualité du logiciel (QA) car elle s’est avérée beaucoup plus efficace, précise et efficace que les autres méthodes. Bien que l’acceptation généralisée ne soit qu’à ses débuts, les taux d’adoption devraient probablement augmenter prochainement.

Les développeurs ont-ils adopté l’IA dans la QA logicielle?

La plupart des professionnels peuvent attester de l’impact que l’IA a eu récemment. D’ici 2023, 40% des entreprises prévoient d’augmenter leurs dépenses à cet égard. Cela étant dit, la QA logicielle n’a pas encore pleinement exploité son potentiel.

Jusqu’à présent, l’IA reste largement méconnue malgré la pression croissante de l’industrie et les problèmes persistants liés à l’automatisation. Cependant, plus de développeurs devraient l’adopter une fois qu’ils réalisent ses avantages étendus.

Pourquoi les développeurs ont-ils besoin de l’automatisation des tests pilotée par l’IA?

Les développeurs ont besoin de l’automatisation des tests pilotée par l’IA car les stratégies actuelles ne peuvent plus répondre à la demande de l’industrie.

Les humains ont besoin de soutien

Traditionnellement, les tests manuels ont été chronophages et sujets à l’inexactitude. Les erreurs humaines et l’inconsistance des outils automatisés peuvent laisser passer des erreurs de logiciel ou les laisser non détectées pendant une durée beaucoup plus longue qu’il ne le faudrait.

Les pénuries de compétences ont touché de nombreuses organisations. Selon une étude, 44% des projets de QA logiciel ont moins d’un testeur pour 10 développeurs. Naturellement, l’automatisation est la solution claire aux contraintes de ressources, mais 53% des projets n’utilisent pas de telles outils.

La Couverture des Tests Est Limitée

Les problèmes aggravants tels que la pression du délai de mise sur le marché et les pénuries de compétences ont considérablement restreint la couverture des tests. Étant donné que la demande des clients pour des applications complexes ne fait qu’augmenter, les tests complets sont critiques. Cependant, les équipes de QA logiciel ne peuvent tout simplement pas répondre aux attentes — et les scripts automatisés ne peuvent pas s’adapter aux applications dynamiques modernes.

Des Écarts d’Automatisation Sont Présents

Bien que de nombreux développeurs utilisent des outils d’automatisation dans la QA logicielle, l’IA reste essentielle. Les scripts automatisés rencontrent des erreurs et nécessitent une maintenance régulière pour fonctionner au même niveau. Lorsqu’un outil censé économiser du temps nécessite une intervention humaine continue, cela ne vaut pas l’effort.

La Complexité des Applications Augmente

Au cours des dernières années, les clients ont commencé à demander des logiciels de plus en plus complexes dans des délais plus courts. Ils veulent des applications modulaires avec de nombreuses fonctionnalités et intégrations. Maintenant plus que jamais, réduire les temps de test et améliorer les taux de correction des bogues est crucial pour accélérer les temps de mise en place des produits.

En conséquence, le délai de mise sur le marché s’allonge plus lentement tout en augmentant la pression pour accélérer le développement et les tests de qualité. De nombreux développeurs ont eu besoin d’aide pour suivre le rythme, même avec le soutien des outils d’automatisation traditionnels. S’ils veulent progresser, ils doivent recourir à l’automatisation des tests guidée par l’IA.

Les avantages de l’automatisation des tests guidée par l’IA

L’automatisation par intelligence artificielle peut augmenter la couverture des tests, la précision et la vitesse d’exécution.

Génération automatique de tests

Alors que les outils automatisés traditionnels ne fonctionnent que dans des paramètres prédéfinis, l’IA crée des scénarios de test réalistes. Étant donné que les modèles d’apprentissage machine peuvent mettre en évidence des variables cachées et identifier des prévisions optimales à l’aide de données historiques, les développeurs obtiendront des cas de test authentiques et à jour.

Parfois, les données du monde réel, recueillies de première main, ne sont pas viables pour des tests fiables. Si un algorithme ne peut pas accéder à des données complètes et pertinentes ou à des scénarios du monde réel, il peut générer des informations synthétiques pour imiter un comportement d’utilisateur réaliste. De cette manière, les développeurs peuvent rationaliser les tests et accélérer les délais de mise sur le marché.

Haute adaptabilité

L’IA peut s’adapter automatiquement aux changements de l’application – un énorme avantage pour les logiciels dynamiques et modulaires. Au lieu de modifier les scripts automatisés et de manquer des lacunes fonctionnelles, les professionnels de la QA peuvent laisser un algorithme accomplir automatiquement toutes les tâches mécaniques.

Insight prédictif

A significant benefit of AI-driven automation revolves around algorithms’ predictive capabilities. They can uncover obscure trends and analyze massive data sets to offer insightful suggestions during testing so testers can address issues before they appear.

Couverture de test complète

Au lieu de créer et d’exécuter manuellement des cas de test, les algorithmes sont capables de génération autonome. Utilisant des informations à jour, ils peuvent produire des scénarios qui simulent des situations du monde réel. Les développeurs peuvent atteindre une couverture de test complète avec l’automatisation pilotée par l’IA.

Amélioration de la Scalabilité

L’IA est bien plus scalable que les outils d’automatisation – et que les humains – car elle peut prendre des décisions basées sur les données, ou créer des rapports sur la priorité des tests et les erreurs potentielles sans intervention humaine. Elle est capable de scalabilité à la demande avec peu de ressources dédiées ou de besoins d’intégration.

Débogage Automatique

Algorithmes intelligents peuvent aborder et réconcilier les erreurs de logiciels bien avant qu’elles ne deviennent perceptibles aux testeurs humains. Comme l’IA peut détecter des modèles moins perceptibles à l’œil humain, elle peut effectuer un débogage automatique.

De plus, l’IA peut même effectuer une auto-guérison pour résoudre les erreurs de développement et réparer les scripts cassés. Comme les algorithmes peuvent automatiser les problèmes chronophages comme la maintenance des outils et le débogage, les développeurs et les testeurs peuvent se concentrer sur les aspects plus complexes de la QA.

L’IA Technologie Devient-Elle un Élément Essentiel dans la QA Logicielle?

L’IA restera probablement un aspect majeur du développement puisqu’elle peut s’adapter à la demande des clients et renforcer la QA en période de pénurie de compétences chez les testeurs. Cela dit, l’introduction de l’IA dans la QA logicielle ne signifie pas la fin des tests dirigés par des humains. Au contraire, cela souligne le besoin d’intervention humaine.

Bien sûr, les humains sont essentiels car les outils automatisés rencontreront inévitablement des lacunes de logique ou de fonctionnement. Même si l’IA est une technologie révolutionnaire, elle sera probablement utilisée principalement en soutien – et les équipes de QA ne mettront pas en place de gel des embauches. Plus de50% des leaders de l’industrie du secteur technologique estiment qu’elle créera plus d’emplois qu’elle n’en déplacera d’ici2025.

Bien que les algorithmes ne soient pas encore un élément de base dans le développement de logiciels ou la QA,ils le seront probablement dans moins d’une décennie. Selon les experts, le marché mondial des logiciels d’IA augmentera de95,6 millions de dollars en2021 à1,85 billion de dollars d’ici2030 – une augmentation d’environ1,75 billion de dollars. Compte tenu de sa taille phénoménale, il sera pratiquement inévitable.

L’IA Dirigera l’Avenir de la QA Logicielle

Bientôt, les développeurs du monde entier intégreront l’IA dans une certaine mesure. Compte tenu de sa valeur marchande en pleine croissance, de ses cas d’utilisation infinis et de ses avantages étendus, sa popularité ne devrait pas surprendre.