Alors que le développement de logiciels devient de plus en plus agile et constant, les méthodes classiques de contrôle de la qualité ne sont plus suffisantes. L'approche traditionnelle, qui consiste à tester les logiciels à la fin du processus, ne peut plus répondre à la vitesse, à la complexité et aux attentes élevées des systèmes modernes.
Bienvenue dans la renaissance du contrôle de la qualité.
Chez Exceltic, nous pensons que le test n'est pas seulement un point de contrôle final, mais un processus continu et intelligent piloté par l'IA, les données et la pensée de résilience. Comme l'a présenté Diogo Gonçalves Candeias à EXPOQA25, cette nouvelle ère de l'ingénierie de la qualité (QE) transforme la façon dont les organisations construisent, testent et exploitent les logiciels.
De l'assurance qualité à l'ingénierie de la qualité : un changement de paradigme
Le contrôle de qualité traditionnel a toujours été réactif et axé sur la détection des erreurs à la fin du cycle. Qu'est-ce que cela signifie ? Des coûts plus élevés, une couverture de test limitée et une lutte constante pour détecter les erreurs à temps.
Contrairement à l'approche traditionnelle, l'ingénierie de la qualité est proactive et incorpore des pratiques de décalage à gauche et à droite, en testant au début et à la fin du cycle de vie. Elle adopte également des outils tels que l'observabilité pilotée par l'IA et l'ingénierie du chaos pour valider le comportement du système dans des conditions réelles.
Au lieu de chercher des bogues à la fin, l'ingénierie de la qualité se concentre sur la prévention des défauts, la mise en œuvre de mesures de la qualité tout au long du cycle de vie du logiciel et l'intégration continue des tests. Cette approche proactive améliore la qualité du produit final et accélère la livraison de logiciels fiables.
L'IA générative dans les tests : automatiser ce qui compte
L'un des développements les plus prometteurs dans le domaine de l'assurance qualité est l'intégration de l'IA générative dans les tests de logiciels. Avec des outils tels que ChatGPT, Copilot et LLM personnalisé, les équipes peuvent :
- Générer automatiquement des cas de test à partir de récits d'utilisateurs
- Rédiger des scripts de test robustes à l'aide d'outils tels que Playwright, Cypress ou Appium.
- Détecter et classer les erreurs en examinant les journaux et le code.
- Lorsque des modifications sont apportées à l'application, l'IA peut automatiquement ajuster ou réécrire les scripts de test, ce qui réduit les efforts de maintenance.
Cette évolution permet aux équipes d'assurance qualité de se concentrer sur la stratégie et la réflexion critique, tandis que l'IA se charge des tâches répétitives et sujettes aux erreurs.
Et ce n'est pas tout. Grâce à la modélisation prédictive, les équipes peuvent anticiper les tests défectueux, ne réexécuter que les tests stables et même annuler les déploiements en cas de baisse des performances : c'est l'ère de l'infrastructure autoréparable dans le domaine de l'assurance qualité.
IA agentique : application d'agents d'IA autonomes aux tests de logiciels
Contrairement aux outils d'automatisation traditionnels, qui suivent des scripts prédéfinis, ces agents dotés d'IA peuvent prendre des décisions de leur propre chef, en explorant l'application testée de manière plus intelligente et adaptative. Il s'agit essentiellement de systèmes d'IA conçus pour fonctionner avec une intervention humaine minimale : ils détectent l'environnement de l'application, réfléchissent aux actions à entreprendre, puis les exécutent pour atteindre des objectifs de test spécifiques.
Dans le contexte de l'assurance qualité, l'IA agentique se manifeste sous la forme d'un "testeur virtuel" capable d'effectuer des tâches complexes de manière autonome. Parmi les capacités notables de ces agents, on peut citer
- Tests exploratoires automatisés : pas besoin de script préétabli.
- Hiérarchisation intelligente des cas de test : sur la base de données (telles que les zones les plus critiques du système ou l'historique des défaillances), l'IA hiérarchise les tests qui ont la plus forte probabilité de trouver des erreurs ou qui ont le plus grand impact sur l'utilisateur.
- Apprentissage continu : l'agent tire des enseignements des résultats de chaque essai. S'il découvre un échec, il ajuste sa stratégie pour se concentrer sur des domaines similaires à l'avenir.
- Approche proactive des tests : au lieu d'attendre que les défaillances se produisent, un agent autonome recherche activement des conditions inhabituelles ou des cas limites.
Grâce à l'IA agentique, l'équipe d'assurance qualité dispose d'un allié infatigable qui étend la couverture des tests et accélère la détection des problèmes. Un agent d'IA peut exécuter en quelques heures des milliers d'interactions de test qui prendraient des jours à un humain, et le faire en s'adaptant à la volée.
Données d'essai synthétiques : privées, évolutives et plus intelligentes
De nombreuses organisations continuent à ne tester que 20 à 30 % de leur code avant de le mettre sur le marché. La raison ? Parce qu'il est difficile de produire des données de test réalistes. En matière d'assurance qualité, il est essentiel de disposer de données d'essai représentatives pour simuler des scénarios réels. Cependant, l'utilisation de données de production présente des risques en matière de confidentialité et de conformité.
Les données d'essai synthétiques pour le contrôle de la qualité changent cette situation.
En utilisant des techniques telles que le CTAB-GAN, la VAE ou la modélisation de la diffusion, les équipes peuvent générer des ensembles de données de haute fidélité qui.. :
- Respecter la confidentialité des données (GDPR, HIPAA, etc.)
- Couvrir les rares cas extrêmes
- Ils sont moins chers et plus sûrs que les données de production.
- Différents profils d'utilisateurs ou des transactions spécifiques peuvent être modélisés, ce qui rend les tests plus réalistes.
N'importe qui, et pas seulement les experts en données, peut désormais fournir des ensembles de données de test conformes et à la demande, ce qui permet d'améliorer la couverture et d'accélérer la livraison.
Observabilité améliorée par l'IA
L'adoption de l'observabilité en tant que partie intégrante du processus de qualité constitue un changement fondamental dans l'approche de l'assurance qualité. Les équipes peuvent continuellement tirer des enseignements du comportement réel de leurs applications, ajuster leurs tests sur la base de données d'utilisation réelles et s'assurer que le système répond aux niveaux de service attendus dans des conditions réelles.
L'observabilité avancée implique d'aller au-delà de la surveillance de base :
- Détecter les anomalies avant que les utilisateurs n'en soient conscients
- Prévoir les défaillances (par exemple, espace disque, pics de latence).
- Réduire le bruit des alertes en corrélant les événements connexes
- Déterminer les causes profondes grâce à la PNL et à l'analyse des graphiques.
En bref, l'intégration de l'observabilité dans l'AQ transforme la gestion de la qualité en un processus plus proactif que réactif.
Ingénierie intelligente du chaos : Casser les choses dans un but précis
Et si votre logiciel pouvait se préparer aux catastrophes ?
L'ingénierie intelligente du chaos consiste à injecter des fautes de manière contrôlée dans un système afin d'observer comment il réagit, et à utiliser l'IA pour le faire de manière intelligente. Au lieu de concevoir manuellement des tests de chaos, l'IA analyse l'architecture du système, identifie les faiblesses et automatise les scénarios d'injection de fautes.
Cela conduit à :
- Tests d'endurance continus
- Amélioration de la conception des systèmes (auto-réparation, mécanismes de récupération)
- Confiance accrue dans la stabilité de la production
Des outils comme Chaos Monkey, Litmus et Chaos Kong ne sont qu'un début. Dans le cadre d'un contrôle de qualité moderne, si un élément peut être cassé, nous le cassons en premier, selon nos conditions. Avec chaque expérience de chaos, l'équipe apprend et améliore l'architecture, obtenant des systèmes plus résilients et des conceptions plus robustes.
Ce que cela signifie pour les praticiens de l'assurance qualité
Loin de remplacer les évaluateurs, l'IA leur donne les moyens d'agir.
Le futur ingénieur AQ aura besoin de compétences hybrides : compréhension des modèles d'IA, réglage de l'observabilité et orchestration des expériences de chaos. Maintenance des tests de routine ? Le 80% sera automatisé d'ici 2026.
Cette évolution transforme le contrôle de la qualité d'un goulot d'étranglement en un différentiateur stratégique, qui améliore la rapidité, la stabilité et la confiance des clients.
Conclusion : la qualité est désormais un avantage induit par l'IA
La renaissance de l'assurance qualité est là et elle est en train de remodeler l'ADN même de la livraison de logiciels. En adoptant l'IA générative, les données synthétiques, l'observabilité intelligente et l'ingénierie du chaos, les organisations peuvent atteindre la qualité à grande vitesse, sans compromis.
Dans un marché hautement compétitif, la capacité à fournir des logiciels de haute qualité de manière agile devient un avantage stratégique. Chez Exceltic, nous sommes fiers de mener cette transformation. Si vous êtes prêt à piloter votre stratégie d'assurance qualité et à assurer la qualité de vos logiciels, notre équipe est prête à travailler ensemble.
Êtes-vous intéressé par l'application de ces pratiques dans votre stratégie de qualité logicielle ?
Accédez à la présentation complète de Diogo Gonçalves, responsable de l'assurance qualité chez Exceltic, lors de l'ExpoQA.
