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L'assurance qualité : toujours pertinente à l'ère de l'IA
8 décembre - 23
À l'ère des avancées technologiques rapides, l'évolution de l'automatisation et de l'intelligence artificielle (IA) a bouleversé les procédés traditionnels dans divers secteurs. Le domaine de l'assurance qualité (QA) ne fait pas exception, car les organisations adoptent de plus en plus des outils de test propulsés par l'IA et l'automatisation pour simplifier leurs cycles de développement logiciel. Cependant, pour les professionnel·le·s du QA utilisant des méthodes de tests manuels, il est essentiel de s'adapter et d'évoluer afin de conserver une pertinence dans ce contexte changeant.
Évolution du contexte du QA
Depuis des décennies, l’assurance qualité manuelle est le pilier des tests logiciels, servant à assurer la qualité et la fonctionnalité des applications avant leur mise en production. Les tests automatisés ont été largement adoptés au niveau unitaire, fonctionnel et intégré, mais il reste encore une couche que les humains doivent réaliser car elle est généralement trop coûteuse à automatiser. Toutefois, l'IA transforme le paysage du QA en offrant des moyens plus rapides et efficaces de tester des logiciels. Les algorithmes de l'IA peuvent déterminer des modèles, analyser de grands ensembles de données et même effectuer des tâches complexes comme la reconnaissance d'images, ce qui ultimement augmente l'exactitude des tests. Par conséquent, les tests manuels, qui dépendent largement de l'intervention humaine, font face à une pression accrue pour qu'on en démontre la valeur continue.
L'IA ne remplacera pas les tests manuels
L'évolution de l'automatisation et de l'IA peut soulever des préoccupations concernant l'avenir de l'assurance qualité manuelle. Toutefois, il est primordial de reconnaître que ces technologies émergentes ne remplaceront pas complètement les spécialistes QA. Ces technologies visent à améliorer et à augmenter les procédés existants de QA. L'assurance qualité manuelle joue encore un rôle essentiel dans certains domaines qui nécessitent l'intuition, la créativité et l'adaptabilité humaines. Les QA manuels sont les mieux placés pour effectuer des tests d'exploration et d'utilisabilité ainsi que pour déterminer les cas particuliers que les outils automatisés peuvent ne pas repérer. Seuls les humains peuvent et devraient juger de certaines choses, comme s'assurer que l'application est intuitive, se concentrer sur le facteur « wow » et représenter la perspective des utilisateurs·trices finaux.
Préparation à l'avenir de l'IA en assurance qualité
Pour conserver une pertinence dans un monde de plus en plus influencé par l'automatisation et l'IA, Mirego estime que les professionnel·le·s de l'assurance qualité devraient adopter les stratégies suivantes :
Se spécialiser dans des secteurs de niche
Déterminez des domaines précis dans lesquels les aptitudes aux tests manuels sont encore très valorisées et concentrez-vous dessus. Par exemple, en raison de leur nature complexe, les tests d'accessibilité ainsi que ceux axés sur les utilisateurs·trices dépendent grandement d'interventions manuelles. Développez une expertise dans ces domaines spécialisés et vous deviendrez un atout précieux pour votre entreprise.
Développer des compétences non techniques
Bien que les compétences techniques soient essentielles, le développement de soft skills peut considérablement améliorer votre apport en tant que spécialiste QA. La communication efficace, la collaboration et la résolution de problèmes sont des compétences essentielles pour combler l'écart entre les utilisateurs·trices et les développeurs·euses. De plus, si vous avez une bonne capacité d'adaptation, faites preuve de proactivité et ayez un esprit ouvert, vous serez en mesure d'évoluer dans cet univers changeant et d'adopter plus efficacement les nouvelles technologies.
Se former et se perfectionner
Pour améliorer l'efficacité et l'exactitude des tests, il est essentiel de former les QA à la compréhension et à la mise en œuvre de stratégies de tests basées sur l'IA. Il est également crucial de discerner à quel moment l'utilisation de l'IA est avantageuse et il faut naviguer efficacement parmi ses réponses parfois biaisées. Malgré que l'IA puisse générer facilement des scénarios de test génériques, le traitement de fonctionnalités plus complexes nécessite un contexte supplémentaire et du temps pour garantir la bonne exécution des tâches. Dans de tels scénarios, l'élaboration d'une stratégie de test de manière indépendante peut s'avérer plus efficace sur le plan du temps que de se fier à l'IA.
Penser à la sécurité d'abord!
Il est impératif de prioriser l'utilisation sécuritaire et éthique de l'IA. Il faut donc prendre des précautions pour protéger la confidentialité des données et la propriété intellectuelle. On ne doit jamais transmettre de données confidentielles ou exclusives aux systèmes d'IA sans les protections appropriées. L'anonymisation de données sensibles avant que ces dernières soient transmises dans les outils d'IA s'avère d'une importance capitale, surtout si l'on utilise des outils publics d'IA comme ChatGPT.
Focaliser sur la collaboration et l’intégration
Comme on observe souvent dans le paysage actuel du développement logiciel, on accorde une importance grandissante à l'intégration de l'assurance qualité basée sur l'IA dans plusieurs étapes du cycle de développement de produits numériques. Cette intégration ne constitue pas uniquement un virage technologique; elle représente un changement de paradigme qui vise à assurer la qualité tout au long du processus. En adoptant le potentiel de l'IA dans l'assurance qualité, l'équipe QA peut contribuer davantage à la qualité logicielle. Nous estimons que l'adaptation à cet environnement changeant transformera l'avenir du QA de sorte qu'autant les entreprises que les utilisateurs·trices pourront en profiter.
Des tests à la défense de la qualité
L'avenir du QA ne consistera pas uniquement à identifier des bogues; il sera question de promouvoir la qualité au quotidien, ce qui permettra aux équipes de créer de meilleurs produits dès le départ. En exploitant la puissance des outils d'IA, nous pouvons réduire les menaces possibles de manière proactive avant qu'elles se manifestent dans le code, ce qui évitera d’effectuer des travaux de correction coûteux. Ces outils d'IA peuvent jouer un rôle primordial en permettant aux spécialistes QA d’avoir une rétroaction rapide sur les fonctionnalités nouvellement développées. Ainsi, l'écart de temps de test entre les implémentations de fonctionnalités sera diminué efficacement. De plus, ces outils contribuent à améliorer la couverture des tests en recommandant des scénarios qui ont été omis ou manqués initialement, ce qui mène au bout du compte à la création d'un produit de qualité supérieure. L'objectif n'est pas simplement de détecter les bogues, mais bien de les éviter dans l'ensemble.
Alors que l'automatisation et l'IA transforment le monde du QA, les spécialistes de l'assurance qualité doivent s'adapter. Bien que ces technologies contribuent à l'accélération des tests, les QA manuels continuent d'apporter une valeur ajoutée grâce à l'intuition et à la créativité humaines. Pour prospérer, il faut se spécialiser dans des domaines de niche, développer ses soft skills et défendre la qualité. En exploitant les outils d'IA, les QA manuels peuvent prévenir les bogues de manière proactive et fournir une rétroaction plus rapidement que jamais, ce qui permet d’offrir des produits d'une qualité exceptionnelle.