L’intelligence artificielle (IA) est-elle la réponse – ou du moins une réponse partielle – aux problèmes de qualité des logiciels ?
La qualité des logiciels est un défi depuis la construction des premiers ordinateurs il y a huit décennies. Et dans un monde inondé de réseaux et de solutions technologiques, le problème n’a fait que s’aggraver. Une nouvelle étude suggère que l’IA générative (gen AI) est en train de devenir une étape importante dans la gestion de la qualité.
Selon une étude publiée par Capgemini et Sogeti (qui fait partie du groupe Capgemini), qui ont interrogé 1 755 cadres du secteur technologique, l’intégration de l’IA générative dans l’ingénierie de la qualité prend de plus en plus d’importance. 68 % des organisations emploient l’IA générique pour cela. Par ailleurs, au moins 29 % des organisations ont pleinement intégré l’IA générique dans leurs processus d’automatisation des tests.
« Passer de l’expérimentation à la mise en œuvre à grande échelle de l’IA dans l’ingénierie de la qualité »
« L’évolution des grands modèles de langage et des outils d’IA, en particulier Copilot, a permis leur intégration dans les cycles de développement logiciel » indique l’étude, qui précise « une augmentation des investissements » constatée par rapport à l’enquête de l’année dernière.
En outre, les attitudes à l’égard de l’IA ont évolué de manière significative au cours des 12 derniers mois. « Un grand nombre d’organisations sont en train de passer de l’expérimentation à la mise en œuvre à grande échelle de l’IA dans l’ingénierie de la qualité. »
L’utilisation de l’IA en tant qu’outil d’assurance qualité des logiciels ne va pas sans poser de problèmes.
- Au moins 61 % des personnes interrogées s’inquiètent des violations de données associées à l’exploitation des solutions d’IA générative.
- L’absence de stratégies globales d’automatisation des tests et la dépendance à l’égard des systèmes existants ont été identifiées par 57 % et 64 % des répondants, respectivement, comme des obstacles majeurs à l’avancement des efforts d’automatisation.
Comment faire progresser l’automatisation et l’IA dans la qualité logicielle
Voici quelques-unes des recommandations formulées par Sogeti pour faire progresser l’automatisation et l’IA dans la qualité logicielle :
Adopter une vision à l’échelle de l’entreprise
Décrire clairement « les objectifs et les résultats souhaités de l’automatisation de l’ingénierie de la qualité et présélectionner les domaines où appliquer, augmenter ou améliorer l’automatisation des tests. »
Commencez dès maintenant et continuez à expérimenter
« Si vous n’êtes pas encore en train d’explorer ou d’utiliser des solutions d’IA générique, il est crucial de commencer dès maintenant pour rester compétitif.
Ne vous précipitez pas pour vous engager sur une seule plateforme ou un seul cas d’utilisation. Expérimentez plutôt plusieurs approches afin d’identifier celles qui offrent les avantages les plus significatifs. »
Tirer parti de l’ensemble des capacités de l’IA générative
L’IA générative va bien au-delà de la génération de scripts de test automatisés et aide à la réalisation de systèmes d’automatisation de test auto-adaptatifs.
Intégrer les indicateurs de performance clés de l’entreprise
« Il faut identifier et exploiter les KPI influencés par l’automatisation de l’ingénierie de la qualité, en mettant clairement l’accent sur les résultats business, tels que l’augmentation de la satisfaction des clients et la réduction du coût des opérations ».
Rationaliser les outils d’automatisation de l’ingénierie qualité
« Assurez-vous que vos outils sont rationalisés et capables d’intégrer les technologies émergentes, telles que l’IA générative, afin de maintenir la compatibilité et préparer l’avenir. »
Monter en puissance sur les talents et les rôles en matière d’ingénierie qualité
« Incorporez davantage d’ingénieurs en développement logiciel et en qualité full-stack dans les tests afin de renforcer les capacités de votre équipe. »
Améliorer, ne pas remplacer
« La Gen AI ne remplacera pas vos ingénieurs qualité. Mais elle améliorera considérablement leur productivité. Toutefois, ces améliorations ne seront pas immédiates. Prévoyez suffisamment de temps pour que les avantages deviennent apparents. »
L’ingénierie qualité logicielle évolue rapidement, soulignent les auteurs. « Autrefois définie comme le test de logiciels écrits par des humains, elle a évolué avec le code généré par l’IA. L’ingénierie qualité voit augmenter le volume de code et de scripts de test à générer, ainsi que les exigences en matière de test des chaînes logicielles de bout en bout.