L’IA et l’automatisation transforment l’ingénierie de la qualité : perspectives du Rapport mondial sur la qualité 2024

Le Rapport mondial sur la qualité 2024-25 d’OpenText met en lumière les tendances révolutionnaires qui façonnent l’ingénierie de la qualité (QE) et les pratiques de test à l’échelle mondiale. Avec plus de 1 775 dirigeants interrogés dans 33 pays, le rapport révèle comment l’IA, l’automatisation et la durabilité transforment le paysage de l’assurance qualité. À mesure que la technologie de l’IA progresse, les organisations sont appelées à adopter de nouvelles solutions innovantes pour la QE, en particulier à mesure que l’IA générative (IA Gen) prend le devant de la scène.

Nous allons explorer les conclusions du rapport, en mettant l’accent sur les tendances clés de la QE, de l’automatisation et de l’IA, et en fournissant des perspectives actionnables pour les organisations prêtes à embrasser l’avenir de l’ingénierie de la qualité.

L’essor de l’IA dans l’ingénierie de la qualité

L’une des révélations les moins frappantes du rapport est l’adoption rapide de l’IA dans la QE. Un chiffre impressionnant de 71 % des organisations ont intégré l’IA et l’IA Gen dans leurs opérations, contre 34 % les années précédentes. Ce changement marque un moment charnière dans l’industrie, l’IA étant sur le point de révolutionner divers aspects de la QE, de l’automatisation des tests à la gestion de la qualité des données.

L’impact de l’IA est particulièrement profond dans l’automatisation des tests, où 73 % des répondants citent l’IA et l’apprentissage automatique (ML) comme principaux moteurs de progrès. Les technologies cloud natives et l’automatisation des processus robotiques (RPA) suivent de près, avec respectivement 67 % et 66 %, qui exploitent ces progrès. La vitesse et l’efficacité de l’automatisation s’améliorent considérablement, permettant aux organisations de réduire les efforts manuels et d’augmenter la portée des tests.

Par exemple, 72 % des organisations rapportent que l’IA Gen a accéléré leurs processus d’automatisation des tests, tandis que 68 % mettent en évidence des intégrations plus faciles, permettant une intégration transparente dans les pipelines de développement existants. En automatisant les tâches répétitives et en générant des scripts de test, l’IA ne réduit pas seulement les coûts, mais améliore également la productivité des ingénieurs de la qualité.

L’ingénierie de la qualité dans Agile : un déplacement vers des équipes intégrées

L’importance croissante de l’intégration de la QE dans les équipes Agile est une autre tendance majeure mise en évidence par le rapport. Actuellement, 40 % des organisations ont des ingénieurs de la qualité intégrés directement dans leurs flux de travail Agile. Ce déplacement s’éloigne clairement des centres de test traditionnels (TCoE), qui ont décliné, ne représentant plus que 27 % des structures de QE des répondants, contre 70 % les années précédentes.

La concentration sur l’intégration de la QE dans les équipes Agile garantit des itérations plus rapides et une meilleure alignement sur les objectifs commerciaux. De plus, la collaboration interfonctionnelle est reconnue comme essentielle pour la livraison de résultats de meilleure qualité, 78 % des répondants soulignant son importance pour assurer des produits de meilleure qualité plus rapidement.

Malgré ces progrès, des défis persistent. Le rapport constate que 56 % des organisations considèrent toujours la QE comme une fonction non stratégique, et que 53 % reconnaissent que leurs processus de QE actuels sont insuffisants pour les méthodologies Agile. Cela nécessite une attention plus grande pour aligner les indicateurs de performance de la QE sur les résultats commerciaux plus larges, tels que la satisfaction client et l’impact sur les revenus.

La qualité des données : la fondation pour les tests basés sur l’IA

À mesure que les organisations deviennent plus dépendantes de la prise de décision basée sur les données, la qualité de leurs données prend une importance accrue. Le rapport révèle que 64 % des organisations considèrent désormais la qualité des données comme une priorité absolue, mais beaucoup sont toujours aux prises avec la manière de la gérer efficacement. Établir une propriété claire des données et améliorer les cadres de gouvernance des données sont des étapes essentielles pour garantir l’exactitude et la fiabilité des modèles d’IA utilisés dans la QE.

Sans des données de haute qualité, la capacité de l’IA à générer des insights significatifs, à créer des scénarios de test et à prédire les résultats est compromise. Cela explique pourquoi 58 % des répondants classent les failles de sécurité comme le risque le plus important associé à l’IA Gen. À mesure que les organisations intègrent l’IA dans leurs processus de qualité, assurer la sécurité des données devient primordial.

Validation de produit intelligente : tests au-delà de la fonctionnalité

La validation des produits intelligents émerge comme un élément essentiel des pratiques modernes de QE. Selon le rapport, 21 % des budgets de test sont désormais consacrés à la validation des technologies intelligentes, reflétant le besoin croissant de stratégies globales pour garantir que ces produits fonctionnent sans problème dans des environnements interconnectés.

La correction fonctionnelle reste la priorité absolue pour la validation des produits intelligents, avec 30 % des répondants la citant comme le facteur le plus important. Cependant, la sécurité (23 %) et la qualité des données (21 %) sont également très importantes, signalant un déplacement vers des stratégies de test plus holistiques qui abordent la complexité des produits intelligents.

Le rapport identifie également des défis dans le test de ces produits, en particulier lorsqu’il s’agit de la validation des modèles d’IA intégrés et de la capacité à tester toutes les intégrations sur les appareils et les protocoles. Un manque de testeurs qualifiés aggrave ces défis, 44 % des organisations ayant du mal à trouver des talents capables de gérer les complexités de la validation des produits intelligents.

Durabilité dans l’ingénierie de la qualité

Avec les préoccupations croissantes liées au changement climatique et à la responsabilité environnementale, 58 % des organisations donnent la priorité à la durabilité dans leurs stratégies de QE. Cependant, seulement 34 % ont mis en œuvre des pratiques qui mesurent l’impact environnemental de leurs activités de test. Cela met en évidence un écart important entre l’intention et la mise en œuvre, soulignant la nécessité de cadres plus solides pour suivre les efforts de durabilité.

Les organisations commencent à explorer comment la QE peut contribuer aux initiatives Green IT, avec des domaines tels que la surveillance de la consommation d’énergie, l’analyse des données environnementales et l’optimisation des environnements de test gagnant en importance. L’IA peut jouer un rôle essentiel dans ces efforts, 54 % des répondants identifiant l’optimisation de l’efficacité énergétique comme l’une des utilisations les plus précieuses de l’IA dans la validation de la qualité.

Recommandations clés pour l’avenir

Le rapport propose plusieurs recommandations clés pour les organisations qui souhaitent rester compétitives dans le paysage de la QE en évolution :

1. Exploitez l’IA Gen pour l’automatisation : commencez à expérimenter l’IA Gen pour améliorer et accélérer les processus d’automatisation des tests. Le potentiel de l’IA Gen va au-delà de la génération de scripts, offrant des opportunités pour des systèmes d’automatisation auto-adaptatifs qui peuvent améliorer à la fois l’efficacité et l’efficience.
2. Investissez dans les talents de la QE : pour suivre l’IA et l’automatisation, les organisations doivent investir dans la formation de leurs ingénieurs de la qualité. Les ingénieurs full-stack, capables de travailler sur l’ensemble du cycle de vie logiciel, sont de plus en plus demandés.
3. Concentrez-vous sur les indicateurs de performance métier : éloignez-vous des indicateurs traditionnels tels que l’efficacité des processus et la couverture des tests. Concentrez-vous plutôt sur la manière dont les initiatives de QE contribuent aux résultats commerciaux, tels que la satisfaction client et la croissance des revenus.
4. Développez une stratégie de durabilité : mettez en œuvre des processus complets pour mesurer et réduire l’impact environnemental des activités de QE. Intégrer la durabilité dans les tests ne contribuera pas seulement aux objectifs de responsabilité sociale des entreprises, mais améliorera également l’efficacité opérationnelle.

Conclusion

Le Rapport mondial sur la qualité 2024-25 peint un tableau vivant d’une industrie à la veille d’une transformation, menée par l’IA, l’automatisation et la durabilité. À mesure que les organisations naviguent dans ce nouveau paysage, l’adoption d’une approche proactive de la QE sera essentielle pour acquérir un avantage concurrentiel. En exploitant le potentiel de l’IA, en investissant dans les talents et en alignant les initiatives de qualité sur les objectifs commerciaux, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles sont préparées aux défis et aux opportunités qui se présentent.