L'IA en pratique : notre PoC prouve que les tests IA sont déjà une réalité

Tandis que d’autres débattent encore du potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer les processus de test, nous sommes passés à l’action : notre PoC montre comment l’IA peut renforcer l’assurance qualité et gagner en efficacité.

Notre objectif : générer et valider automatiquement des cas de test grâce à l’IA – réduisant ainsi considérablement le temps, les ressources mobilisées et les coûts liés aux erreurs.

Notre PoC prouve que les tests IA fonctionnent

De nombreuses entreprises sont confrontées aux mêmes défis :

• La complexité croissante des systèmes IT submerge les équipes de test.

• Les connaissances métier, pourtant essentielles pour des tests efficaces, ne sont disponibles que de manière fragmentée.

• Les attentes en matière de couverture de test élevée et d’efficacité des processus ne cessent d’augmenter. 

La création manuelle de tests ne suit plus le rythme.

Notre objectif : évaluer dans quelle mesure un processus piloté par l’IA pouvait soutenir la conception et l’analyse des tests.
Un cas d’usage réel, avec des données concrètes et des indicateurs mesurables, était essentiel pour nous.

Des tests plus intelligents avec l'IA – Comment fonctionne notre flux de travail basé sur l'IA

Avec notre cadre de flux de travail QESTIT AI Workflow Framework, nous avons mis en place un processus fluide dans lequel les étapes clés de la conception des tests sont gérées automatiquement par deux modèles de langage avancés (GPT-4o-mini et MistralAI) :

• Traitement de la documentation métier et utilisateur : Comprendre les exigences et le système pour générer des cas de test.
• Génération de cas de test via des invites contextuelles : Générer des cas de test appropriés en fonction des informations analysées.
• Assurance qualité par évaluation automatisée et réduction des redondances : Optimiser les cas de test et garantir le respect des normes de mise en page et de structure.
• Dérivation d'informations pour l'applicabilité à d'autres cas d'usage : Mise à l'échelle de l’approche.

Le flux de travail a été testé dans un contexte d'application réel et peut être facilement adapté à d'autres systèmes et processus.

Avantages prouvés : Qualité, Efficacité et Augmentation de la couverture

Le résultat de notre PoC :

• 50 % des cas de test générés étaient immédiatement utilisables

• Couverture des tests 40–50 % plus élevée par rapport à la création manuelle

• Économies de temps significatives à partir de seulement 5 cas de test

• Avantages en termes d'efficacité par rapport aux approches IA génériques basées uniquement sur des invites statiques

Un test particulièrement révélateur a été l'application du flux de travail IA à un nouveau scénario auparavant inutilisé. Malgré l'absence d'adaptation individuelle à ce contexte, le système a pu générer des cas de test de haute qualité dès le départ. Cela montre que : notre approche n'est pas limitée à des cas d'usage isolés – elle peut être transférée à d'autres systèmes et processus.

Leçons clés du PoC

Malgré les résultats positifs, le PoC a également révélé des informations importantes concernant les conditions nécessaires et les limitations :

• Une documentation obsolète ou incomplète conduit à des erreurs – la qualité de l'information est donc essentielle. Nous soutenons cela avec divers outils IA pour évaluer et améliorer la qualité de la documentation – par exemple, grâce à l'optimisation automatique des tableaux ou la séparation structurée des documents non structurés.

• Sans optimisation de la documentation, la consommation des ressources et la quantité de données inutilisables et de mises en forme étaient très élevées. Les améliorations supportées par l'IA ont considérablement amélioré l'efficacité des ressources et la qualité des résultats générés.

• La maintenance et le développement futur de la solution doivent être planifiés sur le long terme – avec un accent sur l'intégration flexible et la facilité d'utilisation au sein des paysages systèmes existants.

Prochaines étapes : mise à l'échelle et intégration

Notre PoC a démontré le potentiel de l'IA dans les tests – et a livré une valeur mesurable. Grâce à notre approche de flux de travail, nous faisons de l'IA un composant productif des tests modernes. Ce qui suit :

• Exportation des cas de test vers des systèmes comme Jira

• Intégration contextuelle avec Confluence pour l’analyse de la documentation

• Application du flux de travail à d'autres systèmes et applications

• Intégration de scripts de test automatisés pour réutilisation directe

En collaboration avec nos clients, nous développons en continu l’approche – dans le but de mettre en œuvre des améliorations basées sur les données, d’augmenter la performance, d’appliquer les enseignements de nos PoC, d’acquérir de nouvelles informations et d’explorer de nouveaux scénarios d’application. Nos solutions IA sont développées avec un focus pratique : elles répondent à des défis réels dans les tests quotidiens et vont bien au-delà des mots à la mode. Notre expertise de longue date en tests se reflète directement dans le développement et garantit que notre IA apporte une réelle valeur ajoutée.

Conclusion

Notre PoC montre que : l’IA soutient efficacement les experts métier et de domaine, renforce leur rôle et leurs capacités d’évaluation, et aide à rendre le processus d’ingénierie logicielle plus standardisé et rationalisé. En même temps, elle améliore mesurablement la qualité des cas de test – ce qui conduit à plus d’efficacité et de fiabilité dans l’ensemble du processus de test.

Il ne s'agit pas de concepts théoriques, mais de solutions réelles et exploitables. Ce qui compte, ce n’est pas seulement l’expérimentation, mais la livraison de résultats. Et c'est exactement ce que nous avons fait – avec un succès mesurable.