L’IA au service des tests logiciels : les résultats de notre PoC

Alors que beaucoup débattent encore du potentiel de l’intelligence artificielle dans l’optimisation des processus de test, nous avons franchi le pas. Notre preuve de concept (PoC) démontre concrètement comment l’IA peut renforcer l’assurance qualité tout en améliorant l’efficacité opérationnelle.

L’objectif est clair : générer et valider automatiquement des cas de test grâce à l’IA. Résultat ? Un gain substantiel en temps, une réduction des ressources mobilisées, et une diminution des coûts liés aux erreurs.

Un PoC convaincant : les tests assistés par IA fonctionnent

Nombre d’entreprises rencontrent aujourd’hui les mêmes obstacles :

• Une complexité croissante des systèmes IT, qui surcharge les équipes de test

• Des connaissances métier fragmentées, pourtant essentielles pour des tests pertinents

• Des exigences toujours plus élevées en matière de couverture de test et d’efficacité

Face à ces défis, la création manuelle de cas de test ne suffit plus. Nous avons donc voulu évaluer dans quelle mesure un processus piloté par l’IA pouvait soutenir efficacement la conception et l’analyse des tests. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur un cas d’usage réel, avec des données concrètes et des indicateurs mesurables.

Des tests plus intelligents grâce à l’IA : notre approche

Avec le QESTIT AI Workflow Framework, nous avons conçu un processus fluide dans lequel les étapes clés de la conception des tests sont prises en charge automatiquement par deux modèles de langage avancés (GPT-4o-mini et MistralAI) :

• Analyse de la documentation métier et utilisateur : Compréhension des exigences pour générer des cas de test pertinents
• Génération des cas de test via des prompts contextuels
• Contrôle qualité automatisé : Réduction des doublons, vérification du format et de la structure
• Généralisation des résultats : Identification d’éléments réutilisables pour d’autres cas d’usage

Ce flux de travail a été validé dans un environnement réel et peut être adapté facilement à d’autres systèmes et contextes métier.

Des bénéfices concrets : qualité, efficacité, couverture accrue

Les résultats de notre PoC parlent d’eux-mêmes :

• 50 % des cas de test générés étaient directement exploitables

• Une couverture de test augmentée de 40 à 50 % par rapport à une génération manuelle

• Des gains de temps mesurables dès 5 cas de test

• Une efficacité supérieure aux approches IA basées sur de simples prompts statiques

Un test particulièrement révélateur : appliqué à un scénario inédit, sans ajustement préalable, notre workflow a généré des cas de test de qualité dès la première exécution – preuve de sa robustesse et de sa transférabilité.

Leçons clés : conditions de réussite et facteurs limitants

Malgré les résultats positifs, le PoC a mis en lumière certains prérequis importants :

• La qualité de la documentation est cruciale : des documents obsolètes ou incomplets entraînent des erreurs.

   

• L’optimisation assistée par IA est un levier fort : amélioration de la qualité des données, structuration des documents, élimination des formats inutilisables.

   

• Une vision long terme est nécessaire : maintenance, évolutivité et intégration dans les écosystèmes IT existants doivent être anticipées.

Prochaines étapes : vers l’industrialisation de la solution

Nous transformons l’IA en un composant productif des tests modernes. Prochaines étapes :

• Exportation directe des cas de test vers des outils comme Jira

   

• Intégration avec Confluence pour enrichir l’analyse documentaire

   

• Déploiement sur d’autres systèmes, avec adaptation minimale

   

• Intégration de scripts de test automatisés pour une réutilisation immédiate

Nous poursuivons cette démarche en collaboration avec nos clients, avec une priorité : générer une valeur concrète, au-delà des effets de tendances. Nos solutions IA sont conçues pour répondre à des besoins réels, dans le quotidien des équipes de test. 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 démontre que l’IA peut soutenir efficacement les experts métier, renforcer leurs capacités d’analyse, et standardiser les processus d’ingénierie logicielle. Elle améliore la qualité des cas de test, augmente l'efficacité globale, et fiabilise le processus.

Ce ne sont pas des promesses abstraites, mais des résultats tangibles, mesurables, déjà obtenus. Ce qui compte, ce n’est pas seulement d’expérimenter – mais de livrer. Et c’est précisément ce que nous avons fait.