Lucie
Comment ignorer l’impact croissant de l’Intelligence Artificielle (IA) ? Dans une société où l’IA ouvre des perspectives inédites et presque sans limites dans de nombreux secteurs, elle joue un rôle majeur. Elle s’impose également comme un outil clé pour transformer nos métiers au quotidien. En l’intégrant de manière réfléchie, l’IA devient un allié puissant, capable d’accompagner et d’améliorer considérablement les pratiques professionnelles. Dans le domaine de l’assurance qualité logicielle (QA) où l’efficacité, la répétabilité et la rigueur sont des enjeux cruciaux, l’IA propose des solutions novatrices pour relever ces défis. Dans cet article, nous allons voir comment l’IA trouve sa place dans le domaine de l’assurance qualité logicielle.
Mais avant d’aller plus loin : l’IA, l’assurance qualité, kézako ?
Intelligence artificielle (IA) : ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l'intelligence humaine (raisonnement, apprentissage…). (CRIM, 2023)
Assurance qualité (QA) : ensemble d'activités planifiées et systématiques de toutes les actions nécessaires pour fournir une assurance suffisante de la qualité logicielle d'un nouveau logiciel ou d'une nouvelle version d'un logiciel est conforme aux exigences et aux attentes établies. (Wikipedia, 2025)
L’IA a commencé à gagner grandement en popularité ces dernières années et le monde du test logiciel n’a pas échappé à cette montée en puissance de l’IA. D’après le World Quality Report 2024 de Capgemini, 68% des organisations utilisent l’IA générative pour améliorer l’ingénierie de la qualité. Cette statistique est très intéressante puisqu’elle démontre l’intérêt et l’adoption rapide de l’IA au sein des entreprises pour gagner en efficacité et optimiser les processus.
En intégrant l’IA au monde du test logiciel, nous avons gagné en précision dans les processus de test. Nous voyons d'ores et déjà plusieurs applications concrètes de l’IA au sein des pratiques de test :
Ces avancées au sein du monde de la QA ont amené plusieurs éditeurs à créer des outils et des logiciels basés sur l’IA et permettant de faciliter le quotidien des testeurs.
Zoom sur les outils novateurs
Il est aujourd’hui facile de trouver un certain nombre d’outils pour la QA qui sont basés sur l’IA. Ces outils se distinguent par leur capacité à faciliter des tâches complexes et parfois chronophages en s’intégrant dans des environnements variés. Vous trouverez ci-dessous une liste non-exhaustive de technologies actuellement utilisées dans le domaine de la QA.
Comme toute nouveauté amène son lot de bénéfices et de limites, l’arrivée de l’IA dans le domaine de la qualité n’a pas dérogé à la règle. Il est important de mentionner que la perception des bénéfices et des limites peut également être modifiée en fonction des objectifs recherchés par chacun et chacune.
Bénéfices :
Limites :
L’IA apporte de nouvelles façons de travailler dans le domaine de l’assurance qualité logicielle en offrant des outils performants qui permettent de gagner du temps sur un certain nombre de tâches en les optimisant.
Cette alliance entre QA et IA est prometteuse et met en avant des bénéfices notables :
Nous ne sommes qu’au début de cette révolution et de la cohabitation entre la QA et l’IA. Au fur et à mesure, l’accès aux outils d’IA sera de plus en plus facile et intégré à nos pratiques courantes en entreprise. Un temps d’adaptation est nécessaire pour une intégration sereine au sein des entreprises. Nous pouvons citer des actions à mettre en place pour faciliter cette intégration :
La collaboration harmonieuse et équilibrée entre l’Homme et la machine sera la clé pour atteindre des niveaux élevés de qualité, tout en permettant de relever les défis d’un monde en constante évolution et toujours plus connecté.
