1 - La fin du concept en "cas de test"
Il existe une multitude de possibilités pour concevoir des tests aussi bien pour la conception que la gestion d’un produit. Bien qu'il soit possible de concevoir un modèle ou un jumeau numérique, pour ensuite utiliser l'IA et déterminer comment tester le système, les nouvelles technologies GenAI fournissent une plateforme tout à fait crédible, pour que cette approche soit largement adoptée. Cela signifie que vous pouvez définir la couverture complète des tests et laisser le système d'IA déterminer ce qu'il faut faire. La fourniture de rapports et d'analyses détaillées permet de vérifier que l'IA a fait exactement ce qui avait été programmé et que le système a été testé de manière approfondie.2 - Des capacités prédictives renforcées
Nous le savons, l'IA peut analyser de grandes quantités de données pour mettre à jour des tendances et faire des prédictions qui sont souvent plus précises et plus nuancées que celles provenant de méthodes traditionnelles. Il existe d'énormes quantités de données exploitables dans les tests (ainsi que dans le reste du pipeline CICD). Elles sont toutes disponibles pour des analyses approfondies afin d'extraire la plus-value de toute l'activité.Les tendances en matière d'IA et de développement logiciels :
1 - L'essor de l'IA agentique
En 2025, l'IA générative, y compris l'IA agentique, sera intégrée à presque toutes les étapes du développement des logiciels. L'IA agentique est une forme d'IA qui permet aux machines de prendre des décisions en fonction du contexte, de s'adapter de rapidement aux besoins de l'entreprise et d'assumer des tâches de manière autonome. Cela signifie que l'IA n'aidera pas seulement à coder et à déboguer les logiciels, mais aussi à concevoir des tests et à optimiser les workflow.2 - Il devient obligatoire de tester l'IA pour s’assurer de sa fiabilité et de son impartialité
En automatisant les tâches complexes et répétitives, l'IA générative libère du temps pour les développeurs et les testeurs. Ils peuvent ainsi se concentrer sur la résolution de problèmes à plus grande échelle et sur leur créativité, tout en améliorant la qualité et la rapidité de l'ensemble du processus. Cependant, à mesure que l'IA devient opérationnelle, elle doit à son tour être testée de manière rigoureuse. Cela signifie qu'il faut évaluer la précision, les considérations éthiques et la sécurité autour de son utilisation, pour qu'elle soit fiable et impartiale. Elle offre des avancées considérables, mais apporte aussi un nouveau niveau de responsabilité, nous poussant à nous assurer que celle que nous utilisons pour construire et tester des logiciels est totalement prête à répondre aux exigences du monde réel.L'IA étant déjà largement intégrée dans les workflow, il convient de tester les systèmes intelligents. Par ailleurs, les tests fixes ne conviennent pas car le système n'est pas déterministe ; la seule solution réside dans l'utilisation d'un système basé sur l'IA pour
« dialoguer » avec votre produit infusé par IA. Cela renforcera la gouvernance réglementaire. Il faudra donc démontrer que ce système d'IA fonctionne dans le respect des diverses réglementations mondiales (comme un test MOT pour l'IA). Des tests réguliers seront nécessaires pour s'assurer que l'IA reste éthique, responsable et impartiale, et qu'elle respecte les normes nationales et sectorielles nécessaires.
Par Gareth Smith, GM Software Test Automation chez Keysight Technologies
