Les Testeurs de logiciels adoptent l’intelligence artificielle pour augmenter leur efficacité, une enquête révèle que 78% d’entre eux ont déjà intégré l’IA dans leur processus

Une étude récente menée auprès de plus de 2 000 testeurs de logiciels du monde entier a révélé que l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour améliorer la productivité dans ce domaine. En effet, 78 % des testeurs de logiciels interrogés ont déjà adopté une forme d’IA dans le but d’améliorer leur efficacité.

L’étude a également souligné que les entreprises cherchent à améliorer la fiabilité des logiciels. Ainsi, 72 % des organisations impliquent désormais des testeurs dans des sessions de planification « sprint », ce qui témoigne d’un changement significatif dans la prise en charge de la qualité des logiciels dès les premières étapes du cycle de développement.

L’utilisation de l’IA dans les tests logiciels inclut, entre autres, l’automatisation de la création de données de test, la rédaction de code pour les tests automatisés, l’analyse des résultats de test et des rapports, ainsi que la formulation de cas de test. Par ailleurs, 89 % des organisations ont automatisé le déploiement et l’exécution des tests à l’aide d’outils d’intégration continue et de livraison continue (CI/CD).

Pourtant, malgré l’utilisation croissante de l’IA dans les tests logiciels, des lacunes subsistent. Il a été signalé que les équipes passent environ 10 % de leur temps à configurer et à maintenir des environnements de test et 8 % à réparer les tests défectueux. De plus, 74 % des équipes ne disposent pas d’un système de priorisation structuré, ce qui peut les amener à négliger des facteurs tels que les niveaux de risque et les commentaires des clients lors de l’exécution de tests automatisés. Enfin, de nombreuses équipes manquent de données pour mesurer la fiabilité des logiciels, ce qui soulève des questions quant à l’efficacité des tests automatisés.

Le PDG et co-fondateur d’une entreprise de test de logiciels a déclaré : « Chez notre entreprise, nous comprenons que même si l’adoption de l’IA constitue un grand pas en avant, le voyage ne s’arrête pas là. Par exemple, notre étude souligne la nécessité de remédier aux goulots d’étranglement qui affectent la productivité, tels que les tests fragiles ainsi que la configuration et la maintenance des environnements de test. Cela nous présente une opportunité et un défi : développer et mettre en œuvre des outils qui permettront de résoudre efficacement ces goulots d’étranglement afin de continuer à faire progresser la qualité des logiciels. »

Cette étude met en lumière l’importance croissante de l’IA dans le domaine des tests logiciels, tout en soulignant les défis et les opportunités à saisir pour améliorer la productivité et la fiabilité des logiciels.

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