Comment l’IA révolutionne les tests logiciels et accélère les sorties de produits
Au cours des dernières décennies, les testeurs de logiciels se sont appuyés sur leurs compétences en codage pour créer des programmes de haute qualité qui se vendent. Le principal problème de cette méthode était qu’il fallait des années pour les publier, principalement parce que la surveillance humaine entraînait souvent des retards. Pour accélérer le processus, les entreprises ont mis en place l’automatisation. Cependant, la génération des tests nécessitait toujours une implication humaine importante, ce qui pouvait également être sujet à des erreurs.
En intégrant l’IA dans l’équation, les développeurs de logiciels ont gagné un cerveau supplémentaire, plus rapide et capable de parcourir facilement de vastes quantités de données. Ces algorithmes sont formés pour identifier des modèles et analyser les résultats, ce qui permet d’obtenir des rapports plus complets. Cela a considérablement réduit les ressources et le temps nécessaires pour effectuer des tests logiciels, ce qui a permis de lancer des produits plus rapidement.
Comment les tests d’IA raccourcissent le délai de sortie du produit
L’ajout d’IA à un logiciel peut considérablement accélérer le délai nécessaire à la mise sur le marché d’un produit. Cela se fait en améliorant la précision, l’efficacité et la couverture des activités de test. Vous trouverez ci-dessous quelques moyens par lesquels les tests pilotés par l’IA peuvent y parvenir :
Améliore l’automatisation et l’exécution des tests
Tout projet logiciel nécessitera de nombreux cas de test tout au long de son cycle de développement, et leur génération demandera un temps précieux aux testeurs humains. Cela peut être particulièrement problématique si plusieurs tests sont nécessaires quotidiennement, chacun avec ses spécifications pour un produit en constante évolution. L’IA générative utilisée dans les efforts de test peut proposer un script de test en quelques secondes, car le système l’implémente automatiquement pour assurer la continuité.
De plus, contrairement à l’intelligence humaine, qui a besoin de repos pour rester performante, l’IA peut fonctionner 24 heures sur 24. Ces outils peuvent garantir que le logiciel est testé même en dehors des heures de travail, réduisant ainsi le temps nécessaire à la mise sur le marché du produit.
Offre une couverture de test plus large
Les produits logiciels, en particulier ceux appartenant à de grandes entreprises, doivent être testés dans différents scénarios. Au cours de la phase d’introduction, un ou deux scénarios sont souvent appliqués pour garantir la viabilité. Cependant, à mesure que le produit avance dans son cycle de vie, davantage de scénarios seront nécessaires et, par conséquent, une couverture de test plus large sera nécessaire.
L’intelligence humaine peut avoir des limites en la matière, non seulement en raison des contraintes de temps, mais aussi en raison des connaissances et de l’expertise disponibles. D’un autre côté, les outils d’IA sont formés pour en savoir plus et mieux se souvenir. Ils exploitent ainsi des volumes de données plus importants, identifiant des scénarios critiques qui auraient pu être manqués lors des tests manuels. Comme toutes les catégories de scénarios sont détectées à un stade précoce, les développeurs en profitent pour planifier une mise sur le marché plus rapide.
Apple a par exemple utilisé l’IA générative pour améliorer les tests logiciels, en écrivant différents scénarios pour garantir l’efficacité. Cela lui a permis de réorganiser son logiciel en quelques semaines ou quelques mois au lieu de plusieurs années. Associée à l’intelligence humaine, cette approche permet aux acheteurs impatients de mettre la main sur leurs produits préférés beaucoup plus rapidement.
Permet une détection plus rapide des bogues
Les bugs et les anomalies dans le code sont l’une des principales raisons pour lesquelles les publications sont souvent retardées. Microsoft a retardé la publication d’un correctif de sous-titrage de 30 jours, principalement parce qu’un bug potentiellement dangereux a été révélé peu de temps avant la publication. Si ce problème avait été découvert et résolu plus rapidement, le retard aurait pu être évité et le correctif aurait été commercialisé plus tôt.
Les outils d’IA ont montré un grand potentiel pour y parvenir. Outre la détection précoce d’un bug potentiellement problématique, ces algorithmes analysent également la cause profonde. De cette façon, des mesures peuvent être prises pour résoudre le problème et empêcher sa réapparition plus tard dans le développement. Les produits peuvent atteindre le marché plus rapidement en éliminant la nécessité de corriger les bugs à plusieurs reprises.
Par exemple, Google a mis en place le système d’IA Deepmind pour tester des jeux complexes afin d’y déceler d’éventuels bugs. Il faudrait généralement des années pour tester minutieusement de tels jeux, mais le système basé sur l’IA a permis d’accélérer le développement de plusieurs années. Les environnements de test ont également été rendus facilement accessibles, ce qui a amélioré la productivité et l’efficacité des testeurs.
Assure une utilisation appropriée des informations basées sur les données
Certains produits nécessitent des informations basées sur des données pour « sculpter » le logiciel parfait. Par exemple, de nombreux développeurs de logiciels préfèrent publier un produit bêta avant de publier la version finale afin d’obtenir des informations exploitables. En fonction des commentaires des utilisateurs, ils peuvent réduire les points faibles et prendre une décision éclairée concernant le produit final.
Lorsque seulement une douzaine d’utilisateurs testent le produit, l’intelligence humaine et l’automatisation régulière peuvent facilement gérer le processus. Cependant, si des centaines d’utilisateurs sont présents, tous avec différents types de retours, il peut être difficile de déterminer les problèmes. Les outils de test d’IA peuvent résumer ces données et prédire les domaines présentant le plus grand potentiel de problèmes. Cela peut réduire efficacement les retards et améliorer le délai de mise sur le marché.
Améliore le processus de maintenance des tests
Une chose que vous devez savoir sur les tests logiciels est qu’aucun programme ne reste efficace en permanence. Même si l’application a bien fonctionné au début, l’évolution de l’application peut entraîner le blocage de plusieurs anciennes commandes, la rendant ainsi inefficace. L’identification du problème et la maintenance continue du test peuvent mobiliser des ressources essentielles de l’entreprise, ce qui peut entraîner des retards qui empêcheraient une mise en production rapide.
Par exemple, Netflix a utilisé une méthode basée sur le machine learning appelée « Kayenta », une version canari automatisée qui surveille la façon dont les utilisateurs réagissent aux changements. Si l’expérience est potentiellement dégradée, l’entreprise l’arrête avant qu’elle n’atteigne l’ensemble de la base d’utilisateurs.
Les frameworks de tests pilotés par l’IA sont souvent auto-réparateurs et peuvent détecter et s’adapter aux changements potentiels au sein d’une application. Leur capacité à mettre à jour automatiquement les scripts de test permet de conserver les tests plus anciens valides plus longtemps, réduisant ainsi la charge causée par la maintenance. Cela permet de réduire les délais de mise sur le marché, ce qui vous permet de générer des bénéfices plus rapidement.
En exploitant l’IA dans les tests logiciels, les développeurs de logiciels peuvent détecter les problèmes potentiels beaucoup plus rapidement, évitant ainsi que des bugs chronophages ne provoquent des retards indésirables. L’automatisation et la capacité d’analyser de vastes quantités de données en quelques secondes contribuent également à ces efforts. De cette façon, une entreprise peut lancer un produit logiciel de haute qualité dans un délai beaucoup plus court.
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