Par François-Xavier Le Gal, Directeur Général Adjoint de Mr Suricate
L’intelligence artificielle a modifié la production de logiciels en permettant une génération de code plus rapide et une livraison continue des fonctionnalités. Cependant, cette rapidité soulève des interrogations sur la qualité du code produit et sur la capacité des équipes à détecter les erreurs.
Une accélération qui déplace le risque, sans le faire disparaître
Des outils comme le « vibe coding » et les copilotes de développement sont désormais utilisés par de nombreuses équipes techniques, augmentant leur productivité. Néanmoins, un code généré rapidement est souvent moins relu et plus difficile à maintenir, ce qui peut entraîner une augmentation des anomalies. Ces dernières deviennent plus fréquentes et difficiles à anticiper, ce qui peut avoir des conséquences négatives sur l’expérience utilisateur.
Le marché mondial du test logiciel, qui a déjà atteint 55 milliards de dollars en 2024, pourrait connaître une croissance significative, doublant d’ici 2034. Cette évolution souligne la nécessité d’un contrôle accru face à une production de code accélérée.
Le test logiciel change de nature
Traditionnellement, les tests logiciels étaient effectués de manière ponctuelle avant chaque mise en production. Ce modèle est désormais obsolète. Dans un environnement où les organisations déploient plusieurs fois par jour, la qualité doit devenir une priorité permanente.
Cette évolution redéfinit le rôle des équipes qualité (QA), qui étaient souvent perçues comme un goulot d’étranglement. L’intégration de l’IA dans les processus de test permet de libérer ces équipes des tâches chronophages, leur permettant ainsi de se concentrer sur des décisions stratégiques.
De l’exécution à la décision
L’IA, lorsqu’elle est intégrée de manière efficace, transforme le rôle des équipes QA. Celles-ci passent d’une fonction d’exécution à un rôle de pilotage, où elles doivent prioriser la couverture des tests et identifier les parcours critiques à sécuriser.
Cette transformation favorise également une démocratisation des tests, permettant à des profils non techniques de créer et lancer des scénarios de test. La qualité du logiciel devient ainsi une responsabilité collective.
Ce que l’IA ne remplacera jamais
Elle ne peut pas évaluer la pertinence d’un parcours utilisateur ou la fluidité d’une expérience. Les organisations doivent donc veiller à ce que les données utilisées soient de qualité et que les décisions stratégiques soient prises par des humains.
Une question à se poser maintenant
Avec l’accélération des déploiements, il est essentiel de s’interroger sur l’adéquation des dispositifs de contrôle. Les équipes QA disposent-elles des outils nécessaires pour s’adapter à ce nouveau rythme ? Dans un monde où le code se génère rapidement, la qualité ne doit pas être négligée.
Source : Mr Suricate
