Maximiser la qualité des logiciels grâce à l’intelligence artificielle

Les solutions de test qui utilisent l’intelligence artificielle aident les équipes de développement à analyser et à comprendre plus facilement où et quoi corriger et leur donnent la possibilité d’analyser et d’agréger plus facilement des téraoctets de données générées à partir de tests automatisés.

Ce n’est un secret pour personne que la pandémie a stimulé une évolution permanente vers des expériences numériques et centrées sur le client, ce qui rend essentiel la fourniture d’applications sans faille. En tant que tel, le domaine du contrôle de la qualité et des tests de logiciels est devenu essentiel pour créer des organisations de développement performantes. Des innovations telles que l’intelligence artificielle (IA) et les solutions d’apprentissage automatique qui améliorent et automatisent divers scénarios de test deviennent nécessaires pour répondre à la demande croissante de tests continus. Il s’agit notamment d’aider les équipes à hiérarchiser les tests plus efficacement et de ne tester que les nouvelles fonctionnalités ou pages largement utilisées par les clients (pour gagner du temps !).

Gartner a régulièrement cité l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique parmi ses compétences émergentes clés pour le développement d’applications. Mais considérant qu’une estimation 85% des projets IA n’atteignent pas leurs objectifs, il est clair que de nombreuses organisations de développement de logiciels ont du mal à comprendre quelles compétences aident vraiment leurs équipes à exploiter la puissance des technologies intelligentes.

Technologies émergentes d’IA et d’apprentissage automatique pour les tests de logiciels

Téléchargez l'infographie maintenant : Le point de vue des leaders de la fabrication sur l'informatique de pointe et la 5GTéléchargez l'infographie maintenant : Le point de vue des leaders de la fabrication sur l'informatique de pointe et la 5G

Aujourd’hui, l’IA et le ML aident les équipes de qualité en s’assurant que les tests ne s’exécutent que lorsque l’application atteint l’état correct, garantissant que les développeurs et les testeurs peuvent passer plus de temps à corriger les défauts au lieu d’enquêter sur les défaillances accidentelles. L’utilisation de solutions de test intelligentes donne au personnel la possibilité d’analyser et de comprendre plus facilement où et quoi corriger, ainsi que la possibilité d’analyser et d’agréger plus facilement des téraoctets de données générées à partir de tests automatisés dans des tableaux de bord, en particulier lorsque de nouvelles fonctionnalités sont ajoutées. Ces fonctionnalités avancées de création de rapports aident les équipes d’assurance qualité à identifier efficacement les modifications ou les erreurs mineures et à garantir que les anomalies sont corrigées avant qu’elles n’entraînent des problèmes plus graves.

Voir aussi : Un développement logiciel plus rapide ne devrait pas être synonyme de perte de qualité

Utiliser l’IA pour optimiser la couverture des tests

La couverture des tests est une mesure centrale du succès des tests logiciels, en particulier pour les responsables du développement qui cherchent à comprendre si leur stratégie de test existante mesure efficacement la qualité des applications. Mais alors que l’automatisation des tests a rendu les tests logiciels plus rapides et plus efficaces, les équipes qualité ont encore du mal à prioriser les tests de bout en bout et à optimiser la couverture des tests à mesure que le produit évolue.

Le problème devient encore plus complexe lorsque de nouvelles fonctionnalités d’application sont ajoutées, car il n’existe aucun moyen simple de déterminer où des tests supplémentaires de bout en bout sont nécessaires. Le résultat est souvent une stratégie de test qui devient moins efficace à mesure que le produit évolue, retardant le développement de nouvelles fonctionnalités.

Aujourd’hui, l’apprentissage automatique peut combiner des URL d’applications similaires pour fournir aux équipes de test des informations utiles sur l’utilisation réelle des applications, permettant aux équipes de qualité de lier directement la couverture des tests à la satisfaction des clients. Cela signifie qu’au lieu de tester chaque page, les équipes peuvent hiérarchiser les tests beaucoup plus efficacement en se concentrant sur les fonctions les plus utilisées. Cela fournit un moyen inestimable de hiérarchiser les tests qui reflètent la manière dont les clients interagissent réellement avec le site ou l’application.

Lorsque les équipes logicielles ne tiennent pas compte de la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’application, les professionnels de la qualité courent le risque de tester des parcours client qui ne sont pas pertinents, ce qui rend les tests moins efficaces et raccourcit potentiellement les cycles de développement.

Par conséquent, un algorithme ML peut aider à tester les performances de l’algorithme par rapport à divers ensembles de données d’applications Web réelles et prouver sa capacité à recommander des pages qui doivent être testées.

Lorsque les tests sont plus efficaces, les équipes de test sont plus proactives et adaptables, et la couverture des tests devient plus significative tout au long du pipeline de développement.

Utiliser l’IA pour découvrir de petits changements tôt dans le processus

Il y a souvent de petits problèmes dans les données de test qui peuvent ne pas attirer l’attention au début, mais qui peuvent éventuellement entraîner de graves problèmes. Par exemple, faisons des mises à jour – elles peuvent ralentir progressivement un site. Chaque fois qu’une modification est apportée à un site Web, le chargement peut prendre 10 millisecondes supplémentaires. Vous ne remarquerez peut-être pas ce changement au début, mais il peut facilement s’aggraver avec le temps, l’application devenant beaucoup plus lente, frustrant les utilisateurs et entraînant une plus grande attrition des clients.

Autre exemple : imaginons qu’un éditeur de logiciels compte 100 000 clients et s’attend à une moyenne de 10 erreurs par jour. Ce ne serait pas très perceptible au début. Mais tout d’un coup, ils voient un saut à 20 erreurs, ce qui peut amener un client à demander de l’aide via le chat intégré à l’application. Ce changement apparemment minime double le nombre d’erreurs et peut être détecté comme une anomalie par une solution de test d’IA. Le ML peut aider à identifier ces problèmes plus tôt, avant qu’ils n’affectent les clients et à identifier la cause du ralentissement. Lorsque les problèmes sont détectés plus tôt, les équipes peuvent plus facilement les résoudre avant que les clients n’aient des problèmes.

Téléchargez l'infographie maintenant : Le point de vue des leaders de la fabrication sur l'informatique de pointe et la 5GTéléchargez l'infographie maintenant : Le point de vue des leaders de la fabrication sur l'informatique de pointe et la 5G

La clé de l’utilisation de l’IA/ML est de comprendre les “bonnes” données

Une partie de l’ingénierie de la qualité consiste à préparer le contrôle de la qualité à jouer un rôle plus large, en garantissant une expérience utilisateur positive et en accélérant la vitesse du produit. Les prédictions ML ne sont aussi bonnes que les données utilisées pour les former, ce qui rend important pour les équipes d’assurance qualité d’adopter l’IA pour comprendre ce que signifient de bonnes données. Au fur et à mesure que les équipes s’appuient sur leurs connaissances, les ingénieurs qualité doivent utiliser la science des données pour auditer leurs stratégies de test de logiciels existantes afin d’obtenir une sortie de données optimale, ce qui rend leurs pratiques plus efficaces et facilite la transition vers les tests automatisés.

Aujourd’hui, l’IA/ML joue un rôle important dans l’innovation des solutions de test de logiciels modernes, en aidant les équipes DevOps à exploiter de vastes ensembles de données et en insufflant vitesse et qualité dans le pipeline de développement. qualité, permettant des tests à la vitesse de DevOps.

Mais aussi importants que soient l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour l’avenir du développement logiciel et de l’ingénierie de la qualité, la plupart des professionnels de l’AQ sont trop occupés pour devenir des experts en IA. Pour maximiser leur temps, leurs efforts et leurs compétences, les équipes d’assurance qualité sont mieux servies en maîtrisant les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique qui leur permettront de commencer à adopter des techniques de test avancées et des solutions alimentées par l’IA le plus rapidement possible.

(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s); js.id = id;
js.src = “//connect.facebook.net/en_US/all.js#xfbml=1”;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));

Leave a Comment

Your email address will not be published.