Les bonnes pratiques exigent non seulement de tester l’automatisation, mais aussi de tester l’automatisation elle-même.

Transformation numérique et continuous testing continue de s’accélérer et, par conséquent, les organisations devront mettre en œuvre une approche plus intelligente de l’automatisation des tests. Comme nous l'avons déjà déclaré dans un blog récent sur la création d'une culture d'assurance qualité, « l'automatisation des tests donne également aux organisations la possibilité de créer une culture d'assurance qualité. agility nécessaires pour apporter des changements rapidement tout en minimisant les risques. De plus, l’automatisation des tests crée une infrastructure au sein du développement afin que l’intégrité et les performances de chaque étape du travail soient vérifiées, ainsi que les problèmes prioritaires, tels que la sécurité, la gouvernance et la conformité.

Cependant, Diego Lo Giudice, vice-président analyste principal chez Forrester, a souligné la nécessité pour les organisations d'adopter une approche plus intelligente de l'automatisation des tests, qui implique de tester et d'auditer l'automatisation elle-même. Il a expliqué que « les outils, la technologie et les pratiques d’automatisation des tests devraient et peuvent être utilisés pour tester… l’automatisation ». Bien que l'automatisation des tests offre d'immenses avantages pour atteindre la couverture des tests et la qualité globale des applications, les pratiques d'automatisation des tests doivent être régulièrement auditées pour en vérifier les performances, la rigueur et l'efficacité maximale. DevOps les équipes doivent s'assurer qu'elles obtiennent les résultats dont elles ont besoin pour apporter efficacement de la valeur aux clients finaux.

Pour garantir que les tests automatisés tiennent leurs promesses, les organisations peuvent recourir à des stratégies telles que :

• Élargir leurs pratiques de test pour inclure les tests des outils d'automatisation eux-mêmes.
• Adopter une approche de test plus complète pour leurs systèmes complexes.
• Tirer parti des outils et plateformes de test basés sur l’IA.

Les organisations évoluent vers un paysage technologique d’automatisation complexe

À mesure que l’utilisation de technologies d’automatisation complexes se développe au sein des entreprises, les organisations introduisent de multiples outils pour étendre l’automatisation à davantage de domaines et de processus. Ces outils comprennent :

• Applications basées sur l'IA ou automatisation utilisant l'apprentissage automatique et des modèles ML.
• Automatisation robotique des processus pour automatiser les tâches et les procédures.
• Gestion dynamique des dossiers, y compris la gestion des e-mails et des documents.
• L'automatisation des processus numériques, qui englobe tous ces domaines.

De plus, à mesure que les organisations se concentrent davantage sur le client, elles automatisent encore plus de parties du parcours client en ajoutant davantage de fonctionnalités en libre-service, de canaux mobiles ou sociaux ou de CRM. Dans ces cas, l’automatisation est introduite pour créer des expériences agréables, engageantes et intuitives pour le client.

À mesure que des processus plus automatisés et infusés d’IA sont introduits, les tests doivent suivre cette expansion. Comme le déclare Lo Giudice, « les organisations doivent se demander si elles testent toute cette automatisation, ou si elles limitent leurs tests aux tests de régression habituels et aux applications frontales ? » Il affirme que les outils, la technologie et les pratiques d'automatisation des tests devraient et peuvent être utilisés pour tester les outils d'automatisation eux-mêmes.

Les systèmes automatisés complexes nécessitent des tests à grande échelle

À mesure que la nécessité de développer des tests sur les processus et les outils devient plus évidente, les organisations devront considérer un certain nombre de questions pertinentes pour déterminer comment leurs tests doivent évoluer. Ils doivent déterminer :

• Les outils de test que nous utilisons sont-ils adaptés à l'environnement et à la multitude de plateformes utilisées ?
• Testons-nous les outils automatisés pour nous assurer qu'ils effectuent toujours des tests valides ?

Il est également impératif de tester l'ensemble du processus de bout en bout, ce qui crée encore plus de complexité. Tester l'automatisation nécessite une approche de test de bout en bout hétérogène et à grande échelle qui couvre les cloud privés, publics et hybrides, plusieurs navigateurs, ordinateurs de bureau, mainframe, appareils, Web, mobiles, IoT et points de vente. Implémenter un outil de test à grande échelle, tel que Digital.ai Continuous Testing, peut fournir une solution transparente et flexible.

Tirer parti de l’IA pour améliorer les résultats des tests automatisés

Un certain nombre d’outils d’IA peuvent être introduits pour améliorer les tests automatisés. Un article dans Forbes a décrit certaines des façons dont les outils basés sur l'IA peuvent bénéficier DevOps équipes, notamment « en éliminant les chevauchements de couverture des tests, en optimisant les efforts de test existants avec des tests plus prévisibles et en accélérant les progrès de la détection des défauts à la prévention des défauts ». Il a également noté : « Les plates-formes de développement de logiciels basées sur l'IA peuvent identifier les dépendances entre des modules de produits complexes et interconnectés, améliorant ainsi la qualité globale des produits. »

En attendant, voici quelques cas d’utilisation spécifiques qui illustrent comment les tests peuvent être améliorés grâce à l’IA :

• Des outils capables d'effectuer l'auto-réparation des tests d'interface utilisateur en appliquant des algorithmes d'IA et de ML pour adapter dynamiquement les tests.
• Utiliser visuellement l'IA pour des tests visuels afin de rendre le processus plus précis.
• Utiliser l'IA pour générer des cas de test.
• Tests basés sur les informations ou utilisation de l'IA et du ML pour optimiser ce qui est testé. Cela peut être appliqué au processus global et à la stratégie de test.

L’IA peut également être utilisée pour déterminer ce qui doit être testé ensuite et ce qui doit être automatisé pour améliorer la couverture des tests. Il est également important de noter que l’IA ne remplace pas les testeurs, mais qu’elle les rend plus intelligents. Les outils d'IA permettent aux testeurs d'être plus efficaces dans leur travail.

L’intérêt et la mise en œuvre de l’IA dans les tests augmentent

À mesure que la transformation numérique se généralise dans de nombreux secteurs, le nombre d’organisations qui intègrent l’IA dans leurs processus de test a augmenté.

Les résultats de l'enquête du Rapport mondial sur la qualité 2020-2021 révèlent que « près de 90 % des personnes interrogées affirment que les tests avec l'IA et les tests de l'IA sont les plus grands domaines de croissance prévus dans leur organisation, et 80 % ont l'intention d'augmenter le nombre d'essais et de preuves de concept basés sur l'IA. » Des résultats supplémentaires montrent que « près de 80 % des organisations interrogées ont indiqué que l'IA serait utilisée pour générer des données de test et des environnements de test. »

Malgré cette expansion des tests d’IA, sa mise en œuvre reste un processus compliqué et ne peut pas être considérée comme une panacée. Comme tout autre test ou processus automatisé, les organisations doivent utiliser des métriques pour vérifier et évaluer le fonctionnement des tests d’IA et s’ils apportent de la valeur.

Les tests automatisés garantissent l'alignement des résultats, maximisant ainsi la création de valeur

Lorsqu'elles envisagent l'expansion de l'automatisation, il est crucial pour les organisations de se concentrer sur les bons objectifs lorsqu'elles déterminent la meilleure approche de test. L’automatisation en soi n’est pas le but.

Nous avons récemment abordé cette question dans un article sur les défis de automatisation des tests: « L’automatisation, après tout, est censée améliorer le processus de test. Même si les choses peuvent être automatisées, cela ne signifie pas automatiquement qu’elles devraient le faire. Il est préférable d'être sélectif quant aux éléments à automatiser et de les baser sur le risque et l'impact potentiel pour l'utilisateur ou l'organisation. Automatisez les tests exécutés régulièrement, tels que les tests de régression pour confirmer que le système fonctionne toujours.

Les objectifs d’une approche de test doivent être de générer de la valeur, d’améliorer la qualité et d’améliorer le processus de test. Dans certains cas, une approche de test automatisé sera la meilleure, tandis que dans d’autres cas, un test manuel sera la plus efficace.

Les bonnes pratiques incluent la réalisation d'audits réguliers des pratiques de test et d'automatisation, ainsi que la recherche d'une combinaison de couverture large et de résultats de haute qualité. Quelle que soit l’approche qui maximise la valeur, elle sera la meilleure solution.

Apprenez-en davantage sur la manière dont l'IA/ML s'intègre dans les tests grâce à notre en direct. L'avenir des tests : plus intelligents et adaptables