La couverture du code est un indicateur imparfait mais surutilisé de la qualité des logiciels
Si vous dirigez une équipe de produits ou d’ingénieurs, vous avez probablement entendu des équipes parler de la « couverture du code » comme d’un insigne d’honneur. Mais le fait est qu’une couverture de code élevée n’est pas synonyme de qualité de code élevée. Ce n’est pas que la mesure soit inutile, c’est qu’elle est souvent traitée comme un objectif plutôt que comme un outil. Lorsque cela se produit, les équipes intelligentes commencent à optimiser pour le nombre plutôt que pour le résultat. C’est alors que les choses dérapent.
La couverture du code mesure le pourcentage de votre code source qui est exécuté lors de l’exécution de tests automatisés. Cela semble utile, jusqu’à ce que vous réalisiez que cela ne tient pas compte du fait que ces tests valident réellement quelque chose d’important. Elle traite de la même manière une fonction de validation de paiement critique et un sélecteur de thème de couleur. Les équipes écrivent des tests approfondis pour des fonctions d’interface utilisateur de faible valeur alors que la logique critique n’est pas testée, simplement parce qu’elles essaient d’atteindre un seuil de couverture arbitraire de 80 %.
Jared Toporek, consultant et développeur, s’est penché sur cette question après avoir constaté que des équipes avaient dû sacrifier des améliorations significatives dans le seul but de maintenir une bonne couverture de code. Son enquête n’a trouvé aucune preuve scientifique de la corrélation entre une couverture de code plus élevée et un logiciel de meilleure qualité. Il a mené des expériences structurées et les données étaient claires : un code plus propre et de meilleures mesures de couverture ne sont pas la même chose.
C’est un problème. Et ce n’est pas un problème technique. C’est un problème de leadership. Si vous poussez vos équipes à atteindre ces chiffres sans vous interroger sur leur signification réelle, vous risquez de ralentir l’innovation et d’augmenter les coûts. Concentrez-vous sur la substance : dans quelle mesure êtes-vous sûr que vos fonctionnalités de base ne tomberont pas en panne ? C’est ce qui compte.
Les mesures de couverture du code ne tiennent pas compte de la valeur des fonctionnalités ou du contexte commercial.
Tous les codes ne sont pas identiques. Pourtant, la plupart des outils de couverture de code partent du principe que c’est le cas. C’est inefficace et, franchement, coûteux.
Les outils de couverture actuels incitent votre équipe à tester chaque fichier ou fonction de la même manière. C’est une erreur. Vous n’avez pas besoin de tester de la même manière un fichier qui crypte les données de paiement de l’utilisateur et un fichier qui ajuste l’avatar de l’utilisateur. Traiter les deux de la même manière fait perdre du temps à vos développeurs, et le retour sur investissement n’est tout simplement pas au rendez-vous. Vos systèmes critiques, ceux qui traitent de l’argent, de la sécurité ou de la conformité, ont absolument besoin d’une logique robuste et testée. D’autres parties de la base de code ? Pas autant.
Il s’agit d’établir des priorités intelligentes. Lorsqu’une entreprise atteint une certaine échelle, les opérations ne se limitent pas au déploiement de fonctionnalités. Il s’agit d’allouer des ressources. Si votre équipe passe une semaine à écrire une suite de tests qui gonfle les chiffres de couverture mais ne protège aucun risque réel pour l’entreprise, vous n’êtes pas efficace. Vous créez du retard.
Jared Toporek le souligne avec une clarté rafraîchissante. D’après son expérience, la plupart des équipes qui utilisent des outils de couverture de code par défaut ne personnalisent jamais le seuil. Elles se contentent d’appliquer uniformément la même règle, généralement 80 %, à toutes les parties de l’application. Cela inclut les anciens codes obsolètesles nouvelles fonctionnalités expérimentales et tout ce qui se trouve entre les deux. Quel en est le coût ? Le temps. Et il s’accumule rapidement.
Si vous êtes cadre, cela mérite votre attention. En effet, si vos équipes ne font pas la distinction entre les fonctionnalités à fort impact et celles à faible impact lors des tests, la résilience de votre produit ne sera que celle de son module le moins précieux. Ce n’est pas le profil de risque que vous souhaitez avoir en production. Vous avez besoin d’un objectif plus précis et d’une stratégie de test qui fonctionne à rebours de la valeur, et non à rebours des mesures.
Le seuil de couverture de 80 % est une application arbitraire et mal comprise du principe de pareto
Le seuil de 80% de couverture du code est partout. Il se trouve dans vos pipelines CI/CDdans vos tableaux de bord, dans les métriques de reporting que vous examinez à la fin de chaque sprint. Mais allons à l’essentiel : ce chiffre n’a pas d’origine prouvée. Il ne provient pas d’une étude rigoureuse. Il n’est pas issu de décennies de recherche en ingénierie logicielle. Il a été deviné. Et pire encore, il a été mal compris.
Certains pensent qu’il provient d’une mauvaise interprétation du principe de Pareto, selon lequel 80 % des résultats découlent de 20 % des causes. Même si ce principe était appliqué correctement, il s’agirait de trouver les 20 % les plus critiques de votre application et de concentrer vos efforts de test sur ces derniers. Mais la façon dont 80% est utilisé dans la couverture du code fait l’inverse. Elle répartit les efforts de test de manière uniforme sur l’ensemble du code, en ignorant la valeur et l’impact des fonctionnalités.
Les cadres doivent reconnaître les conséquences de diriger des équipes avec des règles quantitatives mal définies. Si vous imposez un taux de couverture de 80 % sans en évaluer la raison d’être et les résultats, vous créez une politique fondée sur des idées fausses. Le leadership ne consiste pas à copier les valeurs par défaut, mais à faire preuve de discernement et à tenir compte du contexte.
Jared Toporek le souligne clairement. Il n’a pas pu trouver une seule étude validée qui montre que 80 % est le bon chiffre. Pas de modèle coût-bénéfice, pas de comparaison de tests systémiques. Il s’agit simplement d’un paramètre par défaut répété dans tous les outils parce qu’il semble sérieux et familier. De nombreuses équipes s’y conforment par habitude et non par efficacité. Il s’agit là d’une lacune dans la réflexion stratégique qui devrait être comblée.
Les efforts visant à améliorer la qualité du code en le rendant plus sec peuvent involontairement réduire la couverture du code mesurée.
Un code bien écrit et facile à maintenir consolide souvent la logique, en supprimant les doublons et en centralisant le comportement. Cela est conforme au principe DRY (Don’t Repeat Yourself). C’est efficace. Il réduit les bogues. Il simplifie la maintenance à long terme. Mais avec les outils actuels, cela peut aussi réduire les taux de couverture du code. Les équipes sont donc souvent confrontées à un faux choix : améliorer les normes d’ingénierie ou préserver les mesures de couverture. Ce n’est pas un compromis que vous voulez imposer.
Voici comment cela se produit : lorsque la logique répétée est transformée en une fonction partagée, le nombre total de lignes de code diminue. Les outils de couverture du code recalculent alors les proportions. Même si le comportement important est toujours testé, le pourcentage peut baisser. Soudain, votre pipeline bloque la fusion parce que la couverture est tombée en dessous de 80 %. Non pas parce que la qualité a baissé, mais parce que les mathématiques ont changé.
Cette pression métrique signifie que les développeurs peuvent éviter d’améliorer l’architecture lors de la correction de bogues ou de l’élaboration de fonctionnalités, car cela pourrait entraîner des problèmes d’application. Il s’agit là d’une dette technique intégrée. Cela ralentit l’innovation et augmente les risques cachés.
Jared Toporek décrit un exemple concret. Il était en train de corriger un bogue et a vu une opportunité de rendre la base de code plus propre et DRYer. Mais ce faisant, la couverture des tests a chuté juste assez pour bloquer la livraison. Résultat ? Une meilleure base de code a été détériorée au service d’un seuil insignifiant.
Les dirigeants doivent comprendre que toutes les baisses de couverture ne sont pas synonymes de baisse de qualité. Parfois, elles signifient que les choses se sont simplement améliorées. La bonne décision consiste à donner aux équipes les moyens d’améliorer l’architecture sans craindre une régression arbitraire des mesures. Encouragez un code plus intelligent, et non des calculs plus intelligents dans les rapports.
Les mesures de couverture du code peuvent être manipulées par la mise en œuvre de corrections superficielles.
La couverture du code peut être détournée. Lorsque l’objectif est d’atteindre un chiffre, les gens trouvent des moyens de le faire, sans se soucier de savoir si cela améliore le produit final. Les développeurs connaissent le système. Remplir les chemins de test existants, injecter des déclarations de journal ou réduire les lignes de code dans les sections non couvertes, tout cela affecte la métrique sans faire bouger l’aiguille de la fiabilité réelle.
Une fois que vous avez compris cela, il devient évident que la couverture du code n’est pas une base solide pour l’assurance qualité, à moins qu’elle ne soit soutenue par la discipline et l’intention. Un test qui touche une fonction n’est pas la même chose qu’un test qui valide sa logique commerciale dans des conditions réelles. Lorsque les mesures dominent et que le jugement s’estompe, les équipes optent par défaut pour des raccourcis qui satisfont aux politiques mais ne protègent pas contre les échecs.
Jared Toporek met cette dynamique en évidence. Après avoir remanié le code pour suivre les meilleures pratiques, il a rencontré une baisse de couverture qui a bloqué la validation. Plutôt que d’écrire des tests significatifs pour des conditions difficiles à atteindre, la pression aurait pu pousser un développeur moins discipliné à injecter des lignes sans signification juste pour récupérer le score. Ce type de comportement n’est pas contrôlé dans de nombreux environnements parce que les outils ne peuvent pas évaluer l’intention des tests, ils évaluent les chiffres.
Si vous vous occupez de produits ou d’ingénierie, vous devez être conscient de cette tendance. Elle n’est pas toujours visible dans les rapports. Mais les effets s’accumulent au fil du temps. Vos équipes peuvent « réussir » des contrôles de couverture de code avec des tests techniquement conformes, mais fonctionnellement inutiles. Elles ont réussi le test mais n’ont pas vu la vérité. Ne récompensez pas cela.
Les tests automatisés ne sont pas toujours la solution la plus rentable ou la plus pratique pour la validation des fonctionnalités.
La tendance est à l’automatisation de tout, et dans de nombreux cas, c’est une bonne chose. Mais l’automatisation a un coût. L’écriture et la maintenance de tests automatisés demandent du temps et du talent. Pour certaines fonctionnalités, en particulier celles qui changent peu souvent ou qui présentent un risque minimal, ce coût peut ne jamais être récupéré.
Ce n’est pas parce qu’une chose peut être automatisée qu’elle doit l’être. Pour les fonctionnalités rarement utilisées ou lorsque la vitesse de changement est faible, les tests manuels peuvent offrir un meilleur retour sur investissement. Jared Toporek l’explique par des calculs pratiques : s’il faut 960 minutes pour écrire un test automatisé et 5 minutes pour effectuer une vérification manuelle, vous ne constaterez pas de gain de productivité avant 192 déploiements de cette fonctionnalité. Ce n’est pas de la spéculation, ce sont des mathématiques, et elles sont conservatrices.
Ajoutez maintenant les coûts cachés, le temps des développeurs, les retards du pipeline CI/CD, l’informatique Cloud pour l’exécution des tests. Si le test échoue en raison d’une modification du code dans une dépendance sans rapport, vous payez le coût d’opportunité de l’investigation des faux positifs. Au fil du temps, ces coûts s’accumulent et ralentissent les équipes.
Les dirigeants doivent savoir où l’automatisation est la plus importante : dans les systèmes où le volume de transactions est élevé, où l’intégration est complexe et où le risque de réputation est élevé. Pour les fonctionnalités héritées ou les flux de travail uniques, l’équilibre peut être modifié. Les tests sont une question de confiance. La méthode que vous utilisez doit dépendre du niveau de confiance requis et du coût de l’échec, et non d’une politique générale visant à tout automatiser.
L’ingénierie intelligente consiste à savoir quand dire oui à l’automatisation, et quand il s’agit simplement de gonflement.
Des pratiques de codage concises peuvent gonfler les mesures de couverture de code
Un code propre et minimal est généralement une bonne chose. Mais lorsqu’il s’agit de mesurer la couverture, moins de code peut conduire à des données trompeuses. Les fonctions concises masquent souvent les parties qui ne sont pas testées de manière adéquate. C’est un risque, surtout si la direction s’appuie sur ces mesures pour évaluer la fiabilité du produit.
Jared Toporek a effectué des tests contrôlés qui illustrent clairement ce problème. Il a pris une logique identique et l’a mise en œuvre de six manières différentes, depuis des versions très abstraites jusqu’à des versions structurées plus manuellement. La version concise, qui utilise des conditionnelles simples, a indiqué une couverture de code de 100 %, même lorsque 75 % des tests étaient désactivés. En revanche, les versions verbeuses ont immédiatement mis en évidence les chemins de test manquants. Le message est simple : lorsque le code regroupe plusieurs décisions en une seule ligne, les outils de couverture ne peuvent pas diagnostiquer les lacunes de manière aussi efficace.
Il s’agit davantage d’une limitation de l’outil que d’une erreur du développeur. Mais si les dirigeants n’en sont pas conscients, ils risquent de prendre des décisions basées sur une confiance exagérée. Un directeur technique ou un responsable de l’ingénierie avisé devrait régulièrement remettre en question les mesures de couverture communiquées afin de s’assurer qu’elles reflètent des scénarios de test significatifs, et pas seulement des occurrences syntaxiques.
La stratégie de test ne consiste pas seulement à savoir si le code s’exécute pendant les tests, mais aussi si les chemins logiques sont validés. Un code concis présente des avantages, mais il rend l’interprétation des mesures plus difficile. Adaptez-vous en complétant la couverture du code par une planification plus intelligente des tests, en particulier pour les fonctions à forte composante logique.
La couverture du code doit être appliquée de manière stratégique afin d’équilibrer les coûts et la gestion des risques.
Les exigences relatives à la couverture du code supposent souvent un budget de temps et de ressources infini. C’est rarement le cas. Comme pour tout investissement stratégique, la quantité de tests que vous effectuez doit refléter ce que vous risquez de perdre si les choses tournent mal. Les composants à haut risque doivent faire l’objet d’une plus grande attention. Les voies à faible risque ne nécessitent pas le même investissement. Ce n’est pas faire des économies, c’est gérer intelligemment.
Jared Toporek présente cela en termes de retour sur effort. Chaque test que vous écrivez et maintenez ajoute un coût, des heures de développement, l’exécution du pipeline, le débogage des tests qui ont échoué. L’application d’une couverture de 80 % ou plus dans tous les domaines ne tient pas compte de la valeur variable de ce qui est testé. Une fonction qui traite des transactions financières justifie des tests beaucoup plus approfondis qu’un élément de l’interface utilisateur qui permet de mettre à jour le profil de l’utilisateur.
Pour les dirigeants et les stratèges technologiques, cela signifie qu’il faut se concentrer sur le placement stratégique des tests. Identifiez les flux critiques pour l’entreprise, les fonctions sensibles à la conformité et l’infrastructure de base. Assurez-vous que ces domaines sont à l’épreuve des balles. Mais n’imposez pas des normes de test identiques pour tout le reste. Cela diluerait votre pouvoir de test.
L’assurance qualité est une question de protection significative, et non de mesures pour le plaisir de mesurer. Une allocation intelligente des ressources, en particulier dans le domaine de l’assurance qualité, exige que vous dépassiez les seuils et que vous compreniez le risque dans son contexte. Le retour sur investissement des tests n’est pas uniformément réparti. Traitez-le comme tel.
Récapitulation
Les outils de couverture du code ne sont pas le problème. Le problème réside dans la manière dont ils sont utilisés. S’appuyer sur un pourcentage unique pour représenter la qualité d’un logiciel est une pensée paresseuse, qui réduit des décisions d’ingénierie complexes à une mesure superficielle. Les équipes optimisent pour le nombre. Les risques réels ? Ils restent cachés.
Si vous dirigez le produit, l’ingénierie ou la transformation numérique, votre travail ne consiste pas à appliquer des règles arbitraires. Votre travail consiste à créer des systèmes qui donnent la priorité à la fiabilité et à la livraison intelligente. Cela signifie tester stratégiquement, identifier les flux critiques et faire confiance à vos équipes pour qu’elles se concentrent sur la valeur réelle, et non sur des tableaux de bord ludiques.
Personne ne devrait écrire du code rapidement juste pour passer une porte. Et personne ne devrait être empêché de livrer des changements plus intelligents parce qu’une règle générale dit que 79 % n’est pas suffisant. Traitez la couverture de code comme n’importe quelle mesure commerciale, avec un contexte, un objectif et un scepticisme sain.
Faites de la place pour le jugement des ingénieurs. Récompensez la réflexion fondée sur le risque. Et surtout, ne confondez pas activité et progrès. Un code propre, des tests bien placés et des compromis intentionnels sont à l’origine de logiciels solides. Les indicateurs doivent soutenir cette démarche, et non la remplacer.
