GenAI apporte de nouvelles technologies innovantes qui ont le potentiel de changer la façon dont nous abordons l’assurance qualité (QA) et les processus DevOps.
Besoin accru d’automatisation des tests
L’accélération des cycles de développement de logiciels, alimentée par l’IA générative, a accru le besoin d’automatisation des tests. Les développeurs peuvent désormais accomplir des tâches à un rythme effréné, grâce à l’assistance de GenAI.
Les méthodes traditionnelles de test manuel peinent à suivre le rythme de cet environnement de développement accéléré. Les testeurs humains, aussi compétents soient-ils, ne peuvent tout simplement pas rivaliser avec la vitesse et l’efficacité de l’automatisation générative pilotée par l’IA.
Une étude de McKinsey détaille l’impact incroyable de l’IA générative sur la vitesse de développement, indiquant que les développeurs peuvent accomplir des tâches deux fois plus rapidement avec son aide. Cette augmentation considérable de l’efficacité du codage montre l’importance des tests automatisés.
L’IA générative complète et ne remplace pas
La précision, la prévisibilité et la compréhension du contexte apportées par les testeurs humains sont irremplaçables. Les testeurs humains sont les plus aptes à faire preuve d’esprit critique, à anticiper les cas particuliers et à appliquer efficacement leurs connaissances du domaine.
L’IA générative est imbattable pour automatiser les tâches répétitives et routinières, générer rapidement de grandes quantités de cas de test, travailler en tandem avec les pratiques humaines d’assurance qualité, et non les supplanter. L’approche optimale consiste à utiliser l’IA générative pour automatiser les aspects banals et laborieux des essais, tout en préservant l’expertise humaine pour les tâches qui requièrent de l’intuition et de la créativité.
Retour d’information plus rapide sur les modifications du code
L’intégration de l’IA générative dans les pipelines d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD) est une excellente solution pour accélérer l’identification des défauts et autres problèmes.
L’IA générative peut analyser automatiquement les modifications du code et mettre en évidence les problèmes potentiels, tels que les régressions ou les problèmes de compatibilité. La détection de ces problèmes à un stade précoce du processus de développement permet de réduire les coûts et le temps consacrés à la correction des bogues à un stade ultérieur.
Scénarios de test améliorés
L’IA générative contribue à la création de scénarios de test. Les scénarios de test traditionnels souffrent souvent d’obsolescence au fur et à mesure que les applications logicielles évoluent et changent. L’IA générative offre une solution à ce défi.
La mise à jour et l’amélioration continues des scénarios de test en fonction des changements d’application en temps réel sont faciles à réaliser grâce à l’IA générative. Les algorithmes s’adaptent aux changements de comportement de l’application, générant automatiquement de nouveaux scénarios de test ou modifiant les scénarios existants pour une couverture complète.
Cela permet d’obtenir des résultats de tests plus complets et plus précis, car les tests correspondent étroitement à l’état actuel du logiciel. Les efforts manuels nécessaires à la mise à jour des scénarios sont considérablement réduits, ce qui permet aux testeurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que les tests exploratoires et l’évaluation des risques.
Évolution rapide des outils d’IA générative
De nouveaux outils et de nouvelles méthodologies apparaissent en permanence, chacun offrant des capacités et des avantages uniques. Les équipes DevOps doivent adopter des stratégies flexibles qui facilitent l’intégration de ces outils évolutifs dans leurs cadres de test.
Il est essentiel d’adapter les stratégies de test à l’avenir lorsque la technologie est en constante évolution. Les équipes DevOps doivent se tenir au courant des derniers développements en matière d’IA générative. L’évaluation régulière de la manière dont ces innovations peuvent améliorer les processus de test et l’adaptation des stratégies en conséquence permettront aux développeurs de prendre de l’avance.
