L’IA bouleverse les tests mais le suivi humain ne suit pas

L’utilisation de l’IA dans les tests de logiciels augmente rapidement alors que l’expertise interne reste à la traîne

Le rythme de l’adoption de
l’adoption de l’IA dans les tests de logiciels
s’est accéléré rapidement. Selon le rapport 2025 « State of Digital Quality in Functional Testing » d’Applause, l’adoption de l’IA a doublé cette année, passant de 30 % en 2024 à 60 % aujourd’hui. Mais alors que les outils sont déployés à grande vitesse, la plupart des organisations ne disposent pas des personnes capables de les utiliser correctement. Quatre entreprises sur cinq déclarent ne pas avoir l’expertise nécessaire pour gérer les tests d’IA en interne. Il s’agit d’une lacune systémique qui ferme la porte à des gains d’efficacité et accroît la dépendance à l’égard de fournisseurs externes.

Si vous intégrez l’IA dans vos processus de test mais que vous ne disposez pas d’une équipe qui comprenne réellement ce que la technologie fait sous le capot, il est probable que vous cherchiez à obtenir des résultats superficiels. Vous automatiserez certaines tâches, certes, mais les améliorations plus profondes, une meilleure couverture des tests, des boucles de rétroaction plus rapides, une priorisation plus intelligente, ne se produiront pas sans compétences. C’est pourquoi l’embauche, la formation ou le partenariat avec la bonne expertise n’est pas négociable si vous voulez obtenir des résultats à long terme.

Dans le même temps, 87 % des organisations trouvent encore leurs environnements de test instables et 85 % déclarent ne pas avoir assez de temps à consacrer à une AQ significative. Ces défis n’ont pas disparu du seul fait de l’introduction de l’IA. Au contraire, ils deviennent plus visibles à grande échelle.

Ignorer le problème des compétences ralentit les progrès. Le résoudre, en revanche, permet de débloquer les gains de productivité offerts par l’IA. Les organisations qui réussissent dans ce domaine ne sont pas nécessairement celles qui adoptent le plus d’IA, mais celles qui savent comment l’intégrer dans leur mode de fonctionnement.

Le rôle critique de l’IA dans la génération et l’automatisation des cas de test s’accompagne d’une application inégale dans les processus de test

À l’heure actuelle, l’IA fait le gros du travail principalement dans un domaine : la génération de cas de test. Environ 70 % des organisations utilisent l’IA à cette fin. Il s’agit d’une forte adoption, et c’est logique, car la génération de cas de test est répétitive et basée sur des modèles. L’IA s’en charge bien. L’automatisation des scripts de test vient ensuite, avec 55 % d’intégration de l’IA à ce niveau, tandis que 48 % l’utilisent pour l’analyse et les recommandations sur la manière de s’améliorer.

Mais au-delà de ces domaines à forte utilisation, l’adoption s’amenuise. Les capacités telles que la hiérarchisation des cas de test, l’exécution autonome et l’automatisation adaptative des tests ne sont pas aussi largement utilisées. Compte tenu de ce qui est possible, cela montre un écart de maturité. La technologie est disponible, mais de nombreuses équipes ne l’ont pas encore totalement intégrée.

Il y a là une opportunité pour les responsables de niveau C qui veulent une avance opérationnelle. Vous n’avez pas besoin de rechercher toutes les fonctionnalités. Mais lorsque l’IA commence à prendre des décisions, à hiérarchiser les tests, à s’adapter en temps réel, voire à réparer les flux d’automatisation défaillants, vous envisagez une réduction à long terme de la charge opérationnelle. Il ne s’agit pas de technologie tape-à-l’œil. Il s’agit d’éliminer les goulets d’étranglement et de créer des tests plus prévisibles et plus évolutifs.

Pour les organisations qui ont déjà investi dans l’IA, mais qui n’obtiennent pas de résultats significatifs, il ne s’agit probablement pas d’un problème technologique. C’est un problème d’application. Pour combler ce fossé, il faut d’abord aligner votre stratégie d’assurance qualité sur une couverture complète, et pas seulement sur une automatisation de surface. Les quelques entreprises qui se lancent à fond dans ces outils et les intègrent à leurs flux de travail quotidiens se détachent déjà du peloton.

La supervision humaine reste indispensable, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer les complexités de l’IA agentique.

L’intelligence artificielle évolue rapidement. Ces systèmes d’IA ne se contentent pas d’automatiser, ils agissent. Ils lancent des tâches entre les systèmes, s’adaptent en temps réel et fonctionnent sans commande humaine permanente. Cette rapidité et cette autonomie présentent des avantages indéniables, mais elles engendrent également des risques réels. Lorsqu’un problème survient, il peut s’aggraver rapidement s’il n’y a pas de visibilité humaine.

Selon le dernier rapport d’Applause, environ un tiers des organisations appliquent déjà le crowdtesting pour maintenir les protections humaines dans la boucle (HITL). Cela indique une prise de conscience croissante que même si les systèmes sont intelligents, ils ont toujours besoin d’un jugement humain impliqué, tôt, souvent et continuellement. Les organisations qui s’appuient entièrement sur une exécution autonome sans responsabilité créent des processus fragiles qui ne peuvent pas réagir correctement lorsque des variables imprévisibles surviennent.

Rob Mason, directeur technique d’Applause, le dit clairement : « L’IA agentique nécessite une intervention humaine pour éviter les problèmes de qualité susceptibles de causer de graves dommages, compte tenu de la vitesse et de l’échelle à laquelle les agents opèrent ». Il ne s’agit pas d’un problème théorique, mais opérationnel. On ne peut pas faire confiance à votre IA pour gérer les risques seule, et si elle rencontre un problème imprévu, elle a besoin d’humains intégrés dans la boucle qui sont habilités à évaluer et à traiter les problèmes avant qu’ils ne se propagent.

Si vous déployez l’IA agentique à grande échelle, l’absence de contrôle humain est une exposition. Mais lorsque vous concevez des flux de travail avec une supervision intégrée dès le départ, de la conception de l’assurance qualité aux tests itératifs, vous gagnez en rapidité et en contrôle. C’est là que la valeur s’accumule.

L’intégration de l’assurance qualité à un stade plus précoce du cycle de développement des logiciels (approche shift-left) est en passe de devenir une bonne pratique.

De plus en plus d’organisations déplacent la qualité en amont. Selon les conclusions d’Applause, seules 15 % des entreprises limitent l’assurance qualité à une seule étape du cycle de vie du développement. Ce chiffre était de 42 % l’année dernière. Il s’agit d’une tendance claire : les dirigeants se rendent compte que le fait de pousser les tests plus tôt dans les phases de conception, de planification et de maintenance donne aux équipes une longueur d’avance pour détecter et résoudre les problèmes.

Cette stratégie de déplacement vers la gauche permet d’anticiper les problèmes avant qu’ils ne se traduisent par des coûts réels. Les équipes de développement n’attendent pas la fin d’un sprint pour tester ce qu’elles ont construit. Au contraire, elles valident les hypothèses plus tôt, examinent les performances au fur et à mesure de l’évolution des fonctionnalités et resserrent la boucle de rétroaction sur plusieurs phases de développement.

Pour les responsables de la livraison de logiciels, ce changement n’est pas seulement tactique, il est structurel. Il reflète un changement d’état d’esprit, qui donne la priorité à la prévention plutôt qu’à la réaction et qui renforce la confiance à chaque point de contrôle. Il s’aligne également sur les mouvements plus larges de la culture de l’ingénierie, où les tests continus et l’assurance qualité intégrée conduisent à des versions plus rapides et à moins de retours en arrière.

Les dirigeants qui cherchent à améliorer l’efficacité opérationnelle doivent adopter l’assurance qualité anticipée comme norme. C’est ainsi que vous réduirez les coûts d’itération, renforcerez la fiabilité et maîtriserez les délais de publication, même si la complexité des produits numériques ne cesse de croître.

Il est essentiel de mettre l’accent sur les tests centrés sur l’utilisateur pour répondre aux attentes modernes en matière de qualité numérique.

Les attentes des utilisateurs sont plus élevées que jamais. La fonctionnalité seule ne suffit plus, les produits sont jugés en fonction de leur intuitivité, de leur réactivité et de leur accessibilité. C’est pourquoi les tests centrés sur l’utilisateur sont devenus un domaine d’intérêt majeur. Selon le dernier rapport d’Applause, 68 % des organisations donnent la priorité aux tests d’expérience utilisateur (UX), tandis que 59 % effectuent des tests d’utilisabilité et 54 % des tests d’acceptation par l’utilisateur.

Cette approche reflète la réalité : un produit qui fonctionne techniquement mais qui n’offre pas une expérience utilisateur satisfaisante n’atteindra pas les objectifs de l’entreprise. Une bonne expérience utilisateur est désormais un facteur de différenciation, directement lié à l’engagement, à la fidélisation et au chiffre d’affaires. Pour la tester, il ne s’agit pas seulement de cliquer sur les fonctionnalités, mais de comprendre comment les utilisateurs réels expérimentent votre produit dans des environnements et sur des appareils multiples.

Les dirigeants devraient considérer l’expérience utilisateur comme une mesure de qualité essentielle plutôt que comme une couche supplémentaire. L’intégration d’une validation axée sur l’utilisateur dans votre pipeline de tests garantit que les produits ne se contentent pas de répondre aux exigences, mais qu’ils répondent aux attentes. Et c’est là que se crée la valeur à long terme.

Ce qui se dessine, c’est un changement plus large dans la manière dont les entreprises envisagent la qualité numérique. Ce n’est plus seulement le domaine de l’assurance qualité : les équipes chargées des produits, du marketing et de la conception ont toutes intérêt à produire des résultats centrés sur l’utilisateur. Cette convergence mérite qu’on s’y attarde, car les entreprises qui la pratiquent constatent déjà un meilleur alignement entre la qualité des produits et l’impact sur les clients.

La satisfaction du client reste le principal critère d’évaluation de la qualité des logiciels

Tout indique une vérité : la satisfaction du client est le critère final de la qualité d’un produit. Quel que soit le degré d’avancement de vos outils de test, qu’ils soient manuels, automatisés ou alimentés par l’IA, la qualité de votre produit dépend de l’expérience qu’en a l’utilisateur. C’est pourquoi les stratégies de test d’aujourd’hui sont fortement axées sur la convivialité et les mécanismes de retour d’information dans le monde réel.

L’étude d’Applause montre que 90 % des personnes interrogées effectuent plusieurs types de tests visant à maintenir des normes de qualité numérique élevées. L’accent est mis sur la combinaison de méthodes, de tests UX, de performance, d’accessibilité et de paiement, afin de dresser un tableau complet du fonctionnement de votre produit et de la manière dont il est perçu.

L’opinion des clients et le retour d’information direct sont désormais les principales mesures qui guident l’évaluation de la qualité dans les organisations. Cette évolution place la validation de l’utilisateur au premier plan, là où elle doit être. Elle donne aux équipes des signaux plus clairs, des cycles de réponse plus rapides et une compréhension plus précise des performances du produit.

Pour les dirigeants, cela signifie que l’assurance qualité n’est plus une question de réussite ou d’échec, mais d’écoute et de réaction. Plus votre lien avec le retour d’information des utilisateurs est fort, plus vous serez précis dans le ciblage des améliorations. Cette clarté est source d’avantage concurrentiel. Et à mesure que les produits évoluent sur les marchés et les appareils, ce type de tests multidimensionnels et axés sur le retour d’information vous permet de rester ancré dans ce qui compte le plus.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’adoption de l’IA dépasse la préparation interne : Les organisations développent rapidement l’IA dans les tests de logiciels, mais 80 % d’entre elles manquent d’expertise en interne. Les dirigeants devraient investir dans le développement des talents ou dans des partenariats stratégiques pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et réduire les risques opérationnels.
• L’impact de l’IA est limité par une mise en œuvre fragmentée : L’IA est principalement utilisée pour la génération de cas de test et l’automatisation de base, tandis que les capacités avancées telles que les tests d’autoréparation restent sous-utilisées. Les dirigeants devraient donner la priorité à une intégration plus large pour maximiser le retour sur investissement.
• La supervision humaine n’est pas négociable avec l’IA agentique : les systèmes d’IA fonctionnant de manière indépendante, des mécanismes humains dans la boucle sont essentiels pour détecter rapidement les problèmes de qualité. Les dirigeants doivent intégrer la surveillance tout au long du processus d’assurance qualité afin d’éviter les erreurs à fort impact.
• L’assurance qualité intervient plus tôt dans le cycle de développement : Les tests sont de plus en plus intégrés de la planification à la maintenance, réduisant ainsi les corrections tardives. Les organisations devraient adopter une approche « shift-left » pour améliorer la rapidité, la qualité et l’efficacité.
• L’expérience de l’utilisateur est le moteur de la perception de la qualité : Les tests UX, d’utilisabilité et d’acceptation sont prioritaires dans toutes les équipes, ce qui témoigne d’un alignement croissant sur les attentes des utilisateurs. Les entreprises devraient développer les tests centrés sur l’utilisateur afin de renforcer l’engagement des clients et de réduire le taux de désabonnement.
• Le retour d’information des clients définit désormais les normes de qualité : La satisfaction et le sentiment sont les principales mesures de la qualité, soutenues par des stratégies de test à plusieurs niveaux. Les dirigeants doivent intégrer les commentaires des utilisateurs en temps réel dans les cycles de publication afin de rester compétitifs et réactifs.