AI Gen : seulement 4% des entreprises ne l’utilisent pas en Quality Engineering

La dernière édition de Rapport sur la qualité mondialeédité par Capgemini en collaboration avec Texte ouvertmet en évidence un changement significatif: 68 % des personnes interrogées utilisent activement la Gen AI dans leurs activités QE ​​(Quality Engineering) ou ont réalisé des projets pilotes et élaborent des feuilles de route de mise en œuvre (34 % chacun). Mais la donnée la plus pertinente est que seuls 4 % n’étudient pas encore les solutions Gen AI cette année, soit une forte baisse par rapport aux 31 % de l’année dernière.

Le Rapport sur la qualité mondiale est le résultat d’une enquête menée à l’échelle mondiale sur 1 750 organismes dans différents secteurs pour développer une vue d’ensemble complète de l’état actuel des activités de Ingénierie Qualitésoulignant à quel point ils se propagent de plus en plus.

Ces dernières années, l’adoption rapide de l’IA a transformé l’ingénierie de la qualité (QE). L'édition 2024 du rapport, consacrée à tendances technologiques dans les applications et les testsmontre une attention croissante àutilisation de l'IA pour les activités de reporting de tests et de génération de données ainsi que pour la création de cas de test.

Les principales tendances de l'ingénierie et des tests qualité

Implémentation de la génération AI

Les organisations adoptent de plus en plus la Gen AI et découvrent ses avantages en termes d’amélioration des équipes d’ingénierie qualité. Cette technologie devrait jouer un rôle clé pour les développeurs de logiciels, fournissant plus de 25 % du soutien à la conception, au développement et aux tests de logiciels au cours des deux prochaines années.

Cette année, l'étude met en évidence un changement significatif : 68 % des personnes interrogées utilisent activement la Gen AI dans leurs activités de QE ou ont réalisé des projets pilotes et élaborent des feuilles de route de mise en œuvre (34 % chacune).

Mais la donnée la plus pertinente est que seuls 4 % n’étudient pas encore les solutions Gen AI cette année, soit une forte baisse par rapport aux 31 % de l’année dernière.

Evolution de l'automatisation de l'ingénierie de la qualité (QE)

29 % des organisations ont pleinement intégré la Gen AI dans leurs processus d’automatisation des tests, tandis que 42 % explorent activement son potentiel. Il y a un an, cependant, la plupart des organisations se limitaient à expérimenter des solutions d'automatisation innovantes. En seulement un an, le nombre d'entreprises envisageant d'adopter ces technologies est passé de 10 % à 25 %.

Le passage des tests traditionnels à la gestion de la qualité en mode Agile

40 % des organisations intègrent des ingénieurs qualité directement dans les processus agiles pour suivre le rythme de l'univers numérique en évolution rapide. Les ingénieurs qualité deviennent Ingénieur de développement logiciel en Test et, plus encore, des ingénieurs de tests full-stack.

Adopter la génération IA pour innover et se développer

Abraham Maslowqui a défini la pyramide des besoins humains, a dit un jour : « À tout moment, nous avons deux options : faire un pas en avant vers la croissance ou un pas en arrière vers la sécurité. » Cette citation résume les décisions cruciales auxquelles les organisations sont confrontées avec l’essor de la génération IA. À mesure que cette technologie fait son chemin dans notre culture de travail moderne, elle est appelée à transformer la façon dont les organisations abordent l’ingénierie de qualité. Adopter la Gen AI offre la possibilité d’innover et de croître, mais y résister peut signifier passer à côté de son impact potentiel. Les résultats de l'enquête de cette année mettent en évidence ce que nous pensons être le nouvel avenir : l'ingénierie de la qualité améliorée par l'IA.

Capgemini a constaté que 68 % des personnes interrogées ont dépassé la phase d'expérimentation et adopté les plateformes Gen AI pour améliorer l'efficacité informatique globale et accélérer la mise sur le marché.. L’industrie accueille-t-elle ce changement avec enthousiasme ou certains adoptent-ils une approche prudente et attentiste ?

Les principaux cas d’usage de la Gen AI

La plupart des personnes interrogées ont identifié rapport de test (56%) et leanalyse des défauts (56%) comme principaux cas d'usage à mettre en œuvre, avec le gestion des connaissances (54%) en troisième position. Cela contraste avec les cas d’utilisation observés et mis en œuvre jusqu’à présent. Il est intéressant de noter que Les scripts d'automatisation des tests (46 %) et la génération de cas de test (45 %) ont été classés comme les moins susceptibles d'être mis en œuvre.ce qui est différent des tendances observées dans les conversations clients.

L’introduction de la génération AI dans le secteur de l’ingénierie qualité en est encore à ses balbutiements. La plupart des organisations qui exploitent actuellement la Gen AI expérimentent divers cas d’utilisation pour identifier ceux qui offrent les avantages les plus significatifs. Compte tenu des outils avancés et de la maturité dans la création de cas de tests manuels et automatisés, il est naturel que les organisations se tournent vers Gen AI pour améliorer les rapports de tests et l'analyse des défauts, en particulier dans les domaines où l'automatisation n'est pas également développée ou mature.

Cependant, compte tenu des efforts que vous consacrez à la conception de vos scénarios de test et de vos scripts d'automatisation, vous pouvez bénéficier de davantage d'avantages dans ces domaines. Même si la réduction des défauts et des coûts ne figure peut-être pas en tête de liste des avantages attendus de la génération AI, cela reflète une compréhension plus approfondie de son véritable potentiel.

La génération AI ne remplace pas le contact humain et n’améliore pas comme par magie la qualité des tests. Au lieu de cela, cela change la donne pour augmenter la productivité des ingénieurs qualité. Accélérez la création de scripts de test, qu'ils soient manuels, automatisés ou basés sur les performances, rendant l'ensemble du processus plus efficace.

Il est intéressant de noter que 56 % des personnes interrogées ont révélé que l’utilisation de la Gen AI pour obtenir un avantage concurrentiel grâce à l’innovation n’est pas une priorité. Cela peut provenir d’un problème plus vaste : l’ingénierie de qualité n’est souvent pas reconnue comme un atout stratégique.

Où allons-nous ?

Même si la quantité de données peut sembler écrasante, une chose est claire : La génération AI va révolutionner l’ingénierie de qualité.

Les personnes interrogées ont exprimé leur intérêt pour l'utilisation de Gen AI pour rapports de tests et analyse des défauts. Cependant, des cas d'utilisation plus simples, tels que la création manuelle de cas de test et le développement de scripts d'automatisation, offrent un retour sur investissement plus rapide et une approche moins risquée. Capgemini recommande de commencer par l'un de ces cas d'utilisation les plus simples. Ils s’alignent bien avec les applications courantes de développement Gen AI et peuvent fournir des résultats plus immédiats et mesurables.

Le jury ne sait toujours pas quelles solutions Gen AI les organisations choisiront en fin de compte, la plupart indiquant pour l'instant une préférence pour un approche multiplateforme. Les deux types de plates-formes – les chatbots et l'ingénierie rapide – offrent des avantages distincts, il est donc sage de continuer à les explorer jusqu'à ce que vous trouviez celle qui répond le mieux à vos besoins. Quelle que soit la solution ou le cas d’utilisation que vous choisissez, il est essentiel de dépasser les preuve de concept et passer à la mise en œuvre complète.

Il est essentiel de garantir que votre équipe, y compris les ingénieurs qualité, la direction, le personnel informatique et commercial, soit formée à l’utilisation sûre de l’IA et puisse distinguer les faits de la fiction pour favoriser une culture d’adoption plus large.