Le dessin et la schématisation ont toujours compté parmi les outils de communication les plus puissants… mais aussi parmi les outils comprenant le plus grand nombre d’informations facilement assimilables. Ne dit-on pas qu’un dessin vaut mieux qu’un long discours ?
Le test utilise évidemment beaucoup ce type d’outil de communication notamment pour l’édition des bilans de campagne de test avec des graphiques représentant des % des tests en fonction de leurs différents statuts incluant des code couleurs en fonction des statuts des tests. Le test va même au delà en proposant des outils entièrement basé sur des schémas ou des graphiques. Je pense notamment à des outils comme Yest pour la conception et la communication ou MaTeLo pour la génération de ses tests.
Ces outils ont un but commun précis: simplifier la vie des testeurs et faire passer simplement de l’information. Néanmoins, ils n’aident pas le testeur dans son travail quotidien sur la connaissance de son logiciel, l’optimisation de sa stratégie, la gestion de son effort de test afin d’aider le testeur à pouvoir répondre pour un coût optimal à cette question:
» La qualité de mon logiciel est-elle suffisante pour que je le mette à disposition de mes utilisateurs ? »
L’intérêt des cartographies dans le test
Les cartes sont des outils graphiques que j’affectionne particulièrement car elles permettent, en très peu d’espace et de manière très claire de regrouper un très grand nombre d’information. Si on prend une carte de la France on peut facilement avoir ces informations:
- Ses frontières (nationales, régionales, départementales…)
- Ses pays limitrophes
- Ses grandes villes
- Son relief (altitude, montagnes, plateaux)
- Son rapport avec l’eau (mers, océans, fleuves, lacs…)
- Son réseau routier (routes, autoroutes, ponts…)
- Des monuments ou lieux notables…
Toutes ces informations restent claires, compactées et accessibles. Grâce à une carte routière on peut décider de son itinéraire ou se repérer facilement.
Cette capacité à agglomérer de nombreuses information est une mine d’or pour un testeur qui doit sans arrêt s’adapter au contexte… contexte qui est impacté par un grand nombre de variables, on peut penser à:
- Le logiciel et son historique
- Les utilisateurs
- Les problématiques de délais et de temps
- Les modifications apportées
- La criticité du logiciel…
A l’heure où le test devient de plus en plus complexe et où l’on pense utiliser l’IA qui est un outil particulièrement complexe à comprendre et implémenter, il peut être intéressant de se servir d’un outil plus simple, faisant ses preuves depuis des siècles: des cartes!
Dans notre cas, les cartes, comme l’IA, peuvent servir d’outil d’aide à la décision (notamment pour gérer sa régression)… D’autant plus que les informations nécessaire à ces cartes peuvent souvent se trouver dans un seul outil: l’ALM.
Au final, les cartes peuvent modéliser notre application en fonction d’un très grand nombre de paramètres tout en restant lisible et offrir au testeur une vision globale qui lui permettra de faire les bons choix plus facilement.
Exemples de cartographies possibles pour le test
Tout d’abord, il est parfaitement possible de mettre en place des cartes mentales (MindMap) pour catégoriser des tests ou des anomalies. Ces MindMap peuvent s’avérer très utiles et il existe un grand nombre d’outil
Ces exemples sont issus de la présentation « Comment prédire les anomalies ?«
Exemple 1:
Les informations de cette cartographies:
- La liste des fonctionnalités (ici une application de e-commerce)
- Les liens entre les différentes fonctionnalités
- Le nombre de tests sur la fonctionnalité
- Le nombre d’anomalie sur chaque fonctionnalité (peut être pondéré en fonction de la criticité)
Outils pour avoir l’information:
Il est possible d’avoir l’ensemble de ces informations dans son ALM. Le lien entre les fonctionnalité pouvant être déduit des tests, les fonctionnalité de la traçabilité entre les tests et les exigences (possibilité de créer des macro-fonctionnalités pour limiter le nombre).
Exemples d’utilisation:
- Retravailler sa couverture de test en fonction du ratio Anomalies/nombre de test (dans cet exemple: + de test sur la livraison et le moyen de paiement; potentiellement moins sur la fiche produit)
- Travailler sur la priorisation des tests (cibler les fonctionnalités avec de nombreuses anomalies en premier)
- Cibler des potentiels composants défaillants
- Prioriser des développements
Exemple 2:
Les informations de cette cartographies:
- La liste des fonctionnalités
- Les liens entre les différentes fonctionnalités
- La localisation d’une anomalie (possible avec modification de code à la place)
- Un niveau de risque lié à l’impact du changement (correction ou évolution) ou de l’anomalie
- Le nombre de tests sur la fonctionnalité (taille rond)
Outils pour avoir l’information:
Principalement l’ALM. Pour le risque il est possible de le déduire automatiquement en fonction des modifications de code (log dans chaîne d’intégration continue) ou de l’anomalie liée à un test mais aussi suite à des réunions de revue des risques.
Exemples d’utilisation:
- Génération de campagnes (sélection et priorisation des tests) de retest ou de validation
- Identification de fonctionnalités à risque
Exemple 3:
Les informations de cette cartographies:
- Les différentes catégories d’âge des utilisateurs avec le nombre de visiteurs
- Le comportement général de ces utilisateurs en fonction de leur catégorie d’âge
- Les dépenses moyennes en fonction de la catégorie d’âge de l’utilisateur
- Les interaction entre les différents utilisateurs
Outils pour avoir l’information:
- Logs de production
- Enquêtes de satisfaction / commentaires
- Enquêtes marketing
Exemples d’utilisation:
- Identification d’évolutions adaptées aux utilisateurs
- Priorisation des évolutions en fonction des utilisation
- Définition de personae et mise en place d’une stratégie de test adaptée
Conclusion
Les cartes (ou cartographies) peuvent devenir de super outils d’aide à la décision pour les testeurs. Au delà de l’aide à la décision elles sont également de super outils de synthétisation et de communication. De même, la plupart des informations nécessaires à leur élaboration sont accessibles au testeur et il est possible de les automatiser afin d’avoir une sorte de monitoring à l’aide de ses cartes. Enfin, contrairement à l’IA, la mise en place de cartographies n’est pas forcément très coûteuse, reste très compréhensible et ne demande pas forcément un nombre de données considérable.
Avant de songer à l’IA, ne serait-il pas intéressant de songer à l’utilisation de cartes comme solution intermédiaire et voir ce qu’elles peuvent nous apporter pour un investissement au final assez faible ? Surtout, qu’au final, la seule limitation des cartographies c’est, comme souvent, notre imagination.
Je vous ai proposé quelques exemples, il ne sont pas parfaits ni forcément adaptés à votre contexte. J’espère que cet article vous permettra d’imaginer des solutions pour vous et vos équipes… Et espère que vous pourrez également les partager!
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