Interview: les agents IA pour le test

Bonjour Bruno, peux-tu rapidement te présenter ?

Je suis responsable du Labo IA chez Smartesting. Nous développons des solutions à base d’intelligence artificielle pour les activités de test logiciel, notamment dans les domaines de la conception et de l’exécution des tests fonctionnels.

Qu’est-ce que le test pour toi ?

Le test est une composante essentielle du développement logiciel. Il permet de réunir toute l’équipe Produit autour d’objectifs de qualité clairs et mesurables.

Récemment, chez Smartesting, nous travaillons au développement d’une application d’exécution de cas de test manuel pilotée par IA. Il s’agit d’un bon exemple de ce que peut apporter une approche de test rigoureuse. Pour cela, nous avons construit des jeux d’essai représentatifs, couvrant des cas d’usage variés. Nous appelons cet ensemble « Benchmark », car il nous permet de comparer différentes architectures et modèles d’IA. Mais il s’agit avant tout d’une suite de tests fonctionnels à laquelle nous consacrons beaucoup d’efforts. Ces tests sont un véritable pilier de notre projet.

Qu’est-ce que la qualité pour toi ?

La qualité est une mobilisation collective de toutes les personnes impliquées dans la conception, le développement et l’usage du logiciel : Product Owner, développeur·euse, testeur·euse, support, etc.

Un élément clé de cette mobilisation est la priorisation des critères de qualité. On ne peut pas tout faire en même temps ; il faut savoir où concentrer ses efforts. Cette dynamique collective doit être orientée vers la satisfaction des utilisateur·rice·s. Car au final, c’est l’adoption du produit qui valide la qualité de notre travail.

Quel lien fais-tu entre le test et la qualité ?

Pour moi, le test est le moteur de la qualité. Je reviens à notre agent IA : sans mesure de qualité par le test, l’équipe avance à l’aveugle. Se baser uniquement sur les anomalies détectées en production, c’est prendre un risque permanent, presque comme jouer à la roulette russe. Et c’est très déstabilisant pour les équipes.

Les tests, leurs résultats, leur couverture : tout cela permet d’alimenter les discussions, les corrections, et la maîtrise collective de ce que l’on met en production. Bien sûr, c’est un idéal, mais c’est vers cela que nous devons tendre : faire de la qualité une démarche partagée et évaluée en continu par les résultats des tests.

Dernièrement tu travailles beaucoup sur les IA, et plus particulièrement sur les agents IA. Peux-tu nous expliquer le principe ?

Un agent IA implémente une architecture logicielle qui repose sur des modèles d’intelligence artificielle générative, notamment les grands modèles de langage. Ces agents sont capables de planifier une tâche à partir d’une commande en langage naturel, d’exécuter les étapes nécessaires, et même d’ajuster leur plan en cours de route.

Par exemple, si je demande à un agent : « Trouve les trois meilleures newsletters sur l’IA appliquée aux tests et inscris-moi », il va analyser la demande, effectuer les recherches, traiter les pop-ups, vérifier le contenu, et proposer une action. L’agent s’adapte au contexte comme le ferait un humain.

En quoi les agents IA peuvent-ils améliorer la qualité ?

Les agents IA permettent d’automatiser des activités autrefois trop complexes pour être déléguées à une machine. Leur capacité d’analyse, de planification et de réaction ouvre de nouvelles possibilités.

Ils vont soulager les testeur·euse·s en prenant en charge certaines tâches chronophages, comme l’exécution manuelle de cas de tests. Cela permettra aux professionnel·le·s du test de se concentrer sur l’essentiel : piloter la stratégie de test, affirmer la vision de la qualité et interagir avec les agents IA pour les guider et vérifier leur travail.

Comment mettre en place un agent IA dans une équipe agile ?

Comme pour tout nouvel outil, il faut intégrer progressivement les agents IA. Deux points importants :

1. Ces technologies sont nouvelles. Il faut donc se former à leur usage et identifier les cas d’usage pertinents.
2. L’IA générative est puissante mais non déterministe. Il faut donc s’adapter à ses comportements et mettre en place des mécanismes de contrôle.

Souhaites-tu ajouter quelque chose ?

Oui, l’intelligence artificielle transforme les métiers et les pratiques du test logiciel. Pour ne pas subir cette transformation, il faut s’en emparer activement : individuellement, en se formant et en testant ; collectivement, en fixant des objectifs clairs et en adoptant l’IA par étapes, avec évaluation des résultats à chaque phase. C’est ainsi que nous pourrons tirer le meilleur parti de ces nouvelles capacités.

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