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Les testeurs de logiciels se tournent vers l'IA pour améliorer leur productivité, 78 % d'entre eux ont déjà adopté une forme ou une autre d'IA dans ce but
Selon une étude de LambdaTest

Le , par Anthony

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Une nouvelle étude mondiale portant sur plus de 1 600 testeurs de logiciels révèle que 78 % d'entre eux ont déjà adopté une forme d'IA pour améliorer leur productivité.

Le rapport de LambdaTest montre également que les entreprises s'efforcent de répondre au besoin d'une plus grande fiabilité des logiciels, 72 % des organisations impliquant des testeurs dans les sessions de planification du " sprint ", signalant un changement substantiel vers la prise en compte de la qualité des logiciels plus tôt dans le cycle de vie du développement des logiciels.


Les utilisations de l'IA comprennent l'automatisation de la création de données de test (51 %), l'écriture de code pour les tests automatisés (45 %), l'analyse des résultats des tests et l'établissement de rapports (36 %), et la formulation de cas de test (46 %). En outre, 89 % des organisations automatisent le déploiement et l'exécution des tests à l'aide d'outils d'intégration et de livraison continues (CI/CD).

Toutefois, l'étude a également mis en évidence que des lacunes subsistent dans les tests de logiciels. Les équipes consacrent 10 % de leur temps à la mise en place et à la maintenance des environnements de test et 8 % à la correction des tests défectueux. 74 % des équipes ne disposent pas d'un système structuré de hiérarchisation des priorités, ce qui peut les amener à négliger des facteurs tels que les niveaux de risque et le retour d'information des clients lors de l'exécution des tests automatisés. Enfin, de nombreuses équipes manquent de données pour mesurer la fiabilité des logiciels : 29 % d'entre elles n'ont pas d'infrastructure d'intelligence des tests pour fournir des informations sur le déroulement des tests automatisés et 12 % n'ont pas de système de reporting.


Asad Khan, PDG et cofondateur de LambdaTest, déclare : "Chez LambdaTest, nous comprenons que si l'adoption de l'IA est un grand pas en avant, le voyage ne s'arrête pas là. Par exemple, notre étude souligne la nécessité de s'attaquer aux goulets d'étranglement qui affectent la productivité, comme les tests fragiles, ainsi que la mise en place et la maintenance des environnements de test. Cela nous offre une opportunité et un défi - développer et mettre en œuvre des outils qui s'attaqueront efficacement à ces goulets d'étranglement afin de continuer à faire progresser la qualité des logiciels".

Source : "Future of Quality Assurance" (Rapport d'enquête de LambdaTest)

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