Dans cet article, tu découvriras comment l’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée dans le test management – notamment avec Xray – pour relever des défis courants comme la pression temporelle, la lourdeur de la documentation ou une couverture de test insuffisante.Le webinaire, animé par Anja et Christian, présente des cas d’usage concrets avec ChatGPT pour la génération et l’amélioration de cas de test, ainsi que des conseils essentiels en matière de protection des données et de conformité dans l’utilisation des outils d’IA en Suisse.Tu y trouveras également des recommandations pour une utilisation judicieuse de l’IA dans les tests, ainsi qu’un aperçu de ressources utiles comme l’ebook Xray.
L’intelligence artificielle (IA) fait progressivement son entrée dans la gestion des tests logiciels et promet de simplifier bon nombre de défis quotidiens.
Lors du webinaire « Smart Testing avec l’IA – le test management repensé avec ChatGPT & Xray », Anja et Christian ont présenté comment l’IA – en particulier ChatGPT – peut être utilisée pour optimiser les processus, améliorer la qualité et automatiser les tâches répétitives.
Les équipes sont souvent confrontées à des problématiques bien connues : pression temporelle, documentation fastidieuse, exigences incomplètes et faible réutilisabilité des cas de test. Ces obstacles entraînent souvent une couverture de test insuffisante et compliquent l’assurance qualité.
Le webinaire a montré comment l’IA peut intervenir de manière ciblée pour soutenir les équipes, tout en soulignant ses limites.
L’IA est particulièrement utile pour les tâches structurées et répétitives, comme la génération de cas de test ou l’analyse de scénarios.
Par exemple, ChatGPT peut générer automatiquement des cas de test pertinents à partir d’une user story, ou encore améliorer des cas existants. Elle peut aider à repérer des modèles récurrents et à maintenir des templates, ce qui renforce la réutilisabilité.
Mais attention : l’IA n’est pas une solution miracle. Elle ne comprend pas la logique métier complexe et ne fonctionne qu’avec les informations qu’elle reçoit. Si le contexte est insuffisant ou les exigences floues, les résultats peuvent être peu fiables ou inutilisables.
Il est donc essentiel d’optimiser les prompts (les instructions données à l’IA) pour obtenir des résultats pertinents.
Le webinaire a illustré deux cas d’usage concrets :
Bien que l’import dans Xray se fasse encore manuellement, ces exemples montrent à quel point l’IA peut simplifier les tâches répétitives et améliorer la qualité des tests.
L’utilisation d’outils IA soulève des questions importantes en matière de protection des données.
Des solutions comme ChatGPT fonctionnent dans le cloud, ce qui rend difficile de savoir comment les données saisies sont traitées. Cela pose des risques en matière de conformité, surtout dans les secteurs réglementés.
Le webinaire a insisté sur la nécessité pour les entreprises de définir des politiques claires d’utilisation de l’IA (AI policies) et de former leurs équipes à un usage responsable.
Il est fortement recommandé d’utiliser des données anonymisées ou des contenus génériques – les données de production ne doivent pas être utilisées directement.
En alternative, des modèles IA locaux comme SecureGPT d’Infometis permettent un contrôle total sur le lieu de stockage et le traitement des données.
Xray propose un ebook dédié à l’IA dans le test management, avec un focus particulier sur l’exploratory testing. La version française sera bientôt disponible et offre des conseils concrets et des exemples approfondis.
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Par ailleurs, la Infometis Academy propose des formations sur ChatGPT et les tests assistés par IA, afin de renforcer les compétences des équipes et garantir une assurance qualité pérenne.
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Ce webinaire a montré que l’IA apporte déjà aujourd’hui une vraie valeur ajoutée dans le test management – notamment pour automatiser et optimiser la gestion des cas de test avec Xray.
Mais une approche réfléchie et respectueuse de la protection des données est indispensable.
Les entreprises qui anticipent ces enjeux et mettent en place un cadre clair sont idéalement positionnées pour l’avenir du testing.
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