L’intelligence artificielle est peut-être la prochaine grande avancée pour l’industrie, mais les utilisateurs craignent toujours ses lacunes en matière de tests commerciaux et numériques.

Bien que l’expérience client (CX) et l’évaluation de la qualité soient radicalement différentes, les risques associés peuvent s’étendre au-delà de la seule satisfaction. Les critiques persistent selon lesquelles les systèmes CX basés sur l'IA produisent des résultats médiocres et menacent les emplois des agents humains.

Les outils de test numérique basés sur l’IA soulèvent des préoccupations similaires concernant l’exactitude et le remplacement potentiel des testeurs de logiciels humains. Gartner prédit que d’ici 2027, 80 % des entreprises auront intégré des outils de test augmentés par l’IA dans leurs processus d’ingénierie logicielle. En outre, le marché des tests de logiciels devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 5 % de 2023 à 2027.

Cette croissance a fait craindre que l’IA ne remplace les testeurs de logiciels, les échecs potentiels des tests posant des risques pour la chaîne d’approvisionnement des logiciels d’entreprise.

Tal Barmeir, co-fondateur de la société de tests de logiciels basés sur l'IA BlinqIO, estime que cela n'arrivera pas. Au lieu de cela, elle voit l’IA remodeler le rôle des testeurs humains en « testeurs assistés par l’IA », où l’IA améliore leur productivité et leur efficacité. Barmeir soutient que la crainte de voir l’IA remplacer les testeurs néglige son potentiel collaboratif visant à renforcer, plutôt qu’à remplacer, leurs capacités.

« Même si l’intégration de l’IA dans les tests logiciels augmente, je pense qu’il est peu probable qu’elle remplace complètement les testeurs humains. Les outils améliorés par l'IA excellent dans la gestion des tâches répétitives et gourmandes en données, ce qui peut permettre aux testeurs humains de se concentrer sur des scénarios de test plus complexes qui nécessitent une pensée critique et des compétences décisionnelles », a-t-elle déclaré à Technews.fr.

Répondre à la peur de l’IA grâce à des stratégies multicanaux

Améliorer les compétences des travailleurs humains pour qu'ils puissent mieux effectuer leur travail dans les centres d'appels, les conversations commerciales et les centres de tests peut porter des fruits similaires. À ce stade, Barmeir a suggéré que le renforcement des compétences des testeurs traditionnels pour qu’ils utilisent des outils assistés par l’IA peut améliorer considérablement la productivité et l’efficacité.

« En intégrant des outils d'IA, les testeurs peuvent automatiser les aspects banals du processus de test, ce qui leur permet de gérer davantage de tests en moins de temps et avec une plus grande précision. Ce changement accélère non seulement le cycle de développement, mais permet également aux testeurs de se concentrer sur les domaines nécessitant une compréhension plus approfondie, tels que l'expérience utilisateur et la sécurité », a-t-elle expliqué.

Barmeir présente des arguments solides sur la façon dont l’utilisation de l’IA dans les tests logiciels peut améliorer les résultats commerciaux.

« Les humains resteront essentiels dans les tests de logiciels car ils comprennent le contexte, interprètent les comportements nuancés des utilisateurs et prennent des décisions éthiques. L’IA est capable d’analyser les données et d’identifier des modèles, mais elle ne peut pas comprendre le contexte ni prendre des décisions fondées sur des valeurs, domaines dans lesquels le jugement humain est crucial », a-t-elle expliqué.

De plus, des avancées telles que l’AI Test Recorder améliorent les capacités de test de l’IA en automatisant la capture et la reproduction des scénarios de test. Cependant, même avec de tels outils améliorant l’efficacité et la portée des tests, une surveillance humaine reste nécessaire.

« Les humains jouent un rôle essentiel dans le suivi et l’interprétation des résultats, en garantissant que les tests sont conformes aux normes éthiques et aux objectifs commerciaux, et en fournissant une compréhension contextuelle que l’IA ne peut actuellement pas réaliser à elle seule », a-t-elle ajouté.

Cas d'utilisation isolés, rôles humains partagés

Cette même logique s’applique-t-elle au remplacement des travailleurs humains par l’IA dans d’autres cas d’utilisation ? Selon Barmeir, l'impact de l'IA sur l'emploi varie selon les secteurs. Dans certains domaines, comme la fabrication ou la saisie de données, l’IA pourrait remplacer les tâches répétitives traditionnellement effectuées par les humains.

« Cependant, dans les domaines exigeant des compétences interpersonnelles, une pensée créative ou une prise de décision complexe, l’IA est plus susceptible d’augmenter les capacités humaines plutôt que de les remplacer. La clé est d’exploiter l’IA comme un outil qui complète et améliore les compétences humaines », a-t-elle observé.

Barmeir a suggéré que les entreprises doivent adapter leurs hypothèses parfois erronées pour changer l'utilisation croissante de l'anti-IA dans les situations d'expérience client. Ils peuvent y parvenir en se concentrant sur la transparence, la personnalisation et le contrôle afin d’atténuer les préoccupations croissantes concernant l’IA dans les interactions avec les clients.

« Cela implique de communiquer clairement comment l'IA est utilisée, de garantir que les interactions sont aussi personnalisées et empathiques que les interactions humaines, et de donner aux utilisateurs la possibilité de choisir entre les services assistés par l'IA et les services humains », a-t-elle déclaré.

L'état des tests logiciels

Selon Barmeir, le secteur des tests de logiciels connaît une transformation importante entraînée par l'intégration des technologies d'IA et d'apprentissage automatique. Deux choses sont en jeu.

L’une d’elles consiste à mettre fortement l’accent sur l’automatisation des procédures de tests de routine afin d’améliorer l’efficacité. L’autre consiste à maintenir un cadre robuste pour les tests de sécurité et de performances.

« Cette évolution vers l'automatisation réduit considérablement le délai de mise sur le marché (TTM) des nouvelles versions de logiciels, ce qui constitue un avantage essentiel dans le paysage numérique actuel, en évolution rapide », a-t-elle affirmé.

En permettant des cycles de déploiement plus rapides, les entreprises peuvent répondre plus rapidement aux demandes du marché et exploiter les retours plus efficacement. Cette approche améliore le processus de développement et aide les entreprises à rester compétitives dans l’économie numérique.

Avantages, inconvénients et avenir des testeurs assistés par l'IA

L'automatisation accélère considérablement le processus de test et réduit les erreurs humaines. Il permet aux testeurs de se concentrer sur des aspects plus complexes du logiciel, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des tests.

L’IA améliore les tests manuels en gérant plus efficacement les charges de travail accrues ou la complexité. Cette fonctionnalité facilite l'expansion des efforts de test à mesure que la complexité des logiciels et les besoins de l'entreprise augmentent.

Les inconvénients incluent le risque de problèmes négligés et la nécessité d'une mise à jour continue pour s'aligner sur les nouvelles modifications logicielles. Barmeir a averti que cela peut nécessiter un investissement continu en temps et en ressources.

L’avenir des testeurs assistés par l’IA semble prometteur, avec des opportunités de démocratiser le domaine et de le rendre accessible au niveau d’entrée. Les outils d’IA réduisent les barrières à l’entrée en permettant à ceux qui ont moins d’expertise technique de participer aux processus de test.

« Cette démocratisation signifie que davantage de personnes peuvent contribuer et s'engager dans les tests de logiciels, élargissant ainsi le vivier de talents et favorisant l'innovation », a-t-elle déclaré.

Remodeler le secteur de l'assurance qualité

Barmeir a insisté sur le fait que l'IA améliore considérablement le secteur de l'assurance qualité en automatisant les tâches de routine et en introduisant des outils sophistiqués tels que AI Test Recorder et Playwright. Ces outils fonctionnent ensemble pour accélérer le processus de test tout en garantissant des normes élevées de qualité et de fiabilité des produits logiciels.

L'AI Test Recorder répond à une exigence de test et génère efficacement une suite de tests complète dans Playwright. La fonctionnalité de code de la plateforme simplifie encore le processus d'automatisation en permettant aux utilisateurs de créer des scripts de test via des interactions enregistrées avec un site Web, éliminant ainsi le besoin de codage manuel.