L'évolution du rôle de l'IA et de la data science dans l'écosystème de la Qualité

Dans notre dernier World Quality Report - notre enquête internationale annuelle dans laquelle nous avons interrogé 1 750 organisations dans plus de 30 pays afin d’évaluer les tendances et comportements en matière d'Ingénierie de la Qualité et de Test - nous avons voulu comprendre en profondeur « l’écosystème de la qualité ». Nous avons cherché à identifier les principales tendances qui se dessinent, et le rôle que les progrès de l'IA et de la data science peuvent jouer à l'avenir....

 

La métamorphose du cloud testing

Le rapport en est maintenant à sa quinzième année d'existence, et certaines tendances significatives se sont dégagées durant au fil des années. L'un des changements les plus importants observés cette année est l'évolution vers le cloud testing, 82 % des personnes interrogées le considérant nécessaire pour les applications sur le cloud.

Ce chiffre est à comparer aux 57 % déclarés dans le rapport de l'année dernière, mettant en évidence un changement positif et décisif dans la stratégie que les entreprises adoptent pour le test de leur cloud et de leur infrastructure. Cela montre également à quel point il est important de tester les fonctionnalités cloud pour les aspects fonctionnels comme non fonctionnels des applications. Nous pensons que ce changement de mentalité est dû au fait que les organisations réalisent que le passage au cloud ne suffit pas à rendre le système disponible et fiable.

Contrôler le chaos

Alors que de nombreuses organisations migrent inévitablement vers le cloud, cette problématique de fiabilité devient de plus en plus importante. Les applications hébergées sur le cloud peuvent être sévèrement impactées par les pannes de services cloud. En raison de cette vulnérabilité, on observe un focus grandissant sur l'ingénierie de la fiabilité des sites (« Site Reliability Engineering » ou SRE) qui applique l'ingénierie aux opérations, y compris le recours à l'ingénierie du chaos pour simuler des scénarios catastrophes. L'utilisation de l'automatisation et de l'intégration est assurément en train d'émerger comme un outil-clé pour l’ingénierie de la qualité dans ce domaine, 69% des sondés reconnaissant leur utilisation.

Parallèlement, on constate que l'importance des tests d'échec des événements cloud augmentent, 71 % des personnes interrogées les qualifiant de « très importants ». Cette utilisation de l'ingénierie du chaos au sein de nombreuses structures d'assurance qualité (QA) permet de vérifier si les applications hébergées sur le cloud peuvent faire face à des pannes d'infrastructure imprévues, à des changements de service ou de configuration sans que l'expérience de l'utilisateur final n'en soit trop affectée. Nous assistons donc à un besoin croissant pour les entreprises d'assurance qualité de mettre en place des pratiques et outils d'ingénierie du chaos afin d'aider leurs clients.

L'importance croissante des données et de l'IA

Une gestion efficace des données de test est essentielle dans l'écosystème de test. La demande croissante d'automatisation de bout en bout met en évidence le besoin de données de test abondantes et à la demande. Cette année, 69% des organisations ont adopté ou se sont préparées à une stratégie d'approvisionnement en données de test à l'échelle de l'entreprise, ce qui représente un bond considérable par rapport aux 31% de l'année dernière. Et au total, pas moins de 99 % des répondants ont au minimum commencé à développer ou préparer leur stratégie.

Pour ce qui est des tests d'applications mobiles, c'est peut-être là que l'on observe la plus grande transition vers l'utilisation de l'IA et de la data science dans ce domaine, avec 76 % des organisations qui emploient des approches basées sur l'IA et la data science pour rendre leurs tests d'applications mobiles plus efficaces. Les tests cloud automatisés avec des techniques d'IA/ML ont encore davantage amélioré les efforts de test pour répondre à la grande diversité d'appareils mobiles à travers le monde.

En résumé…

Ce n'est qu'un aperçu des résultats du rapport, nous vous encourageons donc à en demander une copie pour le découvrir plus en détail. Ce qui est clair, c'est que l'IA et d'autres technologies émergentes continueront d’avoir un impact grandissant sur l'écosystème de la qualité au fur et à mesure de l'évolution des différentes technologies.

Il est remarquable de constater que de plus en plus de structures transfèrent leurs environnements hors production vers le cloud, même si cela se concentre davantage sur une stratégie hybride. On observe également que les organisations adoptent de plus en plus l'ingénierie de la fiabilité des sites, et tirent parti des approches d'ingénierie du chaos et de data science de l'IA pour les tests spécialisés, ce qui est un pas dans la bonne direction.

Nos recommandations :

• Accélérez l'intégration des tests cloud et d'infrastructure dans le cadre du cycle de développement des logiciels, afin d'améliorer la résilience, la sécurité, la redondance et la récupération des données.
• Continuez à envisager des intégrations intelligentes (y compris la customisation de certaines fonctionnalités) afin d'utiliser au mieux les outils commerciaux disponibles et natifs du cloud - en tant que stratégie hybride pour le provisionnement d'environnements hors-production.
• Adoptez des pratiques rigoureuses pour tester l'impact des incidents sur le cloud, et continuez à accorder une priorité absolue à la performance et à la résilience des applications sur le cloud.
• Investissez dans la formation de vos collaborateurs en développant leurs compétences en ingénierie de la fiabilité des sites et du chaos au sein des services de Quality Engineering, afin de suivre et soutenir les nouvelles tendances en matière de stratégies de migration digitale et cloud de vos clients.

Article de blog traduit depuis notre site global : https://www.sogeti.com/explore/blog/the-evolving-role-of-ai-and-data-science-within-the-quality-ecosystem/

 

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