Le fabricant d’instruments de test et mesure Keysight Technologies publie les résultats d'une enquête internationale réalisée par le cabinet d'études Forrester, dont l’objectif était de connaître l’avis des industriels en matière de tests et de dresser un état des lieux des stratégies et des technologies de test (*).

Selon ce rapport publié sous le titre Conquer Testing Complexities with Automation and Artificial Intelligence (AI) (Surmonter la complexité des tests grâce à l'automatisation et à l'intelligence artificielle), le principe d’automatisation des tests gagne du terrain et 75% des entreprises utilisent une combinaison de tests automatisés et manuels. Toutefois, seules 11% d'entre elles ont d’ores et déjà adopté une stratégie reposant entièrement sur l'automatisation. Avec un double constat : le nombre de tests augmente lorsque la complexité augmente (77%) et sans l'automatisation, les temps de développement des produits ralentissent.

Dans le détail, parmi les principaux défis techniques résultant de la complexité des tests, les industriels mettent en avant la longueur des cycles de test, la détection précise des bogues, puis leur résolution. Ces problèmes ont un impact direct sur les performances de l'entreprise et sur le processus de développement des produits.

Les personnes interrogées ont classé ces difficultés par ordre d'importance. 51% mettent en avant les risques liés à l’existence de failles de sécurité non détectées, 48% la hausse des dépenses liées aux tests, 42% le ralentissement de la mise sur le marché en raison de la complexité croissante des tests à mettre en place, 36% le risque de sortir un produit défectueux et enfin 34% la perte de revenus potentielle si les test sont mal maîtrisés.

Néanmoins, les entreprises constatent que les stratégies de test manuelles ou partiellement automatisées ne suffisent plus à faire face à la complexité croissante des produits. Par conséquent, 45% d’entre elles envisagent d'utiliser une approche entièrement automatisée au cours des trois prochaines années, soit une croissance très importante de 409%. Et dans ce cadre plus de la moitié (52%) ont déclaré qu'elles s'intéressent à l'intelligence artificielle pour intégrer des séries de tests complexes, soit une croissance de 325%.

Parmi les améliorations opérationnelles attendues par les répondants, figurent l'augmentation de la productivité (59%), la capacité à simuler la fonction ou la performance d’un produit (54%) et l'automatisation ou la simulation de la correction des bogues pour gagner du temps sur les cycles de correction et de mise en route de nouvelles séries de test (53%).

Quant aux répercussions commerciales attendues, elles incluent une meilleure qualité des produits, ce qui accroît la satisfaction des clients (59%), la capacité de réduire les délais de commercialisation (50%) et des cycles de développement de produits plus agiles (50%).

« L'enquête nous enseigne que les entreprises se sentent obligées dans l’avenir de faire plus d'automatisation des tests, commente Jeff Harris, vice-président Portfolio and Global Marketing chez Keysight Technologies. Les stratégies manuelles ou partiellement automatisées ne permettent plus de répondre aux besoins actuels des entreprises, et faute de stratégie d’automatisation fondée sur l’utilisation de l’intelligence artificielle, il nous semble que ces dernières auront du mal à surmonter la complexité des tests. Parallèlement, nous nous attendons également à une hausse du recours aux jumeaux numériques, car les équipes de développement s'efforcent de continuer à collaborer à distance, suite à la crise du Covid. »

(*) Dans le cadre de l'enquête, Forrester a interrogé en ligne 406 décideurs en matière d'opérations de test dans des entreprises d'Europe, d’Amérique du Nord et d’Asie afin d'évaluer les capacités de test actuelles et de connaître leur avis sur l'investissement dans l'automatisation (y compris l'IA). Les questions fournies aux participants portaient sur les environnements de test actuels de leurs organisations, les investissements futurs, les défis et les résultats attendus de l'automatisation des tests.