Dans le contexte d'accélération des cycles de développement et de la demande incessante de produits hautement fiables et performants, les tests automatisés se sont affirmés comme un outil indispensable dans la stratégie des entreprises.

Face à ces enjeux, les services de test évoluent en intégrant l’automatisation pilotée par l’IA, les environnements de test dans le cloud, et les frameworks autoréparateurs afin de garantir à la fois une plus grande fiabilité et une livraison plus rapide.

Dans cet article, nous explorons les principales tendances en matière de test logiciel qui permettent aux entreprises de s’adapter à cet écosystème en constante évolution.

1. L’automatisation intelligente basée sur l’IA

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) dans les processus de test représente l’une des évolutions les plus marquantes de ces dernières années.

Loin des scripts statiques traditionnels, ces technologies permettent désormais d’adapter dynamiquement les scénarios de test en fonction des évolutions de l’application testée.

Les outils de test automatisé s’appuieront sur l’IA pour :

• Identifier automatiquement les régressions probables via l’analyse des logs et des historiques de test
• Générer des cas de test intelligents basés sur le comportement réel des utilisateurs
• Optimiser la couverture de test en ciblant les zones à plus haut risque
  

​L’essor de l’IA appliquée aux tests est exponentiel. Selon une enquête mondiale menée auprès de 1 775 dirigeants informatiques et commerciaux, 71 % des organisations ont intégré une forme d’intelligence artificielle ou de capacités d’IA générative dans leurs opérations, plus d’un tiers (34 %) l’utilisant spécifiquement pour améliorer l’assurance qualité.

Prochaine étape : l’IA agentique

Dans le prolongement de l’IA multimodale qui traite simultanément plusieurs types de données grâce à des algorithmes spécialisés émerge désormais une nouvelle génération : l’IA agentique.

Ces systèmes intelligents fonctionnent de manière autonome, prenant en charge des tâches auparavant réservées aux humains.

Ils sont capables de :

• Communiquer entre eux
• Conserver un état mémoire sur le long terme
• Prendre des décisions indépendantes en fonction du contexte et des interactions
  

En pratique, cela revient à déployer une véritable équipe virtuelle d’assistants de test qui sont réactifs, adaptatifs, et capables d’assurer une qualité logicielle continue à grande échelle.

2. L’IA au service du Shift-Right pour mieux comprendre l’utilisateur

En 2025, comprendre le comportement réel des utilisateurs devient un pilier stratégique des approches de test automatisé.

Le World Quality Report 2024 de Capgemini souligne que les organisations investissent de plus en plus dans des technologies avancées, telles que l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer leurs processus d'assurance qualité et mieux comprendre le comportement des utilisateurs.

Alors que les méthodologies shift-left visent à tester plus tôt dans le cycle de développement, l’approche shift-right s’inscrit en complément, en mettant l’accent sur la qualité post-déploiement, en conditions réelles d’usage.

Grâce à l’analyse des interactions en environnement de production, les équipes QA peuvent identifier des schémas d’usage, anticiper les problèmes potentiels et s’assurer que les applications répondent aux attentes concrètes des utilisateurs.

Ce que permettent les outils IA de nouvelle génération : 

Modèles basés sur des captures visuelles : l’IA utilise des “snapshots” de sessions utilisateurs.

Analyse comportementale réelle : les tests sont générés automatiquement à partir des données d’usage, couvrant des scénarios positifs et négatifs, y compris les cas rares.

Zéro maintenance manuelle : l’IA apprend en continu à partir des interactions, éliminant les mises à jour répétitives des scripts de test.

Testing en production intelligent : en combinant monitoring post-déploiement et tests traditionnels, on renforce la couverture et on capte les problèmes passés inaperçus.

Couverture de test améliorée : l’IA relie dynamiquement le code aux cas réels, facilitant la détection de régressions sur les parcours critiques.

Analyse d’erreurs assistée par IA : détection automatique des causes d’échec (API, performance, logique métier), pour un gain de temps côté développement.

Monitoring et insights continus : les outils offrent une vision en temps réel sur l’usage, comblant le fossé entre performance en production et couverture de test.

3. L’automatisation "no-code" plus accessible

La complexité des outils de test automatisé a longtemps constitué un frein à leur adoption à grande échelle.

Cette tendance s’inverse grâce à l’émergence des solutions no-code et low-code, qui permettent à des profils non techniques (product owners, business analysts, etc.) de créer et maintenir des scénarios de test sans écrire une seule ligne de code.

Ces outils intuitifs ouvrent la voie à une véritable démocratisation des tests, avec plusieurs avantages concrets :

• Une meilleure collaboration entre équipes techniques et métiers
• Une réduction significative des coûts et du temps de maintenance
• Une plus grande réactivité face aux évolutions fonctionnelles
  

D’ici 2025, ces solutions devraient devenir la nouvelle norme pour les tests automatisés en offrant un gain de temps et une flexibilité sans précédent.

4. L’évolution du rôle des testeurs et des compétences requises

​Les rôles des testeurs évoluent vers des profils hybrides, combinant compétences traditionnelles et expertises en IA, DevOps et automatisation.

Cette transition est déjà en cours, comme le reflètent diverses données du secteur :​

Compétences en IA : selon une étude de McKinsey, 62 % des employés âgés de 35 à 44 ans déclarent avoir une expertise élevée en IA, ce qui indique une adoption croissante de ces compétences.

Connaissances en DevOps : un rapport de Brokee souligne que 29 % des équipes IT ont récemment recruté un ingénieur DevOps, faisant de ce poste le plus recherché dans le domaine IT.

Expertise en automatisation : D'après le "State of Testing™ Report 2024" de PractiTest, bien que l'automatisation soit en croissance, un grand nombre de testeurs manquent de confiance dans l'écriture de scripts d'automatisation, indiquant un besoin de développement de compétences en automatisation. 

5. L’intégration DevOps / SRE

L’intégration des tests automatisés aux pratiques DevOps et SRE (Site Reliability Engineering) s’impose comme l’une des tendances majeures en 2025.

Alors que les entreprises visent une livraison continue et une résilience opérationnelle renforcée, les tests évoluent vers une approche proactive et continue parfaitement intégrée aux workflows.

Qu’est-ce que le Site Reliability Engineering (SRE) ?

Né chez Google, le Site Reliability Engineering consiste à appliquer des principes d’ingénierie logicielle à la gestion des systèmes et à l’exploitation.

Son objectif est de garantir que les applications restent stables, disponibles et performantes, même à grande échelle.

Concrètement, les ingénieurs SRE collaborent étroitement avec les équipes de développement pour :

• Automatiser les déploiements
• Surveiller les performances
• Anticiper les pannes et les bugs
• Assurer une expérience utilisateur optimale
  

6. Le Green IT appliqué aux tests automatisés

La responsabilité environnementale devient un enjeu stratégique pour les entreprises, tous secteurs confondus, et les pratiques de Green IT s’intègrent de plus en plus dans le domaine du test logiciel.

L’automatisation des tests, bien qu’indispensable, peut entraîner une consommation significative de ressources, notamment par l’exécution massive de scénarios, l’utilisation d’environnements de test virtualisés et le stockage de données.

En 2025, une attention croissante est portée à l’impact énergétique des tests automatisés.​

Selon un article de Forrester, l’efficacité des tests est cruciale dans le processus de développement applicatif.

Des tests inefficaces ou mal conçus peuvent augmenter la consommation d’énergie. Passer d’une automatisation systématique à une automatisation intelligente, en utilisant l’IA et le machine learning pour déterminer quand automatiser ou exécuter un test, peut permettre des économies d’énergie significatives. ​

Les approches de test écoresponsables :

L’optimisation des campagnes de test : réduction des exécutions redondantes et priorisation des tests à forte valeur ajoutée.​

Le recours à des infrastructures cloud “vertes” : utilisation de centres de données alimentés par des énergies renouvelables et optimisés pour l’efficacité énergétique.​

La réduction du volume de données générées ou stockées inutilement : mise en place de politiques de gestion des données visant à minimiser l’empreinte carbone.​

L’usage intelligent de l’IA : exploitation de l’intelligence artificielle pour éviter les tests superflus grâce à des recommandations ciblées.​

Mr Suricate - Leader de l'automatisation des tests no-code

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