Un bug en production n’arrive jamais au bon moment. Souvent en pleine campagne ou en plein rush, parfois juste après une mise à jour “mineure”, et presque toujours là où on ne l’attend pas. Résultat : des équipes sous tension, des opérations qui coincent, des clients frustrés et une image de marque qui s’effrite.
C’est là que la question des tests et de la qualité logicielle cesse d’être théorique. En effet, la QA et les tests automatisés ne sont pas qu’un passage obligé avant une mise en ligne : ce sont des leviers concrets pour livrer plus vite et mieux, et offrir une expérience client fluide. Le tout avec moins de stress et plus de fiabilité.
Encore faut-il savoir comment aborder correctement ce sujet stratégique. Souvent, les tests sont perçus comme chronophages, techniques et difficiles à maintenir. Mal outillés ou mal intégrés, ils deviennent une contrainte au lieu d’un accélérateur.
Dans ce guide, nous vous proposons une approche pragmatique des tests automatisés et de l’Assurance Qualité. L’objectif : vous aider à structurer une stratégie efficace, choisir les bons outils (y compris sur le mobile), et éviter les erreurs classiques qui transforment la mise en production en loterie et fragilisent l'expérience utilisateur.
DSI, QA Manager, Responsable Digital, Product Owner, chef de projet, développeur... Vous trouverez ici des repères concrets pour reprendre le contrôle sur la qualité de vos applications. Pour éviter le grain de sable dans les rouages de vos plateformes internes comme externes.
Le vocabulaire du test est parfois confus. Avant de parler d'automatisation, il est crucial de maîtriser les distinctions entre les différents types de tests, notamment la différence majeure entre les tests fonctionnels de validation et les tests de non-régression (TNR).
Bien que complémentaires, ces deux types de tests répondent à des objectifs distincts dans le cycle de vie du logiciel.
Il intervient généralement au début du cycle ou lors du développement de nouvelles fonctionnalités (features).
Souvent appelé simplement "Test de Régression", il est le gardien de la stabilité.
La réponse est nuancée.
Une application moderne repose sur une architecture complexe où tout est interconnecté. Pour garantir la qualité, il ne suffit pas de vérifier une interface en surface. Il faut s'assurer que l'ensemble de la chaîne technique et métier tient la route.
Voici les grandes familles de tests indispensables pour couvrir vos risques :
C'est le test qui valide l'expérience réelle en vérifiant que tous les composants du système (front, back, base de données, services tiers) fonctionnent ensemble sans accroc. L'automate se comporte exactement comme un internaute : il navigue sur l'interface, remplit des formulaires et valide les étapes clés. Pour maximiser son efficacité, on l'automatise en priorité sur les parcours critiques qui génèrent du revenu.
Par exemple, un scénario typique simulera un tunnel d'achat complet, de la recherche du produit jusqu'à la page de confirmation de commande. L'approche privilégiée aujourd'hui est l'utilisation de solutions No-Code, qui permettent de modéliser ces parcours fonctionnels rapidement sans lourdeur technique.
Avant même d'avoir une interface graphique, vos applications discutent entre elles via des API. Ce type de test vise à valider cette partie, sans dépendre des lenteurs ou des changements visuels de l'interface.
Concrètement, on envoie des requêtes techniques au serveur (par exemple : une demande de création de compte) et on vérifie que la réponse contient bien les bonnes informations (ID utilisateur). C'est un test à automatiser tôt dans le cycle de développement ou pour sécuriser les échanges entre deux logiciels. L'approche est purement technique.
Une fonctionnalité peut marcher techniquement (lorsque le code est bon), mais être inutilisable par le client à cause d'un bug d'affichage. L'objectif ici est de détecter les régressions visuelles qu'un script fonctionnel classique ne voit pas, comme un bouton "Payer" qui se retrouve caché sous le footer après une mise à jour CSS, ou un texte qui se superpose à une image.
Ces tests doivent être automatisés systématiquement lors des mises à jour de l'interface utilisateur (UI) ou du Design System. Ils reposent sur une approche de comparaison "Pixel Perfect" : l'outil compare l'écran actuel avec une capture d'écran de référence validée au préalable, et alerte au moindre écart visible.
Votre site fonctionne bien avec 10 utilisateurs, mais tiendra-t-il le choc le jour J ? L'objectif est d'identifier le point de rupture de votre infrastructure et les lenteurs avant qu'elles n'impactent les vrais clients. Un scénario classique consiste à simuler l'arrivée soudaine de 50 000 visiteurs simultanés pour préparer les Soldes ou le passage d'une publicité TV.
On automatise ces tests ponctuellement, avant les gros événements commerciaux ou avant une refonte majeure de l'architecture serveur. L'approche technique utilise des injecteurs de charge qui créent des milliers d'utilisateurs virtuels bombardant le site de requêtes pour mesurer la réponse des serveurs sous pression.
L'inclusion numérique est une obligation légale et éthique pour ne pas exclure 15 à 20% de la population. Ce testing vise à s'assurer que le site est utilisable par les personnes en situation de handicap (malvoyance, navigation au clavier, etc.). On vérifiera par exemple que toutes les images portent une balise descriptive "Alt", que les contrastes de couleurs sont suffisants et que les formulaires sont correctement étiquetés.
L'idéal est d'automatiser ces contrôles d’accessibilité en continu pour éviter que l'intégration de nouveaux contenus ne dégrade la note de conformité du site. Cela se fait via des scans automatisés qui analysent le code HTML/CSS pour relever les écarts avec les standards en vigueur.
Souvent oubliés par les équipes techniques, les tests Data Layer sont pourtant vitaux pour le marketing. Leur but est de garantir la fiabilité de la collecte de données : si vos données sont fausses, vos décisions business le seront aussi.cOn s'assure par exemple que l'événement "Confirmation de commande" remonte bien le montant exact et la bonne devise dans Google Analytics ou votre CRM.
Il est recommandé d'automatiser ces vérifications à chaque modification du plan de taggage ou mise en ligne de nouvelles pages commerciales. L'automate fonctionne en "écoutant" les requêtes réseau sortantes pendant la navigation pour vérifier que les bons tags se déclenchent avec les valeurs attendues.
L'automatisation n'est pas une fin en soi, c'est un investissement qui doit répondre à une logique de rentabilité. On n'automatise pas tout, on automatise ce qui a de la valeur pour le business et les équipes techniques.
Sécuriser les revenus sur un site e-commerce est prioritauire. Une panne du panier ou du tunnel de paiement pendant 2 heures peut coûter des milliers d'euros. L'automatisation agit comme une assurance qui surveille vos processus critiques 24h/24 et 7j/7, alertant immédiatement en cas de dysfonctionnement.
Automatiser ses tests permet d’accélérer les mises en production. Dans un contexte agile où la rapidité est clé, attendre 3 jours qu'une équipe valide manuellement une version n'est plus tenable. L'automatisation réduit ce délai de recette à quelques heures, voire quelques minutes, permettant des déploiements plus fréquents.
Sur des tâches répétitives, l'attention humaine baisse rapidement, laissant passer des erreurs. Un automate ne se fatigue jamais : il exécutera le scénario de la même manière la 100ème fois que la première, garantissant une fiabilité constante.
Lorsque vos équipes passent plus de temps à vérifier que l'existant fonctionne (TNR) qu'à tester les nouvelles fonctionnalités. C'est le signal d'alarme le plus courant : la dette technique du test manuel ralentit l'innovation.
Vous souhaitez passer d'une mise en production mensuelle à un rythme hebdomadaire ou quotidien car les cycles de release se raccourcissent. Sans automatisation, maintenir ce rythme sans sacrifier la qualité est impossible.
Enfin, lorsque le nombre de parcours possibles explose (mobile, desktop, tablettes, navigateurs multiples). La matrice de test dépasse la capacité humaine : il devient physiquement impossible de tout vérifier manuellement avant chaque mise à jour.
L'automatisation ne s'improvise pas. Pour transformer vos processus QA en levier de croissance, il faut suivre une méthodologie rigoureuse.
Il n'existe pas de recette magique universelle. Une bonne stratégie d'assurance qualité doit s'adapter à la taille de votre entreprise, à vos enjeux business et à la maturité de vos équipes. Voici comment l'aborder selon votre contexte.
Ici, les ressources sont limitées et le produit évolue en permanence. L'objectif n'est pas de tout couvrir, mais d'éviter les bugs bloquants sans ralentir le développement. La stratégie consiste à automatiser uniquement les les parcours critiques (inscription, ajout au panier, paiement). On sécurise le business tout en gardant une grande agilité pour le reste.
À ce stade, l'enjeu est de fiabiliser les processus existants tout en continuant à livrer de nouvelles fonctionnalités. La stratégie QA doit devenir systématique : chaque mise en production est précédée d'une campagne de non-régression automatisée. C'est souvent le moment où l'on connecte les outils de test aux outils de gestion de projet (Jira, Trello) pour fluidifier la collaboration entre les équipes métier et technique.
Avec des écosystèmes complexes mêlant technologies modernes et systèmes hérités, la QA devient un enjeu de gouvernance. Il faut industrialiser les tests à grande échelle et les intégrer dans les pipelines d'intégration continue (CI/CD). L'objectif est de maintenir un niveau de qualité uniforme sur des dizaines d'applications différentes, en impliquant aussi bien les développeurs que les Business Analysts.
Voici les erreurs de stratégie que nous voyons le plus souvent lorsque les entreprises se lancent dans l'automatisation sans connaître les pièges classiques.
C'est le mythe le plus tenace. Automatiser coûte du temps (création et maintenance). Chercher à automatiser un test exotique qui ne sert qu'une fois par an ou une fonctionnalité purement visuelle et subjective est contre-productif.
Vouloir créer un test automatisé sur une page qui change de design tous les deux jours est une perte de temps. Votre script cassera à chaque mise à jour.
On pense souvent que l'automatisation est un "one-shot" : on crée le test et on l'oublie. Faux. L'application évolue, et les tests doivent évoluer avec elle. Si vous ne prévoyez pas de temps pour mettre à jour vos scripts, ils finiront par tous échouer (faux positifs) et l'équipe perdra confiance en l'outil.
Le marché des outils de test est vaste et peut sembler intimidant. Pour faire le bon choix, le critère principal n'est pas uniquement technologique, mais humain : qui va créer et maintenir les tests au quotidien ? On distingue généralement trois grandes familles d'outils.
C'est l'approche historique, représentée par des frameworks comme Selenium, Cypress ou Playwright.
Les outils low-code tentent de simplifier l'écriture des tests en réduisant la quantité de code nécessaire, tout en conservant une logique de programmation.
C'est l'approche moderne plébiscitée pour sa rapidité et son accessibilité (c'est le positionnement de solutions comme Mr Suricate).
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Type d'outil |
Profil Cible |
Temps d'intégration |
Maintenance |
Cas d'usage idéal |
Limites |
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Code-Based (Selenium, Playwright, Cypress) |
Développeurs & Ingénieurs QA expérimentés (SDET) |
Long Nécessite de configurer l'environnement et de coder les frameworks. |
Élevée Les scripts sont souvent fragiles ("flaky") et cassent au moindre changement de code ou d'UI. |
Équipes 100% techniques souhaitant une flexibilité totale et du sur-mesure absolu. |
Très chronophage. Crée une "dette technique" de test importante. Exclut les profils métier. |
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Low-Code |
Profils techniques intermédiaires & QA techniques |
Moyen Accélère l'écriture mais demande une configuration initiale. |
Moyenne Réduit le code, mais demande toujours une intervention technique en cas d'évolution. |
Équipes QA ayant des bases en programmation mais voulant aller plus vite que le code pur. |
Souvent trop complexe pour le métier, et parfois trop restrictif pour les développeurs. |
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No-Code (SaaS) (Mr Suricate) |
Tout le monde : PO, Business Analysts, QA Managers, Développeurs |
Immédiat Solution Cloud clé en main. Premiers tests en quelques minutes. |
Faible L'IA et les sélecteurs intelligents adaptent souvent le test automatiquement aux changements mineurs. |
Tests de non-régression, parcours critiques (E2E) Web & Mobile, équipes agiles. |
Moins adapté aux tests unitaires très techniques (qui restent chez les devs). |
Le test d'applications mobiles est un défi bien plus complexe que le web classique. Pourquoi ? À cause de la fragmentation.
Contrairement au web où quelques navigateurs dominent, le mobile impose de jongler avec :
Pour garantir la fidélisation des utilisateurs (qui désinstallent une app buggy en quelques secondes), votre outil de test doit cocher plusieurs cases :
La mise en production (MEP) est le moment de vérité. C'est aussi le moment où le stress est à son comble. Même avec de bons tests, des erreurs stratégiques peuvent tout gâcher.
Au-delà du code, c'est souvent le processus qui pêche :
L'ère du test manuel artisanal et fastidieux touche à sa fin. Pour rester compétitives, les entreprises doivent embrasser l'automatisation, non pas pour remplacer les humains, mais pour leur permettre de se concentrer sur la qualité de l'expérience utilisateur.
Que ce soit pour des applications web ou mobiles, la clé réside dans le choix des bons outils. Des solutions modernes, basées sur le No-Code, permettent aujourd'hui de briser les silos entre développeurs et équipes métiers, garantissant que la qualité logicielle est l'affaire de tous.
Mr Suricate s'inscrit dans cette démarche en proposant une solution codeless "Made in France", capable de détecter les bugs avant et après la mise en production, couvrant l'ensemble de vos parcours utilisateurs web et mobiles.
Prêt à passer à la vitesse supérieure ? L'automatisation n'attend que vous.
Non, et c’est une erreur fréquente de vouloir le faire. L'objectif n'est pas d'atteindre 100% de couverture, mais de couvrir 100% des risques critiques. Les tests exploratoires, l'analyse de l'ergonomie ou les nouvelles fonctionnalités encore instables gagnent à rester testés manuellement par des humains.
Le retour sur investissement se mesure concrètement sur trois axes :
Cela dépend fortement de l'approche choisie. Avec des méthodes traditionnelles basées sur le code (frameworks à développer en interne), il faut souvent compter plusieurs mois avant d'avoir une suite de tests stable et fiable. Avec une approche No-Code (SaaS), les délais sont drastiquement réduits : les premiers scénarios critiques peuvent être opérationnels en quelques jours, apportant de la valeur dès la première semaine.
C'est la peur numéro 1 : devoir réécrire tous les tests à la moindre modification du site. Avec les anciens scripts (comme Selenium), c'était le cas. Aujourd'hui, les outils modernes utilisent des sélecteurs intelligents et de l'IA. Si un bouton change de couleur ou se décale de quelques pixels, l'outil le "reconnaît" quand même et le test continue de fonctionner. La maintenance est ainsi drastiquement réduite.
Il ne faut pas les opposer, ils sont complémentaires. L'automatisation est là pour gérer le volume, le répétitif et le rébarbatif (vérifier 500 fois que le login fonctionne). L'humain, lui, apporte son intelligence, sa créativité et sa capacité à juger "l'expérience" et le ressenti, ce qu'un robot ne peut pas faire. Une bonne stratégie QA utilise l'automate pour libérer du temps de cerveau humain.
Pour le développement pur, un émulateur suffit. Mais pour la validation finale (QA), il est impératif de tester sur des terminaux réels. Un émulateur ne reproduira jamais fidèlement la surchauffe de la batterie, les interruptions réseau (passage 4G/Wi-Fi) ou les spécificités tactiles d'un modèle précis. Pour garantir qu'aucun client ne sera bloqué, rien ne vaut le test sur un vrai appareil.
Historiquement, c'était une tâche réservée aux développeurs ou aux ingénieurs QA techniques. Aujourd'hui, la tendance de fond est de rapprocher le test du "Métier". Grâce aux outils sans code, ce sont désormais les Product Owners (PO), les Business Analysts ou les équipes fonctionnelles qui créent les scénarios. C'est plus logique : ce sont eux qui connaissent le mieux les règles de gestion et le comportement attendu par l'utilisateur final.
Au contraire, elle est faite pour l'accélérer. En intégrant les tests automatisés directement dans vos pipelines de déploiement (CI/CD), la vérification se fait instantanément à chaque nouveau code poussé par les développeurs. Si c'est vert, ça part en production. Si c'est rouge, c'est bloqué. On supprime le goulot d'étranglement de la recette manuelle qui prenait autrefois plusieurs jours.