L'automatisation des tests apporte efficacité et fiabilité aux tests des logiciels, ce qui est particulièrement important dans l'environnement Agile d'aujourd'hui.
Cependant, il ne suffit pas d'exécuter simplement des tests automatisés et de les incorporer dans vos pipelines CI/CD. Il est également important de mesurer leur efficacité afin de s'assurer que l'automatisation des tests apporte systématiquement de la valeur à votre entreprise !
Il existe plusieurs indicateurs clés de performance (KPIs) qui permettent de mesurer le succès de vos tests automatisés, et dans cet article, nous allons passer en revue le top 5 des indicateurs à suivre dans l'automatisation de vos tests pour mieux rentabiliser vos efforts.
Pourquoi avons-nous besoin d'indicateurs pour les tests automatisés ?
L'objectif principal des KPIs est de démontrer la performance du processus de test.
Lorsqu'il s'agit de décider des KPI à mesurer, il est important de se demander pourquoi vous souhaitez mesurer la qualité de l'automatisation en premier lieu. :
Résultats quantifiés
Construire une suite d'automatisation afin de fournir rapidement de nouvelles fonctionnalités de qualité aux clients nécessite du temps et des ressources.
Les KPI peuvent être utilisés pour suivre l'efficacité des tests automatisés au fil du temps, vous aidant à atteindre l'objectif de devenir exponentiellement agile et à obtenir un retour sur investissement quantifié.
Time to market accéléré
Si vous voulez accélérer vos délais de sortie, vous devez d'abord savoir à quelle vitesse vous avancez !
Les KPI peuvent aider à accélérer le processus de test en mettant en évidence les aspects qui ne progressent pas comme prévu.
Tenir votre équipe QA responsable de manière précise
Disposer d'un ensemble standard d'indicateurs de performance clés communiqués de manière cohérente vous permettra de tenir votre équipe responsable des problèmes dans les différentes parties du processus de test.
Amélioration continue
S'améliorer avec le temps devrait être un objectif pour toute organisation.
La mesure de l’évolution de vos tests vous aidera à ajuster et à surmonter les défis à mesure que vous améliorez vos scripts et processus d'automatisation.
Automatisation des tests - TOP 5 des indicateurs à suivre
1. Cas de test automatisables
Tout ne peut pas être automatisé !
Une caractéristique essentielle de la stratégie de test est de donner la priorité à l'automatisation pour les cas de test qui fourniront le plus grand retour sur investissement.
Cette métrique peut aider les équipes à hiérarchiser les domaines à forte valeur à automatiser et à identifier les domaines qui nécessitent encore des tests manuels et exploratoires.
*Diviser cette métrique pour couvrir des composants spécifiques de votre application peut offrir une valeur encore plus élevée.
Cas de test automatisables % = (# de cas de test automatisables / # de cas de test totaux) * 100
2. Progrès de l'automatisation
Ce KPI fait référence au nombre de cas de test automatisés qui ont été exécutés à un moment donné.
Il est utilisé pour suivre la progression des efforts de test automatisés d'une organisation au fil du temps et identifier les endroits où une automatisation supplémentaire est nécessaire pour améliorer l'efficacité des tests.
Par exemple, si votre objectif est d'automatiser 100 % des cas de test "automatisables", ce KPI peut être utilisé pour suivre votre progression vers cet objectif et identifier s'il y a des déviations significatives au cours du processus de test.
Les « déviations » peuvent inclure des tâches mises en attente en raison d'autres priorités ou d'éléments imprévus dans le logiciel, par exemple.
Cette métrique peut également être mesurée par rapport à l'objectif d'automatisation d'une suite de régression ou d'une nouvelle fonctionnalité pour vous aider à comprendre quand des progrès sont réalisés.
Progression de l'automatisation % = (nombre de cas de test réels automatisés / nombre de cas de test automatisables) x 100
3. Couverture des tests
La couverture de test suit le nombre de cas de test effectués et illustre le pourcentage de couverture de test réalisée automatiquement par rapport à manuellement.
En mesurant ce KPI, vous pouvez comprendre à quel point votre base de code est couverte par tous les types d'automatisation et révéler les parties du logiciel qui n'ont pas une couverture de test suffisante.
% de couverture des tests automatisés = (# de tests automatisés / # de tests totaux) *100
4. Densité des défauts
La densité des défauts mesure le nombre total de bugs et d'erreurs découverts au cours d'un cycle de développement.
Ce KPI permet d'identifier les parties les plus faibles du logiciel qui nécessitent des tests plus rigoureux, et révèle également si la phase de développement présente des difficultés de codage nécessitant davantage de ressources ou de formation.
Densité de défauts = (nombre de défauts connus / taille totale du système) *100
5. Taux de réussite
Représentant le pourcentage du nombre de tests automatisés réussis, cette mesure est utile pour comprendre la stabilité et l'efficacité de votre suite des tests automatisés.
Avoir un faible taux de réussite nécessite plus de temps passé à valider les échecs. Si les échecs s'avèrent être de faux échecs, c'est un indicateur précoce que vos tests ne sont pas fiables.
Si vous voyez ce nombre chuter après une exécution des tests automatisés, cela servira d'indicateur que votre version contient un nombre de défauts supérieur à la normale.
Taux de réussite % = (# de cas réussis / # de cas de test exécutés) * 100
KPIs des tests automatisés - ne perdez pas de vue la vision globale
Les KPI sont très utiles s'ils sont alignés sur votre stratégie d'automatisation, pour vous guider dans votre prise de décision stratégique.
Cependant, ne devenez pas trop obnubilé par l’atteinte des objectifs positifs. Lorsqu'une métrique devient l’objectif, elle cesse d'être une mesure !
Une autre chose à prendre en compte est que même si les métriques sont essentielles pour suivre et comprendre l'automatisation des tests, chacune d'entre elles peut montrer une image incomplète et parfois trompeuse.
Cela signifie qu'il est extrêmement important de prendre en compte le contexte et d'analyser chaque KPI avec un œil aiguisé.
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