Discussion :

[Anthony]

D'ici à 2028, les outils basés sur la GenAI seront capables de rédiger 70 % des tests logiciels, réduisant ainsi le besoin de tests manuels, d'après IDC

Dans un récent rapport FutureScape, "IDC FutureScape : Worldwide Developer and DevOps 2024 Predictions - Asia/Pacific (Excluding Japan) Implications", IDC prévoit que d'ici à 2028, les outils basés sur la GenAI seront capables de rédiger 70 % des tests logiciels, réduisant ainsi le besoin de tests manuels, ce qui se traduira par une amélioration de la couverture des tests, de la convivialité des logiciels et de la qualité du code.

Selon l'étude "IDC Asia/Pacific Software Survey 2023", 48 % des entreprises de la région Asie-Pacifique hors Japon (APEJ) considèrent la révision et les tests de code comme l'une des tâches importantes que l'IA pourrait aider le plus efficacement à rationaliser pour les développeurs. L'étude d'IDC montre que les principaux domaines d'utilisation de l'IA/ML pour les tests comprennent la priorisation des tests, la découverte de la cause sous-jacente des échecs des tests, la création de cas de test, l'autoréparation et les procédures de test.

La GenAI pour l'automatisation des tests devient de plus en plus populaire parmi les entreprises de la région APEJ. Il s'agit d'utiliser des algorithmes d'IA pour générer et gérer des scripts de test, ce qui permet des procédures de test plus efficaces et plus adaptables.

Les prévisions d'IDC soulignent que la nouvelle vague de GenAI a le potentiel de façonner l'avenir des industries et d'entraîner des progrès dans le monde piloté par l'IA. L'IA entraînera un plus grand niveau d'automatisation dans le développement de logiciels, les développeurs et les experts DevOps étant à l'avant-garde de ce nouveau paradigme. Vous trouverez ci-dessous les autres prédictions liées à l'IA pour la région :

- Refactoring : La GenAI réinventera le refactoring des apps héritées, avec les entreprises utilisant les outils GenAI et les plateformes des fournisseurs de services cloud pour initier et exécuter 50 % des tâches de conversion de code et de développement d'ici à 2027.

- Apps intelligentes : En essayant de réduire l'ingestion de contenu, d'ici à 2026, plus de 50 % des consommateurs utiliseront l'IA par le biais d'appareils mobiles pour découvrir, évaluer et acheter la plupart des produits et services qu'ils souhaitent.

- DevOps AI pour la sécurité : D'ici à 2026, 45 % des équipes DevOps utiliseront des outils DevSecOps exploitant l'IA pour identifier les défis de sécurité dans les applications et les chaînes d'approvisionnement.

- Dev Growth : D'ici à 2026, la maturation des technologies GenAI catalysera une croissance accélérée de la population de développeurs dans le monde et fera en sorte que la population de développeurs de la région Asie/Pacifique augmente deux fois plus vite.

La région Asie/Pacifique est en plein essor technologique, avec une IA avancée, des pratiques innovantes et une communauté de développeurs en pleine croissance, ce qui permet aux entreprises de fournir des applications intelligentes, efficaces et sécurisées pour répondre aux besoins du marché à court terme.

Les autres tendances auxquelles les dirigeants doivent prêter attention sont les suivantes :

- WASM serveur : d'ici à 2028, 20 % des organisations utiliseront WASM côté serveur dans leur chaîne de livraison d'applications, réalisant des améliorations clés dans la réutilisation du code, la sécurité et le temps de mise sur le marché.

- Programmation en langage naturel : D'ici à 2028, le langage naturel deviendra le langage de programmation le plus utilisé, les développeurs l'utilisant pour créer 30 % des nouvelles applications nettes.

- Plate-forme d'application : D'ici à 2027, 50 % des entreprises adopteront une plateforme d'applications composable, orientée vers l'interne, permettant aux développeurs de trouver et de personnaliser la découverte de produits, de services et d'infrastructures liés au développement.

- Développement GPU : D'ici à 2027, 60 % des développeurs d'entreprise utiliseront des GPU et d'autres processeurs spécialisés pour améliorer le développement de l'apprentissage automatique, de l'IA, de l'édition vidéo, de la modélisation 3D, des simulations et des jumeaux numériques.

- Shift Left VSM : D'ici à 2025, 65% des entreprises utiliseront des mesures intégrées de gestion de la chaîne de valeur au sein des outils de développement et de déploiement pour cartographier les efforts en fonction des résultats commerciaux et favoriser une meilleure coordination de la livraison à travers l'org.

Source : IDC

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[Jade Emy]

Seules 16 % des entreprises estiment que leurs tests de logiciels sont efficaces, et l'IA pourrait aggraver la situation, 68 % ont rencontré des problèmes de performance, de précision et de fiabilité.

Selon une étude de Leapwork, seules 16 % des entreprises estiment que leurs tests de logiciels sont efficaces. Le rapport montre également que l'IA pourrait aggraver la situation, puisque 68 % des entreprises ont rencontré des problèmes de performance, de précision et de fiabilité. L'absence de processus de test suffisants a un impact négatif sur la facilité d'utilisation des applications d'IA, qui sont de plus en plus répandues.

Les tests de logiciels consistent à vérifier si un logiciel répond aux attentes. Ils peuvent fournir des informations objectives et indépendantes sur la qualité d'un logiciel et le risque de défaillance pour un utilisateur ou un commanditaire. Ils peuvent déterminer l'exactitude d'un logiciel pour des scénarios spécifiques, mais ne peuvent pas déterminer l'exactitude pour tous les scénarios. Ils ne peuvent pas non plus trouver tous les bogues.

Des rapports prévoient que d'ici à 2028, les outils basés sur la GenAI seront capables de rédiger 70 % des tests logiciels, réduisant ainsi le besoin de tests manuels, ce qui se traduira par une amélioration de la couverture des tests, de la convivialité des logiciels et de la qualité du code. La GenAI pour l'automatisation des tests devient de plus en plus populaire parmi les entreprises. Il s'agit d'utiliser des algorithmes d'IA pour générer et gérer des scripts de test, ce qui permet des procédures de test plus efficaces et plus adaptables.

Une nouvelle étude menée par Leapwork auprès de 401 professionnels de la technologie montre que seulement 16 % des entreprises pensent que leurs pratiques de test actuelles sont efficaces. Il est intéressant de noter que l'IA pourrait aggraver la situation, car bien que 85 % des personnes interrogées aient intégré des applications d'IA dans les piles technologiques au cours de l'année écoulée, la plupart d'entre elles (68 %) ont rencontré des problèmes de performance, de précision et de fiabilité.

L'absence de processus de test suffisants a un impact négatif sur la facilité d'utilisation des applications d'IA, qui sont de plus en plus répandues. Pour les cadres supérieurs, qui représentaient la moitié de l'enquête globale, cette perception est encore plus élevée (73 %), contre 62 % pour les ingénieurs logiciels ou les responsables techniques, qui constituaient l'autre moitié de l'échantillon. La nécessité d'effectuer des tests logiciels approfondis est donc plus grande que jamais.

Les bogues les plus courants dans les applications d'IA identifiés par les répondants sont les échecs d'intégration (21 %) et les vulnérabilités de sécurité (23 %). Les trois principales difficultés rencontrées lors de l'intégration de l'IA dans leurs logiciels sont la résistance au changement au sein de l'organisation (20 %), l'incohérence des performances et de la fiabilité des applications d'IA (19 %) et la gestion du rythme rapide des avancées et des mises à jour de l'IA (19 %).

Il n'est donc pas surprenant que 77 % des organisations considèrent désormais les tests de l'IA comme essentiels, mais il existe des lacunes notables dans les ressources et les pratiques de test. Près d'un quart des organisations (24 %) ne disposent pas d'une équipe ou d'une personne chargée de tester les applications d'IA, et plus d'un quart (26 %) ne disposent pas d'une plateforme de test commerciale. Près d'un tiers (30 %) estime que leurs processus de test actuels ne peuvent pas garantir la fiabilité des applications d'IA.

"Malgré toutes ses avancées, l'IA a des limites, et je pense que les gens s'en rendent compte assez rapidement", déclare Robert Salesas, directeur de la technologie chez Leapwork. "L'automatisation rapide permise par l'IA peut augmenter considérablement le rendement, mais sans tests approfondis, cela pourrait également conduire à davantage de vulnérabilités logicielles, en particulier dans les applications non testées. Il est logique que les cadres dirigeants soient particulièrement sensibles à cette question en raison des implications pour l'expérience client et de la publicité négative. Il y a là une opportunité de collaboration intersectorielle pour s'assurer que davantage d'outils de test sont à la hauteur des défis du monde moderne où les applications d'IA sont de plus en plus répandues."

À propos de Leapwork

Leapwork est une plateforme d'automatisation des tests alimentée par l'IA qui aide les entreprises à fournir une qualité continue dans l'ensemble de leurs activités. Les équipes de test logiciel s'appuient sur Leapwork pour offrir des expériences de meilleure qualité à partir du moment où un client interagit avec l'entreprise par le biais des applications, des API et des données qui l'alimentent. Grâce à un flux de travail visuel intuitif et à des capacités d'IA générative, tous, des ingénieurs aux utilisateurs commerciaux, peuvent créer, maintenir et faire évoluer des tests complexes basés sur des données, plus rapidement et plus efficacement que jamais.

Source : "AI and Software Quality: Trends and Executive Insights" (Leapwork)

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