Tendances des tests logiciels : dernières technologies d’AQ, statistiques & données

Les tendances évoluent rapidement dans le développement et les tests logiciels. À l’approche de 2025, il est difficile de prédire ce que seront l’assurance qualité et les tests.

Avec les progrès de l’IA, les méthodologies agiles et les outils de test automatisés qui façonnent le secteur, comprendre ces évolutions aide les équipes à fournir efficacement des logiciels de haute qualité.

Les tendances des tests logiciels et les données relatives à l’assurance qualité peuvent aider à prédire les bonnes pratiques et méthodologies émergentes. Nous avons donc analysé les derniers rapports et enquêtes afin de trouver les statistiques les plus pertinentes pour vous et votre équipe d’assurance qualité.

Que vous dirigiez une équipe, que vous effectuiez la planification qualité ou que vous soyez vous-même testeur, les tendances des tests logiciels présentées dans cet article vous donneront un aperçu (ou une anecdote intéressante pour impressionner vos collègues de l’assurance qualité) des tendances que vous pouvez utiliser dans votre processus de test logiciel.

Tendances des outils de test logiciel

Les outils de test logiciel sont essentiels aux tests et à l’assurance qualité. Ils peuvent aider les testeurs à trouver les bogues et à accélérer le processus de test afin de lancer les logiciels plus rapidement.

L’adoption des outils de test alimentés par l’IA a considérablement transformé le paysage des tests logiciels. Des outils comme Testim et Applitools ont gagné une forte popularité en exploitant l’apprentissage automatique pour améliorer l’automatisation des tests et l’analyse prédictive dans l’assurance qualité (QA).

Testim utilise l’IA pour créer et maintenir des tests automatisés, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires au développement et à la maintenance des tests. De même, Applitools utilise une validation visuelle pilotée par l’IA pour garantir la cohérence de l’interface utilisateur sur différentes plateformes et différents appareils.

Au-delà de ces outils, des alternatives fondées sur l’IA aux outils traditionnels comme Selenium ont émergé, proposant des solutions de test plus intelligentes et adaptatives. Par exemple, Functionize associe l’IA aux tests dans le cloud pour exécuter des tests de bout en bout capables de s’auto-réparer et de fonctionner à grande échelle.

Selon une enquête menée par McKinsey en 2024, l’adoption de l’IA dans au moins une fonction métier a atteint 72 %, ce qui indique une augmentation significative de l’intégration des technologies d’IA dans tous les secteurs. Cette progression témoigne d’une prise de conscience croissante du potentiel de l’IA pour améliorer l’efficacité et la précision des processus de test logiciel.

Le passage aux outils de test pilotés par l’IA s’explique par leur capacité à gérer des scénarios de test complexes, à s’adapter aux changements apportés à l’application testée et à fournir des informations prédictives que les outils traditionnels ne sont pas toujours en mesure d’offrir. Par conséquent, les organisations investissent de plus en plus dans ces solutions avancées afin d’améliorer leurs processus d’assurance qualité et de fournir des logiciels de meilleure qualité.

10 Les meilleurs outils de test logiciel pour les équipes d’assurance qualité !

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Tendances des techniques de test logiciel

Sans méthodologie de test logiciel pour guider votre travail, les tests ressemblent à une errance sans but en direction du lancement d’un produit : vous pensez avancer, mais vous ne vous rapprochez jamais de votre objectif, car vous ne pouvez pas voir où vous vous trouvez sur le chemin.

En 2024, les techniques de test logiciel continuent d’évoluer pour répondre aux exigences de cycles de développement plus rapides et d’un résultat de haute qualité.

Les tests continus au sein des pipelines DevOps sont devenus incontournables, permettant aux équipes d’identifier et de résoudre les problèmes potentiels le plus tôt possible dans le cycle de développement logiciel. Cette approche intègre les tests à chaque phase du pipeline, offrant un retour en temps réel et une détection immédiate des bogues, afin de garantir que les modifications du code sont rapidement vérifiées avant de poursuivre. Selon de récents rapports du secteur, plus de 80 % des organisations pratiquant le DevOps ont désormais intégré les tests continus à leurs flux de travail, ce qui renforce leur rôle en tant que pratique essentielle pour maintenir la qualité lors de mises en production rapides.
Les tests en amont ont également été largement adoptés, car davantage d’entreprises mettent l’accent sur la prévention des défauts plutôt que sur leur détection. En avançant les tests dans le processus de développement, les équipes détectent les problèmes à leur source — lors de la collecte des exigences, de la conception et des premières phases de codage. Cette méthodologie proactive réduit non seulement le coût et le temps associés aux corrections de bogues tardives, mais favorise également la collaboration entre les développeurs et les équipes d’assurance qualité. En 2024, 68 % des professionnels de l’assurance qualité ont déclaré intégrer les principes des tests en amont à leurs projets, marquant une hausse par rapport aux années précédentes, alors que davantage d’organisations prennent conscience de leurs avantages pour maintenir un cycle de développement fluide.
Les tests basés sur les modèles (MBT) et les cadres de développement piloté par le comportement (BDD) contribuent également à cette évolution des techniques de test logiciel. Le MBT permet d’automatiser les cas de test à partir de modèles représentant le comportement attendu du logiciel, offrant ainsi une approche systématique de la couverture des tests. Cette méthode est particulièrement utile dans les systèmes complexes où il est essentiel de vérifier tous les parcours utilisateur. Le MBT a gagné en popularité grâce à son efficacité pour générer de grands volumes de cas de test automatisés avec une intervention manuelle minimale. Le BDD, quant à lui, continue de se développer, car il facilite la communication entre les équipes techniques et les parties prenantes non techniques. En utilisant des structures en langage naturel pour rédiger les scénarios de test, le BDD aligne les objectifs des tests sur les objectifs métier et les attentes des utilisateurs. En 2024, plus de 60 % des équipes agiles avaient adopté le BDD pour améliorer la collaboration et garantir que les comportements du logiciel correspondent étroitement aux besoins des utilisateurs.

Ces tendances illustrent collectivement l’évolution vers des stratégies de test plus intégrées, collaboratives et automatisées, qui privilégient la détection précoce et la validation complète, permettant aux équipes de fournir de meilleurs logiciels, plus rapidement.

Tendances du développement logiciel et des tests

Les tests logiciels sont intrinsèquement liés au développement logiciel, les tendances du développement façonnant directement les pratiques de test. Ces informations fournissent un contexte essentiel sur les flux de travail et les priorités des développeurs.

En 2024, l’intégration de l’IA générative au développement logiciel a considérablement transformé les processus de codage et d’assurance qualité. Les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT sont devenus essentiels pour automatiser la génération de code et la détection des bogues. Notamment, le PDG de Google, Sundar Pichai, a indiqué que plus de 25 % du nouveau code de l’entreprise est désormais généré par l’IA, soulignant l’influence croissante de cette technologie.

Ces modèles d’IA aident les développeurs à rédiger des cas de test et à automatiser les tâches répétitives d’assurance qualité, ce qui améliore l’efficacité et réduit les erreurs humaines. Toutefois, l’adoption de l’IA dans le codage a soulevé des préoccupations concernant la sécurité des outils de programmation automatisés, car ceux-ci peuvent introduire involontairement des vulnérabilités dans du code destiné à la production.

Parallèlement, l’accent mis sur les tests de sécurité s’est intensifié en raison de la complexité croissante des cybermenaces. Les organisations intègrent de plus en plus des mesures de sécurité à leurs flux de travail d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) afin de protéger l’intégrité des logiciels.

Le rapport 2024 sur l’état de l’intégration continue et du déploiement continu (CI/CD) souligne que l’intégration de tests de sécurité dans les pipelines CI/CD est désormais considérée comme essentielle pour maintenir des performances de déploiement robustes. Cette intégration garantit que les vulnérabilités de sécurité sont identifiées et corrigées tôt dans le processus de développement, réduisant ainsi le risque de compromission et améliorant la résilience globale des logiciels.

Ces évolutions reflètent une tendance plus large consistant à intégrer l’IA et les considérations de sécurité au cœur des pratiques de développement logiciel, afin de produire des applications plus fiables et plus sûres dans un environnement numérique de plus en plus complexe.

Tendances des équipes d’assurance qualité

En 2024, les équipes d’assurance qualité (QA) ont évolué pour adopter des rôles plus dynamiques et hybrides, combinant les responsabilités des tests manuels et automatisés. À mesure que les pratiques agiles et DevOps continuent de mûrir, les professionnels de l’assurance qualité doivent maîtriser à la fois les techniques traditionnelles de test manuel et les cadres modernes d’automatisation.

Cette approche hybride permet aux équipes de tirer parti de la perspicacité humaine dans les tests exploratoires, tout en utilisant l’automatisation pour les cas de test répétitifs et à grande échelle, améliorant ainsi l’efficacité et la couverture globales.

Le Rapport mondial sur la qualité 2024 souligne que 72 % des équipes d’assurance qualité intègrent désormais l’automatisation à leur flux de travail en complément des tests manuels afin d’améliorer leur capacité à fournir des résultats plus rapides et plus fiables.

La transition vers des équipes pluridisciplinaires a également constitué une tendance importante, portée par la nécessité d’une communication et d’une collaboration fluides entre les développeurs, les testeurs et les équipes chargées des opérations. Cette approche intégrée garantit que la qualité est prise en compte tout au long du cycle de développement, conformément au principe du « shift-left », qui vise à identifier et à résoudre les problèmes dès les premières étapes du processus.

Les changements survenus après la pandémie ont également remodelé la composition et le fonctionnement des équipes d’assurance qualité. Les structures d’équipe sont devenues plus flexibles avec l’adoption généralisée des modèles de travail à distance et hybrides.

Les données récentes du secteur indiquent que 49 % des équipes travaillent selon des modèles hybrides, combinant des membres sur site et à distance. Cela a entraîné une utilisation accrue d’outils de collaboration avancés tels que Jira, TestRail et des plateformes de test basées sur le cloud, qui prennent en charge la gestion et la création de rapports de tests en temps réel.

En outre, tandis que les petites équipes d’assurance qualité (1 à 5 membres) restent courantes dans de nombreuses organisations, les grandes entreprises développent leurs services d’assurance qualité afin d’intégrer des rôles spécialisés dans l’automatisation, les tests de sécurité et l’automatisation des tests basée sur l’IA, ce qui reflète un investissement plus large dans des stratégies complètes d’assurance qualité.

Cette évolution souligne la nécessité pour les professionnels de l’assurance qualité de s’adapter aux nouveaux outils et aux pratiques collaboratives afin de maintenir leur productivité et leur cohésion dans des environnements de travail distribués.

Tendances des emplois dans l’assurance qualité

L’assurance qualité couvre de nombreux aspects, et les limites entre la fin du développement et le début des tests logiciels peuvent être floues. Si vous avez trouvé un plan d’assurance qualité qui fonctionne pour vous, votre équipe et votre entreprise, estimez-vous chanceux.

Si vous lisez ceci, il y a de fortes chances que vous travailliez dans l’assurance qualité ou que vous portiez un intérêt marqué à ce domaine. Si c’est ce dernier cas et que vous recherchez des emplois dans les tests logiciels, voici quelques éléments à connaître avant de vous lancer.

Émergence de rôles spécialisés :
- La demande d’ingénieurs QA spécialisés en IA/ML a considérablement augmenté, portée par l’adoption d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’outils reposant sur l’IA dans les processus d’assurance qualité. Ces rôles consistent à garantir l’exactitude et la fiabilité des modèles d’IA et à élaborer des stratégies de test pour les applications intégrant l’IA.
- Les rôles d’analyste de données au sein des équipes d’assurance qualité gagnent en importance à mesure que les entreprises s’orientent vers des approches centrées sur les données. Les équipes d’assurance qualité s’appuient désormais sur des analystes de données pour traiter et interpréter les données de test, ce qui permet de prendre des décisions mieux informées et d’obtenir des informations prédictives sur la qualité des logiciels.
- Le rôle d’ingénieur DevTestOps a également gagné du terrain. Il associe développement, tests et opérations afin de prendre en charge les tests continus dans les pipelines CI/CD et de garantir l’intégration fluide des tests dans les flux de travail de développement.
Tendances en matière de perfectionnement des compétences et de formation :
- En 2024, on a constaté une hausse notable du nombre de professionnels de l’assurance qualité investissant dans le perfectionnement de leurs compétences. De nombreux spécialistes de l’assurance qualité se sont inscrits à des formations axées sur les cadres d’automatisation des tests pilotés par l’IA et les fondamentaux de l’apprentissage automatique afin de rester compétitifs.
- Les plateformes d’apprentissage en ligne ont enregistré une forte augmentation des formations consacrées à Python pour l’automatisation, à l’apprentissage automatique pour l’assurance qualité et à l’écriture avancée de scripts de test avec des outils tels que Selenium, TestNG et Cypress. Cela reflète une volonté plus large du secteur de développer les compétences en automatisation et en IA.
- Les programmes de certification portant sur les méthodologies de test basées sur l’IA et l’analyse de données sont également devenus populaires auprès des professionnels de l’assurance qualité, ce qui témoigne de l’importance accordée à l’échelle du secteur au développement d’une expertise en phase avec les dernières avancées technologiques.
Exigences en matière de compétences pluridisciplinaires :
- Les compétences en communication et en collaboration pluridisciplinaire sont de plus en plus essentielles. Les offres d’emploi dans l’assurance qualité en 2024 mettent l’accent sur la capacité à travailler étroitement avec les développeurs, les scientifiques des données et les responsables produit, soulignant la valeur de la polyvalence dans les rôles modernes de l’assurance qualité.
- De nombreuses organisations privilégient désormais les professionnels de l’assurance qualité capables de passer facilement des tests manuels aux tests automatisés, ce qui entraîne une hausse des formations et des programmes d’apprentissage couvrant ces deux aspects de manière complète.

Ces tendances illustrent l’évolution du paysage des emplois dans l’assurance qualité au sein des entreprises de tests logiciels, tout en soulignant l’importance de l’adaptabilité et de l’apprentissage continu à mesure que le secteur s’oriente vers des processus plus sophistiqués et axés sur la technologie.

Tendances des bogues logiciels

Les bogues logiciels sont le pire ennemi des développeurs, ce qui fait des testeurs leurs amis (l’ennemi de mon ennemi est mon ami, et tout ça). Les testeurs accomplissent le travail difficile consistant à tester, retester et tester encore afin de trouver les bogues logiciels, ce qui fait gagner du temps et économiser des efforts aux développeurs.

Augmentation des vulnérabilités signalées :
- L’utilisation de composants à code source ouvert dans le développement logiciel a fortement augmenté, contribuant à une hausse correspondante des vulnérabilités signalées. De nombreux projets logiciels intègrent des bibliothèques et des frameworks à code source ouvert. Cette adoption généralisée a entraîné une augmentation des rapports de bogues liés à la sécurité, car ces composants peuvent introduire des vulnérabilités absentes du code propriétaire.
- La Fondation pour la sécurité des logiciels à code source ouvert (OpenSSF) a signalé que le nombre de vulnérabilités divulguées dans les projets à code source ouvert avait augmenté de 35 % par rapport à 2023, ce qui reflète à la fois une utilisation accrue et l’amélioration des mécanismes de signalement. Cette tendance souligne l’importance de mettre en œuvre des audits de sécurité rigoureux du code source ouvert et de maintenir à jour les bases de données de vulnérabilités.
- Les outils prenant en charge la surveillance en temps réel et les analyses avancées pour le suivi des bogues sont devenus essentiels dans les pratiques modernes d’assurance qualité. Des plateformes comme Sentry, DataDog et Splunk ont renforcé leurs capacités d’analyse afin de fournir aux équipes d’assurance qualité un retour immédiat sur les performances et les erreurs du code, facilitant ainsi une détection et une résolution plus rapides.
Importance de la surveillance en temps réel et du suivi des bogues :
- Les équipes d’assurance qualité s’appuient désormais davantage sur des outils fournissant des analyses avancées et des alertes automatisées pour détecter les anomalies en temps réel. Les plateformes de suivi des bogues en temps réel qui s’intègrent aux environnements de développement permettent aux équipes d’identifier et de résoudre les problèmes avant leur mise en production.
- La demande d’outils de suivi des bogues utilisant l’IA, qui recourent à l’apprentissage automatique pour effectuer des analyses prédictives, a augmenté. Ces outils peuvent identifier les zones de code susceptibles de présenter des bogues et recommander des mesures préventives, aidant ainsi les équipes à hiérarchiser les problèmes critiques.
Statistiques sur la résolution des bogues :
- Le temps moyen nécessaire pour résoudre les bogues en 2024 s’est amélioré, en particulier au sein des organisations qui adoptent des pratiques d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD). Les équipes DevOps les plus performantes résolvent les bogues bien plus rapidement que celles qui n’utilisent pas les méthodologies CI/CD, généralement dans un délai de 24 à 48 heures pour les problèmes hautement prioritaires.
- Les types de bogues les plus courants en 2024 comprennent les vulnérabilités liées aux dépendances, provenant de composants à code source ouvert, ainsi que les erreurs de configuration introduites lors de cycles de développement rapides. Ces bogues sont souvent traités rapidement dans les environnements où des tests automatisés sont intégrés aux pipelines CI/CD.
- Les bogues de sécurité restent une préoccupation majeure, et la plupart des problèmes signalés dans le cadre de l’assurance qualité sont liés à des vulnérabilités de sécurité. Cette tendance souligne l’importance d’intégrer les tests de sécurité dès le début du processus de développement afin de détecter ces problèmes avant qu’ils n’atteignent les étapes ultérieures.

Pour garder une longueur d’avance, les équipes d’assurance qualité doivent adopter des outils avancés de suivi des bogues, intégrer la surveillance en temps réel et veiller à maintenir des dépendances sécurisées et à jour afin d’atténuer efficacement les vulnérabilités.

Outre les tests visant à détecter les bogues logiciels, les testeurs effectuent également des tests de bases de données, un processus totalement différent, mais néanmoins essentiel.

Quelle est la prochaine étape ?

Essayer de créer un plan ou une stratégie d’assurance qualité sans données peut être difficile — alors ne le faites pas ! Les tendances présentées dans cet article devraient constituer une bonne base pour commencer.

Les compétences en assurance qualité évoluent constamment : restez vigilant pour détecter ces bogues et les repérer rapidement. Abonnez-vous à la newsletter du CTO Club pour découvrir les derniers conseils et les meilleures pratiques en matière d’assurance qualité logicielle !