Le Rapport sur la qualité dans le monde 2025 : s’adapter aux mondes émergents offre un regard fascinant sur le paysage évolutif de l’ingénierie de la qualité (QE). Le rapport, qui en est à sa 17e année, prend le pouls d’un secteur en pleine transformation rapide, porté par la montée en puissance du DevOps augmenté par l’IA et l’influence croissante de l’IA générative (Gen AI). Cette évolution est centrée sur l’intégration de la qualité dans l’ensemble cycle de vie du développement logiciel (SDLC)de la conception et du développement aux tests et au déploiement.
Le paradoxe de l’adoption de la génération IA : intérêt élevé, faible échelle
Les résultats de cette année révèlent un paradoxe saisissant : alors que 89 % des organisations interrogées testent ou déploient activement la Gen AI dans leurs pratiques de QE, seules 15 % ont réalisé une mise en œuvre à l’échelle de l’entreprise. L’enthousiasme initial a cédé la place à un recalibrage stratégique plus prudent, à mesure que les organisations se rendent compte que le développement de l’IA nécessite plus que la technologie. Cela exige une gouvernance, des compétences et de la confiance en matière d’IA.
Comment l’IA transforme le cycle de vie du développement logiciel
L’un des changements les plus notables est le passage de utiliser l’IA pour analyser les résultats, tels que les rapports de défauts et les journaux de tests, pour façonner les entrées. La conception des cas de test et l’affinement des exigences mènent désormais à l’adoption de la génération AI, signalant une intégration plus profonde dans le SDLC. Cette évolution remodèle DevOpsoù Agents IA ne se contentent pas de prendre en charge les flux de travail, mais les augmentent activement. Cela a également un impact sur la manière dont les équipes de développement abordent la sécurité.
Obstacles ralentissant l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise
Cependant, le voyage est loin d’être fluide. Le rapport identifie plusieurs défis clés :
- Complexité d’intégration : 64 % des personnes interrogées ont répondu que les outils d’IA entrent souvent en conflit avec les flux de travail QE existants, ce qui entrave l’adoption.
- Risques liés à la confidentialité des données : 67 % des personnes interrogées ont fait part de sérieuses préoccupations liées à l’introduction de données de test sensibles dans les systèmes d’IA.
- Lacunes de compétences: 50 % des équipes d’ingénierie qualité ont signalé que le manque de connaissances fondamentales en IA/ML limite leur capacité à valider et à contester les résultats de l’IA.
- Problèmes de confiance et de fiabilité : 60 % ont déclaré que les hallucinations et les problèmes d’explicabilité minent la confiance dans les résultats générés par l’IA.
Ces défis soulignent une vérité essentielle : l’IA amplifie les capacités mais ne peut pas s’y substituer. Le succès dépend du renforcement des fondamentaux du QE : une appropriation claire, un alignement stratégique et des résultats mesurables.
Le rôle de l’intelligence collaborative
Le rapport explore également le concept d’intelligence collaborative, où convergent l’expertise humaine et les capacités de l’IA. Ce modèle hybride est la synthèse de l’expertise humaine et des capacités de l’IA, et il s’avère essentiel alors que les organisations équilibrent innovation et responsabilité. En bref, il ne s’agit pas de remplacer les testeurs mais de leur permettre de travailler de manière plus intelligente et plus stratégique.
Pour passer de l’expérimentation à la transformation, le rapport propose un ensemble de recommandations concrètes :
- Investissez dans une formation structurée en IA: Améliorez les compétences des professionnels de l’ingénierie de qualité pour évaluer de manière critique les résultats de l’IA et concevoir des invites efficaces.
- Établir une propriété claire de l’IA: Créez des rôles dédiés avec la responsabilité des initiatives d’IA afin d’éviter une exécution fragmentée.
- Aligner les mesures du QE avec les résultats commerciaux: Allez au-delà de l’efficacité pour démontrer l’impact sur les revenus, la réduction des risques et la satisfaction des clients.
- Renforcer la gouvernance des données: Garantir des entrées sécurisées et de haute qualité pour les systèmes d’IA afin d’éviter les sorties erronées et les violations de conformité.
- Combler l’écart entre le pilote et l’échelle: Associez l’enthousiasme opérationnel aux priorités stratégiques pour favoriser l’adoption à l’échelle de l’entreprise.
La voie à suivre pour une ingénierie de qualité basée sur l’IA
Le 2025 Rapport sur la qualité mondiale le dit clairement : l’avenir du QE réside dans DevOps augmenté par l’IAmais seulement si les organisations sont prêtes à recalibrer leurs stratégies. Le chemin à parcourir exige un changement de mentalité, passant de l’expérimentation tactique à l’habilitation stratégique. En exploitant le potentiel de l’IA tout en renforçant les piliers de confiance, de gouvernance et de collaboration, les entreprises peuvent accéder à de nouveaux niveaux d’innovation et de résilience.
Chez OpenText, nous pensons que la qualité n’est pas seulement une fonction technique. C’est un catalyseur stratégique de la croissance des entreprises. Alors que l’industrie s’adapte aux mondes émergents, nous restons déterminés à soutenir les organisations dans leur cheminement vers une ingénierie qualité intelligente et axée sur les résultats.
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Remarque : Le Le Rapport sur la qualité dans le monde 2025 : S’adapter aux mondes émergents a été sponsorisé par OpenText en collaboration avec Capgemini et Soget.
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