La prochaine vague de tests logiciels : les tendances façonnent 5

L'automatisation a pris d'assaut l'industrie du logiciel. Elle a considérablement transformé les processus de test, en améliorant l’efficacité, la précision et les délais de mise sur le marché. L'automatisation était peut-être autrefois l'une des tendances les plus populaires de l'industrie.

Cependant, aujourd'hui, il sert de base à une livraison de logiciels robuste.

Dans cette ère technologique en constante évolution, de nouvelles tendances dans le paysage des tests logiciels ne cessent d'émerger. Par conséquent, les entreprises doivent faire tout leur possible pour garder une longueur d'avance sur ces tendances et acquérir un avantage concurrentiel.

En 2025, quelles tendances en matière de tests logiciels se démarqueront ?

Dans cet article de blog, nous approfondissons cela.

Mais avant de commencer, mettons quelque chose au clair.

Défis auxquels les entreprises sont confrontées en matière de tests logiciels en 2025

Les entreprises s'efforcent d'atteindre une efficacité maximale dans le processus de test. Mais ce voyage n’est pas aussi simple. Il y a quelques ratés dans la stratégie de test d'entreprise dont il faut être conscient, même en 2025.

1. Problèmes de sécurité

La sécurité est primordiale de nos jours. À mesure que les cybermenaces évoluent, garder une longueur d’avance sur les risques potentiels peut s’avérer décourageant. Des tests de sécurité fréquents et approfondis sont essentiels pour découvrir et corriger immédiatement les vulnérabilités afin d'éviter les violations de données.

2. Maintenance des automatismes

L'automatisation des tests contribue massivement au succès des tests. Cependant, la maintenance des scripts de tests automatisés reste un défi majeur pour les entreprises. Toute modification des fonctionnalités ou de l’interface utilisateur de l’application nécessite également des modifications de script. Par conséquent, les entreprises ont besoin d’une stratégie solide pour rationaliser les mises à jour des scripts.

3. Utilisation de plusieurs appareils de lecture

Test de vrais appareils ? Il permet de comprendre le comportement des sites Web et des applications Web et mobiles dans des scénarios réels. Cependant, l'installation, la configuration et la gestion de plusieurs appareils réels prennent du temps, sont coûteuses et sont souvent intimidantes pour les entreprises.

4. Complexité des solutions logicielles

Les solutions logicielles modernes ont des architectures complexes avec de nombreuses dépendances. Une couverture complète des tests est cruciale, mais la garantir pour des systèmes aussi complexes pose encore un défi de taille.

8 dernières tendances en matière de tests de logiciels en 2025 pour les entreprises

Les dix tendances suivantes en matière de tests logiciels automatisés permettent aux entreprises d'optimiser l'utilisation des ressources, d'améliorer leur efficacité et de déployer rapidement de nouvelles fonctionnalités.

1. Automatisation des tests sans script

Ceci est également connu sous le nom d'automatisation des tests sans code et élimine le besoin de scripts manuels dans les langages de programmation.

De nombreux frameworks d'automatisation de tests sans script nécessitent une implication minimale, voire nulle, des testeurs dans la création de scripts de test. Au lieu d'écrire du code, les testeurs définissent des scénarios et des étapes de test, que ces frameworks convertissent en scripts exécutables.

Le principal avantage de l’automatisation des tests sans script est une dépendance réduite à l’expertise en matière de scripts. Il est accessible même aux utilisateurs non techniques et permet aux entreprises d'accélérer la mise sur le marché.

2. IA et ML pour les tests

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) font désormais partie intégrante de tous les secteurs, y compris les tests de logiciels.

En intégrant les deux technologies dans les flux de travail de test, les entreprises peuvent automatiser les tâches répétitives et chronophages, permettant ainsi aux testeurs de se concentrer sur les activités nécessitant une compréhension humaine. Les applications clés incluent :

• L'IA hiérarchise les cas de test en analysant les données historiques, les modèles d'utilisation et les entrées, garantissant ainsi que les domaines critiques sont testés en premier.
• Les modèles ML étudient les modèles dans les cas de test existants pour en générer automatiquement de nouveaux.
• Les techniques d'IA, telles que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), produisent des données de test réalistes et diversifiées pour améliorer la couverture des tests.
• Les modèles prédictifs examinent les données de tests antérieurs pour identifier les risques futurs potentiels.
• L'IA et le ML identifient les bogues potentiels dans le code qui pourraient échapper à la détection humaine, garantissant ainsi un logiciel de haute qualité et sans erreur.

3. Hyper automatisation dans les tests

L'hyperautomatisation va au-delà de l'automatisation traditionnelle en intégrant plusieurs technologies, telles que l'IA, l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'exploration de processus, pour automatiser l'ensemble du cycle de vie de l'assurance qualité.

Il automatise les tests et optimise les flux de travail, la configuration de l'environnement et le tri des bogues.

Grâce à l'hyper-automatisation, les entreprises peuvent :

• Automatiser le provisionnement et le démontage de l'environnement
• Orchestre des tâches de test complexes sur plusieurs systèmes
• Utiliser des scripts de test d'auto-réparation qui s'adaptent aux modifications de l'interface utilisateur ou des fonctionnalités Cette tendance soutient la mise à l'échelle des pratiques DevOps et agiles, permettant aux entreprises de se concentrer sur l'innovation plutôt que sur les frais généraux de tests manuels.

4. Tests de cybersécurité

Les cyberattaques sont de plus en plus menaçantes, entraînant d'importantes pertes de données financières et de répudiation de marque. Savez-vous que les coûts mondiaux de la cybercriminalité devraient augmenter de 15 % par an au cours des cinq prochaines années, pour atteindre 10 500 milliards de dollars par an d'ici 2025 ?

Pour atténuer les risques, les entreprises intègrent des tests de cybersécurité dans leurs pipelines. Cette tendance persistante se concentre sur l'identification des vulnérabilités avant que les pirates informatiques ne puissent les exploiter, en protégeant les réseaux, les systèmes et les produits critiques pour l'entreprise.

Les tests de cybersécurité impliquent de pénétrer dans les systèmes pour découvrir les points faibles potentiels, garantissant ainsi des mesures de sécurité robustes. Statista rapporte que 41 % des entreprises ont adopté une stratégie de confiance zéro, limitant l'accès aux utilisateurs autorisés uniquement.

5. Opérations d'assurance qualité (QAOps)

QAOps est une nouvelle pratique de test qui change le fonctionnement de l'assurance qualité (AQ). L'équipe d'assurance qualité collabore étroitement avec les équipes de développement et d'exploitation dans cette approche afin de garantir une livraison de logiciels de haute qualité.

Les professionnels de l'assurance qualité jouent un rôle actif dans la création et la gestion des pipelines CI/CD. Ils peuvent identifier et corriger les bugs et les erreurs dès le début du processus de construction, minimisant ainsi le coût de leur correction ultérieure.

De plus, la solide collaboration entre les équipes d'assurance qualité, de développement et informatiques contribue à accélérer la mise sur le marché.

6. Tests cloud natifs

Cela garantit que les applications fonctionnent de manière optimale dans des environnements cloud dynamiques. Cela implique de valider les microservices, de garantir la compatibilité avec les plates-formes d'orchestration de conteneurs telles que Kubernetes et d'évaluer les performances du système sous différentes charges.

L'un des principaux avantages des tests cloud natifs est leur capacité à s'intégrer aux pipelines CI/CD basés sur le cloud, permettant des tests continus et des boucles de rétroaction plus rapides. Il prend également en charge des environnements évolutifs, permettant aux entreprises de reproduire des scénarios de type production pendant les tests.

7. Tests Shift-Right (Tests centrés sur le client)

Cela se concentre sur les tests de post-production, en mettant l'accent sur les performances réelles, les commentaires des clients et la surveillance en direct.

Alors que les tests Shift-Left se concentrent sur la prévention des défauts au début du cycle de développement, les tests Shift-Right garantissent que le logiciel continue de répondre aux attentes des utilisateurs après le déploiement.

Cela inclut des pratiques telles que les tests A/B, les versions Canary et la surveillance en temps réel pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec le logiciel. Cela implique également de recueillir des informations sur les environnements de production pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement en matière de performances ou les problèmes d'utilisabilité.

Les tests Shift-Right s'alignent sur la philosophie DevOps d'amélioration continue et contribuent à offrir des expériences client de qualité supérieure.

8. Tests Big Data

Nous vivons à une époque où les données sont considérées comme la nouvelle monnaie, et les entreprises les exploitent sans aucun doute plus que jamais.

Les entreprises axées sur les données sont 23 fois plus susceptibles d'acquérir de nouveaux clients et 6 fois plus susceptibles de les fidéliser — cela ressort d'un rapport McKinsey de 2014, et une décennie plus tard, c'est plus vrai que jamais !

Le recours aux données a entraîné l'essor des applications Big Data, qui traitent et analysent des ensembles de données massifs pour générer des informations exploitables. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de stimuler leur croissance.

D'autre part, les tests Big Data se concentrent sur l'évaluation des fonctionnalités de ces applications pour garantir qu'elles fonctionnent de manière efficace, sécurisée et sans erreur lors du traitement de gros volumes de données.

9. Tests de blockchain

Les tests Blockchain prennent rapidement de l'ampleur à mesure que la technologie Blockchain est de plus en plus adoptée dans tous les secteurs. Il s'agit d'évaluer divers composants d'un réseau Blockchain, notamment les contrats intelligents, les transactions, les portefeuilles et les blocs.

Des secteurs tels que la santé, la finance, la cybersécurité et la gestion de la chaîne d'approvisionnement exploitent la Blockchain pour ses fonctionnalités, notamment une sécurité de haut niveau, la transparence, les contrats intelligents, la tenue de registres immuables et la décentralisation.

Selon le rapport « Time for Trust » de PwC, la blockchain devrait augmenter le PIB mondial de 1 760 milliards de dollars d'ici 2030. À mesure que l'adoption de la blockchain augmente, les tests deviennent cruciaux pour garantir la fiabilité et les performances de la technologie dans différents cas d'utilisation.

10. Tests d'accessibilité et d'inclusivité

À une époque où la diversité et l'inclusion sont une priorité, les tests d'accessibilité garantissent que les logiciels sont utilisables par les personnes handicapées.

Cela inclut plusieurs pratiques de test d'interface graphique, telles que l'évaluation de la conformité à des normes telles que WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) et ADA (Americans with Disabilities Act).

Les tests d'accessibilité se concentrent sur :

• Fournir une navigation au clavier pour les personnes à mobilité réduite
• Assurer la compatibilité des lecteurs d'écran pour les utilisateurs malvoyants
• Test du contraste des couleurs et de l'évolutivité du texte pour la lisibilité L’accessibilité n’est pas seulement une responsabilité sociale : c’est aussi une opportunité commerciale. Les logiciels inclusifs élargissent le public cible, améliorent la satisfaction des utilisateurs et permettent d'éviter les répercussions juridiques.

conclusion

L'avenir des tests logiciels en 2025 consiste à tirer parti de l'IA, de l'automatisation et des analyses avancées pour améliorer l'efficacité, garantir la qualité et s'adapter à l'évolution rapide des technologies et des demandes des utilisateurs.

Source : Cet article a été initialement publié sur testgrid.io.

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