Dans un monde qui se façonne de plus en plus autour de l’intelligence artificielle, les entreprises font face à de nouveaux challenges... et de nouvelles opportunités. Grâce à notre grande expérience en développement de logiciels, adesso vous aide à intégrer l’IA dans vos processus de test, à votre rythme.

Notre mission : une qualité optimale et une fiabilité à toute épreuve pour vos softwares, grâce aux meilleurs outils d’IA.

Nous utilisons l’IA pour optimiser et automatiser vos processus de test de manière globale — de la création des cas de test à leur exécution, jusqu’à l’analyse des résultats.

Pour la création des cas de test, nous générons les tests directement à partir de vos exigences, par exemple depuis des outils comme Jira, ou sur la base de spécifications BDD telles que Cucumber. Les cas de test restent ainsi cohérents, traçables et toujours à jour.

Avec les tests auto-réparateurs (self-healing), nous détectons et analysons automatiquement les changements d’une application ou d’une interface. Vos tests sont ensuite mis à jour — avec un appui manuel si nécessaire, ou de manière entièrement automatisée — afin de réduire fortement les efforts de maintenance et les risques d’erreurs.

Pour la génération des données de test, nous produisons des jeux de données réalistes et cohérents sur le plan métier, puis dérivons des classes d’équivalence ainsi que des valeurs limites. Cela permet de couvrir systématiquement les cas standards comme les scénarios critiques en bordure.

Pour la planification et la priorisation des tests, des analyses pilotées par l’IA évaluent la couverture de test, mesurent les résultats de manière factuelle et facilitent l’analyse des défauts. Vous identifiez ainsi plus tôt les zones à risque et les tests qui apportent le plus de valeur à la qualité et à la stabilité.

Notre visualisation et analytique des tests automatisent la mise en forme des résultats et des défauts. Des tableaux de bord et rapports présentent la couverture, la fréquence des anomalies, les tendances et d’autres indicateurs clés, pour des décisions transparentes et fondées sur des faits.

Côté outillage (tooling), nous nous appuyons sur des plateformes et des outils modernes pour exploiter l’IA tout au long du cycle de test — de l’intégration dans vos chaînes d’outils existantes jusqu’à un fonctionnement stable en conditions réelles.

Avec le Smart Regression Testing, nous combinons des analyses basées sur des règles avec une ré-exécution ciblée des tests. Seuls les cas réellement nécessaires à l’efficacité et à la réduction des risques sont lancés, au lieu d’exécuter des régressions complètes trop fréquemment et sans valeur ajoutée.

Les systèmes d’IA imposent des exigences particulières en matière d’assurance qualité. Nous mettons votre IA à l’épreuve, de manière approfondie, afin de garantir qu’elle soit fiable, sûre et conforme aux principes éthiques.

Nous nous concentrons notamment sur l’adaptabilité et la flexibilité : nous vérifions que votre système reste robuste et fonctionne correctement, même lorsque les conditions-cadres ou les environnements évoluent.

Nous évaluons également l’évolution et l’autonomie en mesurant la capacité de l’IA à apprendre de l’expérience et en analysant en détail son comportement dans des scénarios autonomes. Cela permet de confirmer que le système évolue en production conformément aux attentes.

Un autre axe clé concerne la transparence et l’explicabilité. Nous contrôlons la traçabilité des algorithmes et des jeux de données et aidons les utilisateurs à interpréter correctement les résultats, afin de renforcer la confiance et l’adhésion.

Sur le volet éthique et absence de biais, nous validons vos systèmes selon des référentiels reconnus — par exemple les lignes directrices de l’UE pour une IA digne de confiance — et identifions puis réduisons les biais inappropriés dans les données et les modèles.

Pour garantir la sécurité et la protection contre les effets secondaires indésirables, nous identifions tôt les impacts potentiellement nuisibles et réalisons des tests en environnements virtuels, afin de minimiser les risques pour les utilisateurs réels et les systèmes en production.

Nous traitons de manière ciblée la prévention du reward hacking grâce à des tests indépendants. Vous vous assurez ainsi que votre IA n’est pas poussée, par des objectifs mal définis ou des mécanismes d’incitation inadaptés, vers des comportements indésirables ou dommageables.