Tests de régression Turbocharge : prioriser les cas de test comme un pro avec l'IA

Exécuter tous les tests de régression à tout moment peut être peu pratique et inefficace

DevOps et le déploiement continu représentent un changement de paradigme dans le développement de logiciels, favorisant la collaboration, l'automatisation et une boucle de rétroaction continue. Ces pratiques jouent un rôle déterminant pour répondre aux demandes d'un marché dynamique et compétitif, permettant aux organisations de fournir des logiciels de haute qualité rapidement et efficacement.

Dans ce contexte, les tests logiciels ont subi une transformation pour s'aligner sur le rythme accéléré des méthodologies de développement, en mettant l'accent sur le rôle de l'automatisation des tests et des pratiques de tests continus. Cependant, avec la complexité croissante des applications, le nombre de tests automatisés a tendance à croître de façon exponentielle. Cette croissance se traduit par des délais d'exécution prolongés, même pour les tests automatisés, s'étalant parfois sur des heures ou des jours, ce qui contredit les pratiques de développement modernes qui privilégient des boucles de rétroaction rapides.

Cela présente un défi unique pour les équipes de tests : la nécessité de sélectionner et de prioriser stratégiquement les tests en raison des contraintes de ressources et de temps. Le volume considérable de tests peut conduire à un point de bascule où il devient impossible d’exécuter chaque test dans chaque cycle de régression.

L'équipe est alors confrontée à la tâche critique d' identifier et de se concentrer sur les cas de test hautement prioritaires , d'utiliser un certain type de critères de priorisation, et de maintenir et mettre à jour continuellement la suite de tests pour garantir la pertinence et l'efficacité dans le contexte des critères adoptés.

Stratégies de sélection et de priorisation des cas de test

Compte tenu des compromis entre les tests de régression automatisés complets et la régression partielle plus ciblée, le défi crucial consiste à sélectionner et à hiérarchiser méthodiquement les cas de test au sein de la suite de tests, dans le but de trouver un équilibre délicat entre une couverture complète et l'efficacité du processus de test tout en étant conscient des limites des ressources.

Dans la liste ci-dessous, vous découvrirez différentes méthodes pour hiérarchiser les cas de test, toutes destinées à trouver un équilibre entre une couverture complète et une réduction du temps d'exécution. Gardez à l’esprit que cette liste n’est pas exhaustive :

Dans cet article, notre objectif est d'examiner comment l'intégration des méthodes d'impact commercial et de fréquence d'utilisation peut conduire à une approche plus complète de la priorisation des tests . En fusionnant ces approches, les équipes de test peuvent concevoir un plan de test hiérarchisé, optimisant l'efficacité de leurs efforts de test et améliorant la qualité globale de l'application testée.

Combiner l’impact métier et la fréquence d’utilisation pour prioriser les cas de test

Souvent, les équipes se retrouvent confrontées au défi de quantifier l’impact commercial et la fréquence d’utilisation, en recourant à une approche intuitive et subjective. Pour élever les niveaux de confiance, il devient impératif pour les équipes de passer à une méthodologie plus formalisée.

Cela implique le développement d'un système de notation systématique intégrant à la fois l'impact commercial et la fréquence d'utilisation des fonctionnalités de l'application. Cette approche formalisée permet aux équipes de hiérarchiser les cas de test plus efficacement en fonction de ces facteurs cruciaux, minimisant ainsi le recours aux conjectures.

Voici un guide étape par étape pour prioriser les tests en utilisant ces facteurs :

• Identifiez les exigences et les fonctionnalités commerciales critiques : examinez les exigences commerciales et les fonctionnalités de votre application ou de votre système. Identifiez ceux qui ont l’impact le plus important sur les opérations commerciales, la satisfaction client ou les revenus.
• Évaluez la fréquence d'utilisation : analysez les données d'utilisation ou recueillez les commentaires des parties prenantes pour identifier les fonctionnalités les plus fréquemment utilisées en production.
• Créez une matrice de priorisation : développez une matrice qui combine à la fois les facteurs d'impact commercial et de fréquence d'utilisation. Attribuez des pondérations ou des scores en fonction de leur importance relative pour votre entreprise.
• Hiérarchisez les cas de test : mappez vos cas de test aux exigences ou fonctionnalités correspondantes. Calculez un score de priorité pour chaque scénario de test en combinant les scores ou les pondérations attribuées aux facteurs d'impact commercial et de fréquence d'utilisation.

En suivant cette approche, vous pouvez concentrer vos efforts de test sur les aspects les plus critiques et les plus fréquemment utilisés de votre application ou de votre système tout en garantissant une couverture de test complète.

Gravity : appliquer l'IA pour la priorisation des cas de test

Gravity introduit un moteur de pondération et de notation des cas de test alimenté par l'IA qui permet d'optimiser les suites de tests existantes en hiérarchisant les cas de test en fonction de l'impact commercial et de la fréquence d'utilisation dans les pages testées et les flux couverts par ces cas de test. Cela permet une priorisation des cas de test basée sur les données , en concentrant la couverture des tests sur les domaines à fort impact qui affectent directement l'expérience de l'utilisateur final.

Il met en corrélation de manière transparente plusieurs dimensions, notamment la couverture des tests, l'impact commercial et la fréquence d'utilisation. Cela permet de générer des rapports et des informations facilement compréhensibles, permettant aux équipes de tests de prioriser les tests sur la base de données concrètes plutôt que de s'appuyer sur des conjectures.

La capacité de Gravity à surveiller l'utilisation dans les environnements de production et de test lui permet de générer des analyses de qualité complètes en traitant les données ingérées via des algorithmes d'apprentissage automatique. Cela implique de traduire les données brutes en informations significatives à l'aide de techniques telles que la reconnaissance de formes, l'analyse des tendances et des corrélations, la détection des anomalies et des valeurs aberrantes, etc.

Il met en évidence les informations qui permettent aux équipes de test d' identifier les lacunes dans la couverture , d'identifier les fonctionnalités qui peuvent être sur-testées ou sous-testées et de reconnaître les efforts de test redondants dans des domaines moins critiques.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Gravity, vous pouvez réserver une démo ici : Réserver une démo

Conclusion

Adopter une approche ciblée et sélective de priorisation des cas de test est crucial pour optimiser les ressources de test, accélérer la mise sur le marché et améliorer la qualité globale des logiciels. En dirigeant leurs efforts vers les zones à haut risque de l’application, les équipes de test peuvent garantir la découverte précoce des problèmes critiques.

De plus, l'adoption d'un système de notation formalisé pour hiérarchiser les cas de test pertinents offre un avantage considérable aux équipes de test. Cette méthode systématique représente une amélioration significative par rapport au fait de se fier uniquement aux opinions subjectives et aux expériences des autres. En employant une méthodologie plus objective et basée sur les données , les équipes de test peuvent améliorer considérablement leurs pratiques de test, garantissant ainsi une approche plus rigoureuse et plus efficace pour identifier et résoudre les problèmes critiques.

Auteur : Cristiano Caetano

Responsable de la croissance chez Smartesting

Autorité de test de logiciels avec deux décennies d’expertise dans le domaine. Originaire du Brésil, il vit à Londres depuis six ans. Je suis le fier fondateur de Zephyr Scale, la principale application de gestion de tests de l'écosystème Atlassian. Au cours des dix dernières années, mon rôle a été essentiel en guidant les sociétés de tests dans la création et le lancement d'outils de tests innovants sur le marché. Actuellement, j'occupe le poste de responsable de la croissance chez Smartesting, une société de tests engagée dans le développement d'outils de test basés sur l'IA.