IA pour les tests : 4 cas d'usage les plus performants en 2026

L’IA joue le rôle d’un véritable “4ᵉ amigo” lors des cérémonies Agile pour faciliter l’amélioration des User Stories. L’assistant IA aide à détecter les zones floues, à poser les bonnes questions, à mettre en évidence des dépendances fonctionnelles, à en évaluer la qualité rédactionnelle et à suggérer une rédaction clarifiée. Cela permet d’obtenir des User Stories (US) mieux documentées, plus complètes, mieux formulées et donc plus faciles à tester. 

Mais attention : ce n’est pas l’IA qui rédige les User Stories et les éléments de spécification. C’est la collaboration active des parties prenantes Product Owner, Business Analyst, Testeurs et Développeurs. Bénéficiant de l’assistant IA pour approfondir, améliorer la rédaction, qui permet un gain en temps et en qualité de ces bases de test. 

Au-delà du gain de temps, cette assistance améliore la collaboration entre les rôles et renforce la bonne pratique du “shift-left” par une revue critique de la rédaction des US assistée par l’IA.

👉 Exemple présenté à la JTIA : Axa France a présenté son environnement “Secure GPT for IT”, un développement interne de la Guilde de Test. L’optimisation des User Stories a été leur premier cas d’usage implémenté, avec deux composantes :
– L’évaluation par l’IA des US sur des critères tels que INVEST (Indépendante, Négociable, à Valeur, Estimable, Suffisamment petite et Testable)
– Le 4ᵉ amigo : l’assistant IA est utilisé pour poser des questions sur la complétude, les ambiguïtés et la correction des US.

Pour les tests fonctionnels, considérons d’une part, les tests des User Stories et d’autre part, les scénarios de test de validation et les tests de régression.

Les tests de User Stories visent une bonne couverture des critères d’acceptation. Ces cas de test des US sont souvent assez volatiles au sens où ils sont utilisés lors des phases de validation d’un sprint, mais pas au-delà. L’apport de l’IA consiste à accélérer leur création et à augmenter la couverture des critères d’acceptation de chaque US testée. Il est très facile, grâce à l’IA, de générer un grand nombre de ces cas de test. Mais, comme pour le cas d’usage précédent, c’est bien le testeur QA qui doit contrôler le processus, revoir et valider (ou non) chaque cas de test généré. L’augmentation du nombre de tests générés pose aussi le problème du temps nécessaire à leur exécution… résolu par l’exécution par IA des tests, présentée ci-dessous.

Les scénarios de test de validation et les tests de régression sont des tests à forte valeur ajoutée, pour lesquels l’expérience des testeurs QA est essentielle afin d’assurer la qualité en termes de couverture et d’organisation de la suite de tests. Pour ces tests, le testeur QA pilote l’IA à travers des conditions de test à couvrir, des scénarios pertinents à prioriser. Afin de cibler autant les cas nominaux que les cas aux limites à tester. Dans ce cas d’usage, la simple construction à partir des US ne suffit plus. Le testeur QA utilise l’IA pour faciliter la création des scénarios, suggérer la couverture des conditions de test ou actualiser les parcours de tests, tout en conservant le contrôle de l’atteinte de l’objectif de test. Pour atteindre les gains attendus en termes de productivité et de qualité des tests, l’IA doit être au service d’une démarche structurée de conception de tests.

👉 Exemple présenté à la JTIA : Thales et Smartesting ont partagé une solution de conception de tests assistée par l’IA, à partir de documents de spécification et de règles métier, pour une mise en contexte très précise du modèle d’IA utilisé pour la génération. Les techniques de RAG – Retrieval Augmented Generation – et un serveur MCP – Model Context Protocol – sont intégrés à la solution YEST dans l’environnement d’utilisation (le modèle d’IA est celui de l’utilisateur). Un appel à expérimentation de cet assistant IA de conception de tests a été lancé lors de la conférence.

Même assistée par l’IA, l’automatisation scriptée peut s’avérer non pertinente, par exemple lorsque les scénarios de test évoluent rapidement ou lorsque l’IHM n’est pas totalement stabilisée. L’IA permet alors d’exécuter directement les tests manuels pas à pas sur l’IHM de l’application, exactement tels qu’ils sont définis dans le référentiel de test, à la manière d’un testeur QA sans avoir besoin d’automatiser.

Ce cas d’usage est nouveau, issu directement des progrès des agents d’IA et de leur intégration à l’outillage de test. L’exécution des scénarios de test directement avec l’IA permet d’accélérer les cycles de test de validation des sprints ou des pré-releases, en accompagnant les testeurs QA, sans recourir aux temps et délais liés à l’automatisation via du scripting ou du no-code.

L’intégration dans le référentiel de test, comme le fait l’agent Lynqa dans l’environnement Jira / Xray permet de lancer et de visualiser les exécutions nativement dans l’outil de Test Management et de gérer les statuts d’exécution et le reporting assisté par l’IA.

👉 Exemple présenté à la JTIA : sur plusieurs applications web servant d’exemples, Lynqa a exécuté des scénarios de test sur l’IHM de ces applications, en identifiant automatiquement les écarts entre le résultat attendu et le comportement réel. Une démonstration concrète de la capacité de l’IA à exécuter des scénarios de test de bout en bout, de manière autonome tout en restant sous contrôle, et à fournir un reporting détaillé pour chaque étape de test (commentaires des actions, captures d’écran et verdict de test).

L’IA peut accompagner les automaticiens dans la création et la maintenance des tests automatisés (Playwright, Cypress, etc.). Elle facilite la génération de code, adapte les scripts à mesure que l’application évolue (self-healing) et limite les opérations de maintenance. Les scripts de test gagnent ainsi en stabilité, en robustesse et en durée de vie.

Les assistants IA tels que GitHub Copilot ou d’autres assistants de codage font désormais partie des outils du quotidien des développeurs. Leur usage bénéficie également aux automaticiens de test, en accélérant l’écriture des scripts, en facilitant leur structuration et en contribuant à la standardisation des pratiques.

Contrairement au cas d’usage précédent, où l’IA exécute nativement les scénarios de test tels que conçus par le testeur QA, l’automatisation assistée par l’IA repose sur une solide expertise technique. L’intervention d’un automaticien de test ou d’un développeur reste nécessaire pour contrôler, ajuster et valider le code de test généré par l’IA.

👉 Exemple présenté à la JTIA : Open et Xloan ont partagé un REX sur l’intégration progressive de l’IA pour améliorer et accélérer les tests logiciels. L’IA a été utilisée pour rétrodocumenter et optimiser le patrimoine de tests existant, accélérer l’écriture et l’automatisation (via GitHub Copilot et Robot Framework) et renforcer la robustesse des tests automatisés grâce à l’IA. Les résultats montrent des gains significatifs de vélocité et de qualité, avec une orchestration d’outils d’IA pilotée par l’expertise humaine.