• Dépendances aux plateformes héritées : Une part importante du paysage applicatif reposait sur des plateformes anciennes, nécessitant des examens manuels fréquents et intensifs afin d'assurer la pertinence des cas de test lors des mises à jour.
• Contraintes des tests centrés sur l’interface utilisateur : La stratégie de test était principalement axée sur l’interface utilisateur (IU), ce qui limitait l’évolutivité et augmentait l’effort de maintenance requis.
• Goulets d’étranglement opérationnels : La forte dépendance à la validation basée sur l’IU a entraîné des cycles de changement applicatif plus longs et une diminution globale de l’efficacité opérationnelle.
• Intégration API limitée : Le manque de couverture de tests à l’échelle des API a créé un déséquilibre qui a limité la rapidité des améliorations fonctionnelles.

Piliers clés de la solution :

• Stratégie API-first : Transformation du cadre de test par la validation prioritaire au niveau de l’API, ce qui améliore considérablement la fiabilité et réduit la dépendance aux tests axés sur l’interface utilisateur.
• Intégration de GenAI et d’IA agentique : Exploitation des plateformes avancées d’IA telles que GHCP pour automatiser les tâches d’ingénierie critiques, notamment :
  • Conception intelligente des tests : Accélération des cycles de conception de tests et augmentation de la couverture grâce à la création de cas de test pilotée par l’IA.
  • Scriptage automatisé : Génération de scripts de test standardisés pour assurer la cohérence entre les applications.
  • Analyse proactive : Utilisation de l’IA pour une analyse avancée du code afin d’identifier les problèmes de qualité potentiels dès les premières phases du cycle de développement.
• Triage des incidents piloté par l’IA : Mise en place d’un triage intelligent pour permettre une analyse et une priorisation plus rapides des défauts et des incidents en production.
• Déploiement progressif : Lancement de la solution avec un programme pilote afin de valider les avantages mesurables avant de l’étendre progressivement à l’ensemble du paysage applicatif.

• Forte confiance et adoption de GenAI à grande échelle, le programme a atteint un taux d'adoption de GenAI important, avec un taux d'acceptation élevé pour les recommandations générées par l'IA, permettant ainsi aux clients d'intégrer l'IA dans les flux de travail d'ingénierie de la qualité et d'accélérer la prise de décision avec une résistance minimale des équipes d'ingénierie.
• Amélioration de la productivité de 41% mesurée, apportant une valeur commerciale claire
  • Maintenabilité des cas de test atteinte à 98 %, tandis que la couverture de l'automatisation des tests a augmenté à 15 %, réduisant considérablement le risque de régression et garantissant une qualité constante malgré les changements fréquents des applications dans les systèmes critiques du client.
  • Validation accélérée : Le débit élevé et l'efficacité accrue ont permis des cycles de validation beaucoup plus rapides pour les changements d'applications critiques.
  • Création de cas de test basée sur l'IA permettant aux équipes de rediriger leurs efforts vers une validation à plus forte valeur ajoutée, l'innovation et des initiatives d'amélioration continue.

• Augmenter l’automatisation : Élargir davantage la couverture de l’automatisation des tests et des processus dans le cadre de nouvelles initiatives d’affaires.
• Analytique prédictive : Introduire une analytique pilotée par l’IA/AM afin d’anticiper et de résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils n’affectent l’entreprise.
• Accélérer la mise en marché : Améliorer en continu l’expérience client final en permettant des sorties plus rapides de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux canaux numériques.