Aujourd’hui, la transformation numérique est effectuée, ce qui est inévitable, à la vitesse et sans aucun logiciel ou matériel. Les organisations doivent automatiser, améliorer leur efficacité, numériser les processus et répondre à un marché qui exige une innovation continue. Tout cela est dû à l’IA, qui accélère aujourd’hui la capacité des entreprises à développer et à proposer de nouvelles solutions.
Mais quand la construction est la plus rapide, le résultat le plus important est important si nous construisons réellement ce que nous avons besoin.
Il n’est pas possible de démontrer qu’une application fonctionne techniquement. Une solution peut surpasser toutes vos études et apporter correctement la production et, par ailleurs, ne pas résoudre la nécessité de ce qui est créé, ne pas faciliter le travail des utilisateurs, ne pas s’intégrer dans les processus d’organisation ou ne pas générer la valeur qui justifie l’inversion.
C’est l’un des grands paradoxes des projets technologiques, disponibles en bonne technologie, des professionnels qualifiés et des ressources suffisantes et, en fait, ils finissent par entreprendre quelque chose qui ne résout pas le problème d’origine. Oui, bien sûr, la cause n’est pas dans une compétence technique si nous nous efforçons de faire preuve de qualité.
Avec une fréquence démasiée, QA entre dans la scène lorsque la grande partie du projet est en cours de construction. L’équipe technique a développé la solution, les tâches sont compromises et la production se fait à peu près à peu près. C’est pourquoi lorsque des validations improvisées apparaissent, les critères d’acceptation peuvent être définis ou les utilisateurs qui doivent essayer une solution de prise, sans avoir participé suffisamment au cours du processus.
De cette façon, la qualité est devenue une dernière barre avant la production quand, en réalité, elle doit faire partie des décisions du principe.
La perspective change lorsque QA participe des premières étapes. Votre fonction est déjà de centrer exclusivement pour trouver des erreurs et résoudre des problèmes plantaires beaucoup plus pertinents, comment savons-nous que nous avons suivi le résultat attendu ? Qu’est-ce qui a vraiment besoin de l’utilisateur ? Quelles conditions doivent être remplies pour considérer la solution valide ? ¿Qué riesgos debemos abordar antes de seguir avanzando? La question et n’est pas à faire plus d’essais, mais elle a déjà défini ce qui signifie qu’elle va bien. Et voilà, c’est là que QA doit évoluer.
Au cours des années, la garantie de la qualité du logiciel a été principalement associée aux tests préalables au lieu de production. Les essais restent imprescindibles, mais réduisent l’assurance qualité à cette fonction limitée à son potentiel réel.
QA doit aider à connecter les différentes perspectives d’un projet. L’entreprise connaît la nécessité, la technologie construit la solution et les utilisateurs doivent s’assurer qu’ils répondent à la réalité. Pour que toutes ces visions soient alignées sur les critères d’acceptation partagés, la traçabilité entre les nécessités initiales et les solutions recherchées et, les mécanismes sont clairs pour gérer les hallazgos.
Nous devons également modifier la forme d’entendement des tests d’acceptation de l’utilisateur, l’UAT. Ne doit pas se transformer en un dernier instant réalisé à quelques jours de production par les utilisateurs qui ne disposent que de temps entre leurs responsabilités habituelles. L’acceptation doit être construite au cours du projet et n’apparaîtra pas comme une acceptation de l’émergence au final.
Il en va de même lorsque nous rencontrons des défauts. Quelque chose fait partie de n’importe quel projet. Il est important de disposer d’un modèle qui permet d’identifier le problème, de valoriser son impact, de le corriger et de l’apprendre.
C’est bien plus que des tests. Cela signifie que l’entreprise, la technologie et les utilisateurs partagent une même définition de réussite pendant tout le projet. C’est ainsi qu’il gouverne la qualité.
La nécessité d’acquérir est aujourd’hui encore plus importante à un moment où l’intelligence artificielle augmente la vitesse de développement. L’IA peut nous aider à analyser des informations, à affiner les exigences, à générer des scénarios, à concevoir des essais et à automatiser des tâches.
Mais il existe un risque évident, mais cela peut aussi nous aider à équivoquer plus de prise. Si nous accélérons la construction sans améliorer notre capacité à décider ce que nous devons construire, nous pouvons obtenir des solutions techniques impeccables qui nous permettent de le faire beaucoup plus rapidement dans la direction équivoque.
Par conséquent, une grande vitesse doit être accompagnée d’une grande capacité de décision. Nous avons besoin de critères clairs, de mécanismes pour identifier et prioriser les risques et d’une vision définie de tous les objectifs pour que l’intervention humaine soit imprescindible.
Le Rapport mondial sur la qualité 2025-26 de Capgemini reflète précisément cette évolution. L’IA génératrice est à la base de l’ingénierie de qualité et offre des possibilités en matière de raffinement des exigences ou de conception d’essais. Cependant, de nombreuses organisations ont aujourd’hui des difficultés à convertir ces capacités en une meilleure stabilité de leurs processus de qualité.
La conclusion est claire : la technologie peut nous aider à valider plus d’informations et à automatiser plus de tâches, mais nous devons d’abord savoir ce que nous voulons valider et pour quoi.
L’évolution de l’assurance qualité ne devrait consister qu’à effectuer plus de tests ou à effectuer plus rapidement. Le véritable changement ne consiste pas à développer une capacité permanente pour assurer la qualité.
C’est l’enquête de QA Coach, aider les organisations à construire un modèle propre de qualité qui intègre une stratégie, un gouvernement et une culture adaptés à votre niveau de maturité et à votre réalité.
L’offre accompagne les équipes pour que la qualité fasse partie de votre manière de prendre des décisions, en utilisant des critères partagés, en appliquant l’IA là où vous portez vraiment de la valeur et en convertissant chaque entrée dans une source d’apprentissage pour le suivant.
Oui, la qualité ne peut pas dépendre d’une personne concrète, d’une phase déterminée ou d’un département. La qualité est une responsabilité collective.
Empieza dans le commerce lorsqu’il définit la nécessité, continue en TI lorsque cette nécessité se transforme en une solution, pasa por les utilisateurs lorsqu’ils comprennent qu’ils fonctionnent dans le monde réel, et également à ceux qui gèrent le projet, responsables de la gestion alignée sur toutes ces perspectives.
Les essais restent imprescindibles, mais réduisent également le QA à cette fonction qui limite votre potentiel réel
Par conséquent, assurer la qualité du développement du logiciel ne peut pas se dérouler sans une conversation réservée pour la finale ni une responsabilité exclusive de QA.
La conversation doit commencer bien avant, c’est pourquoi nous définissons aujourd’hui le problème, concrétisons les nécessités et établissons ce qui signifie avoir un succès. Parce que si aujourd’hui nous pouvons construire plus rapidement que jamais, notre entreprise ne sera pas en mesure de démarrer avant, elle sera en mesure de savoir ce qui se passe dans la construction et d’assurer la sécurité de cette fonction.
Lily Rodríguez, Directrice de la Qualité de LedaMC
