En quoi consistent les tests de logiciels ?

Un test efficace, permet, entre autres, d’identifier les bogues et d’améliorer la performance et la qualité des logiciels.

Aujourd'hui, les tests logiciels sont profondément ancrés dans les pratiques de développement modernes, sous l'impulsion de la transformation Agile, du DevOps et des pipelines d'intégration continue/livraison continue (CI/CD). Les tests ne constituent plus une étape finale avant la mise en production : ils commencent dès la phase de planification de la conception et se poursuivent après le déploiement.

Cette approche des tests permet d’accélérer la publication des versions et de réduire les risques dans les environnements d’infrastructure informatique en constante évolution. Des pratiques telles que les tests shift-left, qui consiste à commencer les tests plus tôt dans le cycle de développement, aident les équipes à détecter les problèmes plus rapidement. Les tests shift-right, axés sur la surveillance et la validation en production, permettent aux équipes de s'adapter plus rapidement à l'utilisation réelle.

Les stratégies modernes de test logiciel continuent d'évoluer parallèlement aux progrès réalisés dans les domaines de l'automatisation, de l'intelligence artificielle (IA) et des architectures cloud natives, telles que les microservices. À mesure que les logiciels deviennent plus complexes et que les cycles de publication s'accélèrent, les tests intelligents sont de plus en plus répandus.

Un rapport publié par Fortune Business Insights évaluait le marché mondial des tests alimentés par l’IA à 856,7 millions de dollars USD en 2024. Il devrait atteindre 1 010,9 millions de dollars USD en 2025, et 3 824 millions de dollars en 2032, soit un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 20,9 % au cours de la période de prévision.¹

Les tests logiciels ont vu le jour en même temps que l’ingénierie logicielle, juste après la Seconde Guerre mondiale. C’est à l’informaticien Tom Kilburn que l’on attribue l’écriture du premier logiciel, qui a débuté le 21 juin 1948, à l’université de Manchester, en Angleterre, et qui réalisait des calculs mathématiques à l’aide d’instructions en code machine de base.

Au début, le débogage était la principale méthode de test, et l’est resté pendant les deux décennies suivantes. Dans les années 1980, les équipes de développement ne se contentaient plus d’isoler ni de corriger les bogues logiciels. En effet, elles ont commencé à tester les applications dans des environnements réels, afin d’améliorer leur fonctionnalité et leur fiabilité.

Ce changement a marqué le début d’une approche plus large des tests, qui met l’accent sur l’assurance qualité. Elle fait désormais partie intégrante du cycle de développement logiciel (SDLC), le processus structuré que les équipes suivent pour créer des logiciels de qualité, rentables et sécurisés.

Les années 1990 et le début des années 2000 ont vu l'essor des tests automatisés, ainsi que de nouvelles pratiques telles que le développement piloté par les tests (TDD). Au cours de cette période, les techniques de programmation modulaire telles que la programmation orientée objet (POO), qui organisait les logiciels en modules, ont également gagné en popularité. Cette conception modulaire a facilité l'écriture de tests ciblés pour de petites parties de code, appelés tests unitaires. L'expansion des applications mobiles et web a également nécessité de nouvelles stratégies de test, notamment des tests de performance, d'utilisabilité et de sécurité.

Au cours de la dernière décennie, les progrès réalisés en matière de méthodes Agile et de DevOps ont fondamentalement changé la façon dont les équipes créent et livrent les logiciels. Les tests sont désormais continus, automatisés et intégrés à chaque phase du développement et du déploiement. Pour garantir la qualité, de nombreuses entreprises associent aujourd’hui les outils d’automatisation propriétaires et open source aux plateformes de test continu (par exemple, Katalon Studio, Playwright ou Selenium). Ces outils riment avec rapidité, évolutivité et confiance client.

Dans le monde interconnecté actuel, les conséquences des défauts logiciels sont plus graves que jamais. Les retards de livraison ou les défauts logiciels peuvent nuire à la réputation d'une marque, entraînant la frustration et l'insatisfaction des clients. Dans les cas extrêmes, un bug ou un défaut peut dégrader des systèmes interconnectés ou provoquer de graves dysfonctionnements.

Prenons l'exemple de l'incident impliquant Delta Air Lines en juillet 2024. Une mise à jour logicielle défectueuse de la société de cybersécurité CrowdStrike a entraîné des pannes généralisées sur les plateformes Microsoft Windows. Delta a subi les conséquences opérationnelles les plus graves parmi les compagnies aériennes américaines, avec des milliers de vols annulés et des pertes estimées à plus de 500 millions de dollars américains.² Cet événement souligne l'importance cruciale de procéder à des tests minutieux, en particulier lors de l'intégration de logiciels tiers dans des systèmes essentiels.

Si les tests engendrent des coûts, mettre en œuvre des techniques de test et des processus de contrôle qualité efficaces permet aux entreprises d’économiser chaque année des millions de dollars en développement et assistance. Les tests logiciels précoces permettent d’identifier les problèmes avant que les produits ne soient mis sur le marché. Plus vite les équipes de développement reçoivent les résultats des tests, plus vite elles peuvent s’attaquer aux problèmes critiques, dont voici quelques exemples :

• Défauts d’architecture

• Mauvaises décisions de conception

• Fonctionnalité non valide ou incorrecte

• Vulnérabilités de sécurité

• Problèmes d’évolutivité

Lorsque le développement laisse une large place aux tests, la fiabilité des logiciels s’en trouve améliorée, tout comme la qualité des applications, qui sont livrées avec moins d’erreurs. Un système qui répond aux attentes des clients, voire les dépasse, permet d’augmenter les ventes, ainsi que la part de marché de l’entreprise, et d’améliorer l’expérience utilisateur.

Les tests logiciels se répartissent en deux grandes catégories :

• Tests manuels

• Tests automatisés

Les tests manuels consistent à exécuter des cas de test manuellement, sans l’aide d’outils automatisés. Les testeurs cliquent sur les boutons, saisissent des textes et vérifient les sorties pour simuler l’interaction de l’utilisateur final avec le logiciel.

Les tests manuels sont généralement employés dans le cas des tests exploratoires, d’utilisabilité et lorsque l’application est suffisamment petite pour que l’automatisation ne soit pas nécessaire.

Les tests logiciels automatisés associent scripts et outils pour s’exécuter automatiquement. Cette approche fondamentale est utile dans le cas des tâches de test répétitives et des grands systèmes, où les mêmes tests doivent être exécutés plusieurs fois.

L’automatisation permet de tester les logiciels avec plus de rapidité et de cohérence. Elle permet également de réduire les erreurs liées aux tâches manuelles et améliore l’efficacité des tests au fil du temps.

En général, les tests logiciels interviennent à quatre niveaux (ou phases) du cycle de développement logiciel, dont chacun se concentre sur certaines parties de l’application :

• Test unitaire

• Tests d’intégration

• Tests système

• Tests d’acceptation

Il existe de nombreux types de tests logiciels qui relèvent des niveaux discutés précédemment et qui peuvent être classés en deux grandes catégories :

• Les tests fonctionnels vérifient si le comportement du logiciel est conforme aux exigences spécifiées.

• Les tests non fonctionnels évaluent la performance des logiciels dans diverses conditions telles que la charge et la pression, ou dans différents environnements.

Les listes suivantes recensent les types de tests courants dans chaque catégorie.

• Tests en boîte blanche : les tests en boîte blanche impliquent la connaissance de la structure interne, de la logique et des fonctions du logiciel testé.

• Tests en boîte noire : lors des tests en boîte noire, le testeur ne dispose d’aucune information sur le fonctionnement interne du système logiciel.

•  Tests ad hoc : lors des tests ad hoc, les testeurs tentent de détecter ou de trouver des bogues dans l’application sans suivre une procédure ni une documentation prédéfinies.  

• Test d’API : les tests d’API (interface de programmation d’application) consistent à vérifier si le fonctionnement des interfaces entre les composants logiciels est correct et fiable. Les tests d’API constituent un aspect essentiel de la gestion des API, le logiciel et les processus qui soutiennent leur cycle de vie.

• Tests exploratoires : les tests exploratoires aident les testeurs logiciels à détecter des scénarios et des situations difficiles à prévoir, susceptibles d’entraîner des erreurs logicielles.

• Tests de régression : les tests de régression vérifient si les nouvelles fonctionnalités cassent ou dégradent les fonctionnalités existantes. Ils permettent de s’assurer que les modifications récentes n’entraînent de nouveaux défauts.

• Test d’intégrité : les tests d’intégrité vérifient si certaines fonctionnalités se comportent comme prévu. Il peut s’agir de vérifier les menus, les fonctions et les commandes de surface lorsqu’on n’a pas le temps de réaliser un test de régression complet.

• Test de fumée : le test de fumée est un processus de test logiciel préliminaire qui consiste à vérifier si les fonctions de base de l’application ont le comportement prévu. Cela permet de s’assurer que la version est suffisamment stable pour subir des tests supplémentaires.

• Test d’acceptation utilisateur (UAT) : les tests d’acceptation utilisateur (UAT) sont réalisés par les utilisateurs finaux pour vérifier si le système répond à leurs besoins et fonctionne correctement dans des conditions réelles d’utilisation.

• Les tests de récupération : les tests de récupération vérifient la manière dont le logiciel réagit et se rétablit en cas de défaillance, afin de garantir que les données et les processus sont restaurés correctement.

• Tests de performance : les tests de performance vérifient la façon dont le logiciel s’exécute sous différentes workloads.

• Tests de charge : les tests de charge consistent à évaluer la performance dans des conditions d’équilibrage de charge réelles.

• Tests de résistance : les tests de résistance s’intéressent à la capacité du système à fonctionner sous contrainte.

• Tests de sécurité : les tests de sécurité vérifient si le logiciel est accessible aux pirates informatiques ou à d’autres types de cybermenaces.

• Tests d’utilisabilité : les tests d’utilisabilité vérifient si l’interface utilisateur d’un système permet d’accomplir les tâches de manière efficace et intuitive.

• Tests de compatibilité : les tests de compatibilité permettent de vérifier si le logiciel fonctionne correctement sur différents appareils, systèmes d’exploitation, navigateurs et environnements réseau.

Pour être efficaces, les tests logiciels doivent comporter un plan de test solide qui décrit le champ d’application, l’approche et les ressources nécessaires pour vérifier les logiciels tout au long de leur cycle de vie.

Pour assurer mise à l’échelle et adaptabilité aux environnements complexes, les équipes de test s’appuient sur un cadre solide, une structure qui prend en charge l’automatisation, qui s’intègre aux pipelines CI/CD et qui permet un contrôle continu sur l’ensemble des plateformes et des environnements. Ces cadres couvrent toutes les phases du test, y compris sa conception, son exécution et l’analyse des résultats, pour aider les équipes à détecter les problèmes plus tôt, à réduire les risques et à améliorer les délais de publication. La révision de code est indispensable pour assurer sa qualité. C’est ce qui permet aux équipes de détecter rapidement les défauts et d’appliquer les normes de codage avant même le début des tests.

Les tests peuvent prendre du temps. Pour les petites versions logicielles (builds), des tests manuels ou des tests ad hoc peuvent suffire. Cependant, pour les systèmes plus importants, des outils sont fréquemment utilisés pour automatiser les tâches. Les tests automatisés aident les équipes à mettre en œuvre différents scénarios, à tester les éléments différenciateurs (comme le déplacement de composants dans un environnement cloud) et à obtenir rapidement des commentaires sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Une bonne approche de test englobe l'interface de programmation des applications (API), l'interface utilisateur et les niveaux du système. Plus les tests sont automatisés et exécutés tôt, mieux c'est. Certaines équipes développent des outils d'automatisation des tests en interne. Cependant, les solutions des fournisseurs offrent des fonctionnalités qui peuvent rationaliser les principales tâches de gestion des tests, du type :

• Tests continus : les tests continus consistent pour les équipes de projet à tester chaque version au fur et à mesure qu’elle devient disponible. Ce type de test logiciel repose sur une automatisation des tests intégrée au processus de déploiement, souvent dans le cadre d’un déploiement continu. Cela permet d’évaluer les logiciels dans un environnement de test réaliste, plus tôt dans le processus de développement, afin d’améliorer la conception et de réduire les risques.

• Gestion des configurations : les entreprises centralisent les ressources de test et suivent les versions logicielles en train d’être testées. Les équipes ont accès à des ressources telles que le code, les exigences, les documents de conception, les modèles, les scripts de test et les résultats des tests. Les systèmes les plus robustes associent authentification utilisateur et pistes d’audit pour aider les équipes à respecter les exigences de conformité avec un minimum d’efforts administratifs. 

• Virtualisation des services : les environnements de test peuvent ne pas être disponibles, en particulier au début du développement du code. La virtualisation des services simule les services et les systèmes manquants ou non encore achevés, ce qui permet aux équipes de réduire les dépendances et de tester plus rapidement. Ils peuvent réutiliser, déployer et modifier une configuration pour tester différents scénarios sans avoir à modifier l'environnement d'origine.

• Suivi des défauts et des bogues : la surveillance des défauts et le suivi des bogues sont indispensables aux équipes de test et de développement, car ils leur permettent de mesurer et d’améliorer la qualité des logiciels. Les outils automatisés permettent aux équipes de suivre les défauts, d’en mesurer la portée et l’impact, et d’identifier les problèmes connexes.

• Indicateurs et rapports : les rapports et l’analyse permettent aux membres de l’équipe de partager l’état d’avancement, les objectifs et les résultats des tests. Les outils de test avancés intègrent les indicateurs du projet et présentent les résultats dans un tableau de bord. Les équipes évaluent rapidement l’état général du projet et surveillent les relations entre les tests, le développement et d’autres éléments du projet.

À mesure que le développement logiciel s’accélère et que les systèmes gagnent en complexité, les tests logiciels ne cessent d’évoluer. Voici quelques tendances clés qui façonnent l’avenir des tests.

Alors que les plateformes low code et no code continuent de gagner en popularité, de nouveaux outils de test logiciel destinés aux utilisateurs non techniciens émergent. Ces outils simplifient les processus de test, permettant aux utilisateurs professionnels de créer et d'exécuter facilement des tests sur les applications qu'ils développent. Cette capacité accélère la mise sur le marché sans nécessiter d'expertise technique.

Face à l’expansion rapide des appareils IdO (Internet des objets), tester la connectivité, la sécurité et la performance dans des conditions réelles devient un vrai défi. Sachant que de plus en plus d’appareils s’appuient sur l’edge computing, les outils de test doivent simuler divers environnements pour garantir que le fonctionnement des logiciels est fiable, quelles que soient les conditions du réseau.

Depuis le déploiement de la 5G, les applications qui nécessitent une latence ultra-faible, comme les véhicules autonomes et les consultations médicales à distance, requièrent des tests spécialisés. Vérifier la performance dans des conditions de haut débit et de faible latence est désormais crucial pour les applications edge et mobiles.

Les systèmes auto-réparation alimentés par l’IA détectent et corrigent automatiquement les problèmes mineurs, réduisant ainsi les temps d’arrêt. Les tests prédictifs, pilotés par le machine learning (ML), permettent aux équipes d’anticiper les pannes et d’intervenir avant qu’elles ne perturbent la production, ce qui rend les logiciels plus résilients et plus fiables.

L’IA générative est devenue un outil puissant dans les tests logiciels. Grâce à des techniques avancées d'apprentissage automatique, les modèles d'IA générative peuvent produire des cas de test dynamiques basés sur le comportement des logiciels. Ces modèles génèrent automatiquement de nouveaux scénarios que les testeurs humains pourraient négliger, améliorant ainsi la couverture des tests et la fiabilité des logiciels.