Mabl : L'automatisation des tests par IA pour des apps plus rapides et sans bugs

À une époque définie par l’innovation numérique rapide, l’intégrité, la convivialité et la sécurité des produits logiciels sont devenues primordiales pour les entreprises de tous les secteurs. Les enjeux sont indéniablement élevés : la seule année 2024 a vu une augmentation stupéfiante de 211 % des violations de données par rapport à l’année précédente, impactant des industries allant des soins de santé à la fabrication, en passant par le commerce de détail et les services publics. Simultanément, l’expérience client est devenue un pilier central, particulièrement pour les solutions Software-as-a-Service (SaaS). La détection et la résolution proactives des bugs, associées à des améliorations de la logique de navigation et des performances des applications, ne visent pas seulement à fidéliser les clients existants ; des études suggèrent que ces efforts peuvent doubler le chiffre d’affaires d’une entreprise.

Ce besoin critique de qualité est l’endroit où l’assurance qualité (AQ), englobant à la fois les tests manuels et automatisés, joue un rôle transformateur. Une équipe d’AQ experte est essentielle pour accélérer les cycles d’ingénierie logicielle, valider la fonctionnalité des applications et empêcher la mise en production de logiciels défectueux. Au-delà des tests directs, elle génère une documentation complète qui assure l’alignement des équipes internes, facilite la conformité aux normes réglementaires et aide à la gestion budgétaire. Historiquement, les entreprises en pleine transformation numérique étaient confrontées à un choix difficile : investir massivement dans les tests automatisés ou s’appuyer sur une AQ manuelle gourmande en main-d’œuvre. Même lorsque l’automatisation était jugée essentielle, de nombreuses entreprises ont opté par défaut pour des processus manuels en raison d’une pénurie importante d’ingénieurs de développement logiciel qualifiés en test (SDET) et de leurs taux de rémunération plus élevés.

Pour combler ce fossé grandissant entre la demande d’automatisation des tests et la rareté des SDET spécialisés, les entreprises technologiques se sont tournées vers l’intelligence artificielle. Cette convergence a conduit à la création de Mabl, une solution d’automatisation des tests basée sur l’IA lancée en 2017 par les anciens ingénieurs de Google Dan Belcher et Izzy Azeri. Leur vision était de développer une plateforme intelligente d’automatisation des tests low-code qui s’intégrerait de manière transparente dans les flux de travail DevOps modernes, permettant aux organisations d’accélérer la livraison de logiciels sans compromettre la qualité. En intégrant Mabl dans les pipelines de développement, les équipes informatiques internes ou externalisées peuvent améliorer considérablement la qualité des logiciels tout en réalisant des réductions substantielles des coûts d’AQ.

Contrairement aux frameworks de test traditionnels tels que Selenium, Cypress et Appium, qui exigent un scriptage étendu et une maintenance continue, Mabl exploite l’automatisation basée sur l’IA pour rendre les tests plus rapides, plus intelligents et considérablement plus faciles à gérer. Un avantage clé réside dans sa capacité à consolider divers types de tests — y compris l’interface utilisateur (UI), l’API, les performances et l’accessibilité — dans une plateforme unique et unifiée, rationalisant ainsi la gestion et l’exécution des tests. Que ce soit pour tester des plateformes SaaS d’entreprise, des sites web de commerce électronique, des portails orientés client ou des applications commerciales internes, Mabl permet aux équipes d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes, souvent sans nécessiter une expertise technique approfondie.

Les capacités de Mabl sont multifacettes, conçues pour supprimer la complexité de l’automatisation des tests. Sa fonction de création de tests low-code permet aux ingénieurs QA, aux analystes commerciaux et même aux chefs de produit de créer des tests automatisés en interagissant simplement avec une application comme le ferait un utilisateur final. Mabl enregistre automatiquement ces interactions et génère les scripts de test nécessaires, éliminant ainsi le besoin de codage complexe. Par exemple, un analyste QA peut rapidement configurer des tests automatisés pour les connexions clients, les recherches de produits, les flux de paiement et le traitement des paiements pour une boutique en ligne, le tout sans écrire une seule ligne de code.

L’un des aspects les plus difficiles de l’automatisation des tests est la maintenance des scripts à mesure que les applications évoluent. Les refontes d’interface utilisateur, les nouvelles fonctionnalités et les changements de mise en page entraînent fréquemment l’échec des tests traditionnels. Mabl résout ce problème grâce à sa fonction d’auto-réparation basée sur l’IA, qui détecte et ajuste automatiquement les tests même aux changements mineurs de l’application, annulant le besoin de mises à jour manuelles des scripts. Cette fonctionnalité garantit que les tests restent robustes et pertinents, libérant les équipes de développement pour se concentrer sur d’autres projets critiques.

De plus, Mabl prend en charge les tests basés sur les données, une capacité cruciale pour les applications d’entreprise qui dépendent d’entrées de données dynamiques, telles que différents rôles d’utilisateur ou modèles de tarification. Au lieu d’une validation manuelle chronophage de nombreuses variations, les équipes QA peuvent incorporer des ensembles de données dynamiques dans les cas de test et automatiser l’exécution de divers scénarios utilisateurs. Cela permet à une entreprise de logistique, par exemple, de simuler d’innombrables numéros de suivi, emplacements clients et statuts de livraison pour s’assurer que sa plateforme de suivi des expéditions fonctionne parfaitement pour tous les utilisateurs avant le lancement. Mabl offre également une flexibilité avec des options de test basées sur le cloud et locales, répondant aux divers besoins de sécurité et opérationnels. Alors que les tests dans le cloud fournissent des résultats instantanés pour les équipes distribuées et rationalisent l’intégration DevOps, les tests locaux sont préférés pour les applications critiques en matière de sécurité comme les systèmes de banque mobile et de DSE, garantissant que les données sensibles restent sur site.

De manière critique, Mabl inclut des tests avancés d’accessibilité et de performance. L’expérience client, comme noté précédemment, influence profondément le succès commercial. Malgré leur importance pour la satisfaction des utilisateurs et la conformité réglementaire (particulièrement dans les services de santé et publics), l’accessibilité et la performance des logiciels sont souvent négligées en AQ. Les tests d’accessibilité intégrés de Mabl identifient les problèmes liés aux lecteurs d’écran, au contraste des couleurs et à la navigation au clavier, aidant les entreprises à se conformer aux normes comme WCAG sans outils supplémentaires. Ses fonctionnalités de test de performance prêtes à l’emploi peuvent simuler des charges de pointe, prévenant les temps d’arrêt coûteux et les mauvaises expériences utilisateur, économisant potentiellement des millions de dollars de revenus perdus aux entreprises. Une entreprise d’énergie, par exemple, pourrait utiliser Mabl pour simuler des milliers d’utilisateurs se connectant simultanément à un nouveau portail client, validant la réactivité du système sous forte charge.

Mabl opère sur un marché mondial des tests d’automatisation en pleine expansion, qui connaît une croissance impressionnante de 18,7 % de TCAC. Bien que de nombreuses plateformes low-code telles que Katalon, BrowserStack, Tricentis Tosca, Testim et Leapwork soient apparues comme des alternatives aux frameworks traditionnels, Mabl se distingue comme une solution plus intelligente et prête pour l’entreprise, équilibrant vitesse, évolutivité et qualité. Ses tests auto-réparateurs basés sur l’IA se démarquent en adaptant automatiquement les scripts aux éléments d’interface utilisateur en évolution, aux nouvelles fonctionnalités ou aux changements de paramètres de performance, réduisant considérablement la maintenance des tests et accélérant les cycles de publication. Mabl surpasse également de nombreuses solutions low-code en offrant une couverture de test complète englobant les performances, l’accessibilité, l’API et les tests d’interface utilisateur de bout en bout au sein d’une seule plateforme, éliminant ainsi le besoin d’ensembles d’outils fragmentés. De plus, son intégration transparente avec les pipelines CI/CD et les plateformes DevOps comme Azure DevOps, Jenkins, GitHub Actions, Jira et Slack assure une communication fluide et permet une détection plus précoce des bugs dans le processus de développement, évitant ainsi des corrections coûteuses en fin de cycle.

Pour les chefs d’entreprise, Mabl offre un avantage concurrentiel clair : des tests plus rapides et plus rentables qui garantissent la livraison de logiciels à temps, dans le respect du budget et sans défauts. Des entreprises leaders, notamment Barracuda, Charles Schwab, Chewy, DataRobot, JetBlue, NCR et Stack Overflow, font confiance à Mabl pour minimiser les défauts coûteux, accroître la satisfaction client et accélérer les cycles de publication des produits. L’adoption de Mabl entraîne une réduction des coûts d’AQ en automatisant les tâches répétitives et à forte maintenance, et un délai de mise sur le marché plus rapide en identifiant et en corrigeant les bugs plus tôt dans le développement. Cela conduit à une fiabilité logicielle accrue et à la confiance des clients, car des études révèlent que jusqu’à 88 % des utilisateurs sont moins susceptibles de réutiliser une application après une mauvaise expérience. De plus, Mabl favorise une collaboration transparente entre les équipes informatiques internes et distribuées en s’intégrant aux outils DevOps populaires, transformant l’assurance qualité en une responsabilité partagée.

Un exemple concret et convaincant de l’impact de Mabl nous vient de Live Aware Labs, un innovateur basé à Seattle dans l’analyse d’audience de jeux. Live Aware Labs a développé un outil de collaboration basé sur le web pour les testeurs et développeurs de jeux, leur permettant d’identifier et de corriger les bugs en diffusant, enregistrant et analysant des vidéos de gameplay. À mesure que leur plateforme évoluait, le maintien de performances élevées, de la stabilité et de processus d’AQ efficaces est devenu crucial, en particulier pour l’optimisation de leurs applications de capture d’écran Windows, macOS, Android et iOS. L’entreprise a été confrontée à des défis pour optimiser les composants existants, améliorer la stabilité du système, automatiser les workflows de test et minimiser les efforts de test de régression afin d’accélérer les publications de produits. Reconnaissant ces obstacles, Mabl a été recommandé pour automatiser les tests de régression, réduire les coûts et accélérer la livraison de logiciels. En intégrant les capacités low-code/no-code de Mabl et l’automatisation basée sur l’IA, Live Aware Labs a réalisé une diminution significative du temps de test avant la publication, a augmenté plus rapidement la couverture de test et a réduit la barrière d’entrée pour l’automatisation de l’AQ. Cela a entraîné une réduction de plus de 50 % du temps consacré aux tests de régression pour les zones automatisées, la résolution de problèmes de performance critiques en moins d’un mois, et une amélioration de la qualité de la diffusion et de l’enregistrement, tout en intégrant de manière transparente de nouvelles fonctionnalités de la plateforme.