« Les stories changent plus vite que nos cas de test. »
Exigences, spécifications et cas existants vivent dans des outils différents. Les transformer en scénarios validés est manuel, lent et rarement complet.
Agentic Quality Engineering
De l'automatisation des tests
De l'automatisation des tests
à l'automatisation de la qualité.
TuringOne prend en charge un ticket prêt à tester et le mène jusqu'à une décision de mise en production documentée. Les agents conçoivent, automatisent, exécutent, analysent et maintiennent vos tests dans vos propres outils. Votre équipe QA garde les deux décisions qui comptent.
Pour les équipes à qui l'on demande de livrer plus vite sans baisser le niveau d'exigence.
PAY-1428
Ajouter un bénéficiaire à un virement
- 01Conception14 scénarios issus de la story, des specs et des cas existantsFait
- G1La QA valide les casValidation humaine, avant toute automatisationValidé
- 02AutomatisationTests exécutables dans votre framework, données prêtesFait
- 03ExécutionVotre pipeline · 1 locator réparé, assertions intactesRéparé 0,94
- 04Analyse1 échec qualifié côté application, ticket rédigéFait
- G2Le QA lead décide de la mise en productionRapport, indicateurs, risques ouvertsÀ vous
13/14Scénarios réussis
1Anomalie qualifiée
2Décisions humaines
Fonctionne dans vos outils et votre pipeline
Validations humaines intégrées
Modèles d'IA européens ou internes
Données anonymisées avant chaque appel IA
Chaque action tracée
Le problème
Votre équipe ne manque pas de scripts. Elle manque de temps.
Générer du code de test ne coûte presque plus rien. Tout ce qui l'entoure, si. C'est là que les équipes QA perdent leurs sprints, et que la confiance dans les mises en production s'érode.
« Le backlog d'automatisation ne diminue jamais. »
Chaque sprint ajoute plus de périmètre de régression que l'équipe ne peut en automatiser. Les données de test se préparent encore à la main.
« La moitié de notre temps sert à réparer des tests. »
Un bouton renommé ou une nouvelle version d'API casse des dizaines de scripts. La maintenance consomme la capacité prévue pour la nouvelle couverture.
« Pipeline rouge. C'est le test ou l'application ? »
Le tri des échecs demande des heures de lecture de logs avant de savoir s'il y a une vraie anomalie à ouvrir.
« On peut livrer ? » « Probablement. »
Les décisions de mise en production reposent sur des tableaux de bord partiels et l'intuition, avec peu de traces de ce qui a été vérifié.
« L'IA ? Pas avec nos données. »
Les équipes ne peuvent pas envoyer de données sensibles à une boîte noire, ni accepter un outil qui réécrit les assertions pour rendre les tests verts.
Le changement
L'enjeu n'est pas de générer des scripts.
L'enjeu n'est pas de générer des scripts.
C'est de faire tourner un écosystème qualité.
TuringOne n'ajoute pas un générateur de scripts de plus. Il automatise toute la chaîne qualité autour de vos outils existants, et laisse les décisions à vos équipes.
Ce qui compteAutomatisation classiqueAutomatisation de la qualité avec TuringOne
Point de départ
Automatisation classique: Un testeur écrit le script
TuringOne: Le ticket, ses specs, les cas existants et les structures de données
Conception des tests
Automatisation classique: Manuelle, souvent incomplète
TuringOne: Scénarios générés depuis les exigences, validés par la QA
Données de test
Automatisation classique: Préparées à la main à chaque cycle
TuringOne: Jeux de données générés automatiquement
Maintenance
Automatisation classique: Locators cassés corrigés un par un
TuringOne: Auto-réparation encadrée, assertions jamais modifiées
Tri des échecs
Automatisation classique: Des heures de lecture de logs
TuringOne: Chaque échec qualifié (test ou application) avec un ticket rédigé
Mise en production
Automatisation classique: « Ça a l'air assez vert »
TuringOne: Rapport qualité, indicateurs et décision documentée par votre QA lead
Dépendance
Automatisation classique: Outil d'exécution propriétaire
TuringOne: Les tests vivent dans votre framework et tournent sans les agents
Comment ça marche
Une chaîne. Quatre étapes autonomes. Deux validations humaines.
Du moment où un ticket est prêt à tester jusqu'à la décision de mise en production.
01
Agents
Concevoir
Scénarios issus des stories, specs et cas existants.
Validation 1 · Vous
Valider
La QA valide les cas avant toute automatisation.
02
Agents
Automatiser
Tests exécutables dans votre framework, données prêtes.
03
Agents
Exécuter
UI, API, bout en bout, régression dans votre pipeline.
04
Agents
Analyser
Chaque échec qualifié : corriger le test ou ouvrir un ticket.
Validation 2 · Vous
Décider
Le QA lead décide sur la base du rapport.
Boucle qualité bornée : réparer, rejouer, revalider. À la limite, la main passe à un humain. Jamais de boucle silencieuse.
Ce qui compte pour vous
Trois enjeux. Une seule chaîne.
Selon ce dont vous êtes responsable, TuringOne répond à une question différente.
Récupérer le sprint, et garder le dernier mot.
Si ce qui vous importe, c'est :
Les agents font le travail répétitif. Votre équipe valide les cas et décide de la mise en production.
Explorer cet enjeu- Moins d'écriture, plus de relecture. Les scénarios arrivent rédigés à partir du ticket ; l'équipe relit au lieu de partir d'une page blanche.
- Une maintenance qui ne mange plus le sprint. Locators et endpoints sont réparés dans un périmètre encadré ; vous relisez une petite modification, pas une suite cassée.
- Un tri en minutes, pas en heures. Chaque échec arrive qualifié, côté test ou côté application, avec des preuves.
- Une décision de livraison défendable. Un rapport avec indicateurs et risques ouverts, et la décision tracée.
- Aucun nouvel outil à apprendre. Les tests arrivent dans votre framework, tournent dans votre pipeline, les tickets vont dans votre outil de suivi.
Faire grandir la qualité sur toutes les équipes, sans augmenter les effectifs.
Si ce qui vous importe, c'est :
Une seule façon de travailler, gouvernée et mesurée avec les mêmes indicateurs dans chaque équipe.
Explorer cet enjeu- Une chaîne standard, pas des scripts équipe par équipe. Mêmes étapes, mêmes validations, mêmes preuves partout.
- Des indicateurs à remonter. Temps d'automatisation, couverture de régression, temps de tri, précision de réparation, faux positifs.
- Un retour plus rapide pour le produit. Les tickets prêts à tester arrivent plus vite à une décision de mise en production.
- Une gouvernance intégrée. Validation humaine, traçabilité complète, instructions versionnées et retour arrière par agent.
- Une adoption sans rupture. Fonctionne avec les frameworks et pipelines déjà utilisés par vos équipes.
Livrer plus vite avec un niveau de risque défendable.
Si ce qui vous importe, c'est :
Mesuré avant et après sur votre propre périmètre, pas sur un benchmark éditeur.
Explorer cet enjeu- Un coût par test visible. Coût et temps de réponse suivis par test, à côté des heures QA économisées et des heures de relecture.
- Aucune dépendance. Les tests générés tournent sans les agents ; vous pouvez arrêter à tout moment et tout conserver.
- Des données protégées. Accès en lecture seule aux sources, anonymisation avant chaque appel IA, modèles européens ou internes.
- Compatible avec votre environnement. Se branche sur les outils de livraison et pipelines que vous utilisez déjà.
- Un démarrage à faible risque. Un pilote de 1 à 3 semaines sur un périmètre, avec un rapport avant/après.
Auto-réparation, avec une limite claire
Les locators peuvent changer.
Les locators peuvent changer.
Les assertions, jamais.
La plupart des outils promettent trop ici. Un test réparé ne doit jamais pouvoir masquer une régression : l'agent ne peut toucher qu'à la manière dont le test atteint l'application, jamais à ce qu'il doit vérifier.
- L'échec est d'abord qualifié côté test, le comportement de l'application est inchangé
- Modification encadrée avec un score de confiance, rejouée séparément
- Score faible : directement vers un testeur ; la suite principale ne change qu'après relecture
# heal · add_beneficiary · confidence 0.94
- page.click("#btn-add-beneficiary")
+ page.click("[data-testid='beneficiary-add']")
expect(rows).toHaveCount(3) # verrouillé
expect(toast).toHaveText("Added") # verrouillé
# rejoué ✓ · en attente de relecture
Réparation illustrative : l'identifiant d'un bouton a changé, le locator a été réparé, les assertions sont restées exactement telles qu'écrites.
Mesuré, pas promis
Nous mesurons d'abord vos chiffres. Puis la différence.
Pas de benchmark éditeur. Chaque pilote commence par mesurer ces indicateurs sur votre périmètre, et se termine par la même mesure.
Temps pour un test automatisé
Du ticket prêt à tester jusqu'au test exécutable dans votre framework.
Régression automatisée
Part de votre périmètre de régression exécutée automatiquement.
Temps de qualification
Le temps pour qu'un résultat rouge devienne « corriger le test » ou « ouvrir un ticket ».
Effort de préparation des données
Heures passées à construire les données de test par cycle.
Réussite au premier passage
Tests générés qui s'exécutent du premier coup.
Précision de réparation
Réparations correctes divisées par réparations proposées.
Faux positifs & concordance
À quelle fréquence l'évaluation automatique et vos relecteurs sont d'accord.
Coût & heures
Coût par test, heures QA économisées face aux heures de relecture.
Gouvernance
Les agents exécutent.
Les agents exécutent.
Les humains gouvernent.
La gouvernance est intégrée à la chaîne, pas ajoutée après coup. C'est ce qui permet aux équipes de confier leur processus qualité à des agents.
La gouvernance en détailDeux validations humaines
La QA valide les cas. Le QA lead décide de la mise en production. La chaîne s'arrête et attend.
Données protégées
Lecture seule sur les sources, anonymisation avant chaque appel IA, identifiants jamais montrés à un agent.
Chaque résultat évalué
Une évaluation automatique trie la file de relecture, les cas les moins sûrs en premier : la relecture ne devient jamais une simple formalité.
Traçable & réversible
Chaque exécution, action et décision est enregistrée. Chaque agent peut revenir en arrière.
Prochaine étape
Voyez-le sur votre application, pas sur une démo.
Un périmètre de bout en bout, 10 à 20 scénarios revus avec votre équipe, 1 à 3 semaines, des indicateurs mesurés avant et après. Trois décisions suffisent pour démarrer.