Le build est vert, le rapport se lit bien… et si votre qualité s’érodait sans bruit?
Lors de la Soirée du Test Logiciel 2026 organisée le 15 septembre au siège de l’ETSI à Sophia-Antipolis, Jean-Paul Achard, Quality Assurance Officer chez Amadeus, a présenté en anglais un retour d’expérience sans complaisance sur l’IA générative en QA. Il pilote son adoption pour les équipes qui testent les systèmes de réservation aérienne d’Amadeus, avec l’ISTQB CT-GenAI comme cadre de référence. Tous ses exemples viennent du terrain.
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Le piège : un gain réel qui devient une perte silencieuse
L’IA générative accélère toute la chaîne de test. C’est justement le problème : la qualité ne s’effondre pas, elle se dégrade sans bruit, une sortie acceptée après l’autre.
- Des critères d’acceptation plausibles → rattachés à aucune règle métier
- Des tests syntaxiquement valides → invalides d’un point de vue métier
- Une couverture « complète » → parce que l’IA l’a déclarée complète
« Le défaut n’est pas dans ce que l’IA produit. Il est dans le fait de l’accepter », résume Jean-Paul Achard.
La réponse d’Amadeus : protéger le jugement, accélérer le reste
Sa règle : « Automatisez la frappe, pas la réflexion. » Documentation, synthèse et premiers jets peuvent être délégués à l’IA. L’analyse de risques, l’esprit critique et le challenge métier restent humains. Le cadre tient en quatre piliers :
1️⃣ Une charte d’usage : les sorties de l’IA sont des propositions, pas des vérités
2️⃣ L’IA orchestre, les scripts décident des faits : pas de modèle là où une réponse variable est inacceptable
3️⃣ Une validation proportionnée à l’enjeu de chaque livrable
4️⃣ Une definition of done en cinq conditions : la responsabilité ne passe jamais au modèle
Il y ajoute cinq techniques et un projet de hackathon pour entretenir l’esprit critique des équipes.
Entretenir l’esprit critique comme un muscle
Dernier volet : garder la compétence vivante. Jean-Paul Achard propose cinq techniques, dont l’analyse à l’aveugle (analyser seul, puis comparer avec l’IA) et la règle « expliquer avant d’accepter » : une recommandation que vous ne savez pas expliquer, « vous ne l’avez pas relue, vous l’avez transférée ».
Son équipe veut aussi lancer un hackathon où il faut débusquer des défauts glissés volontairement. Même les entretiens de recrutement QA ont changé : on y teste le jugement plutôt que la connaissance des outils.
Les bénéfices concrets
✅ Les gains de l’IA, sans dette cachée → la vitesse ne se paie plus en angles morts de couverture
✅ Des outils fiables → une même exécution donne toujours le même résultat
✅ Des revues qui trouvent vraiment quelque chose → « revu » veut dire « écarts identifiés », pas « document lu »
✅ Des compétences entretenues → l’équipe garde la capacité de challenger l’IA
✅ Un rôle QA qui monte en valeur → de la production de tests vers la gouvernance de la qualité
Sa conclusion : l’IA ne remplacera probablement pas les ingénieurs QA. Mais ceux qui lui abandonnent leur esprit critique pourraient bien l’être.
Découvrez la conférence complète
Le support de Jean-Paul Achard (39 slides, en anglais) détaille chaque pilier avec les exemples de son équipe, le format du hackathon et les indicateurs pour vérifier que la compétence tient toujours : analyse sans IA, profondeur des revues, « time to first doubt ».
Cette conférence n’a pas été filmée : les questions de la salle et les échanges avec Jean-Paul Achard au buffet ne se vivent qu’en présentiel. Pour être dans la salle la prochaine fois, inscrivez-vous à la newsletter ci dessous et recevez les dates avant tout le monde.
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