Des dizaines d’anomalies chaque jour : combien sont des doublons?
Lors de la Soirée du Test Logiciel 2026 organisée le 15 septembre au siège de l’ETSI à Sophia-Antipolis, Frédéric Assante Di Capillo, Quality Expert Manager chez SII, a présenté QIAlity, une application qui met l’IA au service de la gestion des anomalies. Le projet est né d’un besoin terrain chez un grand industriel du secteur de l’énergie.
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Le problème : un tri qui ne tient plus face au volume
Quand une anomalie arrive, le QA vérifie qu’il ne s’agit pas d’un doublon, sur la base du titre, et de la description si le temps le permet. Tant que les tickets restent peu nombreux, ça passe. Ensuite :
- Un tri limité au titre → logs, étapes de reproduction et captures d’écran rarement comparés
- Des anomalies qui se multiplient → le QA ne peut plus repérer les doublons efficacement
- Des tests de confirmation à préparer après chaque correction → du temps pris sur des tâches à faible valeur ajoutée
« L’IA ne cherche pas uniquement des mots identiques. Elle compare le sens », résume Frédéric Assante Di Capillo.
La réponse : trois fonctions, le QA garde la main
Développée par SII, QIAlity compare le contexte, les symptômes, les logs ou l’environnement de chaque ticket, et s’organise en trois fonctions :
1️⃣ Analyse : l’IA propose les doublons probables d’un rapport avec un taux de corrélation. Le QA tranche.
2️⃣ Classification : chaque ticket est rattaché à une fonctionnalité de la matrice tenue par les QA. Le QA corrige.
3️⃣ Génération : à partir du ticket retenu et de la documentation (RAG), l’IA rédige un cas de test de confirmation. Le QA complète.
Pour les doublons, un entonnoir en trois passes (bi-encodeur, cross-encodeur, puis LLM) réserve le modèle le plus coûteux à une poignée de cas litigieux.
Les bénéfices concrets
✅ Moins de temps perdu sur les doublons → l’IA parcourt tout le backlog, le QA ne tranche que sur les candidats les plus probables
✅ Une vision claire des zones fragiles → la carte montre quelles fonctionnalités concentrent les anomalies
✅ Des tests de confirmation prêts plus vite → un premier cas de test rédigé à partir du ticket et de la documentation
Le tout sans remettre en cause les outils existants. Prochaines étapes : mesurer les performances sur un jeu de données de test dédié et intégrer images, vidéos et GIF à l’analyse.
Découvrez la conférence
Le support de Frédéric Assante Di Capillo détaille chaque brique de l’outil : l’entonnoir de détection des doublons, la construction de la matrice de classification, la chaîne de génération des cas de test (ticket, RAG, contexte, génération, validation) et des captures de l’application QIAlity.
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