Votre catalogue de keywords grossit : vos équipes savent-elles encore ce qui existe déjà?
Lors de la Soirée du Test Logiciel 2026 organisée le 15 septembre au siège de l’ETSI à Sophia-Antipolis, Sébastien Plaisant, Principal Quality Engineer chez Amadeus, a présenté en anglais comment faire évoluer un framework keyword-driven vers une automatisation assistée par des agents IA. Un prolongement naturel de sa conférence 2025 sur Robot Framework.
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Le problème : des bibliothèques de keywords qui ne passent plus à l’échelle
Le keyword-driven testing a rendu l’automatisation lisible et réutilisable, en langage métier. Chez Amadeus, le framework maison UTOPY (Unified Test Automation in Python) fournit des bibliothèques de keywords métier pour les API REST, SOAP ou les interfaces. Mais à l’échelle d’une grande entreprise :
- Des bibliothèques qui grossissent → difficile de retrouver l’existant, d’où des doublons et des erreurs
- Une gouvernance lourde → conventions de nommage et documentation reposent sur des revues humaines continues
- Une adaptation manuelle → chaque nouvelle fonctionnalité demande d’écrire de nouveaux keywords à la main
La réponse : des agents spécialisés, sous gouvernance
Plutôt que de remplacer le framework, l’approche ajoute une couche d’agents qui s’appuient sur les bibliothèques existantes :
1️⃣ Un agent orchestrateur : il capte l’intention (user story, spécification d’API) et décide s’il faut réutiliser, mettre à jour ou créer un keyword
2️⃣ Un agent de découverte : il cherche les keywords existants et propose leur réutilisation
3️⃣ Des agents de génération : ils créent les keywords manquants pour REST, SOAP ou l’interface
4️⃣ Des agents de documentation et de validation : ils documentent, vérifient la conformité aux règles et classent les écarts
L’exécution passe toujours par le framework et la CI/CD, et la validation finale reste humaine. « Les productions de l’IA doivent être traitées comme des brouillons, validés par un humain », insiste Sébastien Plaisant.
Les bénéfices concrets
✅ Moins de doublons → l’agent de découverte propose l’existant avant de créer
✅ Une gouvernance appliquée dès la génération → conventions et documentation vérifiées avant la pull request
✅ Un onboarding facilité → les agents expliquent les bibliothèques et les bonnes pratiques aux nouveaux arrivants
Sa conclusion : les agents IA ne remplacent pas le keyword-driven testing, ils l’aident à passer à l’échelle, à condition de bâtir sur des fondations solides et d’intégrer l’IA progressivement.
Découvrez la conférence
Le support de Sébastien Plaisant (14 slides, en anglais) détaille le framework UTOPY, les limites du keyword-driven testing à grande échelle, l’architecture en couches (intention, orchestration, skills et contexte, exécution et gouvernance), le rôle de chaque agent et les garde-fous pour une adoption sûre de l’IA.
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