Des métriques partout, mais aucun alignement : vos équipes mesurent-elles vraiment la même chose?
Lors de la Soirée du Test Logiciel 2026 organisée le 15 septembre au siège de l’ETSI à Sophia-Antipolis, Andrea Tipa, Principal Quality Assurance Engineer chez Amadeus, a présenté en anglais une démarche concrète pour standardiser les métriques qualité, puis automatiser leur calcul avec un agent IA.
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Le problème : des KPI que chaque équipe calcule à sa façon
Sans référentiel commun, les indicateurs qualité perdent vite leur valeur :
- Pas de base de mesure commune → impossible d’évaluer la maturité ou de fixer des objectifs crédibles
- Pas de langage commun → chaque équipe définit et interprète ses KPI différemment, les comparaisons ne tiennent pas
- Peu d’automatisation → des calculs manuels et un reporting chronophage
La réponse : un modèle de données, puis un agent IA
Première étape, un vocabulaire partagé en trois niveaux :
1️⃣ Métrique : une mesure brute, sans interprétation (5 anomalies invalides)
2️⃣ Indicateur : une ou plusieurs métriques lues dans leur contexte (le Defect Rejection Ratio, part des anomalies invalides dans le flux total)
3️⃣ KPI : un indicateur doté d’une cible, de seuils et d’un responsable (DRR ≤ 10 %)
« Un KPI est un indicateur élevé au rang de pilotage et de responsabilité », résume Andrea Tipa. Il distingue aussi les indicateurs avancés (leading), qui mesurent ce que fait l’équipe, des indicateurs de résultat (lagging), qui mesurent l’impact.
Ces définitions forment un modèle de données exploité par un agent IA, le « metrics manager ». Il s’appuie sur des skills réutilisables par famille d’indicateurs (qualité produit, efficacité des tests, gestion des anomalies, maturité IA…) : une simple demande suffit pour obtenir un rapport de Defect Slippage Ratio calculé selon la définition partagée. Le travail se déplace des dashboards vers la qualité des définitions, et sur la question « qui décide ? », la réponse reste claire : les humains.
Les bénéfices concrets
✅ Des KPI comparables d’une équipe à l’autre → mêmes définitions, même mode de calcul
✅ Un catalogue de métriques réutilisable → des définitions harmonisées, qui évoluent par famille d’indicateurs
✅ Moins de reporting manuel → l’agent calcule à la demande, selon la définition de référence
Pour que le système tienne, la vision d’Andrea Tipa ajoute une gouvernance claire : un responsable pour la définition des métriques et pour les skills partagés.
Découvrez la conférence
Le support d’Andrea Tipa (20 slides, en anglais) détaille les définitions métrique, indicateur et KPI, la différence entre indicateurs avancés et de résultat, le modèle de données appliqué au Defect Rejection Ratio, l’architecture des skills par famille d’indicateurs et une démonstration de l’agent sur le Defect Slippage Ratio.
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