IA & qualité logicielle / Tests automatisés
Générer des tests avec l’IA peut faire gagner beaucoup de temps… ou donner une fausse impression de qualité si on ne sait pas ce qu’on fait.
Pourquoi tout le monde veut générer des tests avec l’IA
Écrire des tests est rarement la partie préférée des équipes. C’est long, parfois ingrat, et ça donne l’impression de ne pas avancer “fonctionnellement”. L’arrivée des LLM a donc créé un espoir légitime :
générer des tests plus vite
augmenter la couverture
sécuriser le code existant
En pratique, l’IA est très efficace… mais uniquement dans certains contextes bien précis.
Ce que l’IA sait très bien faire côté tests
Les LLM sont particulièrement bons pour générer des tests quand le périmètre est clair et bien délimité. Ce qui marche réellement bien :
tests unitaires sur fonctions pures
tests de validation de règles simples
tests de non-régression basiques
scaffolding de suites de tests
Dans ces cas-là, l’IA fait gagner un temps considérable sans dégrader la qualité globale.
Ce que l’IA fait mal (ou dangereusement mal)
Là où les choses se compliquent, c’est quand le contexte métier devient riche ou que les effets de bord sont nombreux. Les échecs classiques incluent :
tests qui testent l’implémentation, pas le comportement
assertions trop faibles ou inutiles
tests qui passent même quand le code est faux
scénarios irréalistes
Le pire cas ? Une couverture qui augmente, mais une confiance qui diminue.
Pourquoi l’IA génère de “mauvais” tests
Un LLM ne connaît pas l’intention métier. Il infère à partir du code et de patterns génériques. Résultat : il teste ce qui est visible, ignore les invariants implicites et ne sait pas distinguer le critique du secondaire. Sans guidance humaine, l’IA teste souvent “ce qui est facile à tester”, pas ce qui est important.
Règle n°1 : l’IA écrit les tests, l’humain définit la stratégie
La stratégie de test ne doit jamais être déléguée à l’IA. En équipe mature : l’humain définit quoi tester, et l’IA propose comment tester. Tant que cette frontière est claire, l’IA est un excellent assistant.
Règle n°2 : toujours relire un test comme du code de production
Un test généré par l’IA vit aussi longtemps que le code qu’il protège. En code review, un test doit répondre à trois questions : Que garantit-il réellement ? Peut-il échouer pour une bonne raison ? Me protégera-t-il d’une régression réelle ? Si la réponse est floue, le test doit être réécrit ou supprimé.
Règle n°3 : méfiez-vous des métriques de couverture
Augmenter la couverture de test est séduisant, mais ce n’est pas un objectif en soi. Avec l’IA, on peut facilement atteindre de hauts pourcentages sans réelle protection. Une bonne couverture protège des scénarios métier critiques et bloque les régressions dangereuses.
Règle n°4 : tester le comportement, pas l’implémentation
Les LLM ont tendance à tester les structures internes et les détails techniques. En production, ces tests cassent au moindre refactor, même si le comportement n’a pas changé. Un bon test doit être recentré sur les entrées, les sorties et les invariants métier.
Règle n°5 : renforcer l’existant, pas masquer l’absence de tests
Générer des tests avec l’IA sur un code non testable ne résout pas le problème, cela le dissimule. L’IA est efficace pour compléter une suite existante ou renforcer des zones critiques, mais elle ne sauvera pas une architecture déjà bancale.
Comment valider des tests générés par l’IA
Un test généré par IA est valide s’il échoue quand on casse volontairement le code, s’il exprime une règle métier compréhensible et s’il reste stable lors d’un refactor. Le meilleur test reste simple : casser le comportement et vérifier que le test tombe.
Conclusion
L’IA est un excellent accélérateur, mais elle ne remplace ni la réflexion, ni la compréhension métier. Bien utilisée, elle renforce la fiabilité ; mal utilisée, elle donne une illusion de sécurité. En tant que CTO, le vrai enjeu n’est pas de générer plus de tests, mais de générer les bons tests.
