Les défis de l’automatisation des tests de non-régression dans les grandes organisations

L’automatisation des tests de non-régression est une composante essentielle des stratégies de qualité logicielle, particulièrement dans les grandes organisations du secteur financier. Ces entreprises, confrontées à des systèmes complexes et à des exigences de conformité rigoureuses, se tournent de plus en plus vers l’automatisation pour garantir la fiabilité de leurs applications tout en réduisant le temps et les coûts associés aux tests manuels. Cependant, cette transition vers l’automatisation n’est pas sans défis. Cet article explore les principaux obstacles rencontrés lors de l’automatisation des tests de non-régression dans de grands environnements, en s’appuyant sur des expériences réelles avec un acteur majeur du secteur financier.

 1. La complexité des environnements applicatifs

Dans les grandes organisations, les applications gèrent des processus critiques tels que l’onboarding de clients dans plusieurs pays. Ces systèmes doivent non seulement fonctionner de manière fluide, mais aussi respecter des réglementations locales spécifiques. Par exemple, dans un projet d’onboarding couvrant 25 pays, chaque intégration nécessite des formulaires complexes et des configurations adaptées aux réglementations locales.

Cette diversité rend l’automatisation des tests de non-régression particulièrement complexe. Il ne s’agit pas seulement de vérifier le bon fonctionnement d’un formulaire, mais aussi de tester la cohérence des données et des processus spécifiques à chaque pays, tout en garantissant que les nouvelles versions de l’application n’affectent pas les fonctionnalités existantes. La gestion de ces multiples variations de tests dans un environnement unifié pose un défi majeur en termes de structuration et de maintenance des scripts de test.

 2. La collaboration entre équipes métiers et techniques

L’un des défis récurrents lors de l’automatisation des tests de non-régression réside dans la collaboration entre les équipes métiers et techniques. Pour un acteur financier de grande envergure, il est essentiel que les tests automatisés reflètent fidèlement les attentes des utilisateurs finaux. Cela nécessite une communication claire entre les parties prenantes afin de définir des scénarios de tests qui correspondent aux exigences métiers.

L’outil Cucumber, utilisé dans l’un de nos projets, permet de relever ce défi en adoptant une approche BDD (Behavior-Driven Development). En utilisant un langage naturel (Gherkin) compréhensible par toutes les parties prenantes, les équipes métiers, les PO (Product Owners) et les développeurs peuvent collaborer pour écrire des scénarios de tests précis et alignés sur les attentes métiers. Cependant, cette collaboration nécessite un effort constant pour garantir que toutes les parties comprennent bien les enjeux et adoptent une vision commune.

 3. La gestion des données de test et des cas d’utilisation complexes

Automatiser des tests de non-régression implique de travailler avec une grande variété de données. Dans le cas de tests d’onboarding, il est crucial de simuler des scénarios avec des jeux de données variés représentant des clients de différentes nationalités, statuts juridiques ou tailles d’entreprise. La gestion de ces données de test devient rapidement un défi, surtout lorsqu’il s’agit de maintenir à jour les jeux de données pour garantir leur pertinence à chaque nouvelle version de l’application.

Dans un projet récent, nous avons structuré les scénarios de tests en utilisant des scénarios outlines dans Cucumber, combinés avec des tableaux d’exemples. Cette méthode permet de réutiliser les mêmes scénarios de tests en variant les jeux de données pour couvrir toutes les configurations possibles. Toutefois, cela nécessite une attention constante pour mettre à jour ces jeux de données et s’assurer qu’ils reflètent les exigences métiers en évolution, tout en évitant les duplications ou les incohérences.

 4. L’intégration des tests dans un cycle de développement continu

Les grandes organisations adoptent de plus en plus des méthodologies agiles ou DevOps pour accélérer leurs cycles de développement. L’automatisation des tests de non-régression doit s’inscrire dans cette dynamique pour permettre des tests en continu à chaque mise à jour ou déploiement. Cependant, intégrer ces tests dans des pipelines CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) pose plusieurs défis.

D’un côté, les tests doivent être suffisamment rapides pour ne pas ralentir le cycle de livraison. De l’autre, ils doivent être suffisamment exhaustifs pour détecter tout changement impactant. L’utilisation de Cucumber avec des environnements comme Spring Boot et l’intégration avec des outils de pipeline tels que Jenkins permet d’automatiser le lancement des tests de manière fluide. Dans notre expérience, cela nécessite une configuration minutieuse et une maintenance régulière pour assurer que les tests s’exécutent sans erreur et fournissent des rapports fiables.

 5. La maintenance des scripts de test face aux évolutions des applications

L’un des plus grands défis de l’automatisation des tests de non-régression dans les grandes organisations est la maintenance des scripts de test. Les applications évoluent constamment, et chaque changement ou ajout de fonctionnalité peut potentiellement impacter les scénarios de tests existants. Pour éviter que l’automatisation ne devienne un fardeau, il est crucial de maintenir des scripts modulaires et réutilisables.

Dans le cadre de l’onboarding, par exemple, nous avons développé une bibliothèque de steps réutilisables avec Cucumber, permettant aux équipes métiers de construire leurs propres scénarios de test en utilisant des éléments préexistants. Cette approche modulaire facilite l’adaptation des scripts lorsque les exigences changent ou que de nouvelles fonctionnalités sont ajoutées. Cependant, elle exige aussi une rigueur dans l’écriture et l’organisation des tests pour éviter une surcharge de maintenance à long terme.

 Conclusion : surmonter les défis pour réussir l’automatisation des tests de non-régression

Automatiser les tests de non-régression dans de grandes organisations est une tâche complexe qui implique de relever de nombreux défis. La diversité des environnements, la collaboration entre équipes, la gestion des données, l’intégration dans un cycle de développement continu, et la maintenance des scripts sont autant d’éléments à prendre en compte. Néanmoins, en s’appuyant sur des outils robustes comme Cucumber et en adoptant une approche structurée et collaborative, ces défis peuvent être surmontés, permettant aux organisations de tirer pleinement parti de l’automatisation pour optimiser leur qualité logicielle.