Et si chaque bug était une opportunité d’apprentissage ?
Dans cet épisode, on plonge dans l’art de l’analyse des causes racines (Root Cause Analysis) : comment catégoriser les anomalies, identifier les causes systémiques et transformer les erreurs récurrentes en leviers d’amélioration continue.

💡 Au programme :

• Pourquoi classer les anomalies change tout

• Les grandes familles de causes racines (compréhension, process, données, outils, humain…)

• Les techniques d’investigation comme les 5 pourquoi et le diagramme d’Ishikawa

• Comment passer du bug isolé à l’action corrective durable

🎯 Un épisode concret pour tous ceux qui veulent passer du QA pompier au QA architecte.

👉 À écouter pour renforcer ta culture qualité et bâtir des systèmes qui s’améliorent avec le temps.

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La Quality Assistance, ce n’est pas juste un mot à la mode : c’est une transformation profonde du rôle des QA dans les équipes.

Dans cet épisode, je te présente le modèle de maturité proposé par Dan Buckland, qui décrit en 4 phases comment une équipe peut évoluer d’un QA isolé et “gatekeeper” vers une approche organisationnelle et systémique de la qualité.

👉 Au programme :

• Phase 0 : le QA Gatekeeper, dernier rempart mais vite goulot d’étranglement

• Phase 1 : le Facilitateur, qui amorce le shift-left et la compréhension partagée

• Phase 2 : la Collaboration en équipe, où la qualité devient une responsabilité collective

• Phase 3 : le Système organisationnel, où le QA devient un architecte de la qualité

✨ À la fin, je te donne des questions clés pour situer ton équipe et identifier ton prochain pas dans cette évolution.

En bref : mesurer la maturité de la Quality Assistance, c’est savoir où tu en es… et surtout où aller pour que la qualité devienne une culture durable et collective.

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Exécuter des cas de test, ça peut s’automatiser.
Mais la vraie valeur d’un testeur, c’est sa façon de raisonner.

Dans cet épisode, je t’explique pourquoi “penser comme un testeur” est une compétence clé… et comment toute l’équipe peut en bénéficier.

👉 Au programme :

• Pensée divergente vs convergente : deux visions complémentaires

• Les modèles de raisonnement QA

• La posture du testeur : curiosité, doute méthodique, observation

• Comment transmettre ce mindset aux devs et POs

• Les outils pratiques à utiliser

✨ En bref : penser comme un testeur, ce n’est pas un super-pouvoir réservé à la QA.
C’est un état d’esprit collectif qui transforme la qualité en culture partagée.

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Et si l’IA pouvait enfin rendre l’exécution manuelle des tests plus rapide, plus fiable… et plus intelligente ?

Dans ce dernier épisode, on explore comment les agents IA peuvent transformer la manière d’exécuter les tests fonctionnels, en s’inspirant des approches de Business Process Automation.

👉 Au programme :

• Pourquoi les outils d'automatisation des tests ne respectent pas toujours l’intention du testeur

• L’idée clé : créer une architecture multi-agents IA, chacun spécialisé dans une tâche précise
  • Un orchestrateur
  • Un agent pour interpréter le langage naturel et découper les actions
  • Un agent pour exécuter
  • Un autre pour vérifier
  • Et enfin, un agent pour expliquer ce qui a été réalisé

• L’objectif : une exécution intelligente, traçable et compréhensible

• Exemple concret avec Lynqa, l’app JIRA Cloud qui exécute vos tests Xray et alimente automatiquement les résultats et preuves d’exécution

✨ En bref : l’avenir du test manuel, c’est peut-être de le rendre… augmenté par l’IA.

👉 Envie d’en voir plus ?
📅 Réservez une démo ici : https://calendly.com/smartesting/manual-test-execution?month=2025-10

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Hype ou véritable révolution ? L’IA s’invite aujourd’hui dans la QA, mais entre promesses marketing et usages concrets, il est temps de faire le tri.

Dans cet épisode, on explore les cas d’usage réels de l’IA dans le test logiciel et leurs limites :

👉 Au programme :

• Panorama des usages actuels : génération de cas de test, maintenance auto, détection d’anomalies

• Conception & maintenance : GPT peut-il écrire un scénario pertinent ? Exemple et débrief en direct

• Exécution : création/maintien des scripts auto, détection d’anomalies, aide à la priorisation

• La checklist en 4 questions avant d’adopter un outil IA QA (problème ciblé, qualité des données, impact sur l’équipe, valeur mesurable)

✨ En bref : ce n’est pas l’IA qui remplacera les testeurs, mais bien les testeurs qui sauront utiliser l’IA qui prendront une longueur d’avance.

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On le répète souvent : “il faut tout automatiser”.
Mais est-ce vraiment la solution miracle ? Pas si sûr.

Dans cet épisode avec Julien Botella, on explore pourquoi l’automatisation n’efface pas tous les problèmes… et en crée même de nouveaux :

👉 Au programme :

• Tous les tests ne sont pas faits pour être automatisés (volatilité, fréquence, visuel, etc.)

• L’automatisation doit cibler les tests qui apportent de la confiance à l’équipe à chaque push

• Les dérives : vouloir “le plus d’automatisation possible” sans discernement

• Les coûts cachés : scripting, maintenance des scripts, dette technique, investissement financier

• Le concept de “Solublème” : une solution qui devient problème quand on l’utilise à outrance

✨ En bref : l’automatisation est puissante, mais mal maîtrisée elle peut devenir un fardeau.
Et si l’IA offrait enfin des réponses pour sortir de ce piège ?

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Les tests manuels restent incontournables dans beaucoup d’équipes… mais aussi l’une des activités les plus chronophages et pénibles pour les QA.

Dans cet épisode, on explore en détail pourquoi l’exécution manuelle est encore un vrai point de douleur :

👉 Au programme :

• La disponibilité limitée des testeurs (on n’est pas des machines, et encore moins disponibles 24/7 !)

• Le temps consommé sur chaque cycle, au détriment de tâches à plus forte valeur

• L’apport unique de l’humain : tests exploratoires, retours UX/UI, cohérence, intuitivité

• La fatigue et la lassitude liées à la répétition des scénarios

• La variabilité des résultats selon l’expérience et le profil des testeurs

✨ En bref : les tests manuels restent essentiels pour tout ce qui demande un œil critique et une sensibilité utilisateur… mais ils exposent aussi les QA à une charge lourde et peu scalable.

Cet épisode met en lumière les limites du manuel, avant d’explorer comment l’IA pourrait venir en soutien.

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Dans ce premier épisode de la mini-série, j’accueille Julien Botella, Product Discovery chez Lynqa (Smartesting), pour explorer une question simple… mais cruciale : quelles activités consomment le plus de bande passante dans les équipes QA ?

👉 Au programme :

• Présentation de Julien et de son rôle chez Smartesting

• Les activités chronophages de la QA :
  • Conception et maintenance des tests
  • Écriture et mise à jour des scénarios au fil des évolutions produit
  • Exécution manuelle, souvent incompressible (ex. longues phases d’UAT sur progiciels)
  • Automatisation : création et maintien de scripts dans un contexte en perpétuel changement

• Et surtout… un aperçu de la question qui guidera toute la série : et si l’IA pouvait alléger ces tâches pour libérer du temps à forte valeur ajoutée ?

✨ Ce premier épisode plante le décor : comprendre où le temps se perd aujourd’hui, pour mieux voir comment l’IA pourra transformer demain.

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On parle souvent de techniques, d’outils et de process en QA… mais on oublie parfois l’essentiel : l’humain.

Dans cet épisode, je t’explique pourquoi un QA Coach n’est pas seulement un expert des tests, mais surtout un facilitateur et pédagogue qui fait grandir les équipes.

👉 Au programme :

• La différence entre un expert QA et un coach QA

• Le top 5 des soft skills indispensables : écoute, storytelling, feedback, assertivité, pédagogie

• Des pistes concrètes pour les développer (introspection, feedback 360, coaching croisé)

• Des anecdotes terrain qui montrent l’impact de la posture

• Des outils utiles :

✨ En bref : un QA Coach efficace, c’est celui qui place l’humain au cœur de la qualité.

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Le Chaos Engineering, ça te parait complexe ?
En réalité, cette discipline est à la portée de toutes les équipes qui veulent comprendre la résilience réelle de leur produit.

Dans cet épisode, on démonte les mythes et on explore :

• ce qu’est vraiment le Chaos Engineering (et ce qu’il n’est pas),

• pourquoi il ne s’agit pas de “casser pour casser”, mais d’expérimenter scientifiquement,

• le rôle clé que les QA peuvent jouer pour mettre l’utilisateur au centre,

• des exemples concrets de scénarios accessibles (API coupée, latence, indisponibilité d’un service tiers…),

• les outils incontournables : Chaos Monkey, Gremlin, Chaos Mesh…

• comment amorcer une culture de résilience pas à pas, sans attendre la panne fatale en prod.

✨ Une approche proactive, collective et orientée confiance, qui change la manière d’aborder la qualité logicielle.

👉 Et si tu testais le chaos, avant qu’il ne te teste ?

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