Tests logiciels automatisés et IA : Les meilleurs outils 2025

Avec des cycles de développement toujours plus soutenus et le développement des architectures modulaires distribuées, les tests logiciels automatisés sont devenus incontournables pour garantir la fiabilité, la sécurité et la qualité du delivery.
L’automation testing ne se limite plus à des scripts figés : l’automatisation QA s’enrichit de l’intelligence artificielle appliquée aux tests logiciels. Résultat ? Génération automatique de scénarios, détection proactive des anomalies, priorisation intelligente des tests critiques et même intégration fluide dans les pipelines CI/CD.

En 2025, la question n’est plus “Faut-il automatiser les tests ?” mais “Quels outils de test logiciel choisir pour optimiser son SI ?”.

• Pourquoi les tests automatisés sont le must-have 2025 ?
• Comment l’IA révolutionne la qualité logicielle (QA test) ?
• Et surtout, la sélection Harington des meilleurs outils de test avec IA.

 

L’automatisation des tests n’est pas seulement un gain de temps, c’est un levier stratégique pour les DSI. En intégrant l’IA dans les pratiques QA, nous passons d’une logique réactive à une approche proactive : détecter tôt, fiabiliser le delivery et accélérer l’innovation

Ichrak Chakroun
Automation Test Practice Manager

Sans automatisation des tests, c’est devenu ingérable !

La pression sur les DSI et les équipes de développement est toujours plus forte, année après année. Entre l’Agilité avec une cadence accélérée, la généralisation des microservices et les tests en CI/CD, livrer vite n’est pas suffisant : il faut livrer fiable à moindre coûts.

L’automatisation des tests logiciels n’est plus un luxe réservé aux grandes DSI qui seules avaient les moyens de s’offrir les compétences et la stack test automation pour assurer la qualité logicielle à grande échelle. Dans des secteurs comme la finance, la santé ou l’industrie, la conformité réglementaire exige des standards élevés. Un plan de tests bien pensé, renforcés par des tests automatisés offrent une couverture plus large, reproductible et traçable qu’aucun test manuel ne pourrait atteindre.

Exemple inspirant : Saint-Gobain et l’IA agentique appliquée aux tests logiciels.

L’automatisation des tests était synonyme de scripts complexes. L’IA générative permet d’accélérer la production de code et de réduire drastiquement les coûts (financiers et humains). Chez nos clients, les besoins en tests logiciels automatisés augmentés par l’IA sont de plus en plus importants (Voir notre expertise en tests automatisés)

Mais sans une bonne stratégie QA, les risques sont majeurs : coûts de correction multipliés, failles de sécurité critiques, insatisfaction des utilisateurs.

Tests logiciels & QA : faut-il abandonner les outils « classiques » ?

Depuis plus d’une décennie, les outils de test logiciel traditionnels dominent la QA test et restent incontournables dans de nombreux projets :

• Selenium, toujours la référence pour les tests web,
• Cypress, plus moderne et adapté aux environnements JavaScript,
• Playwright (Microsoft), en forte adoption côté DevOps et pipeline CI/CD
• JUnit et TestNG pour les tests unitaires back-end,
• Postman et SoapUI pour les tests d’API,
• Tricentis Tosca, solution industrielle pour les grands comptes.

Les références Harington automatisation des tests : Sephora (voir le retour d’expérience en replay), L’Oréal, Stet, Keolis, Veepee, EuropAssistance, Kering, Media Transport.

Mais l’expérience de ces outils de test ont aussi montré leurs limites dans la réalité des projets sur lesquels nous intervenons : scripts parfois trop fragiles lors des évolutions applicatives, maintenance chronophage, couverture incomplète des parcours complexes malgré un bon plan de test initial. C’est là qu’intervient une nouvelle génération d’outils : l’automatisation des tests powered by IA. De plus en plus d’éditeurs intègrent désormais des fonctionnalités intelligentes (génération automatique de cas de tests, détection proactive des anomalies, priorisation dynamique) qui fiabilisent la QA, réduisent les coûts et accélèrent l’adoption des tests automatisés dans les DSI.

L’IA, le nouvel assistant de la QA

L’intelligence artificielle apporte une nouvelle dimension aux processus de test logiciel. Avec l’essor des outils tests avec IA, il devient possible de générer automatiquement des cas de test qu’il s’agisse de scénarios de non-régression ou de parcours utilisateurs complexes. Résultat ? Une réduction drastique des tests manuels, une accélération de la couverture fonctionnelle et une automatisation des tests beaucoup plus solide.

Des plateformes comme Katalon analysent le comportement des applications, les historiques d’erreurs et les logs pour identifier des écarts, des patterns inhabituels ou des défauts invisibles aux approches de testing traditionnelles.

Voir le cas AI in Quality Assurance: Shifting From Manual to Autonomous Testing : https://katalon.com/resources-center/blog/ai-in-quality-assurance

Au-delà de la simple détection, l’IA dans le testing ouvre de nouvelles perspectives. Elle permet par exemple de prioriser dynamiquement les cas de test en fonction de leur impact métier, tout en concentrant les efforts sur les scénarios les plus critiques ou sur les composants récemment modifiés. Elle contribue aussi à optimiser le temps de feedback dans les pipelines CI/CD, ce qui accélère les itérations de développement et réduit sensiblement les cycles de validation dans les plans de test complexes.

On observe également le développement d’assistants de type ChatGPT-like directement intégrés dans les solutions de QA test. Ces copilotes intelligents sont capables de formuler des scénarios à partir du langage naturel, de suggérer automatiquement des assertions adaptées et même de générer des scripts de test automatisé prêts à l’emploi.

Pour les DSI, les bénéfices sont tangibles : moins de bugs en production, une couverture de test plus large et plus fiable, une réduction de la charge de maintenance et une amélioration mesurable de l’efficacité QA grâce à la détection précoce des anomalies.

Panorama 2025 des outils d’automatisation des tests en France

Selenium, Cypress, Playwright… certains outils de test logiciel sont devenus incontournables pour les DSI. Mais en France, le marché de l’automation testing évolue avec des spécificités bien locales : une adoption croissante de solutions no-code françaises, une demande forte de support en français, et des arbitrages serrés entre coûts et ROI.

 

Selenium, incontournable !

Toujours présent dans la majorité des stacks QA, Selenium reste la base de nombreux frameworks de tests automatisés. Ses avantages ? Une communauté internationale très active, une grande interopérabilité et une capacité à s’intégrer dans presque tous les environnements. Certes, sa mise en œuvre demande des compétences techniques, mais il demeure la référence historique pour les tests web automatisés.

Cypress : le préféré de nos équipes pour le front

Cypress est un must pour les environnements JavaScript / React / Angular. Rapidité d’exécution, intégration CI/CD et ergonomie moderne font de lui font de lui un must-have pour équipes DevOps et QA Test.

Playwright (Microsoft) : à suivre de près

Avec son support multi-navigateurs natif, son intégration fluide dans les pipelines et le sponsoring de Microsoft, Playwright monte en puissance. Il n’a pas encore détrôné Selenium ou Cypress, mais il gagne de la place dans de plus en plus de plans de test chez nos clients.Tricentis Tosca, très répandu dans les grandes entreprises

Tricentis Tosca, industrialisation de la QA et IA Agentique

Connu pour ses capacités à industrialiser la test automation à grande échelle, Tricentis Tosca est largement utilisé dans les grandes entreprises et les secteurs réglementés (finance, santé, industrie). Ses forces : couverture de test end-to-end, robustesse, conformité. Ses limites : un coût élevé et une complexité qui le réservent aux grands comptes.

Katalon : la solution intégrée

Katalon est un outil qui a pour lui l’avantage de regrouper en une seule plateforme le test web, mobile et API. Avec ses fonctions assistées par IA, c’est bon compromis coût/fonctionnalités accessible même aux équipes QA test des petites entreprises.

Testim et Applitools, AI touch

• Testim permet de réduire la maintenance grâce à ses localisateurs intelligents et ses fonctionnalités IA.
• Applitools est la référence pour les tests visuels (pixel-perfect, UX). Nos équipes QA l’utilisent beaucoup en e-commerce et dans le luxe. Il est le bon exemple qui illustre comment les outils tests avec IA révolutionnent le testing.

Mr Suricate, la pépite française no-code

Mr Suricate, c’est la solution no-code française que nous plébiscitons. Elle offre accessibilité (tests automatisés configurables sans développement) et support en français.

Comment choisir vos outils QA / tests automatisés ?

Voici la grille de fonctionnalité de notre pôle d’expertises en test automation :

Face à la profusion d’outils de test logiciel disponibles en 2025, la question pour une DSI n’est pas seulement “Quel est le plus répandu ?” mais “Quel est le plus adapté à mon contexte SI et à ma stratégie de QA test ?”. Pour répondre à cette question, notre pôle d’expertise en test automation a établi une grille claire d’évaluation de chaque solution avant de l’intégrer dans un plan de test global.

1. La couverture fonctionnelle reste un critère essentiel : un bon outil doit être capable de gérer aussi bien les tests web, mobiles, API que back-end afin d’assurer une vision complète de la qualité logicielle. Ensuite, l’intégration fluide dans les pipelines CI/CD est devenue incontournable. Un outil qui ne s’intègre pas correctement dans un environnement DevOps ralentira inévitablement le delivery.
2. Les fonctionnalités d’IA : Certaines plateformes font le buzz autour de l’IA appliquée aux tests mais n’offrent en réalité que des automatisations basiques. Il est donc nécéssaire de faire le tri entre les vraies capacités d’outils tests avec IA (priorisation dynamique, génération de tests automatiques, détection proactive des anomalies) et les simples arguments marketing.
3. La communauté et le support local sont aussi des points importants, surtout en France où le besoin d’accompagnement francophone reste fort.
4. Le coût total de possession (TCO) et le ROI mesurable : Choisir un outil de tests automatisés doit permettre de réduire la charge de maintenance, fiabiliser le SI et accélérer le time-to-market.

L’outil idéal de testing automation n’est pas forcément le plus hype mais celui qui représente le bon équilibre centre ouverture fonctionnelle, intégration technique, vraie valeur ajoutée IA et attractivité économique.

Notre approche Harington : la QA augmentée par l’IA

• Sélection et intégration des bons outils de tests automatiqués selon le contexte client, les contraintes réglementaires et le niveau de maturité DevOps. Qu’il s’agisse de solutions éprouvées comme Selenium ou Cypress, ou d’outils tests avec IA comme Katalon ou Testim, nous construisons un plan de test cohérent, durable et évolutif.
• Accompagnement du changement : Former les équipes QA, renforcer leurs compétences en automation testing et intégrer des pratiques IA-first dans le quotidien des testeurs sont des étapes clés pour réussir la transformation.
• Mesure des résultats : réduction des bugs en production, amélioration de la couverture de test, accélération des cycles de livraison dans les pipelines CI/CD et obtention d’un ROI mesurable dès la première année.

En bref, outils tests automatisés & IA