La qualité des logiciels coûte des millions aux entreprises - l'IA aggrave le problème

L'actuel Rapport sur la transformation de la qualité 2026 de Tricentis, un fournisseur leader dans le domaine de l'Agentic Quality Engineering, dresse un tableau décevant : bien que les entreprises aient considérablement augmenté leur vitesse de développement grâce à l'utilisation accrue de l'intelligence artificielle, beaucoup luttent pour maintenir la confiance dans la qualité de leurs logiciels. L'étude globale se base sur l'interrogation de plus de 2500 cadres et experts techniques d'Allemagne, d'Irlande, du Japon, de Singapour, du Royaume-Uni et des États-Unis.

Le code non testé est délibérément mis en production

L'un des principaux résultats de l'étude est que, malgré des progrès considérables dans l'utilisation d'outils d'IA, 6 entreprises sur 10 dans le monde déclarent mettre en production du code non testé. En Allemagne, la valeur est encore plus élevée - près de 7 entreprises sur 10. Par rapport à l'année précédente, un changement significatif s'est opéré : Alors qu'en 2025, la plupart des entreprises l'attribuaient encore à des défauts de qualité involontaires, elles admettent aujourd'hui ouvertement qu'elles utilisent sciemment du code non testé. Les principales raisons invoquées par les personnes interrogées sont la pression exercée par la direction pour que la vitesse prime sur la qualité (32 % au niveau mondial, 35 % en Allemagne), ainsi que le volume de code généré par l'IA, que les équipes ne peuvent tout simplement plus tester intégralement (30 % au niveau mondial, 32 % en Allemagne).

Ce schéma se retrouve dans tous les secteurs : Dans chacun des secteurs interrogés, plus de la moitié des entreprises ont déclaré mettre en production du code non testé. La pression pour agir est particulièrement forte chez les prestataires de services financiers (64%), dans le commerce (63%) ainsi que dans le secteur de l'énergie et des services publics (58%).

L'introduction de l'IA prend le pas sur l'assurance qualité

Près de la moitié des entreprises interrogées (48% au niveau mondial, 49% en Allemagne) ont entièrement mis en œuvre l'IA en interne. Mais plus de 50 % d'entre elles signalent que leurs outils et processus d'IA sont en constante évolution. Parmi les principaux obstacles à une qualité logicielle évolutive et continue, les équipes citent la complexité et la prolifération des outils (33 %), les lacunes en matière de compétences (33 %), un volume de code qui augmente plus vite qu'il ne peut être géré (28 %), ainsi que le manque de mesures uniformes de qualité et de confiance (26 %).

Les dirigeants et les équipes opérationnelles voient la situation différemment

L'écart entre la perception au niveau de la direction et la réalité opérationnelle dans les équipes est particulièrement frappant : plus des trois quarts des C-Level-Executives (81 pour cent) indiquent avoir une grande confiance dans les systèmes et les outils basés sur l'IA - contre seulement 56 pour cent des spécialistes QA et DevOps. L'écart est tout aussi important en ce qui concerne la question de la maturité organisationnelle : 44% des cadres estiment que leur entreprise est bien positionnée pour utiliser de manière productive et faire évoluer les agents IA dans le cycle de vie du développement logiciel. Parmi les professionnels de l'assurance qualité et de DevOps, seul un sur quatre (24%) partage cette opinion.

Certes, 83% des entreprises dans le monde (78% en Allemagne) font confiance aux agents IA pour les décisions de mise en production, et 82% (76% en Allemagne) se disent prêtes à introduire des agents IA à grande échelle. Dans le même temps, beaucoup d'entre elles continuent de se battre avec des portions de code non testées, la prolifération d'outils, des préoccupations en matière de sécurité, des lacunes dans les compétences et des problèmes de données.

Les risques financiers augmentent considérablement

Les conséquences économiques d'une qualité logicielle insuffisante sont considérables : une entreprise sur cinq dans le monde (20 %) perd chaque année plus d'un million de dollars US à cause d'une mauvaise qualité logicielle - en Allemagne, c'est même presque une sur trois (30 %). Les premiers facteurs de coûts sont les violations de sécurité et de conformité (30 %) ainsi que les dettes techniques et les travaux de retouche (28 %). En Allemagne, les dettes techniques et les dépenses de maintenance plus élevées (30 %) ainsi qu'une fluctuation accrue de la clientèle (26 %) sont particulièrement citées. Près de la moitié des personnes interrogées (45 pour cent, 53 pour cent en Allemagne) estiment que les pertes annuelles se situent entre 500 000 et un million de dollars US.

Kevin Thompson, CEO de Tricentis, résume la situation : «L'accélération des initiatives de transformation de l'entreprise est l'une des premières priorités au niveau du C-Level. L'IA a le potentiel de faire progresser les équipes de développement de logiciels plus rapidement que jamais. Toutefois, plus la vitesse augmente, plus les risques augmentent. Lorsque les processus de qualité ne suivent pas le rythme de développement, les entreprises prennent souvent des raccourcis qui sapent de manière mesurable la confiance dans la qualité des logiciels».»

Thompson ajoute : «De nombreuses entreprises s'appuient encore sur des processus de qualité qui n'ont pas été conçus pour le développement de logiciels à l'ère de l'IA. Avec des cycles de développement de plus en plus rapides, les dirigeants ont besoin de plus de visibilité sur les risques de qualité logicielle et d'une coordination plus étroite entre l'ingénierie, l'AQ et l'environnement commercial au sens large. Les organisations qui réussiront seront celles qui pourront faire évoluer ensemble la vitesse et le contrôle».»

Le Quality Transformation Report 2026 marque ainsi un net changement par rapport à l'année précédente : la question décisive n'est plus de savoir si les entreprises peuvent utiliser l'IA, mais si elles parviennent à maintenir la confiance, le contrôle et l'assurance qualité dans leurs versions, même à grande échelle. 

Source : www.tricentis.com