Acteur mondial du e-commerce (biens de consommation premium)

Prioriser les tests de non-régression grâce à l’intelligence artificielle

Le site e-commerce de cet acteur mondial des biens de consommation premium est déployé à l'échelle internationale, avec un patrimoine de près de 7 000 tests de non-régression. SQLI a développé pour ce client une solution IA capable d'optimiser, avant chaque mise en production, la sélection des cas de tests manuels réellement pertinents à exécuter.

LE DÉFI

Sur un site de cette envergure, la qualité et la disponibilité des données de test conditionnent directement la vitesse de mise en production — un enjeu d'autant plus sensible sur un périmètre mondial.

  • Garantir la qualité des données de test et leur disponibilité sur un site déployé mondialement
  • Traiter environ 7 000 cas de test et présenter les résultats de manière exploitable, dans une logique d'ingénierie rapide
  • Assurer l'évolutivité et la maintenance de la solution de sélection dans la durée

NOTRE INTERVENTION

La solution repose sur un enchaînement en trois étapes, de l'identification sémantique des cas pertinents à la constitution de la campagne finale.

Analyse — Identification des cas pertinents par similarité sémantique avec l'Epic concerné.

Filtrage — Croisement des composants, du canal et de la priorité pour garantir la cohérence.

Sélection — Constitution d'une campagne de régression optimisée, classée par pertinence.

RÉSULTATS

Quelques chiffres clés illustrant les résultats obtenus.

  • ~7 000 cas de test analysés
  • -195% d'effort de scoping et de release

Enseignements clés

  • La similarité sémantique permet d'identifier les cas de test les plus pertinents pour chaque Epic
  • Le croisement composant, canal et priorité garantit la cohérence de la campagne de tests
  • Réduire le temps de régression, c'est releaser plus vite — un enjeu critique pour ce type d'acteur

Prochaines étapes

  • Migration de la base de tests de Selenium vers Playwright

OUTILLAGE : Agent IA · Jira · Selenium

2026

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