En outre, une qualité médiocre peut devenir dangereuse si les défauts provoquent des blessures ou d’autres complications. Heureusement, quel que soit le type d’entreprise que vous avez, l’intelligence artificielle ou IA peut vous aider à répondre à vos besoins en matière d’assurance qualité.
Voici sept exemples, ainsi que des conseils sur l’IA et l’assurance qualité que vous pourriez adopter pour votre organisation.
1. Hiérarchiser les cas de test
L’assurance qualité implique un certain nombre de phases et de tâches différentes, qui sont toutes liées entre elles pour garantir que les erreurs et les défauts sont éradiqués avant qu’ils n’atteignent le client. Cependant, pour que cela soit correctement exécuté, le personnel doit établir des priorités entre les tâches qui doivent être effectuées immédiatement et celles qui peuvent attendre. Cela permet de garantir un bon équilibre entre la vigilance et la rapidité d’exécution tout au long du cycle d’AQ.
Les facteurs qui doivent généralement être pris en compte comprennent la couverture du code, l’analyse des risques et la criticité de l’activité. Il existe des outils de sélection basés sur l’IA qui peuvent être utilisés pour aider le personnel à déterminer par où commencer. Pour ce faire, ces outils peuvent analyser le code, les documents et les comportements.
En utilisant l’IA pour hiérarchiser les cas de test dans l’assurance qualité, les utilisateurs peuvent s’assurer qu’il n’y a pas de lacunes dans le processus et que tous les membres du personnel sont sur la même longueur d’onde en ce qui concerne l’avancement et ce qui doit être fait.
2. Aider les développeurs à publier des logiciels sans erreur
Le secteur du développement de logiciels est l’un des domaines où l’IA fait ses preuves en matière d’assurance qualité. L’IA semble particulièrement bien adaptée aux tests de régression.
Cette approche nécessite de vérifier que les versions précédemment testées d’un logiciel continuent de fonctionner comme prévu après des modifications du code. L’IA peut aussi aider à créer de nouveaux cas de test. Certains modèles d’IA peuvent reconnaître ou imaginer des scénarios sans y avoir été exposés au préalable.
Si vous envisagez d’utiliser l’IA pour vous aider dans vos tests, vérifiez quels sont les processus qui prennent généralement le plus de temps à l’homme ou ceux où les erreurs sont les plus fréquentes. Ensuite, évaluez si l’IA pourrait éviter certains de ces problèmes et accélérer les étapes par lesquelles les testeurs passent généralement pour vérifier que tout va bien avec un nouveau logiciel.
Gardez également à l’esprit que l’utilisation de l’IA pour les tests de logiciels fonctionne mieux lorsque vous disposez d’un grand ensemble de données. C’est pourquoi il est nécessaire d’entraîner vos modèles d’IA de manière approfondie, et non de les prendre à la hâte.
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3. Réduire les cas de maladies d’origine alimentaire
Selon les données des Centres américains de contrôle et de prévention des maladies, les maladies d’origine alimentaire rendent 48 millions de personnes malades chaque année aux États-Unis et en envoient 128 000 à l’hôpital. Les entreprises qui fabriquent tout produit consommable doivent respecter des pratiques strictes dans leurs installations afin d’éviter les oublis qui pourraient entraîner des intoxications alimentaires et des rappels.
Une équipe de Google a collaboré avec des chercheurs de Harvard pour créer un modèle d’IA capable d’identifier en temps quasi réel d’éventuels problèmes de sécurité alimentaire. Le modèle examine les requêtes de recherche Google des utilisateurs dont les données de localisation sont activées.
Par exemple, si une personne recherche des éléments correspondant à une intoxication alimentaire, comme « causes de la diarrhée », l’IA extrait les données de localisation pour voir quels restaurants la personne a visités récemment. Ensuite, les services de santé reçoivent des listes des établissements susceptibles d’avoir des problèmes, et des inspecteurs se rendent sur place pour enquêter.
Bien que Google ne l’ait utilisé que dans quelques villes, l’IA a mieux réussi à trouver les problèmes qu’un système précédent où les gens se plaignaient des lacunes des restaurants en matière de sécurité alimentaire. Plus précisément, le modèle d’IA a trouvé des restaurants dangereux dans 52,1 % des cas, contre 39,4 % avec la méthode fondée sur les plaintes.
Votre entreprise ne dispose peut-être pas des ressources dont disposent Harvard et Google. Cependant, il y a de fortes chances que l’IA vous aide quand même. Certains outils permettent de suivre l’analyse du sentiment sur les médias sociaux. Si vous vous rendez compte que les mauvais commentaires affluent soudainement du jour au lendemain ou en quelques heures, vous devez vous pencher sur la question – indépendamment de ce que vous vendez.
4. Laisser les humains se concentrer sur d’autres tâches
Dans de nombreuses entreprises, l’assurance qualité n’est qu’une des tâches qu’une personne assume au cours d’une journée de travail. Par exemple, les journalistes doivent accomplir de nombreuses tâches qui se conjuguent pour soutenir l’assurance qualité. Ils doivent vérifier leurs sources, suivre le guide stylistique de leur organisation et rechercher les fautes de frappe et de grammaire lorsqu’ils produisent leur contenu.
Certains pensent que l’IA permettra aux journalistes et à leurs rédacteurs de consacrer plus de temps à d’autres aspects de leur travail, comme l’approfondissement d’un sujet ou la recherche de personnes prêtes à donner des interviews. Ils affirment que l’IA ne supprime pas les emplois, mais qu’elle change la façon dont les gens travaillent et leur permet de se concentrer davantage sur les responsabilités que la technologie ne peut pas assumer aussi bien.
Si vous pensez que l’IA pourrait soutenir vos objectifs d’assurance qualité en prenant en charge certaines des tâches chronophages effectuées par les humains dans votre organisation, recherchez des solutions utiles et faciles à utiliser. Il est également utile d’utiliser des mesures qui confirment que l’IA fait réellement gagner du temps aux gens sans sacrifier la qualité.
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5. Détecter les défauts avant que les produits n’arrivent sur le marché
Le resserrement des marchés et l’intensification de la concurrence mondiale sont quelques-uns des facteurs qui ont amené les fabricants à mettre plus que jamais l’accent sur l’assurance qualité. Une entreprise qui excelle dans le domaine de l’assurance qualité tient sa promesse de satisfaire ses clients. Elle intègre généralement l’AQ dans tous les aspects de son activité. Dans le secteur manufacturier, il est facile de voir à quel point les problèmes d’assurance qualité peuvent devenir coûteux s’ils ne sont pas résolus.
De nombreuses entreprises automobiles utilisent les capteurs de l’Internet industriel des objets pour l’IA et l’assurance qualité. Les capteurs recueillent des données, et des algorithmes d’IA les analysent pour identifier les problèmes éventuels.
L’aspect le plus bénéfique de cette méthode est peut-être que les constructeurs peuvent prendre conscience des problèmes plus tôt. Ils peuvent alors réduire considérablement la probabilité que des voitures sortent de la chaîne de montage et soient vendues à des clients avec des pièces défectueuses.
Lorsque votre entreprise souhaite réduire le nombre de défauts de produits, demandez-vous si d’autres technologies, telles que les capteurs ou les interfaces big data, pourraient vous permettre de savoir où les problèmes commencent et pourquoi ils se produisent. De cette façon, il devrait être plus facile de découvrir où se trouvent les lacunes de votre processus d’assurance qualité, et comment vous devriez y remédier.
6. Améliorer et personnaliser les soins médicaux
Les responsables d’établissements médicaux jaugent diverses statistiques pour suivre les résultats des patients et trouver les problèmes qui peuvent conduire à un traitement médical non conforme aux normes. Par exemple, ils peuvent examiner les taux de réadmission à l’hôpital, la durée moyenne d’un séjour à l’hôpital, le temps d’attente avant d’être vu aux urgences, etc.
Ces mesures font partie intégrante de l’évaluation du niveau de qualité d’un établissement par rapport à ses concurrents. L’hôpital Flagler, en Floride, utilise des outils d’IA pour aider à soigner les patients atteints de maladies à forte mortalité. Cette technologie permet de réduire les coûts et la durée des séjours à l’hôpital. Par exemple, l’outil permet d’économiser plus de 1 300 dollars en coûts variables directs pour les patients atteints de pneumonie et de réduire leur séjour de deux jours.
Vous pouvez utiliser une approche similaire en déterminant si l’IA pourrait améliorer toute statistique basée sur le temps ou les dépenses. Comme toujours, comprenez que les niveaux de qualité doivent rester élevés, même lorsque les autres mesures diminuent.
>Voir aussi : Comment l’apprentissage automatique peut aider les marques à développer des conversations plus personnalisées avec leurs clients
7. Fournir de meilleurs résultats éducatifs
La formation que reçoivent les employés est également liée à l’assurance qualité. Des chercheurs de l’université nationale de Singapour ont mis au point un outil qui utilise l’IA pour personnaliser le contenu de la formation en fonction de chaque utilisateur.
Ils affirment que cette méthode améliore la cognition plus que d’autres techniques de formation. L’IA a notamment montré que les gens réagissent différemment à l’intensité de l’entraînement et qu’une approche personnalisée peut favoriser la compréhension.
L’une des façons d’utiliser l’IA et l’assurance qualité pour la formation est de garder une trace des modules que les personnes ont couverts auparavant et de la façon dont elles ont réagi à différents styles de diffusion du contenu, comme la vidéo ou l’audio.
L’assurance qualité au service de votre entreprise
Faire de l’assurance qualité une priorité constante dans votre entreprise devrait lui permettre d’éviter des problèmes coûteux qui pourraient ternir l’image du public.
Utiliser l’IA après s’être inspiré des idées présentées ici pourrait vous aider à économiser du temps et d’autres ressources tout en maximisant la qualité des résultats.
Voir aussi :
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