L'avenir du Développement
Low-Code : Impact d’Oracle APEX
Dans un paysage numérique en constante évolution, les entreprises sont confrontées à une pression constante pour innover et offrir des solutions logicielles plus rapidement, plus efficacement et à moindre coût. Les plateformes low-code sont devenues un moteur essentiel de cette transformation, permettant d’accélérer le développement d’applications tout en réduisant la dépendance aux compétences en programmation spécialisées.
Oracle APEX, un acteur de longue date dans le domaine du low-code, est particulièrement bien positionné pour prospérer face aux nouvelles tendances du développement low-code.
4 tendances du développement Low-Code à surveiller
L’adoption des plateformes low-code a été véritablement transformatrice pour les organisations de toutes tailles et de divers secteurs. Le low-code permet aux utilisateurs métier ayant peu ou pas d’expérience en programmation de créer des applications, tout en améliorant la productivité des développeurs professionnels.
Tendance #1 : Intégration de l'IA et de l'automatisation
- Suggestions de code : Les outils alimentés par l’IA proposeront des recommandations en temps réel pour optimiser les extraits de code ou suggérer des modèles préexistants.
- Automatisation des flux de travail : Les modèles d’apprentissage machine analyseront les modèles de données pour automatiser les flux de travail répétitifs et rationaliser les processus.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Les utilisateurs pourront décrire les fonctionnalités souhaitées en langage naturel, et l’IA les traduira en composants fonctionnels d’application.
Tendance #2 : Interopérabilité et expansion de l'écosystème
- Écosystèmes de plugins étendus pour améliorer les fonctionnalités et la personnalisation, offrant un marché plus large de plugins et de connecteurs. Ces plugins fourniront des solutions prêtes à l’emploi pour intégrer des outils tiers (par exemple, les systèmes CRM, les logiciels ERP, les plateformes d’analyse de données) et des bases de données externes.
- Approche API-first adoptée par les plateformes low-code, incluant le support des API RESTful, GraphQL et d’autres protocoles standard du secteur pour garantir un flux de données fluide entre les systèmes.
Tendance #3 : Accent sur la gouvernance et la sécurité
Tendance #4 : Outils de collaboration améliorés
- Tableaux de bord transversaux : Les plateformes low-code offriront des tableaux de bord centralisés permettant de visualiser l’avancement des projets, incluant des analyses en temps réel, des métriques et des informations sur les performances par unité métier.
- Outils de conception et de prototypage : Les designers et développeurs disposeront d’outils de prototypage et de maquettage au sein de la plateforme low-code, leur permettant de visualiser rapidement les conceptions d’applications, les interfaces utilisateur et les flux de travail.
84 % des entreprises adoptent des outils low-code ou no-code pour combler le fossé technique causé par la pénurie de développeurs.
Source: Forrester
Comment Oracle APEX s'inscrit dans l'avenir du Low-Code
Oracle APEX est une plateforme low-code permettant aux entreprises de créer des applications de niveau entreprise beaucoup plus rapidement que la programmation traditionnelle avec les frameworks JavaScript populaires.
1. Développement alimenté par l'IA
2. Intégration fluide avec le Cloud
3. Gouvernance et Sécurité
4. Collaboration et démocratisation du Low-Code
think tank : Expertise éprouvée en développement low-code
L’avenir du low-code est indéniablement prometteur, marqué par une intégration accrue de l’IA, une automatisation accrue et une collaboration renforcée. Oracle APEX, avec sa base de données robuste, ses capacités de niveau entreprise et son intégration avec l’IA et l’écosystème cloud d’Oracle, est bien positionné pour rester un leader de la révolution low-code.
Chez think tank, nous avons constamment tiré parti des plateformes low-code telles qu’Oracle APEX pour fournir des applications innovantes, évolutives et sécurisées, adaptées aux besoins de nos clients, tant dans le secteur privé que public.
Notre expertise couvre :
- Développement d’applications personnalisées : Création de solutions de niveau entreprise avec Oracle APEX, rationalisant les opérations et favorisant la transformation numérique.
- Intégration de l’IA et de l’automatisation : Mise en œuvre de l’IA et des outils internes d’Oracle pour améliorer les fonctionnalités et l’intelligence des applications low-code.
- Déploiements Cloud : Aider les organisations à optimiser leur infrastructure Oracle Cloud avec des applications low-code intégrées.
Prêt à transformer votre organisation avec le Low-Code ?
Contenu:
L’IA dans le secteur public: Quatre arguments en sa faveur !
1. IA, moteur de développement de l’E-Gov
Le premier exemple vient d’Australie, où le Business Registration Service, l’équivalent du RNE tunisien, a été équipé d’un Chatbot piloté par l’IA pour guider les utilisateurs tout au long du processus d’enregistrement des entreprises, en leur fournissant une assistance en temps réel et en réduisant la dépendance à l’égard du personnel administratif.
Notre second exemple concerne l’utilisation de l’analyse prédictive et l’évaluation des risques de conformité. Il s’agit précisément du New Zealand Companies Office qui a intégré des modèles prédictifs pour identifier les enregistrements d’entreprises potentiellement frauduleux, garantissant ainsi un environnement d’investissement plus sûr.
2. IA, allié incontournable en temps de crises
3. IA, outil d’optimisation des ressources
C’est ainsi que certains gouvernements, grâce à leurs initiatives en matière d’IA, ont pu tirer parti de leur expérience pour améliorer leur efficacité dans divers secteurs et domaines publics. Singapour est l’un d’entre eux. En procédant à l’automatisation des processus tels que l’enregistrement des naissances et les soins aux personnes âgées à travers son service Life SG, le gouvernement a réussi à offrir des services plus rapides et plus précis à ses citoyens.
4. IA, aide à la planification stratégique
Conclusion : L'IA, pilier des futurs e-gouvernements
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Comment réussir vos projets informatiques : Opportunités et limites du développement agile
Les entreprises misent de plus en plus sur la transformation numérique et la modernisation. Pourtant, de nombreux projets IT n’atteignent pas leurs objectifs. Des études montrent que 70 % des projets de transformation numérique n’atteignent pas entièrement leurs objectifs, souvent en raison d’alignements flous, de priorités mal définies, de technologies obsolètes et de lacunes dans la gestion des risques. C’est notamment le cas lors de la mise en œuvre de projets informatiques. Technologien und unzureichendem Risikomanagement. Dies gilt insbesondere auch bei der Umsetzung von IT-Projekten.
Ayant une longue expérience dans le conseil et la mise en œuvre de projets informatiques, l’équipe think tank a vécu de près les évolutions du développement logiciel agile.Mais l’agilité n’est pas toujours la meilleure approche.
L’agilité : une réponse aux défis des projets informatiques
1. Un meilleur alignement grâce à une communication continue
2. Objectifs clairs et mesure rapide des résultats
Une autre erreur fréquente dans les projets informatiques classiques est l’absence de définition des objectifs ou leur changement constant. Les méthodes agiles telles que Scrum ou Kanban fonctionnent par sprints, au cours desquels des résultats concrets peuvent être visés et évalués rapidement. Grâce à ces cycles courts, nous pouvons, en tant que think tank, obtenir un feedback en temps réel et, si nécessaire, procéder à des ajustements immédiats avant que les erreurs ne se manifestent à plus grande échelle.
3. Gestion proactive des risques et priorisation efficace
Les limites de l’approche agile
1. Exigences réglementaires élevées
2. Dépendances complexes et systèmes patrimoniaux
3. Manque d'expérience agile
De nombreuses entreprises adoptent certes la méthodologie agile, mais ne sont pas cohérentes dans sa mise en œuvre. Nous avons souvent observé que les équipes utilisent des termes agiles, mais ne comprennent pas pleinement les principes sous-jacents. Sans un véritable engagement et une culture agile, les résultats ne sont souvent pas à la hauteur des attentes.
Notre approche : une méthode adaptée à chaque projet
- Quel est le degré d’incertitude ou de changement ?
Un degré élevé d’incertitude nécessite des méthodes agiles, tandis que les projets plus stables peuvent bénéficier de modèles classiques (ex. Cascade/ Waterfall) - Quelles sont les ressources et les technologies disponibles ?
Pour les technologies modernes et les équipes agiles, nous utilisons des approches agiles ou hybrides, et pour les systèmes hérités, des méthodes plus traditionnelles. - Quelles sont les exigences en matière de contrôle et de documentation ?
Dans les projets très réglementés, nous privilégions la gestion de projet classique, tandis que les projets moins réglementés bénéficient de méthodes agiles
Conclusion : Le choix de la méthode appropriée conduit à un succès durable
Chez think tank, nous combinons l’agilité, là où la flexibilité est cruciale, avec des approches traditionnelles lorsque la stabilité et le contrôle sont nécessaires. Cette approche hybride a fait ses preuves et permet d’assurer le succès de nombreux projets.
Votre projet IT est-il sur la bonne voie ?
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Gestion des risques et conformité :
Dans un environnement de plus en plus complexe et interconnecté, marqué par des menaces cybernétiques croissantes et une pression réglementaire accrue, la gestion des risques et la conformité sont devenues incontournables pour assurer la durabilité et le succès à long terme des entreprises et des institutions publiques.
Alors, quels sont les principes fondamentaux de la gestion des risques et pourquoi sont-ils si stratégiques ? Quelles approches pratiques permettent d’intégrer la conformité tout en renforçant la sécurité et l’efficacité des organisations ?
Les fondamentaux de la gestion des risques
Qu'est-ce que la gestion des risques ?
La gestion des risques en entreprise désigne l’analyse et le traitement ciblés des menaces et des dangers qui peuvent nuire à une organisation. Elle comprend toutes les activités, actions et mesures visant à minimiser les risques potentiels. Une gestion efficace de ces derniers permet de renforcer la sécurité des processus et la résilience des opérations.
Objectifs de la gestion des risques pour les entreprises
La gestion des risques permet d’identifier et d’évaluer divers types de menaces comme les risques de marché, les défaillances ou encore les risques liés à la conformité. Parmi les principaux objectifs de la gestion des risques, on trouve la création de processus robustes pour prévenir les pertes financières et protéger les ressources, physiques et humaines. Un bon système de gestion des risques permet aux entreprises de réagir de manière proactive aux risques et donc de réussir à long terme.
Importance juridique de la gestion des risques et de la conformité en Afrique
Des cadres législatifs tels que l’OHADA (Organisation pour l’Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires) jouent un rôle clé en imposant aux entreprises de respecter des normes de gouvernance et de gestion des risques pour assurer leur pérennité. Bien que les lois varient selon les pays, certaines législations nationales, inspirées par des normes internationales telles que l’ISO 31000, exigent une identification et une évaluation régulières des risques. La mise en place d’un système de gestion des risques efficace est essentielle pour les entreprises africaines, non seulement pour se conformer aux régulations locales et internationales, mais aussi pour réduire les risques de responsabilité et garantir leur durabilité dans un environnement économique en mutation.
Analyse et évaluation des risques
Les principales missions de la gestion des risques incluent l’analyse des risques, leur maîtrise, ainsi que la préparation d’informations essentielles pour les décisions stratégiques de l’entreprise, telles que l’évaluation des investissements. On vous liste ci-dessous les étapes clés :
1. Préparation
Objectif et définition du scope
- Déterminez les objectifs spécifiques de l’analyse des risques, par exemple protéger les données sensibles ou garantir la disponibilité des systèmes critiques.
- Définissez le champ d’application de l’analyse en déterminant les informations, les systèmes, les processus et les unités organisationnelles à considérer.
Constitution d’une équipe
- Formez une équipe composée d’experts dans les domaines : Sécurité de l’information, IT, droit et business, afin d’intégrer différentes perspectives et expertises lors de la mise en œuvre de la gestion des risques.
Cadre et méthodologie
- Sélectionnez une méthodologie : Optez pour une méthodologie d’analyse des risques appropriée, comme ISO/IEC 27005, NIST SP 800-30 ou une autre approche éprouvée.
- Documentation : Préparez des modèles et des outils de documentation afin de consigner les résultats de l’analyse des risques de manière structurée.
2. Identification des risques
Collecte et recensement
- Identification des actifs : Etablissez une liste de tous les actifs critiques (assets), tels que les données, le matériel, les logiciels, les réseaux et les ressources humaines.
- Menaces et vulnérabilités : Identifiez les menaces potentielles (p. ex. cyberattaques, catastrophes naturelles, données historiques) et les vulnérabilités (p. ex. logiciels obsolètes, personnel non formé) qui pourraient mettre en danger vos actifs informationnels.
Interviews et ateliers
- Organisez des entretiens et des ateliers (par ex. analyse SWOT) avec les parties prenantes concernées afin de recueillir des informations supplémentaires sur les menaces, les vulnérabilités et les mesures de sécurité existantes.
3. Evaluation des risques
Analyse des risques (analyse qualitative et quantitative)
- Probabilité (%) : Évaluez la probabilité qu’une menace puisse exploiter une vulnérabilité.
- Impact : Déterminez l’impact potentiel d’une attaque ou d’un incident sur vos actifs informationnels et votre entité.
Matrice des risques
- Créez une matrice des risques : Présentez les résultats de l’analyse des risques dans une matrice des risques afin de catégoriser les risques en fonction de leur probabilité d’occurrence et de leur impact.
- Classement par ordre de priorité : Classez les risques identifiés par ordre de priorité afin d’identifier ceux les plus urgents et les conséquences les plus graves.
4. Gestion des risques
Planification des mesures
- Définissez les mesures appropriées à prendre pour gérer les risques, telles que l’évitement des risques, la réduction des risques, le transfert des risques ou l’acceptation des risques.
- Plan de mise en œuvre : Élaborez un plan détaillé pour la mise en œuvre des mesures définies, y compris les responsabilités, les ressources et les délais.
5. Surveillance & reporting
Surveillance continue
- Surveillance : Mettez en place des mécanismes de surveillance continue des risques et de l’efficacité des mesures prises.
- Rapports : Établissez des rapports et des revues réguliers pour suivre l’état des risques et des mesures.
Révision et adaptation
- Effectuez une révision périodique de l’analyse des risques pour l’adapter en fonction des changements contextuels et de l’émergence de nouvelles menaces et vulnérabilités.
- Lessons Learned : Collectez les expériences tirées des incidents et des ajustements précédents pour améliorer continuellement votre stratégie de gestion des risques.
6. Documentation & Communication
Documentation
- Consignez les résultats : Documentez toutes les étapes de l’analyse des risques, y compris les risques identifiés, les résultats de l’évaluation et les mesures prévues.
- Documentation ISMS : Intégrez l’analyse des risques dans la documentation globale de l’ISMS afin de créer une base d’informations cohérente et compréhensible.
Communication
- Informez les parties prenantes des résultats de l’analyse des risques et les mesures prévues (propriétaires des risques, départements concernés, direction générale)
- Sensibilisation : Encouragez la prise de conscience de la sécurité de l’information et de l’importance de la gestion des risques au sein de l’organisation, à travers des formations.
Vous souhaitez améliorer votre gestion des risques ? Vous trouverez ici une check-list pour une mise en œuvre réussie !
Différences entre Gestion de la Conformité et Gestion des Risques
La gestion des risques se concentre sur l’identification, l’évaluation et la gestion proactive des risques potentiels qui pourraient affecter l’entreprise. Elle vise à minimiser les menaces et à protéger les actifs.
En revanche, la gestion de la conformité assure que l’entreprise respecte les obligations légales, contractuelles et réglementaires en vigueur. Elle veille à ce que toutes les opérations soient conformes aux règles établies pour éviter les sanctions et garantir la légalité des activités.
Bien que distinctes, ces deux disciplines se complètent et jouent un rôle crucial dans la stabilité et la durabilité de l’entreprise, en assurant à la fois une gestion proactive des risques et un respect rigoureux des normes.
Synergies entre Gestion de la Conformité et Gestion des Risqueshen Risikomanagement und Compliance
L’interaction entre la gestion des risques et la gestion de la conformité crée des synergies significatives. L’intégration harmonieuse de ces deux systèmes au sein d’un Système de Gestion de la Sécurité de l’Information (ISMS) offre une vue d’ensemble transparente. Cette approche intégrée permet une meilleure prise de décision, réduit les risques, et contribue à un succès commercial durable.
L'avenir de la Gestion des Risques et de la Conformité : Tendances & Innovations
L’avenir de la gestion des risques et de la conformité sera profondément influencé par les avancées technologiques, la complexité croissante des marchés mondiaux et l’évolution des exigences réglementaires. Ci-après les principales tendances et évolutions qui façonneront la gestion des risques dans les années à venir :
1. Numérisation et innovations technologiques
Intelligence artificielle (IA) et Machine Learning
- Identification automatisée des risques : L’IA et le machine learning permettent une détection automatisée des modèles et anomalies, facilitant l’identification des risques potentiels.
- Analyse prédictive : L’utilisation de l’analyse prédictive permet d’identifier les risques à un stade précoce et de prendre des mesures préventives à temps.
Blockchain et Technologies de Ledger Distribué
- Transparence et traçabilité : Les technologies blockchain améliorent la transparence et la traçabilité des transactions, cruciales pour la gestion financière et de la chaîne d’approvisionnement.
- Sécurité renforcée : La nature immuable de la blockchain garantit l’intégrité des données et prévient les manipulations.
2. Durabilité et risques ESG (Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance)
- Intégration ESG : Les organisations intégreront de plus en plus les risques environnementaux, sociaux et de gouvernance dans leurs processus de gestion des risques afin d’assurer la durabilité et la conformité à long terme.
- Rapports sur la durabilité : Les rapports transparents sur les risques et les mesures ESG gagneront en importance, exigés par les investisseurs et les régulateurs.
3. Développements réglementaires et conformité
Des réglementations plus strictes
- Protection des données et cybersécurité : Les réglementations telles que le RGPD de l’UE et les lois sur la cybersécurité exigent des entreprises qu’elles mettent en œuvre des mesures complètes de protection des données personnelles et de cybersécurité.
- Réglementation financière : Les réglementations internationales comme Basel III et Solvency II renforcent les exigences en matière de gestion des risques dans le secteur financier.
Normes et cadres mondiaux
- Normes ISO : L’importance des normes internationales telles que ISO 31000 (gestion des risques) et ISO 27001 (gestion de la sécurité de l’information) va continuer à croître.
- Meilleures pratiques : Les entreprises auront de plus en plus recours aux meilleures pratiques et aux cadres de référence pour améliorer leurs systèmes de gestion des risques.
4. Gestion de crise et résilience
Gestion proactive des risques
- Plans de crise et simulations : La création de plans de crise détaillés et la réalisation de simulations régulières permettront aux entreprises de se préparer aux imprévus.
- Gestion de la continuité des activités (BCM) : La mise en œuvre de processus BCM garantira que les processus commerciaux critiques pourront être maintenus même en situation de crise.
Meilleure résilience
- La capacité à rebondir rapidement après des perturbations et à s’adapter aux changements deviendra un élément central de la gestion des risques.
- Structures flexibles : Les structures organisationnelles flexibles et les Business Models adaptatifs contribueront à accroître la résilience face aux chocs externes.
Conclusion: L'interaction entre la gestion des risques et la conformité est essentielle
Une interaction étroite entre la gestion des risques et la conformité est essentielle pour que les entreprises affrontent efficacement les défis futurs. Adopter une approche globale dans ces deux domaines permet non seulement de réduire les risques, mais aussi de prévenir les dommages potentiels. Un système robuste de gestion de la sécurité de l’information constitue une base solide pour assurer une gestion des risques réussie et durable.
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Automatisation des tests logiciels : Challenges & meilleures pratiques
Dans le développement logiciel actuel, des cycles de développement courts sont une condition sine qua non pour répondre aux exigences du marché. L’automatisation des tests est donc essentielle pour garantir la qualité du logiciel à long terme. Grâce aux tests automatisés, les entreprises peuvent développer plus rapidement tout en garantissant une meilleure qualité des logiciels. En conséquence, il est possible de réaliser des économies allant jusqu’à 30 et 90 % respectivement sur les coûts et la durée des tests. En outre, un retour sur investissement (ROI) de 100 % est possible dans les deux ans suivant l’automatisation des tests.
Avantages de l'automatisation des tests
L’introduction de l’automatisation des tests présente de nombreux avantages :
- Économies pouvant atteindre 30 à 50 % des coûts de test
- Retour sur investissement (ROI) : Retour sur investissement de 100 % dans les deux premières années suivant l’introduction de l’automatisation des tests.
- Réduction de la durée des tests jusqu’à 90 %, en particulier pour les tests de régression récurrents.
- Amélioration de l‘assurance qualité
- Des versions plus fréquentes : raccourcissement des cycles de publication de plusieurs mois à quelques semaines, voire quelques jours.
- Accélération des développements ultérieurs : grâce à un retour d’information plus rapide aux développeurs et à la correction des bogues qui en découle.
- Haut niveau de standardisation grâce à des processus et des responsabilités bien définis.
- Flexibilité grâce à des itérations courtes et à des rétrospectives
- Communication claire et rapports d’avancement.
- Transparence des processus et des responsabilités.
- Mesure de la performance grâce à des rapports et des KPIs.
Les défis de l'automatisation des tests
Les défis de l’automatisation des tests sont multiples et nécessitent une planification et une exécution minutieuses. L’un des défis fondamentaux consiste à renforcer l’expertise des employés afin qu’ils puissent développer et maintenir efficacement des cas de test automatisés. Il n’est pas moins important de définir les bons cas de test. À cet égard, il est souvent plus réaliste de viser une couverture de 70 % des fonctionnalités plutôt que de chercher à obtenir une couverture complète, ce qui n’est souvent ni pratique ni rentable. En outre, l’adaptation et la maintenance des cas de test requièrent une attention continue afin de suivre le rythme des changements dans les applications logicielles.
L’intégration de l’équipe de test dans le processus de développement et la planification précoce de nouvelles fonctionnalités dans le concept de test sont également cruciales. Il s’agit notamment de prendre en compte l’impact des nouvelles fonctionnalités sur les cas de test existants, ce qui accroît la complexité et nécessite une stratégie de test bien pensée et une planification précise des tests.
D’autres aspects critiques sont la qualité et la maintenabilité des données de test et des artefacts de test eux-mêmes. Garantir des données de test valides pour chaque scénario et assurer une structure et une utilisation cohérentes des bibliothèques de test sont essentiels pour que les tests soient efficaces. Les efforts de maintenance importants, en particulier l’édition et la personnalisation des scripts de test, constituent souvent un défi.
Intégration de l'automatisation des tests
Afin de relever ces défis, une planification précise de l’automatisation des tests pour le développement d’un produit est nécessaire. Il est utile de regrouper les activités et les rôles dans un centre de test selon les étapes suivantes :
1. Phase de découverte
Cette étape vise à :
- Comprendre le contexte, les défis et les besoins : Ce n’est qu’en comprenant parfaitement le contexte spécifique du projet que l’on peut développer des solutions personnalisées qui couvrent les besoins réels.
- Reconnaître et minimiser les risques : L’analyse proactive des risques permet d’éviter les impacts négatifs sur le projet et de créer une base stable pour le développement.
- Eclairer l’environnement du projet : Un éclairage holistique de l’environnement du projet en ce qui concerne les processus techniques et organisationnels garantit une compréhension globale du paysage du projet.
- Simplifier au maximum le démarrage du développement : Des processus clairs, des instructions faciles à comprendre et une infrastructure bien préparée facilitent le développement.
2. Contrôle et planification
Les bons outils d’automatisation des tests, les rôles et responsabilités ainsi que l’utilisation d’une architecture de test appropriée doivent être clarifiées à l’avance.
La phase de planification couvre les aspects suivants :
- Développement de stratégies d’automatisation
- Intégration transparente des tests dans le pipeline de construction
- Création d’un concept de test
- Spécification des tests, en tenant compte de l’architecture en couches (pyramide des tests)
Le diagramme montre que les coûts, la complexité, l’effort de maintenance, la durée/performance et la fragilité des tests d’interface utilisateur (GUI) sont bien plus élevés que ceux des tests unitaires ou API. Par conséquent, une répartition judicieuse tenant compte des critères susmentionnés est absolument essentielle :
L’architecture en couches permet de définir des couches spécifiques aux tests qui couvrent différents aspects du système
Niveau le plus bas : Les tests unitaires qui testent des sections de code et des fonctions individuelles. En détectant les erreurs dès cette phase, les problèmes peuvent être corrigés à moindre coût avant qu’ils n’affectent les couches supérieures.
Niveau intermédiaire : Les tests API qui testent les interfaces entre les différents composants. On vérifie ici si les données sont envoyées au serveur et traitées correctement, ce qui garantit l’intégrité des voies de communication.
Exigences relatives aux outils d’automatisation des tests
- Facilité d’utilisation : Les outils d’automatisation doivent être conviviaux pour réduire la courbe d’apprentissage de l’équipe de test.
- Journalisation détaillée : Fournir une sortie de journal complète pour analyser les résultats des tests et évaluer la qualité du système testé.
- Enregistrement des tests utilisateurs : Permettre l’enregistrement des actions des utilisateurs pour simplifier la création de scénarios de test.
- Scripts et activités de test enregistrés : Possibilité d’enregistrer les scripts de test et les activités de test pour assurer une exécution systématique et reproductible des tests logiciels.
- Capture d’écran ou vidéo pendant l’exécution : Enregistrer visuellement les étapes du processus avec des captures d’écran ou des vidéos pour une documentation claire.
- Langage de programmation simple ou options « low-code » : Offrir un langage de programmation simple ou des options « low-code » pour faciliter la création et la maintenance des tests par tous les membres de l’équipe, quel que soit leur niveau d’expérience.
- Paramétrage pour la flexibilité et la facilité de maintenance : Paramètres permettant de limiter les efforts de maintenance et d’assurer une exécution flexible des scripts de test.
Rôles et responsabilités
- Le Test Manager est responsable du concept de test. Il veille à ce que le logiciel réponde aux normes de qualité et à toutes les exigences.
- L’ingénieur de test est responsable de la définition des cas de test et de l’exécution des cycles de test, ainsi que de l’analyse des rapports de test.
3. Réalisation et mise en œuvre
Au cours de cette phase, l’infrastructure et la chaîne d’outils sont mises en place sur la base des analyses et des définitions effectuées au cours des phases précédentes.
- Le pilotage et la stabilisation dans le cadre d’une démonstration de faisabilité (PoC) sont également utiles.
- La mise en œuvre d’un flux de travail critique (cas d’utilisation standard) est cruciale pour acquérir une première expérience, éviter les erreurs et pouvoir réagir rapidement. Il est également important d’adapter et de créer un manuel d’utilisation et une documentation technique.
- Une formation complète de tous les membres du projet est essentielle pour permettre à l’équipe de test de mettre en œuvre rapidement des tests automatisés. Les sessions de formation et de transfert de savoir-faire sont des éléments cruciaux pour permettre à l’équipe de test d’agir rapidement.
Automatisation des tests grâce à l'intelligence artificielle
Afin d’exploiter pleinement les avantages de l’automatisation des tests, l’utilisation de l’IA est essentielle. L’IA offre de nombreuses approches de soutien pour réaliser l’automatisation des tests d’une manière efficace en termes de coûts et de ressources, en prenant en charge :
Création de cas de test (conception guidée de cas de test)
- Détermination de la couverture des tests
- Création et mise en œuvre des tests Gherkin
- Visualisation des cas de test (modélisation basée sur les tests)
- Détermination de l’écart-type des cas de test (test GUI)
- Analyse des erreurs (classification)
Pour conclure
L’automatisation des tests est particulièrement importante pour les projets de développement de logiciels à long terme et de taille moyenne à grande. Avec une structuration et une planification bien pensées, elle offre de nombreux avantages : elle accélère le processus de développement, réduit les coûts et améliore sensiblement la qualité du logiciel.
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Révolution technologique : Comment l'IA transforme l'automatisation des tests logiciels
Cette révolution est marquée par une augmentation exponentielle de la complexité et des coûts de développement, en particulier dans l’industrie des jeux vidéo. Par exemple, alors que les coûts de développement de GTA 5 (2013) s’élevaient à 200 millions de dollars, les coûts de GTA 6 (2025) ont déjà dépassé les 2 milliards de dollars. La loi de Moore s’applique évidemment ici aussi, mais en termes de coûts : un doublement tous les deux ans environ !
L’un des principaux facteurs de coût est la qualité des logiciels qui dépend en grande partie d’un bon système de test. C’est pourquoi les fabricants professionnels mettent en place depuis des années des usines de test hautement automatisées.
Méthodes et logiciels d'essai assistés par l'IA
Grâce à l’intelligence artificielle (IA), la prochaine étape révolutionnaire dans le domaine des tests logiciels est désormais imminente : des méthodes et des logiciels de test autonomes, pilotés par l’IA. L’intelligence artificielle peut reconnaître des modèles dans de grandes quantités de données, générant et optimisant automatiquement des cas de test, ce qui augmente considérablement l’efficacité et la précision. Un autre domaine d’application est la détection automatique des erreurs : Les systèmes d’IA peuvent reconnaître et identifier des anomalies et des erreurs que les testeurs humains pourraient manquer. Cela permet un dépannage plus rapide et plus précis.
Au-delà de la détection : optimisation et dépannage avec l'IA
Création et maintenance simplifiées des scripts de test
L’IA simplifie également la création et la maintenance des scripts de test. Les algorithmes intelligents peuvent automatiquement ajuster les scripts lorsque l’application change, ce qui réduit le temps et les efforts nécessaires pour maintenir les tests à jour. Les logiciels de test basés sur l’IA permettent également d’optimiser les performances et d’améliorer la documentation grâce à des méthodes de test professionnelles.
Des informations plus approfondies grâce à l'analyse assistée par l'IA
En outre, l’analyse des données et des résultats des tests, soutenue par l’IA, permet de mieux comprendre les vulnérabilités, notamment en ce qui concerne les risques de pénétration. Les méthodes de test de l’IA aident à visualiser les cas de test et à déterminer le delta des tests de l’interface graphique. Cela permet de cibler les priorités et d’utiliser efficacement les ressources.
Une étape évolutive pour le développement de logiciels
L’intégration de l’IA dans l’automatisation des tests de logiciels est une étape logique dans l’évolution de cette industrie et sera indispensable au développement professionnel de logiciels dans quelques années. Cela concerne non seulement les grands éditeurs de logiciels, mais aussi les PMEs et les projets logiciels de toutes tailles. L’IA a la merveilleuse caractéristique de ne pas avoir besoin d’économies d’échelle pour être rentable.
La nécessité d'une assurance qualité renforcée
Trop souvent, les projets de développement logiciel négligent l’aspect crucial des tests, pourtant essentiel à l’assurance qualité. L’IA ouvre la voie à de nombreuses opportunités pour remédier à cette lacune.
L'avenir : la convergence du développement et des tests de code basés sur l'IA
L’avenir du développement logiciel envisage une convergence entre le développement de code basé sur l’IA et les tests basés sur l’IA, réduisant potentiellement le nombre de codeurs requis. En particulier dans les domaines où l’on utilise des méthodes « low-code » ou « no-code », les logiciels de test basés sur l’IA seront indispensables. Les éditeurs de logiciels eux-mêmes ne seront plus en mesure de tester leurs produits et dépendront plutôt de logiciels de test autonomes d’IA, qui seront intégrés dans les outils « low-code » ou « no-code ».
Gouvernance et conformité : un impératif
Cette évolution vers une intégration plus poussée de l’IA dans le développement et les tests de logiciels nécessite une gouvernance supplémentaire pour garantir que le logiciel répond aux règles de conformité générales et aux exigences juridiques de l’entreprise, qui augmentent également de manière exponentielle.
De plus, il est important de garantir l’indépendance des développeurs et des testeurs d’IA pour éviter tout conflit d’intérêts potentiel. Cette séparation des responsabilités contribue à assurer l’intégrité des processus de développement et de test, tout en renforçant la confiance dans la qualité et la conformité des logiciels produits.
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"Il y a beaucoup de mythes et malentendus à l'IA".
L'IA est le sujet du moment. Comme c’est souvent le cas, il y a beaucoup de mythes et malentendus à ce sujet. Pourriez-vous expliquer en quelques phrases ce qu'est l'IA ?
L’IA est un système d’apprentissage créé par l’homme. Cela commence par des systèmes très simples capables de reconnaître des modèles, appelés Narrow AI, et va jusqu’à des systèmes capables de reconnaître leur environnement et les processus qui s’y déroulent et d’y réagir de manière ciblée.
En principe, les systèmes d’IA sont à comprendre au mieux comme des systèmes cybernétiques. Ils disposent d’un système de capteurs qui reçoit les informations d’un noyau
de calcul sur la base duquel les informations sont traitées par des modèles mathématiques.
Les résultats sont généralement des résultats de recherche, la reconnaissance et la classification de formes, des prédictions, des optimisations, des décisions prioritaires et, entre-temps, des compositions créatives d’images, de musique ou de textes dans un cadre prédéfini.
Les systèmes d’IA disposent de systèmes de sortie passifs, tels que des écrans ou des haut-parleurs, ou même d’une motricité active, qui peut faire fonctionner une infrastructure physique, appelée OT (Operating Technology), ou un corps propre, comme dans le cas des robots d’usine ou même simplement du robot tondeuse pour la pelouse. La forme la plus élevée d’IA est ce que l’on appelle l’IA générale ou IA, en référence à notre intelligence humaine, qui comprend de très nombreuses dimensions sensorielles et plusieurs dimensions motrices.
Dans le cas des systèmes d’IA, les informations sont bien entendu de nature numérique. Ils ont généralement besoin de grandes quantités de données (Big Data) pour être entraînés, le plus souvent dans le cadre d’un travail par lots (en mode batch). Le « Dirty Secret » de l’industrie de l’IA est aujourd’hui l’étiquetage. Un grand nombre de personnes doivent, en particulier pour les IA visuelles, analyser et catégoriser minutieusement les données d’entrée, c’est-à-dire les images et les vidéos, ce que l’on appelle l’étiquetage.
"La capacité humaine à prendre des décisions sur la base de petites quantités de données est encore inégalée".
La capacité humaine d’apprendre et de tirer des conclusions sur la base de très petites quantités de données, ce que l’on appelle l’apprentissage delta, reste encore réservée même aux systèmes les plus récents. Dans ce sens, l’Edge Intelligence est une branche de développement intéressante qui jouera un rôle décisif en liaison avec l’IoT. La question de savoir dans quelle mesure l’IA doit contrôler les technologies opérationnelles telles que l’approvisionnement en énergie fait actuellement l’objet de discussions animées.
Il est important de comprendre ce que l’IA ne peut pas encore faire aujourd’hui : Elle ne peut pas comprendre et ne peut pas ressentir. La compréhension est la base de l’action complexe et de l’action responsable. Les sentiments sont la quintessence de la conscience et de l’évaluation.
La compréhension est le grand saut à venir en matière d’IA, qui sera vraiment révolutionnaire. Les émotions sont un problème difficile, comme le dit la science, et une simulation, en particulier pour l’évaluation, me semble possible, mais les émotions pures comme celles que les animaux et nous, les humains, produisons ne seront probablement pas réalisables avec des machines à base de silicium.
L'IA offre de nombreuses opportunités aux entreprises ? Où voyez-vous les principales possibilités d'utilisation ?
La réponse honnête serait partout. Bien entendu, certaines priorités découlent avant tout de l’activité de l’entreprise. A cet égard, je classe fondamentalement deux types de modèles d’entreprise qui ont une pertinence différente en matière d’IA. D’une part, les entreprises qui fabriquent un produit physique et celles qui proposent des services. Pour les entreprises de services, les plus grands potentiels d’IA se trouvent dans l’optimisation du portefeuille et dans le parcours client, auxquels s’ajoutent les gains d’efficacité habituels dans le modèle d’exploitation. Chez les fabricants de produits physiques, les plus grands potentiels de l’IA se trouvent souvent dans le produit lui-même, comme par exemple dans le véhicule autonome, mais bien sûr dans tout autre produit. Je ne peux pas imaginer un produit ou un élément d’infrastructure qui restera stupide.
En ce qui concerne le business case des solutions d’IA, nous parlons très rapidement de 100 à 1000 % de retour sur investissement par cas d’utilisation. Aucun autre investissement informatique ne peut offrir un retour sur investissement aussi élevé !
Si nous regardons les différentes industries, le plus grand potentiel se trouve clairement dans le domaine médical. L’être humain est un système physiologique super complexe et tous les nouveaux diagnostics et thérapies nécessiteront une utilisation massive de l’IA. Des outils comme CRISPR et les thérapies géniques dépendent de l’IA. Une longévité saine des êtres humains ne sera pas possible sans l’IA.
C’est la raison pour laquelle l’IA, en tant que 4eme facteur de production, est aussi le plus puissant, et que la quatrième révolution industrielle est, à mes yeux, la révolution de l’IA.
Quels domaines d'application voyez-vous concrètement ? Et quelles conditions une entreprise doit-elle respecter pour implémenter l'IA de manière judicieuse ?
Outre les produits intelligents que je viens de citer, je vois dans la production et l’optimisation de la qualité un potentiel de productivité très facile à exploiter. Il est surprenant de constater que plus de 90% du potentiel de l’IA n’a pas encore été saisi.
La logistique en général offre un potentiel unique. Ce qui est étonnant, c’est que les logisticiens eux-mêmes pensent qu’il y a peu de potentiel. J’ai pu moi-même constater que les vieux blocages de la pensée simplexe sont un grand problème dans ce domaine. Chacun peut se demander si le service que nous recevons des compagnies aériennes, des chemins de fer, des bateaux et surtout du transport routier est déjà optimisé ou si une incroyable inefficacité est à l’ordre du jour.
Dans le domaine de la sécurité de l’information, on peut miser sur des systèmes intelligents de SCI et de conformité ou sur la cyberdéfense par l’IA. Si l’on considère le domaine du service, l’optimisation du service client est prédestinée à l’utilisation de l’IA. En outre, l’IA devrait naturellement être utilisée dans tous les processus de décision opérationnels afin de maximiser le retour sur investissement. Les prédictions ou la reconnaissance des formes sans décision et action automatisées représentent moins d’un dixième du loyer des projets d’IA.
Pour utiliser efficacement l’IA dans l’entreprise, il faut une stratégie d’IA, et la meilleure façon de la développer est de comprendre et de décrire l’entreprise comme un système cybernétique. Cela permet non seulement de reconnaitre les potentialités de l’IA, mais aussi de comprendre comment elles doivent s’articuler entre elles.
Une fois que l’on a défini une stratégie d’IA, on peut en déduire les différentes initiatives et projets, les prioriser et les mettre en œuvre. Tout est lié dans l’IA.
Selon vous, où en sont de nombreuses entreprises aujourd'hui ? Quelles sont les prochaines étapes de développement ?
Près de 10 ans plus tard, de nombreuses entreprises en sont encore au développement de nombreux petits cas d’utilisation individuels et séparés. Il existe désormais de nombreux « data lakes », mais le rendement est très faible, car la compréhension et l’acceptation de l’IA sont très hétérogènes dans les différents secteurs de l’entreprise. Les différentes solutions d’IA flottent de manière détachée comme des îles les unes des autres dans le « data lake ». L’existence en îlot de l’IA est encore pire que l’existence en silo de l’informatique classique !
Enfin, l’acceptation par les utilisateurs au sein de l’entreprise elle-même, plutôt qu’avec les clients ou les partenaires, fait également défaut, ce qui est dû à une compréhension insuffisante ou très hétérogène de l’IA et à une peur diffuse de l’emploi qui, à son tour, provient d’un manque de compréhension de l’IA au sein de la direction de l’entreprise. Peu de personnes sont capables de donner des réponses cohérentes dans le domaine de l’IA et de communiquer des stratégies cohérentes en la matière.
Et c’est là que nous en venons à l’absence de gouvernance de l’IA dans les entreprises. Cette absence freine à son tour la génération et l’intégration des données. Le savoir est un pouvoir et le partage des données est souvent perçu comme une perte de contrôle personnel pour les dirigeants.
Un autre obstacle est le manque de compréhension entre l’informatique et le business ou encore la science des données. En outre, l’informatique, qui prend en charge la réalisation de l’IA dans les entreprises, est aujourd’hui axée sur l’efficacité opérationnelle et non sur l’innovation. Combler ces lacunes est une tâche cruciale pour les consultants en informatique.
Vous avez parlé de l'entreprise comme d'un système cybernétique ?
Où et comment les êtres humains ont-ils encore leur place dans ce monde ?
A moyen terme, je pense qu’une collaboration très fructueuse entre les humains et les systèmes d’IA verra le jour, dans laquelle les humains joueront le rôle de professeurs et les IA celui d’apprentis. À moyen terme, la tâche principale des humains sera d’apprendre, d’optimiser, de surveiller et de coacher les IA. L’évolution de High vers Low et No Code nous ouvre cette voie.
Nous n’aurons plus besoin de programmeurs, mais simplement d’experts qui guideront naturellement les IA et ce, via la communication humaine naturelle.
Nous aurons également de nombreux systèmes intelligents, plus ou moins puissants. Même les plus faibles seront en mesure d’apprendre des humains. Cela signifie que l’homme et la machine travailleront en étroite collaboration. La machine ne remplacera pas l’homme, mais ce dernier changera de rôle. Chaque être humain est par nature un enseignant, un coach et un superviseur, car l’homme, comme la plupart des animaux, est programmé pour développer lui-même des systèmes naturels d’apprentissage – ses enfants. C’est la tâche des spécialistes de l’IA de le reconnaître et de développer les systèmes d’IA dans cette direction, précisément en tant qu’apprenants delta.
Beaucoup d’énergie est consacrée à rendre les systèmes humanoïdes. Mais cela va à l’encontre de la sensibilité humaine. Nous sommes plus à l’aise lorsque nous savons à qui nous avons affaire que lorsque nous sommes manifestement, voire sérieusement, trompés.
Nos animaux de compagnie n’ont pas besoin de nous ressembler pour que nous les acceptions et les aimions. Nous sommes capables de personnaliser et d’aimer les choses – d’où le terme d’amoureux des voitures. Le cerveau humain est si puissant qu’il personnalise de lui-même les systèmes d’IA sans qu’on lui présente un mauvais homoncule – cela nous semble plutôt effrayant !
Revenons à la gouvernance de l'IA. Quelles sont les missions de
celle-ci ?
La gouvernance de l’IA a pour mission de permettre la réalisation des grands potentiels de l’IA tout en minimisant au moins les effets négatifs. Ce qui est souvent mal compris, c’est que la gouvernance de l’IA a une fonction limitative. La gouvernance de l’IA doit être un cadre équilibré permettant d’exploiter le potentiel maximal de l’IA tout en limitant et en atténuant les effets négatifs. Elle a une fonction de sensibilisation auprès de toutes les parties prenantes. La gouvernance de l’IA accélère donc le développement de l’IA au sein de l’entreprise, car elle rassure toutes les parties prenantes. En même temps, elle devrait faire partie de la responsabilité sociale de chaque entreprise et constituer ainsi la base d’une gestion responsable de l’IA.
L’IA ne disparaîtra pas et il n’y aura plus d’hiver de l’IA. Au lieu de maintenir le sujet dans la nébuleuse, il faudrait le décrire de manière ouverte et réaliste et maintenir la gouvernance de l’IA tout aussi claire et ouverte. Les craintes se transformeront alors en connaissances et en compréhension, et celles-ci en solutions pour l’avenir.
L’IA est le 4ème et le plus puissant facteur de production et nous n’en sommes qu’au début de la reconnaissance du potentiel que nous avons.
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Engager un Scrum Master externe ?
Pourquoi c’est la bonne décision pour votre projet
Avez-vous formé vos collaborateurs et introduit des méthodes de travail agiles? Dans une prochaine étape, il serait judicieux d’engager un Scrum Master externe pour mettre votre projet sur la bonne voie et responsabiliser davantage votre personnel jusqu’à ce que ce rôle puisse être repris par un collaborateur interne. En effet, un Scrum Master expérimenté vous aidera, vous et votre équipe, à fixer les bonnes priorités, à suivre les processus de travail les plus efficaces et à garantir la qualité des résultats.
Que fait un Scrum Master ?
Un Scrum Master joue un rôle central dans l’équipe Scrum. Il est non seulement chargé de soutenir l’équipe dans la mise en œuvre des processus Scrum, mais aussi de veiller à ce qu’elle travaille de manière efficace et efficiente et à ce que tout obstacle susceptible d’entraver son progrès soit éliminé. Il est donc important qu’un bon Scrum Master soit un chef d’équipe expérimenté et motivant, capable d’inspirer et de motiver l’équipe pour obtenir les meilleurs résultats.
En engageant un Scrum Master externe, vous pouvez vous assurer que vous disposez d’un leader expérimenté et compétent qui peut mener votre projet au succes. Un Scrum Master peut également vous aider à améliorer vos processus Scrum et à motiver votre équipe pour obtenir de meilleurs résultats. Avec un Scrum Master à bord, vous pouvez être sûr que votre projet est entre de bonnes mains et que vous obtiendrez les meilleurs résultats possibles.
Pourquoi faire appel à un Scrum Master externe ?
Lorsque vous planifiez un projet, il est souvent difficile d’en suivre tous les aspects. Un Scrum Master externe peut être d’une grande aide, car il a déjà acquis une expérience pratique dans plusieurs entreprises et différents projets. Cela signifie qu’il peut être déployé immédiatement, sans avoir besoin d’une formation approfondie. De cette manière, vous pouvez vous assurer que la communication entre les membres de l’équipe fonctionne bien dès le départ et que les conflits sont résolus à temps, avant qu’ils ne deviennent un problème.
En outre, vous n’êtes pas lié à un calendrier précis comme vous le seriez avec un emploi permanent, mais vous pouvez décider vous-même de la durée pendant laquelle vous avez besoin d’un soutien externe, afin de former éventuellement l’un de vos collaborateurs pour qu’il puisse reprendre le rôle. Cette formule est non seulement avantageuse sur le plan budgétaire, mais vous bénéficiez également d’une formation interne au travail agile grâce au transfert de connaissances qui a lieu entre le Scrum Master et les membres de l’équipe.
Comment choisir le bon Scrum Master ?
Bien entendu, il est important que vous trouviez la bonne personne pour votre équipe. Un bon Scrum Master doit non seulement avoir des connaissances approfondies de Scrum, mais aussi de fortes qualités de leadership et une expérience du travail en équipe. Il est donc conseillé de prendre le temps d’interviewer les candidats potentiels et d’évaluer leurs compétences et leur expérience. Assurez-vous que le Scrum Master est capable de motiver et d’inspirer votre équipe afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles.
Vous devez également vous assurer que le Scrum Master peut bien collaborer avec votre équipe et votre entreprise. Une bonne communication et une bonne compréhension de la culture de l’entreprise sont essentielles à la réussite du projet.
Quels sont les avantages supplémentaires de cette solution?
Il est souvent difficile de trouver la bonne personne pour le rôle de Scrum Master au début d’un projet et beaucoup choisissent d’engager un Scrum Master externe: mais pourquoi choisir cette option? Tout simplement parce qu’un Scrum Master externe apporte une bouffée d’air frais au projet et peut contribuer à sa réussite en apportant de nouvelles idées et perspectives.
De plus, un Scrum Master externe dispose souvent d’une riche expérience acquise dans le cadre de divers projets et peut donc fournir des conseils et des astuces précieux. Il peut également agir indépendamment des structures et des hiérarchies internes, ce qui garantit une plus grande efficacité du projet. Dans l’ensemble, faire appel à un Scrum Master externe offre de nombreux avantages et peut être une décision judicieuse pour n’importe quel projet.
Conclusion
En un mot, si vous avez un projet que vous voulez mener à bien, engager un Scrum Master externe est une sage décision. Il possède les connaissances et l’expérience nécessaires pour diriger votre équipe et veiller à ce que tout se passe bien. Il peut, également, vous aider à résoudre les problèmes et à vous assurer que le projet reste dans les limites du budget et du calendrier. Ainsi, vous pouvez être sûr que vous obtiendrez le meilleur de votre équipe et que votre projet sera mené à bien. Alors, qu’attendez-vous ? Engagez un Scrum Master externe et faites de votre projet une réussite.
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Créer de la valeur ajoutée pour les entreprises, les collaborateurs et les clients
Voir grand ! Pourquoi une vision est si importante
Des mots en vogue comme transformation numérique ou agile bourdonnent dans de nombreuses têtes. Mais pourquoi les entreprises devraient-elles s’y intéresser et quel est le rapport avec la notion de une vision commune ? L’objectif commun à tous les deux consiste á créer de la valeur ajoutée au profit de l’entreprise, ses collaborateurs ainsi que ses clients et á rester compétitif dans un monde en plein bouleversement.
Avantages d'une vision d'entreprise
Commençons tout d’abord par une brève clarification des termes: la vision décrit une situation désirable vers laquelle les employés pourraient se projeter dans le futur. Cette soi-disant étoile du nord indique dans quelle direction une entreprise donnée souhaite se développer. Elle sert à la fois de motivation et de base de décision pour l’ensemble de l’organisation.
A travers l’image qu’elle reflète, une entreprise se distingue de ses concurrents par sa vision de l’avenir et peut renseigner sur la manière et la finalité de son activité ainsi que son positionnement. Il est, toutefois, décisif que la vision puisse susciter l’enthousiasme et l’adhésion de tous. Mais comment réussir à développer une vision stimulante de l’avenir ou à affiner une vision existante au niveau de sa propre entreprise?
Approches et méthodes
Comme pour tout processus, il faudrait commencer tout d’abord par une analyse de la situation prévalente. Les collaborateurs appartenant à toutes les categories professionnelles ont la possibilité de s’exprimer à ce sujet en donnant leurs points de vue lors d’entretiens ciblés. Cette approche présente l’avantage d’intégrer le plus grand nombre d’employés et de donner, ainsi, une image la plus claire et complète possible de l’entreprise.
La nouvelle vision de l’avenir peut être développée conjointement dans le cadre d’ateliers interhiérarchiques et interfonctionnels, en utilisant par exemple la méthode Walt Disney, les six chapeaux ou l’atelier du futur. En faisant recours délibérément à des méthodes créatives, on ouvre la voie à de nouvelles possibilités pour sortir des sentiers battus.
Car comme le disait déjà Einstein :
» La folie c’est de faire toujours la même chose et de s’attendre à un résultat different. «
Vision et transformation agile
Mais quel est donc le rapport entre une vision future et la transformation agile ? La comparaison entre l’état actuel des choses et la vision préconisée permet de mettre en exergue les actions que l’entreprise peut désormais entreprendre au niveau de ses modèles et processus de travail actuels et de sa culture interne et de determiner où se situent les gaps correspondants.
Cela constitue ainsi la base des premières idées pour arrêter le programme des mesures nécessaires à la transformation agile. De plus, l’adoption d’objectifs communs est de nature à faciliter l’adhésion des collaborateurs et des dirigeants aux changements qu’implique toute transformation agile et à y participer.
Objectif de la transformation agile
L’un des principaux objectifs de la transformation agile est le renforcement des entreprises pour les rendre plus résilientes et plus compétitives et le moyen d’y parvenir consiste principalement à simplifier les processus et les structures organisationnelles, en laissant ainsi la place à une prise de décision rapide dans le cadre de l’auto-organisation.
Pour ce faire, une nouvelle forme de leadership, qui encourage et exige un haut niveau de travail d’équipe et d’auto-organisation, est également nécéssaire. Il ne s’agit pas seulement d’un leadership situationnel, mais aussi d’un leadership fort dans lequel le supérieur hiérarchique se tient dans l’ombre de l’équipe, la soutient et la coache. Il en résulte une amélioration du niveau d’innovation et de l’engagement des employés ainsi que de la réactivité face aux changements sur le marché et/ou au niveau des besoins des clients.
Bien entendu, cela contribute largement à la satisfaction des clients et à la pérennité de l’entreprise. Il est cependant bien clair qu’un changement aussi profond que la transformation agile doit être bien planifié et accompagné, et ce afin de donner aux dirigeants et aux collaborateurs les moyens de l’implémenter et de le faire progresser.
Une vision de l’avenir comme moteur positif
Une vision claire présente par conséquent de nombreux avantages, que ce soit en d’une manière générale ou en ce qui concerne plus particulièrement la transformation agile. L’avantage le plus important, cependant, réside dans la focalisation sur un objectif commun que tout le monde tient à atteindre ensemble, d’où une forte concentration de l’énergie positive et une grande adhésion aux décisions bénéficiant du soutien de tous. De cette manière, chaque entreprise pourra avancer progressivement sur la voie d’un avenir plus prometteur et porteur de réussite et de prospérité à long terme.
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Les défis de la numérisation des processus administratifs
L'e-gouvernement, un moyen pour stimuler la croissance économique
La numérisation des processus administratifs dans le secteur public s’est fortement accélérée pendant la pandémie de Corona, mais il reste encore beaucoup à faire. Sur le continent africain en particulier, les obstacles administratifs sont un facteur majeur de la lenteur de la croissance économique dans de nombreux pays. La numérisation des processus administratifs tels que l’octroi de crédits ou l’accès public à des informations en ligne sur les entreprises fiables; constitue souvent une condition préalable importante pour la croissance économique.
Implication du personnel administratif dans la mise en œuvre
De plus en plus de gouvernements s’efforcent donc de numériser le secteur public, parfois avec l’aide de la Banque mondiale et d’autres organisations. Pour y parvenir, certains obstacles doivent être pris en compte. Etant donné que l’objectif final est d’améliorer les services rendus aux citoyens, il est donc nécessaire d’impliquer à la fois les fonctionnaires et les citoyens afin de développer des applications qui conviennent à tous.
En ce qui concerne les employés en particulier, il est important de les convaincre dès le départ que la nouvelle solution facilitera leur travail et ne constituera aucunement une menace pour leur emploi. Cela signifie qu’ils doivent déjà être impliqués dès l’analyse des besoins. Pour identifier leurs besoins, il est souvent nécessaire d’observer les processus existants sur place afin de pouvoir les reproduire numériquement d’une part et de les optimiser d’autre part.
Afin d’augmenter l’acceptation des nouveaux systèmes et réduire les éventuelles résistances, il est important d’élaborer une stratégie au préalable. Une formation post-implémentation particulièrement intensive, axée sur les avantages pour les utilisateurs, peut largement aider dans ce sens.
Coopération des systèmes entre les entités gouvernementales
Les exigences légales relatives aux processus administratifs constituent d’autres obstacles pour la numérisation de ces derniers. Pour pouvoir les prendre en compte de manière appropriée dans un système, une analyse et une connaissance precises des lois sont nécessaires. En outre, les domaines qui se réfèrent aux lois doivent être facilement adaptables afin de pouvoir proéder rapidement à leur mise à jour en cas de changement.
Enfin, les données manquantes ou dispersées dans des systèmes monolithiques, constituent un défi. Faciliter leur recherche grâce à des fonctions de recherche hautement performantes et migrer les données de manière à ce que toutes les exigences légales demeurent respectées nécessitent de grandes capacités de planification et une bonne compréhension des processus administratifs.
L’échange de données entre les systèmes des différentes administrations est un autre facteur de réussite important pour l’utilisation de systèmes administratifs numériques. D’une part, cela évite aux utilisateurs de devoir faire des allers-retours entre les différents sevices administratifs et, d’autre part, les informations sont directement extraites de leurs sources, ce qui garantit la précision, l’exactitude et l’actualité des données.
Savoir-faire technique et connaissance du contenu
Toutes ces raisons expliquent pourquoi les gouvernements ont souvent du mal à trouver le bon partenaire pour mettre en œuvre leur stratégie de numérisation, car les entreprises apportent rarement à la fois le savoir-faire requis pour développer un système aussi complexe et la connaissance nécessaire des conditions particulières liées à la numérisation des processus administratifs.
En conclusion, il est évident que l’expérience dans la mise en œuvre de projets d’e-gouvernement est cruciale pour éviter d’éventuels problèmes. Une connaissance précise de la législation ainsi que des procédures est également essentielle.
