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10 février 2022
Tendance : l'IA dans l'assurance qualité des logiciels dans les administrations publiques
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Lorsque nous parlons de solutions avancées de gestion de la qualité des logiciels, la première chose qui vient à l'esprit est le besoin de contrôle. La criticité des systèmes d'information des administrations publiques rend ce contrôle nécessaire. Nous sommes tous conscients de la criticité des systèmes de l'Administration générale de l'État, et des organismes qui peuvent être affectés, l'AEAT, la Sécurité sociale, la SEPE, l'INEM, etc. Mais, en résumé, aucune administration ne peut se permettre une panne de système, car l'impact sur les citoyens peut être fatal.
De manière générale, l'intelligence artificielle (IA) permet d'optimiser la gestion de la qualité des opérations et des processus, de réduire les coûts et de limiter les erreurs. Ce type de solution permet de centraliser tous les éléments de risque, facilitant ainsi l'analyse automatique et l'anticipation des incidents. Fondamentalement, l'IA repose sur des algorithmes dynamiques qui apprennent à partir d'expériences antérieures fondées sur des données, telles que la gestion automatisée des audits et les incidents passés et le contexte dans lequel ils se sont produits.
Les outils qui intègrent la gestion de la qualité à l'IA améliorent la sécurité et renforcent les niveaux de conformité en donnant un aperçu d'aspects clés tels que le nombre total de non-conformités survenues au cours d'une période donnée, le nombre d'incidents survenus lors de l'exécution d'un processus, le temps nécessaire pour mener à bien des actions préventives visant à minimiser les risques ou le temps nécessaire pour définir et mettre en œuvre les actions correctives qui s'imposent.
L'analyse automatisée et prédictive de ces aspects, et de la corrélation avec la casuistique dans laquelle ils se sont produits, permet d'accélérer les contrôles de qualité du logiciel avant sa mise en production, en minimisant les temps d'analyse du système et en fournissant un feedback aux algorithmes d'IA qui apprennent des situations passées, afin de fournir des prédictions futures fiables..
Un autre aspect est la formation des techniciens de qualité qui, avec une préparation adéquate et le soutien de Babel, en tant qu'experts de l'application de l'IA dans différents scénarios, permet d'acquérir des compétences allant au-delà de l'organisation du type :
De manière générale, l'intelligence artificielle (IA) permet d'optimiser la gestion de la qualité des opérations et des processus, de réduire les coûts et de limiter les erreurs. Ce type de solution permet de centraliser tous les éléments de risque, facilitant ainsi l'analyse automatique et l'anticipation des incidents. Fondamentalement, l'IA repose sur des algorithmes dynamiques qui apprennent à partir d'expériences antérieures fondées sur des données, telles que la gestion automatisée des audits et les incidents passés et le contexte dans lequel ils se sont produits.
Les outils qui intègrent la gestion de la qualité à l'IA améliorent la sécurité et renforcent les niveaux de conformité en donnant un aperçu d'aspects clés tels que le nombre total de non-conformités survenues au cours d'une période donnée, le nombre d'incidents survenus lors de l'exécution d'un processus, le temps nécessaire pour mener à bien des actions préventives visant à minimiser les risques ou le temps nécessaire pour définir et mettre en œuvre les actions correctives qui s'imposent.
L'analyse automatisée et prédictive de ces aspects, et de la corrélation avec la casuistique dans laquelle ils se sont produits, permet d'accélérer les contrôles de qualité du logiciel avant sa mise en production, en minimisant les temps d'analyse du système et en fournissant un feedback aux algorithmes d'IA qui apprennent des situations passées, afin de fournir des prédictions futures fiables..
Un autre aspect est la formation des techniciens de qualité qui, avec une préparation adéquate et le soutien de Babel, en tant qu'experts de l'application de l'IA dans différents scénarios, permet d'acquérir des compétences allant au-delà de l'organisation du type :
- Créer des enregistrements des incidents et de leur contexte, et les relier entre eux et aux exigences définies pour atteindre les niveaux de qualité appropriés.
- Intégrez toutes ces informations au contrôle des documents.
- Automatiser les tests.
- Soutenir la gestion du changement.
