Dans ce deuxième épisode de notre mini-série consacrée aux communautés de pratiques dans la QA, Vincent Dauce nous ouvre les coulisses de la Quality Assistance chez OpenClassrooms — un modèle souvent cité, rarement expliqué en profondeur.

On revient sur un virage stratégique :
👉 Pourquoi OpenClassrooms a décidé d’abandonner le modèle QA traditionnel.
👉 Comment les équipes ont réorganisé la qualité autour de l’autonomie, de la collaboration et du feedback rapide.

Vincent décrit concrètement comment la Quality Assistance s’est mise en place :
• des QA intégrés dans les squads,
• un rôle de facilitateur plutôt que contrôleur,
• des pratiques opérationnelles comme le DoR, DoD, les briefs QA, le pair testing, ou encore l’example mapping.

Au programme :
✨ Des exemples concrets issus du terrain
✨ Les résultats observés (réduction des feedback loops, meilleure qualité perçue, devs plus autonomes)
✨ Les erreurs à éviter lorsqu’on se lance dans une démarche similaire

Un épisode ultra-pratique qui montre qu’un autre modèle est possible — et que la Quality Assistance n’est pas une théorie : c’est une organisation vivante, testée, et adoptée par une équipe produit exigeante.

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Dans ce premier épisode de notre mini-série dédiée aux communautés de pratiques dans la QA, j’accueille Vincent Dauce, expert passionné et acteur majeur de la transformation qualité chez OpenClassrooms.

On retrace ensemble l’évolution du rôle QA :
👉 des équipes de test isolées,
👉 aux modèles agiles,
👉 jusqu’à l’émergence de la Quality Engineering et de la Quality Assistance.

Vincent partage son parcours, ses expériences, et son regard sur les grandes ruptures qui ont transformé notre métier : automatisation, CI/CD, DevOps, et l’arrivée de la culture “you build it, you run it”.
On parle aussi des limites du modèle QA traditionnel : feedback tardif, cycles lourds… et de pourquoi le métier a dû se réinventer.

Cet épisode pose les bases de la série :
✨ Comprendre d’où vient la QA
✨ Pourquoi le modèle classique ne suffit plus
✨ Et comment la Quality Assistance déplace la qualité du “faire” vers le “faire faire”

Un échange dense, clair et inspirant pour tous ceux qui veulent comprendre l’évolution du rôle QA — et ce qui vient après.

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L’intelligence artificielle ne remplace pas le testeur — elle l’augmente.

Dans cet épisode, découvre comment l’IA devient un véritable copilote pour le QA : aide à challenger les user stories, à générer des critères d’acceptation, à écrire des scripts automatisés plus vite et à analyser les anomalies plus intelligemment.

💡 Au programme :

🎯 Un épisode optimiste et lucide pour aborder l’IA non comme une menace, mais comme une évolution naturelle du métier de QA.

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Et si chaque bug était une opportunité d’apprentissage ?
Dans cet épisode, on plonge dans l’art de l’analyse des causes racines (Root Cause Analysis) : comment catégoriser les anomalies, identifier les causes systémiques et transformer les erreurs récurrentes en leviers d’amélioration continue.

💡 Au programme :

• Pourquoi classer les anomalies change tout

• Les grandes familles de causes racines (compréhension, process, données, outils, humain…)

• Les techniques d’investigation comme les 5 pourquoi et le diagramme d’Ishikawa

• Comment passer du bug isolé à l’action corrective durable

🎯 Un épisode concret pour tous ceux qui veulent passer du QA pompier au QA architecte.

👉 À écouter pour renforcer ta culture qualité et bâtir des systèmes qui s’améliorent avec le temps.

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La Quality Assistance, ce n’est pas juste un mot à la mode : c’est une transformation profonde du rôle des QA dans les équipes.

Dans cet épisode, je te présente le modèle de maturité proposé par Dan Buckland, qui décrit en 4 phases comment une équipe peut évoluer d’un QA isolé et “gatekeeper” vers une approche organisationnelle et systémique de la qualité.

👉 Au programme :

• Phase 0 : le QA Gatekeeper, dernier rempart mais vite goulot d’étranglement

• Phase 1 : le Facilitateur, qui amorce le shift-left et la compréhension partagée

• Phase 2 : la Collaboration en équipe, où la qualité devient une responsabilité collective

• Phase 3 : le Système organisationnel, où le QA devient un architecte de la qualité

✨ À la fin, je te donne des questions clés pour situer ton équipe et identifier ton prochain pas dans cette évolution.

En bref : mesurer la maturité de la Quality Assistance, c’est savoir où tu en es… et surtout où aller pour que la qualité devienne une culture durable et collective.

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Exécuter des cas de test, ça peut s’automatiser.
Mais la vraie valeur d’un testeur, c’est sa façon de raisonner.

Dans cet épisode, je t’explique pourquoi “penser comme un testeur” est une compétence clé… et comment toute l’équipe peut en bénéficier.

👉 Au programme :

• Pensée divergente vs convergente : deux visions complémentaires

• Les modèles de raisonnement QA

• La posture du testeur : curiosité, doute méthodique, observation

• Comment transmettre ce mindset aux devs et POs

• Les outils pratiques à utiliser

✨ En bref : penser comme un testeur, ce n’est pas un super-pouvoir réservé à la QA.
C’est un état d’esprit collectif qui transforme la qualité en culture partagée.

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Et si l’IA pouvait enfin rendre l’exécution manuelle des tests plus rapide, plus fiable… et plus intelligente ?

Dans ce dernier épisode, on explore comment les agents IA peuvent transformer la manière d’exécuter les tests fonctionnels, en s’inspirant des approches de Business Process Automation.

👉 Au programme :

• Pourquoi les outils d'automatisation des tests ne respectent pas toujours l’intention du testeur

• L’idée clé : créer une architecture multi-agents IA, chacun spécialisé dans une tâche précise
  • Un orchestrateur
  • Un agent pour interpréter le langage naturel et découper les actions
  • Un agent pour exécuter
  • Un autre pour vérifier
  • Et enfin, un agent pour expliquer ce qui a été réalisé

• L’objectif : une exécution intelligente, traçable et compréhensible

• Exemple concret avec Lynqa, l’app JIRA Cloud qui exécute vos tests Xray et alimente automatiquement les résultats et preuves d’exécution

✨ En bref : l’avenir du test manuel, c’est peut-être de le rendre… augmenté par l’IA.

👉 Envie d’en voir plus ?
📅 Réservez une démo ici : https://calendly.com/smartesting/manual-test-execution?month=2025-10

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Hype ou véritable révolution ? L’IA s’invite aujourd’hui dans la QA, mais entre promesses marketing et usages concrets, il est temps de faire le tri.

Dans cet épisode, on explore les cas d’usage réels de l’IA dans le test logiciel et leurs limites :

👉 Au programme :

• Panorama des usages actuels : génération de cas de test, maintenance auto, détection d’anomalies

• Conception & maintenance : GPT peut-il écrire un scénario pertinent ? Exemple et débrief en direct

• Exécution : création/maintien des scripts auto, détection d’anomalies, aide à la priorisation

• La checklist en 4 questions avant d’adopter un outil IA QA (problème ciblé, qualité des données, impact sur l’équipe, valeur mesurable)

✨ En bref : ce n’est pas l’IA qui remplacera les testeurs, mais bien les testeurs qui sauront utiliser l’IA qui prendront une longueur d’avance.

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