Décrivez votre système. Son contexte détermine les garanties, les risques et les tests pertinents.
QA Hub aide les équipes à définir la qualité pour leur produit et à choisir une stratégie de test applicable. L’expérience guidée réunit connaissances spécialisées et contraintes techniques.
POC de l’expérience produit Architecture définie · Feuille de route du moteur
Un service de recommandation musicale, un parcours de gestion de sinistres et un assistant génératif ont chacun besoin de leur propre définition de la qualité. Avant de choisir les tests, les équipes doivent relier expertise métier, attentes produit, conditions d’exploitation et méthodes de vérification.
QA Hub intègre cette expertise au parcours de travail pour que les utilisateurs se concentrent sur leur système et les décisions à prendre.
Définition du produit, développement du POC de l’expérience utilisateur et formalisation de l’architecture : contrats des briques de connaissances, règles de composition, enregistrements des décisions, arbitrage expert et protocole de validation.
Le POC fonctionnel donne à voir l’expérience produit. L’architecture définie guide la réalisation du moteur de composition et des mécanismes de traçabilité des décisions.
Renseigner le secteur, le type de système, le contexte d’exécution, le support et les contraintes. L’utilisateur confirme ce contexte structuré et ses hypothèses.
Le moteur de modèles de qualité sélectionne des briques de connaissances versionnées, les Quality Model Packs, et combine les risques, propriétés, métriques et méthodes applicables selon des règles déterministes.
Traduire le modèle en priorités, critères de vérification, outils et livrables. Rendre visibles les exigences incompatibles pour permettre un arbitrage explicite.
La Quality Evidence Layer, couche de preuve du produit, consigne le contexte, les packs sélectionnés, les références, les hypothèses, les conflits et les décisions dans un enregistrement versionné.
Ces contrats constituent l’architecture de décision spécifiée. Chaque pack contient des connaissances spécialisées, des références sélectionnées et une description explicite de sa couverture.
Une application musicale mobile recommande des titres et lance leur lecture. L’équipe recherche des recommandations utiles, une écoute fiable et une expérience satisfaisante dans des conditions réelles de réseau et de charge.
Le modèle pertinent associe les connaissances du domaine musical et de la recommandation par IA aux contraintes du mobile et de la production.
Définir les critères de pertinence avec l’équipe produit et choisir des jeux de données, des propriétés ou des évaluations humaines pour les vérifier.
Tester la lecture lors des changements d’appareil et de réseau, y compris les interruptions et la reprise.
Mesurer les temps de réponse et les erreurs sous la charge convenue, puis les relier au parcours utilisateur concerné.
Une méthode de recommandation peut dépasser le budget de temps de réponse sur mobile. La stratégie proposée doit exposer ce conflit, conserver les exigences qui y contribuent et permettre à l’équipe d’arbitrer.
La couverture des connaissances indique les dimensions prises en charge par les packs disponibles. Pour un domaine partiellement couvert, les dimensions manquantes restent inscrites dans l’enregistrement de décision.
L’enregistrement relie une recommandation au contexte confirmé, au pack utilisé et à sa version, ainsi qu’aux références sélectionnées qui la soutiennent.
Un expert peut ajuster les priorités ou les contraintes selon les règles d’arbitrage définies. Le motif, les exigences concernées et l’approbation restent associés à la décision.
Le moteur spécifié compose un contexte confirmé et des connaissances versionnées selon des règles déterministes. L’IA facilite l’extraction du contexte et peut personnaliser les livrables en aval. Un formulaire guidé et des modèles structurés assurent les solutions de repli.
Le remplacement des fournisseurs, les points de reprise persistants et la validation des sorties font partie de l’architecture cible de continuité.
La couche de preuve rend inspectables les références, les hypothèses, la couverture et les choix experts. Sa première implémentation constitue la prochaine étape du produit.
À plus long terme, le produit vise à croiser applications, DOM, API, documentation, Jira, Confluence, tests et traces pour cartographier les parcours réels et les preuves de leur vérification.
Un questionnaire de quatre questions couvre le secteur, le type de système, le contexte d’exécution et le support. Cinq secteurs disposent de stratégies contextualisées et de livrables structurés exportables.
Le POC utilise des modèles paramétrés et une activité d’agents simulée pour présenter l’expérience.
Le protocole pilote compare les modèles de qualité composés à une consigne experte adressée à un modèle et à une liste de contrôle générique fondée sur les risques. Des praticiens évaluent la couverture utile, la pertinence, le caractère applicable et la traçabilité.