Un bug, ce n’est jamais “juste un ticket de plus”.

Derrière une anomalie en apparence anodine se cachent souvent :
– des heures de travail invisibles,
– des équipes sous pression,
– des utilisateurs frustrés,
– et parfois… des milliers d’euros perdus.

Dans cet épisode, je te propose de décortiquer le vrai coût d’un bug, en fonction du moment où il est détecté dans le cycle de vie logiciel.

🔍 Au programme :

• Pourquoi la non-qualité coûte aussi cher (spoiler : ce n’est pas qu’un problème technique)

• Ce que coûte réellement un bug détecté tôt en phase de dev ou de QA

• Pourquoi le même bug peut voir son coût exploser en production

• Les mécanismes invisibles qui font grimper la facture : coordination, perte de contexte, impact business

• Et surtout : pourquoi investir dans la qualité en amont est l’un des meilleurs ROI possibles

📚 Pour aller plus loin
Je détaille les calculs, les exemples chiffrés et les mécanismes précis dans mon article complet :
👉 « Le vrai coût d’un bug »

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Avec Romuald Lenormand

Pour conclure cette mini-série dédiée à l’apprentissage en continu, nous explorons un sujet incontournable : l’impact de l’intelligence artificielle sur la formation, la montée en compétence et le métier de QA.

Romuald partage une vision claire et nuancée, loin des discours purement “buzzword” : l’IA peut devenir un formidable accélérateur d’apprentissage… mais seulement si l’on garde une posture active et critique.

Au programme :
🤖 L’IA comme outil d’apprentissage : génération d’exemples, de code, de quiz ou d’explications adaptées.
✨ Ce que l’IA apporte réellement : gain de temps, personnalisation, nouvelles perspectives pédagogiques.
⚠️ Les limites à connaître : risque de dépendance, perte d’esprit critique, illusions de compétence.
🧠 Comment apprendre avec l’IA, sans s’en remettre entièrement à elle :
• conserver l’analyse humaine,
• questionner les résultats,
• utiliser l’IA comme soutien, pas comme raccourci.
💬 Témoignage concret : comment Romuald intègre l’IA dans ses formations et dans son activité de Quality Engineer.
🚀 Vision finale : l’IA n’efface pas l’apprentissage — elle l’amplifie, si l’on reste aux commandes.

Un épisode lucide, inspirant et essentiel pour toutes celles et ceux qui se demandent comment intégrer l’IA dans leur progression professionnelle, sans perdre leur autonomie intellectuelle.

Bonne écoute !

Avec Romuald Lenormand

Dans ce quatrième épisode de notre mini-série dédiée à l’apprentissage en continu, nous abordons le cœur du sujet : pourquoi apprendre en permanence est devenu indispensable dans la QA et plus largement dans la tech.

Romuald partage sa vision, ses pratiques et son état d’esprit pour rester à jour dans un environnement où tout évolue : frameworks, outils, DevOps, IA, méthodes de collaboration…

Au programme :
⚡ Le constat : dans notre métier, tout change — vite.
🧠 L’état d’esprit à cultiver : curiosité, humilité, remise en question.
📚 Les stratégies d’apprentissage les plus efficaces :
• micro-learning au quotidien,
• peer learning,
• side projects,
• communautés et mentorat,
• veille régulière et structurée.
🛠️ Comment Romuald organise sa montée en compétence sur le long terme.
⏳ Pourquoi la régularité compte plus que l’intensité.
🏢 Le lien avec les organisations : construire un environnement où apprendre est valorisé, pas perçu comme une perte de temps.

Un épisode éclairant, qui rappelle que rester curieux, c’est rester pertinent — et que l’apprentissage continu est l’une des compétences majeures des QA d’aujourd’hui et de demain.

Bonne écoute !

Avec Romuald Lenormand

Dans ce troisième épisode de notre mini-série consacrée à l’apprentissage en continu, nous explorons un thème essentiel : former les autres comme levier d’apprentissage profond.

Romuald revient sur son passage vers la formation et explique pourquoi enseigner la QA a été un accélérateur majeur de sa montée en compétence.

Au programme :
🎯 Pourquoi devenir formateur — et comment cette démarche transforme la compréhension du métier.
🧠 Les compétences clés d’un bon formateur QA : écoute, vulgarisation, adaptation, bienveillance.
🔁 L’enseignement comme moteur d’apprentissage :
• reformuler pour mieux comprendre,
• clarifier sa pensée grâce aux questions des apprenants,
• structurer ses connaissances au fil des sessions.
🤲 La culture du partage : pourquoi la QA progresse quand le savoir circule.
🚀 Le lien avec la conduite du changement : les formateurs comme catalyseurs de transformation dans les équipes.

Un épisode inspirant qui montre que transmettre, c’est apprendre deux fois — et que la formation est l’un des chemins les plus puissants pour grandir dans son rôle de QA.

Bonne écoute !

Avec Romuald Lenormand

Dans ce deuxième épisode de notre mini-série sur l’apprentissage en continu, nous abordons un sujet aussi universel que tabou dans la tech : le syndrome de l’imposteur.

Romuald partage avec une grande sincérité les doutes qui ont marqué ses débuts dans la QA, les moments où il s’est senti “illégitime”, et les déclics qui lui ont permis d’avancer malgré tout.

Au programme :
🔍 D’où vient le syndrome de l’imposteur, et pourquoi il touche autant les profils en reconversion ou en QA.
💬 Le témoignage personnel de Romuald : ses peurs, ses remises en question, ses apprentissages.
🧩 Les leviers pour le dépasser :
• accepter d’être en apprentissage permanent,
• célébrer ses progrès,
• chercher du feedback constructif,
• s’appuyer sur la communauté.
💡 Comment ce doute peut devenir un moteur dans un métier en évolution constante.
🤝 Le rôle clé des pairs et des mentors dans la construction de la confiance professionnelle.

Un épisode authentique et libérateur, qui rappelle que la légitimité ne se décrète pas : elle se construit pas à pas — et que personne n’avance vraiment sans douter.

Bonne écoute !

Dans ce premier épisode de notre mini-série dédiée à l’apprentissage en continu, Romuald nous partage un parcours inspirant : celui d’une reconversion professionnelle réussie vers la QA et la tech.

Au fil de la discussion, il dévoile :
✨ Comment un parcours non linéaire peut devenir une force dans le métier de QA.
✨ Le rôle déterminant du mentorat, de la curiosité et des communautés.
✨ Pourquoi se réinventer est aujourd’hui une compétence clé.
✨ Comment la reconversion développe des qualités essentielles : empathie, ouverture, vision systémique.

Cet épisode pose les bases de toute la série : entrer dans la QA n’est jamais une fin en soi, mais le point de départ d’un chemin d’apprentissage permanent.

Vous y découvrirez également un avant-goût des prochains thèmes : syndrome de l’imposteur, posture de formateur, apprentissage continu et place de l’IA dans la montée en compétence.

👉 Une conversation sincère et inspirante qui rappelle qu’il n’y a pas de “parcours parfait” — seulement des trajectoires en mouvement.

Bonne écoute !

Automatiser, c’est bien. Mais à quel moment ton automatisation commence-t-elle vraiment à rapporter ?

Dans cet épisode, on décortique le ROI de l’automatisation : comment évaluer les coûts, mesurer les gains et identifier ton point mort — ce moment précis où ton investissement devient rentable.

💡 Tu découvriras :

🎯 Un épisode indispensable pour tous ceux qui veulent automatiser avec sens, stratégie et chiffres à l’appui.

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La croissance d’une carrière en QA ne dépend pas seulement des outils ou des certifications — mais des personnes qui nous accompagnent.

Dans cet épisode, on explore l’importance d’un mentor : pourquoi il accélère ta progression, comment le trouver, et comment à ton tour, tu peux devenir un guide pour d’autres.

💡 Tu apprendras :

🎯 Un épisode humain, inspirant et essentiel pour tous ceux qui veulent grandir plus vite… et plus fort.

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Pour ce dernier épisode de la mini-série, on ouvre le chapitre final : comment aller vers le NoQA, un modèle où la qualité n’est plus portée par un rôle dédié mais par l’ensemble de l’organisation.

Avec Vincent, on définit clairement ce que signifie le NoQA :
👉 une qualité distribuée, intégrée, partagée ;
👉 une culture où chacun porte la responsabilité du résultat ;
👉 un fonctionnement qui s’appuie sur le coaching, les pratiques de test intégrées et des pipelines robustes.

On détaille les prérequis et les étapes :
• diagnostiquer son niveau de maturité,
• co-construire une stratégie qualité,
• former et coacher les équipes,
• suivre les bons indicateurs (lead time, bug ratio, satisfaction…).

On parle aussi du rôle clé du management et des sponsors pour créer un cadre clair et soutenant.

Un épisode inspirant et structurant, qui montre que la Quality Assistance n’est pas une fin… mais un tremplin vers un modèle où la qualité est enfin l’affaire de tous.

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Dans ce quatrième épisode, on aborde un sujet brûlant : l’impact de l’IA sur les pratiques de test et de Quality Assistance.

Avec Vincent, on fait le tri entre les vraies avancées et le marketing un peu trop optimiste.
On explore les cas d’usage concrets :
• génération et optimisation des cas de test,
• maintenance intelligente des scripts,
• détection automatique d’anomalies,
• génération de jeux de données réalistes.

On parle aussi des risques :
👉 surconfiance,
👉 biais,
👉 hallucinations,
👉 transparence limitée des modèles.

Surtout, on montre comment l’IA peut devenir un accélérateur du passage vers la Quality Assistance : moins de tâches répétitives, plus de temps pour la stratégie, l’analyse, le coaching et la culture qualité.

Une discussion lucide, utile, et éclairante sur un sujet qui transforme déjà nos métiers.

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Dans ce troisième épisode, on s’intéresse à un rôle encore trop méconnu mais absolument essentiel dans une organisation moderne : le Coach QA.

Avec Vincent Dauce, on explore ce que signifie réellement être Coach QA — et surtout ce que ce rôle n’est pas : ni super testeur, ni dernier rempart, mais un facilitateur de pratiques qualité au service des équipes produit et tech.

Au programme :
👉 Les missions du Coach QA : former, challenger, accompagner les équipes, structurer les bonnes pratiques (TDD, BDD, exploratory testing, monitoring…).
👉 Les qualités indispensables : pédagogie, leadership, posture.
👉 La différence entre Test Lead, QA Manager et QA Coach.
👉 Les freins les plus fréquents : légitimité, impact, posture d’autorité.
👉 Les outils pour réussir : RACI, OKRs qualité, quality gates.

Un épisode incontournable pour comprendre comment la QA évolue vers un rôle plus stratégique, plus transversal… et beaucoup plus humain.

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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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On le répète souvent : “il faut tout automatiser”.
Mais est-ce vraiment la solution miracle ? Pas si sûr.

Dans cet épisode avec Julien Botella, on explore pourquoi l’automatisation n’efface pas tous les problèmes… et en crée même de nouveaux :

👉 Au programme :

• Tous les tests ne sont pas faits pour être automatisés (volatilité, fréquence, visuel, etc.)

• L’automatisation doit cibler les tests qui apportent de la confiance à l’équipe à chaque push

• Les dérives : vouloir “le plus d’automatisation possible” sans discernement

• Les coûts cachés : scripting, maintenance des scripts, dette technique, investissement financier

• Le concept de “Solublème” : une solution qui devient problème quand on l’utilise à outrance

✨ En bref : l’automatisation est puissante, mais mal maîtrisée elle peut devenir un fardeau.
Et si l’IA offrait enfin des réponses pour sortir de ce piège ?

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