{"id":19375,"date":"2019-04-09T00:42:47","date_gmt":"2019-04-09T07:42:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/?p=19375"},"modified":"2019-04-09T00:42:47","modified_gmt":"2019-04-09T07:42:47","slug":"les-biais-cognitifs-dans-le-domaine-du-test-logiciel-exo-platform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/fr\/les-biais-cognitifs-dans-le-domaine-du-test-logiciel-exo-platform\/","title":{"rendered":"Les biais cognitifs dans le domaine du test logiciel"},"content":{"rendered":"<p>Un des principes fondamentaux du <strong>test logiciel<\/strong> \u00e9voqu\u00e9 dans <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/ISTQB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ISTQB <\/a>(International Software Testing Quality Board) est que les tests peuvent prouver la pr\u00e9sence des d\u00e9fauts. Les tests r\u00e9duisent la probabilit\u00e9 que des d\u00e9fauts restent cach\u00e9s dans le logiciel mais, m\u00eame si aucun d\u00e9faut n\u2019est d\u00e9couvert, ce n\u2019est pas une preuve d\u2019absence de d\u00e9fauts. On ne peut jamais certifier qu\u2019un logiciel ne contient pas de bug.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Beaucoup d\u2019\u00e9tudes ont essay\u00e9 de se pencher sur ce sujet: l\u2019effet tunnel, <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Effet_papillon\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">l\u2019effet papillon<\/a>, les tests dans les<a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/M%C3%A9thode_agile\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> m\u00e9thodologies agile<\/a> &#8230; pour tenter de minimiser le risque des bugs r\u00e9siduels dans un produit mais un axe important syst\u00e9matiquement n\u00e9glig\u00e9: les biais cognitifs.<\/p>\n<h2>Les biais cognitifs<\/h2>\n<p>Un <strong>biais cognitif<\/strong> est un m\u00e9canisme de la pens\u00e9e qui cause une d\u00e9viation du jugement. Le terme biais fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une d\u00e9viation syst\u00e9matique de la pens\u00e9e logique et rationnelle par rapport \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9. Les <strong>biais cognitifs<\/strong> conduisent le sujet \u00e0 accorder des importances diff\u00e9rentes \u00e0 des faits de m\u00eame nature et peuvent \u00eatre rep\u00e9r\u00e9s lorsque des incoh\u00e9rences apparaissent dans un raisonnement.<\/p>\n<h3>Comment ces biais peuvent-ils impacter les r\u00e9sultats d\u2019un test ?<\/h3>\n<p>Quand un testeur commence les tests, il est d\u00e9j\u00e0 sous <strong>influence des biais cognitifs<\/strong> \u00e0 travers ses jugements personnels: quelle partie du produit contient le plus de bugs, qui a d\u00e9velopp\u00e9 la fonctionnalit\u00e9, l\u2019historique du produit \u2026<\/p>\n<p>Il est important de conna\u00eetre ces biais afin de minimiser leurs impacts et de les g\u00e9rer efficacement.<\/p>\n<ul>\n<li><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-full wp-image-19380\" title=\"Test logiciel: biais cognitifs\" src=\"https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais.png\" alt=\"biais cognitifs\" width=\"361\" height=\"316\" srcset=\"https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais.png 361w, https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais-300x263.png 300w, https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais-270x236.png 270w, https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais-150x131.png 150w, https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais-100x88.png 100w, https:\/\/www.exoplatform.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/biais-34x30.png 34w\" sizes=\"(max-width: 361px) 100vw, 361px\" \/>Le biais de n\u00e9gativit\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le <strong>biais de n\u00e9gativit\u00e9<\/strong> est la tendance \u00e0 donner plus de poids aux exp\u00e9riences n\u00e9gatives qu\u2019aux exp\u00e9riences positives et \u00e0 s\u2019en souvenir davantage.<\/p>\n<p>Il est difficile pour les testeurs de donner leur accord pour une release ou une mise en production, ils veulent toujours <strong>effectuer plus de test pour palier \u00e0 un manquement<\/strong> (bug non d\u00e9tect\u00e9) lors de la version pr\u00e9c\u00e9dente ou des projets ant\u00e9rieurs.<\/p>\n<p>Afin de diminuer l\u2019effet de ce biais, Il est pr\u00e9f\u00e9rable de toujours analyser chaque projet \/ version en terme de risques et objectifs d\u00e9finis avant de commencer les tests.<\/p>\n<p>Ce couple objectifs \/ risques permettra de d\u00e9finir des crit\u00e8res de sortie (permettant de d\u00e9finir si le produit est pr\u00eat pour la release) mesurables &nbsp;et sur lesquels un testeur peut se baser pour donner son accord pour la release ou la mise en production.<\/p>\n<ul>\n<li>Le biais de confirmation et des croyances<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le <strong>biais de confirmation<\/strong> est la tendance, tr\u00e8s commune, \u00e0 ne rechercher et ne prendre en consid\u00e9ration que les informations qui confirment les croyances et \u00e0 ignorer ou discr\u00e9diter celles qui les contredisent.<\/p>\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, dans le <strong>monde des tests<\/strong>, si on pense que le code d\u2019un d\u00e9veloppeur sp\u00e9cifique a plus de d\u00e9fauts que le code d\u00e9velopp\u00e9 par les autres alors nous devrions passer beaucoup de temps \u00e0 tester le dit module.<\/p>\n<p>\u00catre sous l&#8217;influence de ces croyances aura m\u00e9caniquement tendance \u00e0 augmenter le risque de ne pas d\u00e9tecter des d\u00e9fauts dans les modules d\u00e9velopp\u00e9s par les autres d\u00e9veloppeurs.<\/p>\n<p>Afin de diminuer l\u2019effet de ce biais, <strong>il est conseill\u00e9 de revoir les cahiers de test<\/strong>, les plans de tests, les suites de tests par d\u2019autre personne de l\u2019\u00e9quipe avant de commencer les tests.<\/p>\n<ul>\n<li>Le biais de cadrage<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le <strong>biais de cadrage<\/strong> est la tendance \u00e0 \u00eatre influenc\u00e9 par la mani\u00e8re dont un probl\u00e8me est pr\u00e9sent\u00e9. Par exemple la d\u00e9cision de pratiquer ou non une op\u00e9ration chirurgicale peut \u00eatre affect\u00e9e par le fait que cette op\u00e9ration soit d\u00e9crite en termes de taux de succ\u00e8s ou de taux d&#8217;\u00e9chec, m\u00eame si les deux chiffres fournissent la m\u00eame information.<\/p>\n<p>En d&#8217;autres termes, les testeurs ont tendance \u00e0 ne valider que le comportement attendu et, par cons\u00e9quent, les tests n\u00e9gatifs sont ignor\u00e9s.<\/p>\n<p>Lorsque des sc\u00e9narios de test sont \u00e9crits, nous avons tendance \u00e0 couvrir toutes les exigences avec leurs comportements attendus et \u00e0 passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des flux n\u00e9gatifs car tous les flux n\u00e9gatifs ne sont pas sp\u00e9cifiquement mentionn\u00e9s dans les exigences.<\/p>\n<p>Ils sont implicites dans l&#8217;exigence et il est pratiquement impossible de documenter tous les comportements des utilisateurs.<\/p>\n<ul>\n<li>Le biais d&#8217;autocomplaisance<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le <strong>biais d&#8217;autocomplaisance<\/strong> est la tendance \u00e0 s&#8217;attribuer le m\u00e9rite de ses r\u00e9ussites et \u00e0 attribuer ses \u00e9checs \u00e0 des facteurs ext\u00e9rieurs d\u00e9favorables.<\/p>\n<p>Ce biais contraindrait le testeur \u00e0 rejeter les erreurs sur les autres. On entend tous les jours : \u201cl&#8217;environnement fourni ne marche pas\u201d, \u201c\u00e7a fonctionne correctement sur mon pc\u201d, \u2026<\/p>\n<p>Cette attitude a pour effet de tourner le dos \u00e0 l\u2019am\u00e9lioration continu qui est une des cl\u00e9s de r\u00e9ussite des testeurs.<\/p>\n<p>Afin de diminuer l\u2019effet de ce biais, on doit appliquer le concept japonais d\u2019am\u00e9lioration continue <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Kaizen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KAIZEN<\/a> qui consiste \u00e0 se poser la question qu\u2019est ce que j&#8217;aurais pu faire diff\u00e9remment pour minimiser ou r\u00e9soudre ce probl\u00e8me de mon cot\u00e9.<\/p>\n<ul>\n<li>L&#8217;illusion de savoir<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&#8217;<strong>illusion de savoir<\/strong> consiste \u00e0 se fier \u00e0 des croyances erron\u00e9es pour appr\u00e9hender une r\u00e9alit\u00e9 et \u00e0 ne pas chercher \u00e0 recueillir d&#8217;autres informations. La situation est jug\u00e9e, \u00e0 tort, comme \u00e9tant similaire \u00e0 d&#8217;autres situations connues et la personne r\u00e9agit de la fa\u00e7on habituelle. Ainsi, le testeur pourra sous-exploiter d\u2019autres possibilit\u00e9s de tester le syst\u00e8me ou de cr\u00e9er de nouveaux cas de test &#8230;<\/p>\n<p>Ce biais oriente notre perception et limite notre capacit\u00e9 \u00e0 sortir du cadre, ce qui a pour cons\u00e9quence de rater certains bugs.<\/p>\n<p>Afin de diminuer l\u2019effet de ce biais, il est pr\u00e9f\u00e9rable poser des questions en cas de doute et de valider les sp\u00e9cification d\u00e8s que les premiers draft sont disponibles.<\/p>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Durant les <strong>phases d\u2019analyse post projet<\/strong>, on analyse les chiffres et les livrables (doc, rapports, kpi, logiciel, \u2026) et on a tendance \u00e0 n\u00e9gliger ou \u00e0 diminuer les effets psychologiques de la r\u00e9ussite ou l&#8217;\u00e9chec d\u2019un projet.<\/p>\n<p>Parfois, le c\u00f4t\u00e9 cognitif peut \u00eatre la principale raison de la r\u00e9ussite ou l&#8217;\u00e9chec d\u2019un projet. On a d\u00e9montr\u00e9 \u00e0 travers ce blog l\u2019<strong>impact potentiel de certains biais cognitifs sur l\u2019activit\u00e9 de test logiciel<\/strong>.<\/p>\n<p><strong><a title=\"transformer votre entreprise!\" href=\"https:\/\/www.exoplatform.com\/fr\/?utm_source=BlogFr&amp;utm_medium=Blog&amp;utm_campaign=link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">D\u00e9couvrez comment eXo Platform peut vous aider \u00e0 transformer votre entreprise!<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un des principes fondamentaux du test logiciel \u00e9voqu\u00e9 dans ISTQB (International Software Testing Quality Board) est que les tests peuvent prouver la pr\u00e9sence des d\u00e9fauts. Les tests r\u00e9duisent la probabilit\u00e9 que des d\u00e9fauts restent cach\u00e9s dans le logiciel mais, m\u00eame si aucun d\u00e9faut n\u2019est d\u00e9couvert, ce n\u2019est pas une preuve d\u2019absence de d\u00e9fauts. 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