Taille du marché des tests AI, partage et analyse d'impact de la part et Covid-19, par déploiement (cloud et sur site), par application (basée sur le Web et sur mobile), par technologie (apprentissage automatique, NLP (traitement du langage naturel), Vision informatique, MBTA (Automation des tests basés sur des modèles) et autres), par industrie (IT & Telecom, BFSI, HealthCare, Energy & Utilities, et autres)

La taille du marché mondial des tests en AI a été évaluée à 856,7 millions USD en 2024 et devrait passer de 1 010,9 millions USD en 2025 à 3 824,0 millions USD d'ici 2032, présentant un TCAC de 20,9% au cours de la période de prévision. L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial des tests compatibles AI avec une part de 35,27% en 2024.

Les tests de logiciels basés sur l'IA font référence à l'utilisation des technologies, telles que l'apprentissage automatique (ML),Intelligence artificielle (IA)et d'autres mécanismes connexes pour tester les applications logicielles pour certifier qu'elles travaillent et effectuent avec précision pour offrir une meilleure expérience utilisateur. Ces solutions aident les testeurs à sauver leurs efforts dans les tests, ont la capacité de générer des cas de test de qualité améliorés, des exécutions de test plus rapides et d'atteindre une couverture de test plus élevée.

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Les fonctionnalités de l'IA évaluent efficacement les principes fondamentaux et leur convivialité et reconnaissent les composants réutilisables qui peuvent être utilisés au lieu de créer des cas de test identiques. Par conséquent, l'utilisation de l'IA dans les tests de logiciels améliore la capacité de développer des cas de test d'automobilisation de qualité améliorée. Ainsi, divers acteurs clés améliorent leurs offres avec de nouvelles technologies émergentes, comme l'IA, l'apprentissage automatique, la RPA, la vision par ordinateur et bien d'autres. Par exemple,

• En juin 2023,Infovision, en collaboration avec Tricentis, a annoncé une solution de test continue axée sur l'IA pour accélérer sa vitesse de test de logiciels. La solution est un test continu de bout en bout AI et une solution autonome alimentée par AI. Il est basé sur la plate-forme d'automatisation sans code Tricentis Ai, sans code, pour les applications d'entreprise et les installations de test d'infrastructure avec l'utilisation de la modélisation prédictive et de l'automatisation pré-créée pour réutilisabilité.

Impact Covid-19

Augmentation de l'introduction de solutions de tests en AI avec des technologies avancées pendant la croissance du marché privilégié pandémique 

Comme la pandémie Covid-19 a affecté la mobilité intra-nationale et transfrontalière, les entreprises se sont appuyées sur les canaux en ligne pour la gestion des opérations, l'autonomisation des ventes, la réception des paiements et la réalisation des clients. Les défaillances des logiciels provoquées par les bogues internes ont des ravages aux transactions, entraînant des pertes multiples, un vol d'identité et une fuite de données.

Les tests compatibles AI contribuent à améliorer l'efficacité des équipes de test. Les structures d'automatisation compatibles AI certifient les corrections de bugs rapides, minimisent les coûts d'AQ et, plus tôt le temps de marché avec des fonctionnalités avancées, y compris la génération de données de test rapide, les tests visuels, la création de tests plus intelligente et plus rapide, et bien d'autres. De telles fonctionnalités ont propulsé la progression de la part de marché des tests compatibles avec l'IA dans diverses industries. Par conséquent, divers acteurs clés ont introduit de nouvelles solutions avec des technologies avancées en période de pandémie avec de nouvelles collaborations et alliances dans différentes régions.

• En septembre 2020,Appvance, en partenariat avec PWC Australia, a présenté AppVance IQ (AIQ) en Australie et a construit une pratique de test alimentée par l'IA sur AIQ. L'AIQ est le système d'automatisation des tests combinés compatible AI avec des mécanismes d'apprentissage automatique qui révolutionnent les procédures de QA logicielles.

Par conséquent, de telles avancées et modernisations ont alimenté la croissance du marché pendant la pandémie.

Tendances du marché des tests AI

Mise en œuvre des tests de sécurité axés sur l'IA pour une meilleure sécurité pour propulser les progrès du marché 

L'intelligence artificielle aide à reconnaître plus efficacement les risques de sécurité et les vulnérabilités tout en rendant les applications de tests en AI plus sûres et plus fiables. Les tests de sécurité alimentés par AI aident les utilisateurs de la sécurité des applications à tisser des tests de sécurité professionnellement dans chaque phase de développement.

Il permet aux utilisateurs et aux entreprises de renforcer leurcybersécurité, accélérer les procédures de correction, respecter les réglementations attendues, rationaliser les tests de sécurité, éliminer les obstacles de sécurité et développer la confiance à toutes les étapes du SDLC (cycle de vie de développement logiciel). Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, des outils de renseignement sur les menaces réels et l'automatisation pour offrir une sécurité et des avantages supplémentaires.

En tirant parti de la puissance de l'IA, les organisations peuvent améliorer considérablement leur posture de sécurité, rester en avance sur les menaces à venir et développer une défense plus résistante contre la cybersécurité. Par conséquent, les principaux fournisseurs de marché introduisent de nouveaux tests d'IA basés sur la sécurité pour répondre aux demandes des clients. Par exemple,

• En novembre 2023,GitHub a annoncé le lancement des tests de sécurité des applications dirigés par l'IA pour aider les utilisateurs à sécuriser leur code plus compétent et en toute sécurité. Les nouvelles solutions avancées comprennent trois fonctionnalités principales avec des améliorations robustes pour les capacités de sécurité. Ceux-ci incluent une fixation plus rapide des problèmes avec le numérisation de code Autofix, l'identification des mots de passe divulgués avec la numérisation secrète et la réduction du temps avec des générateurs d'expression cohérents pour les modèles personnalisés.

De telles progrès avec les nouvelles technologies améliorent la croissance du marché des tests Ai-AI dans diverses industries.

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Facteurs de croissance du marché des tests AI compatibles

La demande croissante de solutions de test sans code ou sans code pour stimuler le développement du marché 

Les plates-formes à faible code ou sans code offrent une interface graphique instinctive, permettant aux testeurs de créer des conceptions compatibles AI et d'implémenter des cas de test automatiques avec codage nominal. Cela rationalise l'automatisation des tests, ce qui le rend à la disposition d'un public plus large, y compris les utilisateurs ayant une expertise de codage partielle. Par conséquent, l'automatisation des tests à faible code gagne en popularité significative avec sa capacité à accélérer et à rationaliser la procédure d'automatisation des tests. Par exemple,

• Selon des experts de l'industrie, d'ici 2025, près de 70% des solutions d'entreprise fraîchement développées seront créées à l'aide de technologies à faible code ou sans code.

Avec l'interface simple à utiliser des outils de test sans code AI, les parties prenantes et les chefs de projet peuvent coopérer sans aucune connaissance technique généralisée. Les utilisateurs doivent avoir une connaissance élémentaire de CSS et HTML pour exécuter, maintenir et modifier les cas de test.

• En avril 2023,Sofy a introduit SofySense, une solution générative de test d'application mobile sans code alimentée en AI. La nouvelle solution de test innovante combine l'automatisation de l'IA et du non-code / sans code. La solution augmente la plate-forme préexistante de Sofy et intègre des systèmes d’IA de test de logiciels intelligents et unifiés GPT pour offrir une assistance QA (assurance qualité).

Tous ces facteurs, tels que le besoin croissant de tests et d'innovations basés sur l'IA sans code, stimulent la croissance de ces solutions sur le marché.

Facteurs de contenus

Une dépendance des données plus élevée à l'égard des applications de tests basées sur l'IA peut entraver les progrès du marché

Les modèles d'IA étudient les données historiques, et si ces données comprennent des biais, les modèles suivants peuvent propager ces biais. Les modèles et les solutions basés sur l'IA dépendent fortement de la disponibilité des données dans cette industrie particulière. Des données biaisées et insuffisantes peuvent conduire à des résultats de test injustes ou inexacts.

Dans le cadre des tests de logiciels, les données de formation partielle peuvent provoquer des rapports de tests inadéquats ou une discrimination de traitement de groupes d'utilisateurs spécifiques. Par conséquent, il est nécessaire d'être conscient de ces biais et de lancer des étapes pour les diminuer en protégeant la diversité et la représentativité de ces ensembles de données.

Par conséquent, les développeurs doivent hiérarchiser l'ajout d'ensembles de données pour éviter la discrimination et le biais dans les technologies en évolution et effectuer des tests approfondis sur le même. De plus, les données limitées conduiraient l'IA à avoir une compréhension limitée des nuances et des complexités du logiciel. Manquant ainsi potentiellement les défauts cachés ou les cas de bord critique.

Analyse de segmentation du marché des tests AI compatible

Par analyse de déploiement

Solutions de tests en AI basées sur le cloud Croissance des solutions améliorées par la rentabilité et les cycles de test plus rapides

Sur la base du déploiement, le marché est classé en cloud et sur site.

Le segment du cloud représente la part des revenus du marché le plus élevé et devrait croître avec un TCAC leader au cours de la période de prévision. Alors que l'infrastructure axée sur le cloud aide les tests accessibles à travers le monde tout en offrant des informations exploitables conformément aux exigences de test et aux charges de travail fluctuantes, il détient la part la plus élevée. Il offre également une meilleure accessibilité et une meilleure rentabilité avec des modèles à rémunération, des cycles de test rapides, une collaboration améliorée des idées et de l'environnement de test en temps réel, et de nombreux avantages de ce type.

Les déploiements sur site représentent une part de marché substantielle au cours de la période de prévision. Le déploiement sur site offre une meilleure confidentialité et sécurité car l'environnement de test est complètement sous le contrôle de l'entreprise. Il permet également aux organisations de personnaliser l'environnement de test conformément à leurs besoins.

Par analyse des applications

Applications compatibles sur AI basées sur le Web à la croissance du segment de mise à jour en raison de la facilité d'utilisation et de l'évolutivité

Par application, le marché est bifurqué en Web et basé sur le mobile.

Le segment basé sur le Web détenait la part maximale du marché en 2024 et devrait croître avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. Les tests sur le Web utilisent la puissance de l'intelligence artificielle et du Web pour fournir des solutions de test accessibles conviviales et accessibles à tous, quelle que soit l'expertise technique. Par conséquent, ils sont largement utilisés à travers les tests d'applications Web, les tests d'API, les tests de régression automatisés et d'autres, ce qui représente ainsi la part maximale du marché.

Les tests compatibles avec AI mobile offrent aux utilisateurs la commodité et la flexibilité sur une tablette ou un smartphone. Il aide les entreprises à tester directement les fonctionnalités, l'expérience utilisateur et les fonctionnalités de l'application avec les conseils de l'IA.

Par analyse technologique

Segment d'apprentissage automatique pour propulser la croissance avec ses capacités améliorées

Par technologie, le marché est segmenté en machine apprentissage,PNL (traitement du langage naturel), Vision par ordinateur, MBTA (Automation des tests basés sur des modèles) et autres (RPA).

Le segment de l'apprentissage automatique détenait la plus grande part de marché en 2024. Mécanismes ML Optimiser les ensembles de tests en identifiant les cas de test inutiles et en garantissant des rapports de test optimaux via une analyse des mots clés. L'apprentissage automatique automatise les ensembles de tests en créant des scripts qui effectuent des tâches ou des opérations similaires à celles des testeurs manuels. Par rapport aux testeurs manuels, l'apprentissage automatique nécessite beaucoup moins de temps, ce qui en fait une technologie préférée pour les entreprises et les testeurs. Par exemple,

• Selon le rapport des tendances de l'automatisation des tests Zappletech 2022, la part de l'apprentissage automatique dans les tests de logiciels devrait croître avec un TCAC de plus de 7% de 2021 à 2027.

Le segment de la vision par ordinateur devrait croître avec un TCAC leader au cours de la période de prévision. La vision par ordinateur permet aux entreprises de réinventer leur façon actuelle de fonctionnement et de résolution des problèmes. La technologie peut être utilisée dans diverses solutions de test, telles que les tests d'applications mobiles, les tests d'appareils IoT, les tests de marketing et de publicité, l'automobile et bien d'autres. Par exemple,

• En août 2023,Tout Mahindra de Verse et Tech a collaboré à l'adoption de l'IA dans le secteur automobile. L'alliance simplifierait l'utilisation des données synthétiques pour tester, former et certifier les systèmes d'IA pour les clients du monde dans le secteur automobile. Toute partout est une solution de génération de données synthétiques qui accélère la croissance des solutions axées sur la vision par ordinateur pour les utilisations autonomes.

Par analyse de l'industrie

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Utilisation plus élevée des tests compatibles AI et du secteur des télécommunications

Sur la base de l'industrie, le marché y est segmenté ettélécommunications, BFSI, soins de santé, énergie et services publics, et autres (gouvernement, éducation et fabrication).

Le segment informatique et télécommunications détenait la part de marché la plus élevée en 2024. Les solutions de test basées sur l'IA aident les entreprises informatiques et télécoms analyser de grandes quantités de données des réseaux, des serveurs et des applications et reconnaissent les goulots d'étranglement de performance, les erreurs de configuration, les vulnérabilités de sécurité, et bien d'autres. Par conséquent, divers acteurs du marché font progresser leurs solutions pour satisfaire les nécessités changeantes de ces organisations et entreprises. Par exemple,

• En mars 2022,Headspin a collaboré avec Tricentis pour rassembler une grande variété d'IA, une infrastructure de dispositifs et Global Edge pour augmenter considérablement la qualité de l'expérience logicielle. L'Alliance permet également à Headspin d'utiliser la plate-forme de gestion des tests Agile de Tricentis, QTest, pour faire progresser l'efficacité et la collaboration de sauvegarde des équipes DevOps.

Le segment des soins de santé devrait croître avec le CAGR le plus élevé au cours de la période de prévision. Les solutions de tests en AI offrent une analyse et une surveillance à temps réel, une analyse prédictive de plus grandes quantités de données médicales pour reconnaître les modèles et autres complications, identifiant les biais dans les algorithmes de santé, etc. Par conséquent, il peut être utilisé dans diverses opérations de santé, et il devrait se développer avec un TCAC leader.

Idées régionales

Le marché est géographiquement étudié en Amérique du Nord, en Amérique du Sud, en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique et en Asie-Pacifique.

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L'Amérique du Nord a représenté la part de marché la plus élevée en 2024. La région a le nombre maximum d'investisseurs, la plupart des investissements aux États-Unis, les États-Unis ont également la présence principale d'acteurs éminents qui aident la progression des solutions de tests en AI sur le marché. De plus, la région contribue à la plus grande part des technologies émergentes et de leurs progrès, tels que l'apprentissage automatique,Automatisation de processus robotiqueet NLP, entre autres. Par exemple,

• En septembre 2023,Copado a annoncé le lancement de la plate-forme Copado 1, la solution de DevOps en main de bout en bout pour Salesforce. La solution combine le SDLC complet sur Salesforce, comprenant des tests compatibles AI, dans une seule plate-forme.

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Selon Fortune Business Insights, l'Asie-Pacifique devrait croître avec un TCAC de premier plan au cours de la période de prévision. Le développement de mécanismes émergents, tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la PNL, se développe au Japon, en Inde, en Corée du Sud et dans d'autres pays. Contribuant ainsi à la progression des solutions compatibles AI sur le marché. En outre, les acteurs clés investissent dans de tels pays avec des stratégies telles que les collaborations, les investissements et les partenariats. Par exemple,

• En mai 2023,Micron Technology a annoncé qu'elle investirait plus de 500 milliards de yens (3,6 milliards USD) au Japon dans les années à venir. Avec le soutien du gouvernement du Japon, ils améliorent l'innovation technologique de bout en bout, comme l'émergenceAI génératifapplications et autres.

Les tests compatibles AI gagnent rapidement du terrain dans les pays européens, avec diverses installations et initiatives pour aider à l'adoption et au développement. De plus, diverses politiques gouvernementales et investissements en Allemagne, en Espagne, en Italie et en France, contribuent à la croissance du marché de la région. Par conséquent, l'Europe adopte une approche préventive du développement de tests en AI et de la reconnaissance pour stimuler l'innovation et l'économie. Par exemple,

• En mars 2023,Le gouvernement espagnol, avec le ministère des Affaires économiques et de la transformation numérique, a signé un accord essentiel avec le centre de recherche inventif Adia Lab, qui a sélectionné l'Espagne comme quartier général en Europe pour l'avancement de l'informatique avancée et de l'IA.

Divers facteurs, tels que la pénétration des nouvelles industries et le développement de l'économie au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique du Sud, ont conduit au développement de la part de marché des tests compatibles AI en 2024.

Jouants clés de l'industrie

Accent croissant sur l'expansion mondiale pour fortifier les positions du marché des acteurs clés

Les acteurs clés sont compétents pour incorporer de nouveaux mécanismes dans divers secteurs, tels que le BFSI, les soins de santé, l'informatique et les télécommunications, entre autres. La mise à niveau des solutions avec des mécanismes innovantes est l'une des approches substantielles que les joueurs mettent en œuvre. De même, les joueurs éminents collaborent intentionnellement et forment des alliances pour l'expansion mondiale.

Liste des meilleures sociétés de tests compatibles AI:

• Functionize, Inc. (États-Unis)
• Sauce Labs Inc. (États-Unis)
• Tricentis (États-Unis)
• DiffBlue Ltd.(ROYAUME-UNI.)
• Applitools(Israël)
• MALL Inc. (États-Unis)
• UBS HAINER GmbH (Allemagne)
• Témoigner (NOUS.)
• Perforce Software, Inc. (États-Unis)
• Texte ouvert(Microfocus) (Canada)

Développements clés de l'industrie:

Novembre 2023:MABL a annoncé une incorporation avec des tests automatisés avancés GitLab, la solution DevSecops AI la plus inclusive à AI pour la modernisation des logiciels. L'intégration permet aux équipes de développement de tirer parti sans effort les plateformes de réponse de test de bout en bout directement dans les canaux CI / CD.

Septembre 2023:Perforce Software a annoncé l'ajout de l'IA générative, Test Data Pro de BlazeMet, pour tester l'automatisation pour améliorer la couverture, la précision et la vitesse de gauche de décalage. Il est destiné à améliorer la création de données de test. Il exploite les mécanismes de l'IA pionnière pour démocratiser et rationaliser l'utilisation des données de test.

Octobre 2023:Katalon a présenté TrueTest avec trois compétences basées sur l'IA qui permettent aux équipes d'ingénierie de qualité de vraiment comprendre l'application, de générer des tests de régression non conventionnels et d'exécuter automatiquement des tests de régression commerciale.

Mai 2023:UIPATH a présenté une plate-forme d'automatisation commerciale de bout en bout AI pour accélérer la transformation numérique pour les clients SAP. Il aide les clients à automatiser et à centraliser leurs tests avec sa suite de tests UIPATH, à déverrouiller le test tout-en-un hiérarchisant avec HeatMap et changer d'influence l'exploration de SAP.

Mai 2023:Applitools a introduit Execution Cloud, une plate-forme de test innovante basée sur le cloud qui permet aux équipes de fonctionner leurs tests actuels sur une sous-structure de tests d'alimentation en AI. Le nouvel ajout à la plate-forme de test ultra-rapide d'Applitools est développé pour offrir aux équipes qui utilisent des structures open-source.

Reporter la couverture

Le rapport fournit une analyse complète du marché et met en évidence des aspects vitaux tels que les grandes entreprises, les types de produits et les nouvelles applications de solutions émergentes. En outre, il fournit des informations sur les développements récents du marché et fournit des informations sur les extensions essentielles de l'industrie. En plus des aspects énoncés ci-dessus, le rapport combine de nombreuses dynamiques qui ont contribué au développement du marché ces dernières années.

Rapport Portée et segmentation