Qu’est-ce que le shift-right testing?

Mise à jour le 25 mars 2025

Le Shift-Right Testing : Tester en Production pour une Meilleure Qualité Logicielle

Le Shift-Right Testing est une approche qui consiste à tester en continu un logiciel dans un environnement post-production. Également appelé test en production, cette méthode permet aux développeurs d’identifier des scénarios imprévus qui pourraient ne pas avoir été détectés en phase de développement.

L’objectif du Shift-Right Testing est d’assurer le bon comportement, la performance et la disponibilité des applications une fois déployées en production.

Pourquoi le Shift-Right Testing est Essentiel ?

Le Shift-Right Testing comble l’écart entre les tests effectués avant le déploiement et la performance réelle des applications en production. Il apporte des informations clés que les phases de test traditionnelles peuvent ne pas détecter. Grâce aux outils de supervision en temps réel, il est possible d’identifier les goulets d’étranglement de performance, de valider la tolérance aux pannes et de détecter des comportements utilisateur imprévus.

Le Shift-Right Testing ne remplace pas les tests unitaires, API ou UI réalisés avant le déploiement. Il agit plutôt comme un complément stratégique, bouclant ainsi un cycle de test continu qui favorise une meilleure qualité logicielle et une innovation plus rapide.

Les entreprises qui adoptent cette approche peuvent efficacement :

Anticiper et résoudre les problèmes en production
Garantir la satisfaction des utilisateurs
Conserver un avantage concurrentiel

Démarrer avec le Shift Right Testing : Guide complet

Si vous souhaitez adopter le Shift Right Testing et profiter de ses avantages pour garantir une qualité logicielle optimale en production, voici un guide détaillé pour vous aider à démarrer :

1- Surveillance continue des performances en production

L’un des piliers du Shift Right Testing réside dans l’évaluation continue des performances des applications une fois mises en production. Contrairement au Shift Left, où les tests sont intégrés dès les premières étapes du développement, le Shift Right se concentre sur l’identification des problèmes en temps réel, après que l’application soit en service. Cette étape implique l’utilisation d’outils de monitoring en temps réel pour suivre la performance, la disponibilité et la stabilité des systèmes tout au long de leur cycle de vie en production.

2- Collecte et analyse des retours utilisateurs en temps réel

Le Shift Right Testing repose sur une compréhension approfondie de l’expérience utilisateur après le déploiement. Cette approche permet de recueillir des retours directement des utilisateurs finaux afin de détecter d’éventuels dysfonctionnements ou points d’amélioration. Des outils comme Real User Monitoring (RUM) permettent de collecter des données sur le comportement des utilisateurs, d’identifier les goulets d’étranglement et de prioriser les ajustements à effectuer en fonction de l’expérience réelle des utilisateurs.

3- Tests proactifs par simulation d’interactions (Synthetic Monitoring)

Une des pratiques clés du Shift Right Testing est la simulation d’interactions utilisateurs en environnement de production. Ces tests sont effectués à l’aide d’outils de monitoring synthétique pour anticiper des problèmes avant qu’ils n’affectent l’utilisateur final. Les tests automatisés simulent les scénarios d’utilisation dans un environnement contrôlé pour détecter toute anomalie de performance avant qu’elle n’impacte l’ensemble des utilisateurs.

4- Déploiement progressif et tests canari

Le test canari est une stratégie de déploiement qui consiste à mettre à jour progressivement une partie des utilisateurs tout en surveillant leur comportement. En déployant les nouvelles fonctionnalités à un petit groupe d’utilisateurs en premier, les équipes peuvent vérifier la stabilité et détecter d’éventuels problèmes de performance dans un environnement de production. Ce déploiement progressif permet de limiter l’impact des bugs en offrant un retour d’expérience rapidement et de manière contrôlée.

5- Utilisation de tests de régression en production pour valider les évolutions

Une fois l’application en production, il est crucial de mettre en place des tests de régression pour vérifier que les nouvelles mises à jour ou corrections n’introduisent pas de nouveaux défauts. Ces tests doivent être réalisés de manière continue et en temps réel pour s’assurer que les changements n’altèrent pas l’intégrité de l’application. Les tests de régression automatisés permettent de valider rapidement l’impact des nouvelles fonctionnalités ou modifications.

6- Gestion proactive des erreurs (Fault Injection)

Le Fault Injection Testing consiste à introduire de manière contrôlée des erreurs dans un environnement de production afin de tester la résilience et la tolérance du système. Cela permet de valider la stabilité de l’application face à des pannes ou à des erreurs imprévues, et de s’assurer que le système réagit correctement, avec une gestion efficace des incidents.

7- Optimisation continue basée sur les données utilisateurs

Le Shift Right Testing permet une amélioration continue du produit, car il fournit des données réelles sur l’interaction des utilisateurs avec le système. Ces données permettent aux équipes de développement et de test de mieux comprendre les besoins des utilisateurs et d’optimiser l’application en fonction des retours réels, garantissant ainsi une meilleure satisfaction utilisateur et une performance optimisée.

Types de Shift-Right Testing

Test A/B (A/B Testing)

Le Test A/B consiste à comparer deux variantes d’une fonctionnalité ou d’une application afin d’analyser leur impact sur l’expérience utilisateur et les performances globales. Cette approche permet d’adopter une prise de décision basée sur des données réelles et d’optimiser la qualité des fonctionnalités en fonction du comportement des utilisateurs.

Ingénierie du Chaos (Chaos Engineering)

L’ingénierie du chaos est une stratégie avancée visant à tester la résilience des systèmes en introduisant volontairement des défaillances contrôlées dans un environnement de production. Cette approche permet d’identifier les points de faiblesse et d’améliorer la tolérance aux pannes, garantissant ainsi un haut niveau de disponibilité et de robustesse des applications critiques.

Déploiement Canari (Canary Releases)

Le déploiement canari consiste à diffuser une nouvelle version d’une application auprès d’un sous-ensemble restreint d’utilisateurs avant un déploiement généralisé. Cette méthode réduit le risque de régression en production et permet d’effectuer une validation en conditions réelles, avec un monitoring avancé des performances et des éventuelles anomalies.

Tests par drapeaux de fonctionnalités (Feature Flag Testing)

Les drapeaux de fonctionnalités (Feature Flags) permettent d’activer ou de désactiver dynamiquement des fonctionnalités dans un environnement de production, sans nécessiter un nouveau déploiement. Cette approche facilite les expérimentations sécurisées, le déploiement progressif et permet une réversibilité rapide en cas d’incident.

Surveillance des utilisateurs réels (Real User Monitoring – RUM)

Le RUM collecte des données en temps réel sur l’expérience des utilisateurs lors de leur interaction avec l’application. Grâce à une analyse approfondie des performances, des latences et des points de friction UX, cette approche permet d’optimiser la qualité de service et d’anticiper les besoins des utilisateurs finaux.

Supervision synthétique (Synthetic Monitoring)

La supervision synthétique simule des interactions utilisateur automatisées dans un environnement de production afin d’identifier proactivement les éventuels problèmes de performance et de disponibilité. En exécutant en continu des tests automatisés, cette approche garantit une stabilité et une réactivité accrues avant qu’un impact utilisateur ne survienne.

Outils pour le Shift-Right Testing

Outils de surveillance des performances des applications (APM) : permettent de surveiller en temps réel la performance et le comportement des applications en production afin d’identifier les problèmes de performance.
Exemples : New Relic, Dynatrace, AppDynamics
Outils d’analyse des journaux (logs) : extrayent des données exploitables à partir des logs pour identifier la cause racine des erreurs système.
Exemples : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk, Graylog
Outils d’analyse des utilisateurs : permettent de collecter des données sur le comportement des utilisateurs et d’obtenir des insights sur leurs préférences pour optimiser l’expérience utilisateur (UX).
Exemples : Google Analytics, Mixpanel, Amplitude
Outils de collecte de feedback : recueillent les retours des utilisateurs finaux pour mieux comprendre leur expérience et apporter les améliorations nécessaires.
Exemples : UserVoice, Zendesk, Intercom