Présentation en français
L’année 2024 fut celle de la découverte et de l’effervescence autour de l’Intelligence Artificielle Générative. L’année 2025 marque le début d’une ère nouvelle.
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Enseignant-chercheur titulaire depuis septembre 1999 à Polytech Angers (école d’ingénieurs de l’Université d’Angers, anciennement ISTIA). Alexis Todoskoff incarne l’interface entre le monde académique et l’industrie du logiciel.
Responsabilités pédagogiques : Il est responsable des formations d’ingénieurs (Bac+5) spécialisées en qualité logicielle et sûreté de fonctionnement. Il a supervisé la formation de plus de 800 ingénieurs dans ce domaine.
Formation continue et certification : Depuis 2016, il codirige le Master 2 ITVL (Ingénierie du test et validation logicielle), une formation à distance innovante en partenariat avec l’Université de Franche-Comté, intégrant les certifications professionnelles (ISTQB, IREB, A4Q) au cursus universitaire.
Relations industrielles : il a occupé pendant 17 ans le poste de directeur des relations école-entreprises à Polytech Angers, pilotant les partenariats, les stages et l’insertion professionnelle.
Engagement associatif (CFTL) : Membre élu du conseil d’administration du Comité français des tests logiciels (CFTL) depuis septembre 2010. Il y assume la responsabilité des relations extérieures (lien avec les formations en qualité et test logiciel) et anime des groupes de travail stratégiques, notamment sur l’ingénierie des exigences et l’IA. Il est également membre du comité de programme de la JFTL (Journée française des tests logiciels) et de la JFIE (Journée française de l’ingénierie des exigences).
L’année 2024 a été celle de la découverte et de l’effervescence autour de l’intelligence artificielle générative. L’année 2025 marque le début d’une nouvelle ère : celle de la rationalisation, de l’adoption tactique et des premières désillusions structurelles.
Dans cette présentation, je vous propose une immersion analytique dans les résultats de la deuxième enquête nationale française « Tester avec l’IA générative ».
Cette présentation ne se contentera pas de décrire des tendances de surface. En nous appuyant sur un corpus de 258 répondants qualifiés, nous dépasserons l’analyse descriptive pour plonger dans la mécanique profonde de l’adoption technologique via des méthodes statistiques avancées.
La session s’articulera autour de trois niveaux de lecture :
L’état des lieux (Analyse monovariable) : Nous quantifierons le « gap » entre l’autorisation institutionnelle et l’usage réel, analyserons la consolidation du duopole OpenAI/Microsoft face à l’émergence de l’Open Source, et confirmerons le phénomène de « Shift-Left » où l’IA assiste désormais davantage la conception des exigences que la production des tests.
Les moteurs de l’adoption (Analyse multivariée) : Grâce aux corrélations, nous démontrerons l’existence de « cercles vertueux » systémiques. Nous prouverons statistiquement comment la formation agit comme le levier principal de réduction des résistances, et comment la diversité des modèles utilisés (multi-LLM) est directement corrélée à la richesse des cas d’usage déployés.
La typologie des acteurs (Analyse factorielle) : Nous dévoilerons quatre profils types de testeurs — des « Réticents » aux « Experts intégrés » — et identifierons les axes discriminants (Maturité IA et contexte organisationnel) qui structurent le marché français, offrant une grille de lecture pour comprendre les retards et les avancées par rapport aux standards internationaux du World Quality Report.
