Grzegorz Holak & Filip Barszcz

Rejoignez notre présentation sur : L’IA n’a pas remplacé l’assurance qualité — Elle nous a donné le temps de réellement faire de la qualité

Une histoire concrète de la façon dont l’adoption de l’IA (pas seulement les outils d’IA) a transformé le flux de travail SDLC de notre Tribu, a accéléré la maturité de la qualité et a redonné aux équipes du temps pour des tests réels.
(Basé sur des cas d’utilisation réels du chapitre FX de Santander Corporate and Investment Banking)
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Qui est Grzegorz Holak ?

Architecte de tests chez Santander Corporate and Investment Banking au sein du chapitre FX

Depuis 2016, je bâtis une carrière dans la qualité logicielle, avec un accent principal sur l’automatisation des tests et l’architecture qualité depuis 2018. J’ai travaillé dans des environnements bancaires et d’investissement avec des exigences opérationnelles et réglementaires élevées.
Mon objectif principal est de développer des capacités qualité durables : de la stratégie et des frameworks de test aux normes à l’échelle de l’organisation et à la prise de décision basée sur les risques.
En tant qu’ambassadeur de l’IA, je combine une discipline d’ingénierie éprouvée avec une adoption pratique de l’IA pour aider les équipes à améliorer la façon dont elles construisent et valident les logiciels.

Qui est Filip Barszcz ?

Responsable du chapitre QA FX chez Santander Corporate and Investment Banking

Responsable de chapitre QA avec plus de 10 ans d’expérience dans l’industrie informatique. Tout au long de sa carrière, il a collaboré avec des organisations renommées telles que SCIB (Santander Corporate & Investment Banking), T-Mobile, Capital.com et IQVIA.
Au quotidien, il se concentre sur la construction et l’amélioration des processus de qualité logicielle, la suppression des obstacles pour les équipes QA et de développement, et le partage de son expertise. Son approche combine la compétence technique avec le pragmatisme — tandis que, en privé, il est animé par une passion pour les JDR sur table, les GN et la littérature de science-fiction.

De quoi Grzegorz Holak & Filip Barszcz discuteront-ils ?

L’IA n’a pas remplacé l’assurance qualité — Elle nous a donné le temps de réellement faire de la qualité

Une histoire concrète de la façon dont l’adoption de l’IA (pas seulement les outils d’IA) a transformé le flux de travail SDLC de notre Tribu, a accéléré la maturité de la qualité et a redonné aux équipes du temps pour des tests réels.
(Basé sur des cas d’utilisation réels du chapitre FX de Santander Corporate and Investment Banking)

Résumé de la conférence

  • Construire un flux de travail SDLC basé sur une culture de la qualité à l’aide d’outils d’IA ne concerne pas seulement la productivité — il s’agit de permettre l’appropriation de la qualité à travers toute la Tribu.
  • Nous avons utilisé l’IA quotidiennement dans Jira/Xray (Rovo), dans les dépôts (GitHub Copilot), pour le support au développement (Devin), et comme assistant de connaissances (GPT), combinée à l’automatisation.

Points clés

  • Comment Rovo (Jira + Xray) a amélioré la compréhension des tickets, la couverture des tests et réduit l’ambiguïté des exigences.
  • Comment GitHub Copilot a accéléré l’automatisation des tests, le refactoring et la revue de code.
  • Comment Devin a fonctionné comme un « coéquipier IA » pour les tâches d’ingénierie répétitives.
  • Comment GPT est devenu une couche de support quotidienne pour des réponses rapides, des résumés et le partage de connaissances.
  • Comment l’automatisation a aidé à construire une visibilité continue de la qualité (rapports, résumés, signaux de risque).

Objectif principal : Adoption

  • Pourquoi les outils seuls ne changent pas la qualité.
  • Pourquoi l’adoption de l’IA nécessite une structure : Ambassadeurs de l’IA et Champions de l’IA.
  • Comment nous avons introduit des garde-fous, des playbooks et des pratiques partagées pour garantir la fiabilité des résultats de l’IA.

Résultats

  • Amélioration de la qualité de la documentation (créée sans effort et résumée au besoin).
  • Meilleure visibilité des dépôts et des wikis, même pour les rôles non techniques (les BA peuvent valider la compréhension des récits tôt).
  • Croissance accélérée de la maturité de TMMi ~0 à ~2,5/3.
  • Le temps gagné a été réinvesti dans un travail de qualité à plus forte valeur ajoutée : tests exploratoires, conception de tests créatifs, meilleure automatisation, revues de code plus solides.

À retenir pour l’audience

  • Une approche reproductible pour utiliser l’IA comme un multiplicateur de la culture de la qualité, et non comme un simple hack de productivité.

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