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Si vous développez un produit alimenté par un grand modèle de langage (LLM), vous connaissez déjà le frisson de livrer une nouvelle fonctionnalité. Vous connaissez aussi l’angoisse rampante qui suit. Vous poussez un petit ajustement de prompt le mardi. Le vendredi, le support client transfère des captures d’écran de votre chatbot qui recommande le produit d’un concurrent, invente une politique de remboursement qui n’existe pas, et oublie complètement d’appeler l’outil “annuler l’abonnement”.

Chaque semaine, les testeurs QAwerk choisissent un jeu ou une application dans les stores et chassent les bogues. Nous publions chaque découverte sur notre page Bug Crawl, avec les étapes de reproduction, les preuves vidéo, la gravité et d’autres détails précieux. Nous avons déjà examiné plus de 1 000 applications et enregistré 5 578 bogues après avoir passé plus de 15 000 heures à tester. Aujourd’hui, nous vous présentons un aperçu rapide de nos dernières découvertes en tests de jeux mobiles. Nous examinerons 19 bogues découverts dans 5 jeux iOS testés et expliquerons d’où viennent ces problèmes et comment les prévenir.

Chaque plantage d'application est un adieu silencieux, et sur mobile, les utilisateurs accordent rarement une seconde chance. Le système de signalement des plantages d'applications mobiles comble ce manque en remplaçant les suppositions par des informations précises sur la nature du problème, les appareils concernés et le nombre d'utilisateurs touchés.

Imaginez que vous livrez un produit IA qui réussit chaque démo. Votre équipe le teste en profondeur avant le lancement, et les sorties semblent excellentes, alors vous livrez avec confiance. Cependant, deux semaines plus tard, un client vous envoie une capture d’écran d’une réponse factuellement erronée, affirmée avec assurance, et en totale contradiction avec ce que le même produit avait dit la veille. Cela pourrait être un coup sérieux à votre réputation, et vous ne pouvez absolument pas vous permettre de perdre la confiance de vos clients.

Si vous vous demandez pourquoi les outils de red teaming LLM sont aujourd’hui incontournables, considérez ceci : les coûts de la cybercriminalité devraient dépasser 10 500 milliards de dollars en 2025, les vulnérabilités des LLM faisant désormais partie de cette trajectoire.

Air Canada a perdu un procès parce que son chatbot avait inventé une politique de remboursement. Le tribunal a jugé que la compagnie aérienne devait honorer ce que le bot avait promis. Klarna a renoncé à sa stratégie de service client axée sur l’IA après que son chatbot ait fourni un service moins performant que celui des humains, et a recommencé à embaucher des agents. Ces deux affaires ont fait la une des journaux car le problème sous-jacent était le même. Un grand modèle linguistique a été mis en production sans le processus d’assurance qualité dont la technologie a réellement besoin.

Une seule phrase. C’est tout ce qu’il a fallu pour convaincre l’assistant IA d’un concessionnaire automobile d’“accepter” de vendre un SUV à 76 000 $ pour un seul dollar en décembre 2023. Un utilisateur ingénieux a demandé au chatbot alimenté par ChatGPT du concessionnaire d’acquiescer à n’importe quelle affirmation d’un client et de terminer chaque réponse en qualifiant l’offre de “juridiquement contraignante”.

Les systèmes IA multi-agents offrent une vision séduisante : des agents autonomes collaborant comme une équipe humaine aguerrie.

Votre API ne fonctionne pas comme prévu ? Les problèmes s’accumulent sans que vous en compreniez la raison, malgré des tests concluants ?

Faisons face à la dure réalité du paysage numérique moderne. Si votre application tombe en panne lors d’un pic de trafic, vous ne perdez pas seulement quelques conversions. Vous brûlez de l’argent et la confiance de vos clients à chaque seconde. Selon l’enquête 2024 d’ITIC sur le coût horaire des pannes, 90 % des entreprises de taille moyenne et grande perdent plus de 300 000 $ par heure d’arrêt, et 41 % perdent entre 1 et 5 millions de dollars par heure.