Decipher AI

Qu'est-ce que Decipher AI ?

Decipher AI est une plateforme QA de pointe conçue pour révolutionner l'assurance qualité des logiciels en exploitant l'intelligence artificielle. Contrairement aux outils de test traditionnels qui reposent sur des scripts manuels et des configurations fragiles, Decipher AI agit comme un agent intelligent qui observe les interactions réelles des utilisateurs avec votre produit et génère automatiquement des tests de bout en bout robustes et auto-réparants. Cela garantit une couverture complète sans besoin constant d'intervention humaine, en faisant un outil essentiel pour les équipes cherchant à équilibrer un développement rapide avec une qualité fiable.

Au cœur de Decipher AI, il aborde les points douloureux courants dans les processus QA : reproduire les bugs, maintenir la pertinence des tests par rapport au comportement réel des utilisateurs, et prioriser les problèmes qui impactent les comptes clés. En s'intégrant parfaitement à votre frontend, il surveille les sessions clients en direct, cartographie les flux de produits, et monitore même les environnements de production pour les défaillances en temps réel. Cette approche proactive non seulement prévient les régressions, mais accélère aussi la résolution des problèmes, économisant des heures de débogage manuel aux équipes.

Comment fonctionne Decipher AI ?

Decipher AI opère à travers un trio de capacités principales : apprendre des sessions utilisateurs, générer et maintenir les tests, et surveiller les bugs en production. Voici un aperçu de son flux de travail :

Agents de Vision pour Comprendre le Comportement du Produit

Les agents IA de Decipher sont alimentés par une technologie de reconnaissance visuelle qui analyse les relectures de sessions en temps réel. Ces agents 'observent' comment les clients naviguent dans votre application, identifiant les éléments UI comme les boutons, formulaires et états sans nécessiter de scripts ou étiquettes prédéfinis.

• Apprentissage des Sessions : Les agents traitent les sessions utilisateurs de bout en bout pour cartographier les chemins dorés (flux de travail courants) et les cas limites (interactions inhabituelles). Cela crée une carte dynamique du produit qui évolue avec votre application.
• Génération Automatique de Tests : Basé sur les comportements observés, l'IA convertit ces flux en tests de bout en bout exécutables. Ces tests incluent des sélecteurs précis, étapes et assertions, assurant qu'ils reflètent les actions d'utilisateurs réels.
• Mécanisme d'Auto-Réparation : À mesure que votre UI change—via des mises à jour ou tests A/B—les tests s'adaptent automatiquement. Les sélecteurs se mettent à jour, et les étapes s'ajustent pour maintenir la stabilité, éliminant l'instabilité qui hante les tests automatisés traditionnels.

Par exemple, si une nouvelle fonctionnalité est déployée, Decipher détecte les flux émergents dans les sessions de production et propose de nouveaux cas de test. Vous pouvez accepter, personnaliser ou intégrer votre propre connaissance, comme uploader de la documentation ou définir des intentions spécifiques, pour affiner la compréhension de l'IA en quelques minutes seulement.

Surveillance et Alertes pour les Problèmes en Direct

Au-delà de la création de tests, Decipher AI excelle dans la surveillance en production. Il corrèle les actions utilisateurs à l'écran avec des signaux backend comme les requêtes API échouées, erreurs de console, clics de rage ou états UI sans issue pour détecter les vrais bugs.

• Quantification d'Impact : Quand un bug est repéré, Decipher alerte votre équipe avec des détails sur les utilisateurs affectés, comptes et gravité. Il fournit une reproduction en un clic via des clips de sessions, logs de console et résumés.
• Tri Automatisé : Les problèmes sont priorisés par impact client et flux critiques. La plateforme peut ouvrir automatiquement des tickets dans des outils comme Linear ou Asana, complétés avec des étapes de reproduction et contexte.
• Intégration avec les Outils Dev : Transférez des données structurées à des agents de codage IA (ex. : Devin, Claude Code ou Cursor) pour des drafts de pull requests instantanés. Cela boucle le cycle de la détection à la correction de manière fluide.

Ce système apprend au fil du temps aussi—pouces en haut ou bas sur les alertes affinent ce qui constitue un 'vrai' problème, rendant l'IA plus intelligente à chaque interaction.

Fonctionnalités Clés de Decipher AI

Decipher AI se distingue par une suite de fonctionnalités adaptées aux équipes de développement modernes :

• Tests Autogénérés et Auto-Réparants : Plus de maintenance manuelle ; les tests restent verts alors que votre produit évolue.
• Navigateur de Sessions IA : Sautez directement aux moments de bugs avec un contexte enrichi comme logs et résumés.
• Couverture Produit en Autopilote : Assure un mappage 100 % des parcours utilisateurs sans scripting.
• Base de Connaissances Personnalisable : Intégrez docs ou intentions pour un apprentissage sur mesure.
• Sécurité de Niveau Entreprise : Chiffrement AES-256, masquage PII côté client et support SSO.
• Intégrations Fluides : Fonctionne avec PostHog, Sentry, Linear, Asana, Playwright, pipelines CI/CD et plus.

Ces fonctionnalités rendent Decipher AI particulièrement précieux pour maintenir la qualité dans des environnements à rythme rapide où la QA traditionnelle ne peut pas suivre.

Comment Utiliser Decipher AI ?

Démarrer avec Decipher AI est simple et non intrusif :

1. Installation : Intégrez le script léger dans votre codebase frontend. Il s'exécute côté client, masquant les données sensibles avant transmission.
2. Observer et Apprendre : En quelques jours, les agents commencent à analyser les sessions en direct pour construire votre carte produit et suggérer des tests initiaux.
3. Réviser et Accepter les Tests : Utilisez le dashboard pour approuver les tests proposés. Personnalisez au besoin avec votre contexte.
4. Surveiller la Production : Configurez alertes et intégrations. Quand des problèmes surgissent, répondez avec des tickets pré-remplis et corrections assistées par IA.
5. Itérer : Fournissez du feedback sur les alertes pour améliorer la précision, et regardez la couverture s'étendre automatiquement.

Pas encore de support natif iOS ou Android, mais c'est sur la roadmap pour une compatibilité mobile plus large.

Pourquoi Choisir Decipher AI ?

Dans un paysage où la vitesse compromet souvent la qualité, Decipher AI élimine ce compromis. Les outils traditionnels laissent les équipes deviner : « Comment reproduire ce bug ? » ou « Ce test reflète-t-il les vrais utilisateurs ? » Decipher y répond en ancrant tout dans des données de comportement réel.

L'impact réel est évident dans les études de cas :

• 11x Engineering : Économisé 90 heures par semaine et découvert des centaines de problèmes manqués par la QA manuelle.
• Ion Team : Réduit le temps d'investigation de 10 heures hebdomadaires, en se concentrant sur des corrections à haut impact.

Les prix commencent à 1 999 $/mois pour Pro (500 exécutions de tests, 10 000 sessions) avec un essai de 14 jours, escaladant vers des plans Enterprise personnalisés pour un usage illimité et un support dédié. Ce ROI est clair : sorties plus rapides, moins de bugs impactant les clients, et chemins de revenus protégés.

À Qui sAdresse Decipher AI ?

Decipher AI est idéal pour :

• Équipes de Développement dans des entreprises en croissance ou grandes structures construisant des applications web, cherchant une QA automatisée sans ralentir la vélocité.
• Ingénieurs QA fatigués des tests instables et chasses aux bugs manuelles.
• Chefs de Produit focalisés sur l'expérience utilisateur et les taux de conversion, ayant besoin d'insights sur les défaillances silencieuses.
• Leads DevOps intégrant la QA dans CI/CD pour une fiabilité de bout en bout.

Il est particulièrement adapté aux produits SaaS, plateformes e-commerce, et toute app UI-intensive où les flux utilisateurs sont complexes et les régressions coûteuses.

Meilleures Façons de Maximiser Decipher AI

Pour tirer le meilleur de Decipher :

• Intégrez tôt dans votre workflow pour une couverture de base.
• Combinez avec des outils existants comme Playwright pour des tests hybrides.
• Révisez régulièrement les suggestions IA pour aligner avec les priorités business.
• Utilisez les blogs de fondateurs comme Michael Rosenfield pour des conseils sur la réduction de l'instabilité des tests ou la compréhension des utilisateurs silencieux.

En résumé, Decipher AI transforme la QA d'un goulot d'étranglement en superpouvoir. En automatisant la création de tests, la réparation et la détection de bugs ancrés dans des données utilisateurs réelles, il permet aux équipes de livrer en toute confiance. Si vous luttez avec des bugs en production ou une couverture incomplète, Decipher AI est la solution IA à explorer—réservez une démo aujourd'hui pour la voir en action.