Pour la troisième année d’affilée, les équipes d’Eurelis étaient présentes aux AppDays 2017, événement centré sur le mobile.

Chatbot, deep learning, user experience et bien d’autres sujets ont été évoqués lors de cette sixième édition réalisée aux Docks de Paris, l’occasion pour nous de rencontrer plus de 2000 professionnels du mobile et vous faire découvrir les tendances actuelles du marché mais également des retours d’expériences.

La recherche de la qualité passe par les tests

De nombreux intervenants étaient présents lors de cette dernière rencontre AppDays, la plupart d’entre eux s'accordent pour rappeler l’importance de mettre en place des pratiques d’intégration continue. Celles-ci doivent inclure des tests qui s'exécutent de manière automatique chaque fois que le code est modifié sur un dépôt et perdurer sur la version de l’application actuellement en production. Les intervenants mettent par exemple en avant le fait que seulement 15% de leurs utilisateurs n’ont pas lancé de mise à jour le mois suivant la sortie de l’application.

Ces tests sont primordiaux : au temps passé pour l’écriture d’un correctif s’ajoute le temps pour son déploiement, celà permet donc de détecter les problèmes le plus tôt possible.

Malheureusement, si des tests peuvent être réalisés en simulateur et/ou émulateurs, ils ne peuvent néanmoins pas remplacer totalement ceux exécutés sur des appareils réels, surtout dans la détection de problème de performance.

Enfin, malgré l’intégration continue, une validation manuelle de l’application par de vrais utilisateurs est toujours requise avant une mise en production. Les tests automatisés ont pour but principal d’écarter les builds défectueux et éviter la régression, ils ne peuvent pas décrire le ressenti qu’à une personne lors de son utilisation de l’application.

Toujours mettre à jour

Par ailleurs, il est essentiel de réaliser au moins une mise à jour d’application par mois, en effet, les utilisateurs étant en quête constante de nouveautés, il faut régulièrement proposer de nouvelles fonctionnalités, quitte à partir d’une première version composée de l’essentiel puis l’étoffer par la suite.

Néanmoins, même s’il est important d’écrire des correctifs et d’optimiser son application, ne faire que ce genre de mise à jour peut finir par donner l'image d’une entreprise manquant de sérieux : les internautes pourraient penser que “l’application est sortie avec beaucoup trop de bugs”, ce qui ferait alors fuir de potentiels nouveaux utilisateurs.

Enfin, si l’application utilise des éléments tiers, attention à la reprise de SDKS réalisés par d’autres personnes : ces outils peuvent encore contenir des bogues, il est donc important de récupérer la dernière version avec ses correctifs au fur et à mesure de leurs sorties.

Inclure de l'intelligence dans les apps

Les chatbots

Également connu sous le nom “agents conversationnels”, les chatbots sont de plus en plus utilisés pour améliorer l’expérience utilisateurs.

Ceux-ci permettent de construire un “dialogue” personnalisé et d’améliorer le temps de réponse évitant ainsi la frustration liée à l’attente de la part de l’utilisateur. Ce temps de réponse rapide peut par ailleurs augmenter les statistiques de réponses visibles par les internautes sur les réseaux sociaux.

Enfin et surtout, le chatbot peut permettre à l’internaute d’obtenir des réponses à ses interrogations en l’aiguillant dans ses choix et dans l’affinement de sa question.

Nous avons eu l’occasion de découvrir durant les Appdays une présentation d’un chatbot remplaçant un formulaire : l’internaute n'ayant qu’à répondre à des questions plutôt que de remplir des champs. Le chatbot est donc en mesure de transformer tout un processus en un dialogue personnalisé et attentif.

Le deep learning

L'apprentissage profond consiste à essayer de déterminer la situation actuelle à partir d'un certain nombre de paramètres d'entrée. Il nous a été présenté lors de cette conférence de renommée l'exemple d'une application essayant de détecter une situation d'accident à partir des données de l'accéléromètre présent dans un téléphone.

Cette technique repose sur l'utilisation d'un réseau de neurones nécessitant une phase d'apprentissage généralement longue, de l'ordre de plusieurs jours voir plusieurs semaines pour les cas les plus complexes. Elle nécessite également d'avoir une base de données conséquente contenant des paramètres d'entrée et la valeur attendue en sortie.

Afin d'améliorer au fur et à mesure le modèle il faut continuer à récolter des données pour enrichir la base d'apprentissage, plus celle-ci sera fournie et plus fiable seront les analyses.

Comme évoqué précédemment, le déploiement de la mise à jour d'une application prend du temps, c'est pourquoi il faut idéalement pouvoir mettre à jour le modèle dans l'application sans avoir à mettre à jour celle-ci.

Conclusions

Les équipes d’Eurelis repartent la tête pleine d’idée après ces deux jours riches en apprentissage, en rencontre et en découverte, nous attendons avec impatience d’y retourner pour une septième édition en 2018.

Vous avez un projet ? Concrétisons vos idées.