Dans ces secteurs, une défaillance logicielle ne se traduit pas par un bug à corriger : c'est un rappel produit, un arrêt de ligne, une non-conformité, parfois un risque pour la sécurité. La méthode est conçue pour ces enjeux-là.
Trajectoire, sécurité collaborative, reprise après défaut : ce sont des scénarios limites, rarement testés, qui font la différence entre un système sûr et un incident. Software Quality Intelligence™ les met en lumière avant la mise en service.
La démarche d'évaluation reste commune. Ce qui change, c'est la nature du risque et le référentiel normatif auquel le code doit répondre.
Bras robotisés, cobots, AMR/AGV. Sécurité de commande et robustesse des modules critiques.
Calculateurs embarqués, sûreté de fonctionnement, qualité du code avant passage en release.
Dispositifs connectés, exigences de sûreté vérifiées, réduction des non-conformités en audit.
Logiciel critique, exigences de sûreté élevées, maîtrise de la complexité sur la durée.
Systèmes de contrôle-commande, sécurité fonctionnelle et niveaux SIL par périmètre.
Supervision et automatismes critiques, fiabilité des systèmes à enjeu de continuité.
Engins autonomes, gestion moteur, stabilité du firmware éprouvée sur le terrain.
Contrôle-commande, analyse de défaillances silencieuses avant déploiement sur site.
Votre filière n'est pas listée ? La méthode reste la même : dès qu'un logiciel porte un risque, elle s'applique — quel que soit votre référentiel normatif.
Dans l'industriel, le risque logiciel ne se raconte pas en couverture de tests ou en complexité cyclomatique. Il se raconte en rappel produit évité, en heures d'arrêt de ligne épargnées, en non-conformité écartée avant l'organisme notifié.
La méthode fait ce lien : elle traduit une mesure technique en conséquence métier, pour que la décision se prenne au bon niveau.
Un défaut critique trouvé en production coûte des ordres de grandeur de plus que le même défaut trouvé avant la release. La valeur de Software Quality Intelligence™ tient en grande partie à ce décalage temporel : déplacer la détection vers l'amont.
Identifier les 20 % du code qui concentrent 80 % du risque, c'est cibler l'effort là où il protège le plus — et libérer le reste pour avancer.
Quel que soit votre secteur, la cybersécurité impose une exigence commune : la transparence sur les composants logiciels. Le Cyber Resilience Act attend un SBOM (inventaire des dépendances open source, tierces et propriétaires), que TiCS génère au fil de l'analyse.
30 minutes pour cartographier vos risques prioritaires — et le référentiel normatif qui s'applique à votre code — puis en déduire les moyens à mettre en œuvre.
