Playwright ou Katalon : choisir selon l'équipe, pas selon la hype

« On part sur Playwright ou sur Katalon ? » La bonne réponse dépend surtout de qui va écrire et maintenir les tests, et de l’écosystème dans lequel ils vont tourner.

Ce qui les distingue vraiment

Playwright

Bibliothèque de test pilotée par code (TypeScript, Python, Java, .NET). Rapide, fiable sur l’attente automatique des éléments, excellent support multi- navigateurs et parallélisation native.

Pour : équipes à l’aise avec le code, besoin de flexibilité, CI moderne.
Contre : courbe d’entrée pour des testeurs non-développeurs, tout est à construire (reporting, gestion des données, structure du projet).

Katalon Studio

Plateforme low-code au-dessus de Selenium et Appium. Interface de création de cas, keywords réutilisables, reporting intégré, gestion des objets centralisée.

Pour : équipes mixtes QA/métier, démarrage rapide, besoin de reporting prêt à l’emploi.
Contre : moins souple sur les cas tordus, licences pour les fonctions avancées (Katalon Runtime Engine en CI), dépendance à l’éditeur.

Un critère de décision simple

Si la majorité de ceux qui écriront les tests sont développeurs ou aspirent à l’être : Playwright. Si l’automatisation doit être partagée avec des profils métier ou QA fonctionnels : Katalon réduit le temps avant les premiers résultats.

Le pire choix est celui fait par principe, contre la culture de l’équipe. Un framework Playwright élégant que personne ne maintient ne vaut pas une suite Katalon un peu rigide mais vivante.

Intégration dans Azure DevOps

Quel que soit l’outil, la valeur vient du signal en CI. Exemple de job Playwright dans un pipeline Azure DevOps :

- job: e2e
  pool:
    vmImage: 'ubuntu-latest'
  steps:
    - task: NodeTool@0
      inputs:
        versionSpec: '20.x'
    - script: npm ci
      displayName: 'Install'
    - script: npx playwright install --with-deps chromium
      displayName: 'Browsers'
    - script: npx playwright test --shard=$(System.JobPositionInPhase)/$(System.TotalJobsInPhase)
      displayName: 'Run E2E'
    - task: PublishTestResults@2
      condition: succeededOrFailed()
      inputs:
        testResultsFormat: 'JUnit'
        testResultsFiles: 'results/junit.xml'

Pour Katalon, le principe est identique : appel de Katalon Runtime Engine en ligne de commande, export JUnit, publication via PublishTestResults@2.

Trois réglages qui évitent 80 % du flakiness

Isoler les données : chaque test crée et nettoie son propre jeu de données, jamais de dépendance à l’état laissé par un autre test.
Bannir les sleep fixes : s’appuyer sur les attentes conditionnelles (expect(locator).toBeVisible()) plutôt que sur des temporisations.
Rejouer intelligemment : un retries: 1 en CI absorbe l’aléa réseau sans masquer un vrai bug si on surveille le taux de retry.

En résumé

Le comparatif d’outils est secondaire. Ce qui fait la réussite d’un projet d’automatisation : une pyramide de tests réaliste, des données maîtrisées, et une CI dont le rouge veut dire quelque chose.