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Plan du cours

Introduction à l'IA dans les tests logiciels

  • Aperçu des capacités de l'IA dans les tests et l'assurance qualité
  • Types d'outils d'IA utilisés dans les workflows de test modernes
  • Avantages et risques de l'ingénierie de la qualité alimentée par l'IA

Utilisation des GML pour la génération de cas de test

  • Ingénierie des requêtes (prompt engineering) pour générer des tests unitaires et fonctionnels
  • Création de modèles de tests paramétrés et pilotés par les données
  • Conversion des user stories et des exigences en scripts de test

L'IA dans les tests exploratoires et les cas limites

  • Identification des branches ou conditions non testées à l'aide de l'IA
  • Simulation de scénarios d'utilisation rares ou anormaux
  • Stratégies de génération de tests basées sur les risques

Tests UI et de régression automatisés

  • Utilisation d'outils d'IA comme Testim ou mabl pour la création de tests UI
  • Maintien de tests UI stables grâce à des sélecteurs auto-réparateurs
  • Analyse d'impact de la régression basée sur l'IA après les modifications de code

Analyse des échecs et optimisation des tests

  • Regroupement des échecs de tests à l'aide de modèles GML ou ML
  • Réduction des exécutions de tests instables et de la fatigue des alertes
  • Hiérarchisation de l'exécution des tests basée sur les historiques

Intégration dans les pipelines CI/CD

  • Intégration de la génération de tests par l'IA dans Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
  • Validation de la qualité des tests lors des demandes de fusion (pull requests)
  • Reversions automatisées et contrôle intelligent des tests dans les pipelines

Tendances futures et utilisation responsable de l'IA dans le QA

  • Évaluation de l'exactitude et de la sécurité des tests générés par l'IA
  • Gouvernance et traçabilité des processus de test améliorés par l'IA
  • Tendances des plateformes IA-QA et de l'observabilité intelligente

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en tests logiciels, planification des tests ou automatisation de l'assurance qualité (QA)
  • Familiarité avec des frameworks de test tels que JUnit, PyTest ou Selenium
  • Compréhension de base des pipelines CI/CD et des environnements DevOps

Audience

  • Ingénieurs QA
  • Ingénieurs de développement en test (SDET)
  • Testeurs de logiciels travaillant dans des contextes agiles ou DevOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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