Plan du cours

Introduction à l'IA dans Software Testing

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

Utilisation des LLM pour la génération de cas de test

  • Ingénierie de prompts pour générer des tests unitaires et fonctionnels
  • Création de modèles de tests paramétrés et basés sur les données
  • Conversion de scénarios d'utilisateur et de spécifications en scripts de test

IA dans le test exploratoire et des 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 automatisés d'interface utilisateur et de régression

  • Utilisation d'outils IA comme Testim ou mabl pour créer des tests UI
  • Maintenance de tests UI stables par le biais de sélecteurs auto-réparants
  • Analyse d'impact régressif basée sur l'IA après les modifications de code

Analyse des échecs et optimisation des tests

  • Clustering des échecs de test en utilisant des modèles LLM ou ML
  • Réduction des exécutions aléatoires et du fatigue d'alertes
  • Priorisation de l'exécution des tests basée sur les insights historiques

Intégration dans le pipeline CI/CD

  • Intégration de la génération de tests pilotés par l'IA dans Jenkins, Actions GitHub ou CI GitLab
  • Validation de la qualité des tests lors des demandes d'extraction
  • Automatisation des rebroussages et mise en place intelligente de tests dans les pipelines

Tendances futures et utilisation responsable de l'IA en QA

  • Évaluation de la précision et de la sécurité des tests générés par IA
  • Governance et traçabilité pour les processus de test améliorés par l'IA
  • Tendances dans les plateformes QA pilotées par l'IA et la supervision intelligente

Résumé et Étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience en test de logiciels, planification des tests ou automatisation QA
  • Connaissance des frameworks de test tels que JUnit, PyTest ou Selenium
  • Compréhension de base des pipelines CI/CD et des environnements DevOps

Public cible

  • Ingénieurs QA
  • Développeurs Logiciel en Test (SDETs)
  • Analystes de tests logiciels travaillant dans des environnements agiles ou DevOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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