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Plan du cours

Fondements de l'ingénierie des tests alimentée par l'IA

  • Défis modernes du test et rôle de l'IA
  • Principes et terminologie du test génératif
  • Modèles de machine learning utilisés pour la création de tests automatisés

Transformer les exigences et le code en tests générés par l'IA

  • Extraction de l'intention à partir des exigences et des user stories
  • Utilisation de modèles linguistiques pour générer des cas de test structurés
  • Assurer la déterminisme et la reproductibilité des tests générés par l'IA

Génération automatisée de tests unitaires

  • Production de tests unitaires à partir du contexte du code source
  • Génération de permutations d'entrées et de cas limites
  • Intégration des tests générés avec les frameworks de test unitaire courants

Création de tests d'intégration et de bout en bout assistée par l'IA

  • Cartographie du comportement du système vers les flux de test
  • Création de chemins d'intégration grâce à une analyse conduite par l'IA
  • Équilibre entre supervision humaine et génération automatisée

Prédiction de la couverture et modélisation des risques

  • Utilisation de modèles de ML pour identifier les zones de code peu testées
  • Prédiction des zones à haut risque basée sur les défaillances historiques
  • Priorisation des tests à l'aide des prédictions de couverture et de risque

Application de l'intelligence des tests basée sur l'IA dans CI/CD

  • Intégration des étapes d'analyse par l'IA dans les pipelines
  • Déclenchement d'une sélection dynamique des tests en fonction des scores de risque
  • Maintien d'une boucle de rétroaction pour améliorer continuellement les prédictions

Validation, gouvernance et assurance qualité

  • Évaluation de la fiabilité des tests générés par l'IA
  • Gestion des biais et prévention des faux positifs
  • Mise en place de garde-fous pour une utilisation en production

Mise à l'échelle de la génération de tests alimentée par l'IA à travers les équipes

  • Stratégies d'adoption pour les organisations QA et DevOps
  • Standardisation des flux de travail et de la documentation
  • Pilotage de l'amélioration continue grâce aux métriques et aux analyses

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des méthodologies de test logiciel
  • De l'expérience avec des frameworks de test automatisé
  • Une familiarité avec les concepts de programmation et les pipelines CI/CD

Audience

  • Ingénieurs QA
  • SDETs
  • Équipes DevOps ayant des responsabilités en matière de test
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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