Formation Fondements de l'assurance qualité et tests modernes avec l'IA (Préparation au certificat ISTQB Foundation)

Module 1 : Fondements de l'assurance qualité et des tests

• Définition de la qualité, de l'assurance qualité et des tests.
• Les sept principes du test (ISTQB CTFL v4.0).
• Tests versus débogage versus contrôle qualité.
• La psychologie du test.
• Rôles et responsabilités au sein d'une équipe QA.

Module 2 : Cycle de vie du développement logiciel et tests

• Phases du cycle de vie des tests de logiciels (STLC).
• Approches de test : Cascade, Agile, DevOps et CI/CD.
• Niveaux de test : unitaires, d'intégration, système, d'acceptation.
• Stratégies de test « Shift-left » et « Shift-right ».
• Traçabilité entre les exigences et les cas de test.

Module 3 : Techniques de test statique

• Revue, revues croisées et inspections.
• Analyse statique à l'aide d'outils automatisés.
• Revue basée sur des listes de contrôle et basée sur les rôles.
• Techniques de revue formelles et informelles.
• Intégration du test statique dans les flux de travail Agile.

Module 4 : Techniques de test

• Techniques en boîte noire : partitionnement d'équivalence, analyse des valeurs limites.
• Test par table de décision et test par transition d'état.
• Test par cas d'utilisation et test exploratoire.
• Techniques en boîte blanche : couverture d'instructions et de décisions.
• Techniques basées sur l'expérience et intuition d'erreurs.

Module 5 : Gestion des défauts

• Cycle de vie des défauts : détection, rapport, triage, résolution, clôture.
• Rédaction de rapports de défauts efficaces avec JIRA.
• Classification de la sévérité versus la priorité des défauts.
• Techniques d'analyse des causes racines.
• Métriques des défauts et analyse des tendances.

Module 6 : Gestion des tests et tests basés sur le risque

• Planification des tests et méthodes d'estimation.
• Identification, évaluation et atténuation des risques.
• Surveillance, contrôle et rapport des tests.
• Définir les critères d'achèvement des tests et les conditions de sortie.
• Documents de stratégie de test et de politique de test alignés sur l'ISTQB.

Module 7 : Outils de test et fondements de l'automatisation

• Classification des outils de test (catégories d'outils ISTQB).
• Avantages et risques de l'automatisation des tests.
• Sélection des outils : solutions open source versus commerciales.
• Introduction à Selenium, Playwright et Cypress.
• Construction d'une suite de tests automatisée de base.

Module 8 : Introduction à l'IA dans l'assurance qualité

• Concepts d'IA et d'apprentissage automatique pour les testeurs.
• Taxonomie : IA pour les tests versus tests des systèmes d'IA.
• Paysage actuel des tests par IA : opportunités et limites.
• Caractéristiques de qualité pour les systèmes basés sur l'IA.
• Aperçu du syllabus ISTQB CT-AI et pertinence.

Module 9 : Génération de cas de test assistée par l'IA

• Utilisation des LLM (ChatGPT, Claude, Copilot) pour la rédaction de cas de test.
• Techniques d'ingénierie de prompt pour générer des scénarios de test.
• Conversion des user stories et des critères d'acceptation en cas de test.
• Vérification et validation des cas de test générés par l'IA.
• Plateformes : Testim, Mabl et outils de génération de tests natifs à l'IA.

Module 10 : Automatisation des tests assistée par l'IA

• Automatisation des tests auto-réparateurs avec Katalon Studio AI.
• Reconnaissance d'objets et localisation d'éléments pilotés par l'IA.
• Tests de régression visuelle avec Applitools Eyes.
• Selenium avec plugins d'IA pour une automatisation résiliente.
• Réduction de la charge de maintenance grâce aux sélecteurs intelligents.

Module 11 : IA pour la prédiction et l'analyse des défauts

• Sélection prédictive des tests avec Launchable et Sealights.
• Regroupement des échecs et détection d'anomalies avec ReportPortal.
• Analyse des causes racines assistée par l'IA.
• Évaluation des risques qualité et analyse des lacunes de test.
• Utilisation des données historiques des défauts pour prioriser les tests.

Module 12 : Évaluation des outils d'IA et intégration CI/CD

• Critères pour l'évaluation des outils de test par IA.
• Analyse du retour sur investissement (ROI) et stratégie d'adoption.
• Intégration des outils de test par IA dans Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI.
• Conception du pipeline : quand et où exécuter les tests alimentés par l'IA.
• Mesure de l'efficacité des tests par IA à l'aide de métriques.

Module 13 : Considérations éthiques dans les tests pilotés par l'IA

• Biais et équité dans les données de test générées par l'IA.
• Catégories de confidentialité lors de l'utilisation d'outils d'IA basés sur le cloud.
• Transparence et explicabilité des décisions de test par l'IA.
• Considérations en matière de gouvernance et de conformité.
• Pratiques responsables de l'IA pour les équipes QA.

Module 14 : Préparation à l'examen ISTQB CTFL

• Structure, durée et notation de l'examen CTFL v4.0.
• Type de questions et stratégies de réponse.
• Répartition pondérée des thèmes à travers les chapitres du syllabus CTFL.
• Examen d'entraînement avec des questions de style ISTQB.
• Feuille de route d'étude et ressources recommandées.

Module 15 : Projet final : Flux de travail de test intégré à l'IA

• Conception de cas de test à partir d'un document d'exigences exemple.
• Utilisation de l'IA pour générer et affiner les scénarios de test.
• Automatisation des tests sélectionnés avec des outils auto-réparateurs.
• Rapport des défauts et exécution de l'analyse des causes racines assistée par l'IA.
• Rétrospective : intégration de l'IA dans la pratique quotidienne de l'assurance qualité.