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 Durée 14 heures

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 flux de travail de test modernes
  • Avantages et risques de l'ingénierie de la qualité pilotée par l'IA

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 pilotés par les données
  • Conversion des user stories et des exigences en scripts de test

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 d'interface utilisateur et de régression automatisés

  • Utilisation d'outils d'IA tels que Testim ou mabl pour la création de tests d'interface utilisateur
  • Maintien de tests d'interface utilisateur stables grâce à des sélecteurs auto-réparateurs
  • Analyse d'impact de la régression basée sur l'IA après modification du code

Analyse des échecs et optimisation des tests

  • Regroupement des échecs de tests à l'aide de modèles LLM ou ML
  • Réduction des exécutions de tests instables (flaky) et de la fatigue des alertes
  • Priorisation de l'exécution des tests basée sur les insights historiques

Intégration dans les pipelines CI/CD

  • Intégration de la génération de tests par IA dans Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
  • Validation de la qualité des tests lors des pull requests
  • Rollbacks d'automatisation et filtrage intelligent des tests dans les pipelines

Tendances futures et usage responsable de l'IA dans l'assurance qualité

  • Évaluation de la précision et de la sécurité des tests générés par l'IA
  • Gouvernance et pistes d'audit pour les processus de test enrichis par l'IA
  • Tendances des plateformes d'IA-qualité et d'observabilité intelligente

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience dans les tests logiciels, la planification des tests ou l'automatisation de l'assurance qualité
  • Connaissance des frameworks de test tels que JUnit, PyTest ou Selenium
  • Comprendre les bases des pipelines CI/CD et des environnements DevOps

Public cible

  • Ingénieurs QA
  • Ingénieurs de développement logiciel en test (SDET)
  • Testeurs logiciels travaillant dans des environnements agiles ou DevOps

Nombre de participants


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