Plan du cours

Introduction à l'IA dans le test de logiciels

  • Aperçu des capacités de l'IA en test et QA
  • Types d'outils d'IA utilisés dans les flux de travail modernes de tests
  • Avantages et risques de l'ingénierie de la qualité basée sur l'IA

LLMs pour la génération de cas de test

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

IA dans le test exploratoire et les cas limites

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

Test automatisé d'interface utilisateur (UI) et test de régression

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

Analyse des échecs et optimisation des tests

  • Clustering des échecs de tests à l'aide de modèles LLM ou ML
  • Réduction des exécutions instables de tests 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 IA dans Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
  • Validation de la qualité des tests lors des demandes de pull
  • Retours automatisés et test intelligent en pipeline

Tendances futures et utilisation responsable de l'IA en QA

  • Évaluation de la précision et de la sécurité des tests générés par IA
  • Gouvernance et traces d'audit pour les processus de test améliorés par IA
  • Tendances dans les plateformes AI-QA et l'observabilité intelligente

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Ingénieurs QA
  • Ingénieurs en Test de Développement Logiciel (SDETs)
  • Testeurs logiciels travaillant dans des environnements Agile ou DevOps
 14 Heures

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