Formation Fondamentaux de l'assurance qualité et des tests modernes avec l'IA (préparation ISTQB Fondation)

Fondements de l'assurance qualité et du test

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

Cycle de développement logiciel et test

• Phases du Cycle de Vie du Test Logiciel (STLC)
• Approches de test en Cascade (Waterfall), Agile, DevOps et CI/CD
• Niveaux de test : unitaire, intégration, système, recette
• Stratégies de test décalées vers la gauche (shift-left) et vers la droite (shift-right)
• Tracabilité entre les exigences et les cas de test

Techniques de test statique

• Relectures, présentations (walkthroughs) et inspections
• Analyse statique à l'aide d'outils automatisés
• Relecture basée sur des listes de contrôle et sur les rôles
• Techniques de relecture formelles et informelles
• Intégration du test statique dans les flux de travail Agile

Techniques de test

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

Gestion des défauts

• Cycle de vie du défaut : détection, signalement, tri, résolution, clôture
• Rédaction de rapports de défauts efficaces avec JIRA
• Classification de la gravité vs priorité des défauts
• Techniques d'analyse des causes racines
• Indicateurs de défauts et analyse des tendances

Gestion des tests et test basé sur les risques

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

Outils de test et fondamentaux 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 vs commerciales
• Introduction à Selenium, Playwright et Cypress
• Construction d'une suite de tests automatisée de base

Introduction à l'IA dans l'assurance qualité

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

Génération de cas de test assistée par l'IA

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

Automatisation des tests assistée par l'IA

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

IA pour la prédiction et l'analyse des défauts

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

Évaluation des outils d'IA et intégration CI/CD

• Critères pour évaluer les outils de test d'IA
• Analyse du ROI et stratégie d'adoption
• Intégration des outils de test d'IA dans Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI
• Conception des pipelines : quand et où exécuter les tests pilotés par l'IA
• Mesure de l'efficacité des tests d'IA par des indicateurs

Considérations éthiques dans le test piloté par l'IA

• Biais et équité dans les données de test générées par l'IA
• Préoccupations de confidentialité lors de l'utilisation d'outils d'IA cloud
• Transparence et explicabilité des décisions de test d'IA
• Considérations de gouvernance et de conformité
• Pratiques d'IA responsable pour les équipes de qualité

Préparation à l'examen ISTQB CTFL

• Structure, durée et notation de l'examen CTFL v4.0
• Types de questions et stratégies de réponse
• Distribution des pondérations thématiques à travers les chapitres du syllabus CTFL
• Examen pratique avec des questions d'exemple au format ISTQB
• Feuille de route d'étude et ressources recommandées

Projet de synthèse : flux de travail de test de bout en bout enrichi par l'IA

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