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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l’IA dans le test logiciel

  • Aperçu des capacités de l’IA en matière de test et de QA
  • Types d’outils IA utilisés dans les flux de travail de test modernes
  • Avantages et risques de l’ingénierie de la qualité propulsée par l’IA

LLM pour la génération de cas de test

  • Prompt engineering pour la génération de 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 le test exploratoire et la gestion des 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

Test UI et de régression automatisés

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

Analyse des échecs et optimisation des tests

  • Regroupement (clustering) des échecs de tests à l’aide de modèles LLM ou ML
  • Réduction des exécutions de tests instables (flaky tests) et de la fatigue liée aux alertes
  • Priorisation des exécutions de tests sur la base d’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 requêtes d’extraction (pull requests)
  • Rollbacks d’automatisation et contrôle intelligent des tests (test gating) dans les pipelines

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 pistes d’audit pour les processus de test enrichis par l’IA
  • Tendances des plateformes IA-QA et observabilité intelligente

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public visé

  • Ingénieurs QA
  • Ingénieurs de développement logiciel en test (SDETs)
  • Testeurs logiciels travaillant dans des contextes Agile ou DevOps

Nombre de participants


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