Intelligence artificielle
Le développement de logiciels est une industrie en évolution rapide. En conséquence, des efforts ont été déployés dans le secteur pour accroître l’efficacité, accélérer les délais de livraison et améliorer la qualité. L’intelligence artificielle (IA) est intégrée à plusieurs étapes du cycle de vie du développement logiciel, y compris les tests logiciels. Cependant, son rôle dans les tests logiciels a été révolutionnaire car il a le potentiel de tout changer dans la façon dont les applications sont testées, vérifiées et validées. Ce blog examine l’ampleur des effets que l’IA peut avoir sur les tests logiciels en se concentrant sur ses avantages, ses problèmes et ses perspectives.
Avantages :
Avantages de l’IA
1. Génération automatisée de cas de test
L’intelligence artificielle a contribué de manière significative à l’automatisation de la génération de cas de test pour les tests logiciels. Traditionnellement, la création de cas de test était un processus fastidieux et manuel dans lequel les testeurs humains devaient prédire les situations possibles. Néanmoins, cette technologie utilise l’IA qui analyse l’application testée (AUT) entre autres exigences ainsi que ses données historiques dans le but de générer des cas de test générés automatiquement. Cela accélère non seulement le processus d’évaluation, mais améliore également la couverture en détectant les cas extrêmes ou les scénarios que les testeurs humains manqueraient pendant les tests.
Dans ce cas, les algorithmes d’apprentissage automatique sont fortement impliqués : ils apprennent des résultats des tests précédents et trouvent des modèles dans le code qui peuvent pointer vers certains domaines présentant une vulnérabilité ou une complexité. En créant un ensemble exhaustif de cas de test, l’IA permet aux testeurs de se concentrer sur des parties plus stratégiques des tests, telles que les tests exploratoires et les tests basés sur des scénarios, qui favorisent également un développement logiciel de qualité.
2. Exécution et priorisation intelligentes des tests
L’avantage de l’IA réside dans sa capacité à prédire les cas de test d’échec les plus probables sur la base de plusieurs facteurs, notamment la priorisation des cas de test en raison des modifications du code, de l’analyse des risques et des priorités commerciales. Dans les approches de test typiques, tous les tests sont souvent exécutés séquentiellement sans tenir compte de leur importance ou de leur relation avec les modifications récentes du code. C’est là que l’IA entre en jeu : basée sur des données historiques issues de la formation elle-même, ainsi que sur les conditions actuelles de la base de code. Les modèles d’IA peuvent prévoir les probabilités d’échec pour des cas de test individuels et ainsi exécuter uniquement les tests susceptibles d’échouer.
La capacité de prédire signifie que les cadres de tests basés sur l’intelligence artificielle peuvent effectuer efficacement des tests en priorisant les zones à haut risque. De cette façon, le rôle de l’IA n’est pas seulement d’accélérer le retour d’information, mais également de garantir que les déficiences majeures sont identifiées dès la phase initiale du développement logiciel, réduisant ainsi les coûts et les efforts généralement nécessaires à la correction des bogues et à la maintenance.
3. Meilleure détection des défauts et analyse des causes profondes (RCA)
La détection précoce des défauts dans la chaîne de production avant de créer un logiciel est donc essentielle pour gérer efficacement les risques et contribue à fournir des produits de qualité. Les outils de test d’IA sont très efficaces pour effectuer une analyse détaillée de grands ensembles de données de test et détecter des particularités, ce qui pourrait impliquer des anomalies potentielles qui n’ont pas été détectées lors des étapes précédentes du processus de développement. Les outils sont capables de détecter les écarts ou les divergences entre les résultats réels des tests et les résultats attendus ; Pour ce faire, ils utilisent des modèles d’apprentissage automatique qui observent de telles variations en mode direct avec un comportement anormal.
De plus, l’intelligence artificielle permet une enquête plus approfondie sur ce qui a pu causer ces défauts – en d’autres termes, relier les défauts à des modifications de code spécifiques, à des situations environnementales ou à des actions des utilisateurs. Cette fonctionnalité accélère considérablement le processus de débogage tout en garantissant que les développeurs reçoivent des détails critiques sur les causes des défauts ; cela signifie qu’ils seront en mesure de proposer une solution ciblée et d’améliorer la situation.
4. Tests et optimisation des performances
L’impact de l’IA est considéré comme étant énorme, depuis les tests fonctionnels jusqu’aux tests de performances ou à l’optimisation. Lorsqu’il s’agit de tests de performances, nous souhaitons généralement simuler les conditions de charge et de stress de l’utilisateur, ce qui nous aide à comprendre comment notre application réagit sous une charge élevée en termes de temps de réponse et d’évolutivité. L’utilisation d’outils de test de performances basés sur l’IA peut modéliser des comportements plus complexes des utilisateurs interagissant avec le système, ce qui contribue à fournir un environnement réaliste et à extraire efficacement les résultats.
Un bon exemple de la façon dont l’IA peut être utilisée pour améliorer les performances consiste à exécuter des analyses périodiques sur des mesures en temps réel qui aident les développeurs à identifier les goulots d’étranglement potentiels afin qu’ils puissent optimiser de manière préventive leurs applications en termes d’évolutivité et de fiabilité. Enfin, cette approche proactive vise non seulement à améliorer l’expérience utilisateur, mais est également très utile lorsque nous travaillons dans un environnement de production où si quelque chose n’est pas bien fait, cela peut facilement entraîner des problèmes de performances et des temps d’arrêt.
5. Capacité d’auto-guérison
L’auto-guérison est essentiellement un mécanisme d’auto-guérison proposé par l’IA pour différents cadres disponibles sur le marché de nos jours. Lors de la conception de scripts de test pour les tests d’interface utilisateur, les objets de l’AUT sont liés à des localisateurs pour exécuter les scripts de test avec succès. Il est certain que l’AUT ne restera pas le même au fil du temps. Les outils de test avec auto-réparation sont désormais capables de détecter les modifications et de mettre automatiquement à jour les nouveaux attributs à la place des anciens, ce qui garantit que les scripts de test conçus sont fonctionnels et entraînent moins d’échecs des scripts de test.
Supposons que l’identifiant du bouton de connexion soit modifié sur la page de connexion de //a[@id=’login’] à //un[@id=’login-demo’]. Lorsque l’auto-réparation est activée, elle localisera avec succès l’élément avec le nouveau XPATH.
Certains outils comme Katalon Studio intègrent des mécanismes d’auto-guérison. Le mode d’auto-réparation est activé par défaut pour le projet. Nous pouvons aller dans Projet > Paramètres > Auto-réparation > Web UI pour ouvrir la fenêtre d’auto-réparation, ou cliquer sur l’icône d’auto-réparation directement depuis la barre d’outils qui affichera un localisateur mis à jour pour le test est enregistré temporairement, et nous il faut approuver ces changements pour les rendre permanents.
Perspectives d’auto-guérison de Katalon
Dans Selenium Self-healing optimisé par Helenium, une bibliothèque open source basée sur l’IA qui améliore la stabilité des cas de test basés sur Selenium. Il peut être facilement configuré en encapsulant simplement le pilote Selenium avec SelfHealingDriver. Le flux ci-dessous explique comment Helenium fonctionne lorsque la valeur de l’attribut ‘Id’ du localisateur passe de « bouton » à « bouton_vert ».
Modèle Hélène
6. Maintenance prédictive et amélioration continue
L’IA de niveau supérieur (au-delà des tests) concerne davantage l’analyse, où elle peut suivre les données et trouver des modèles, de sorte que ces prédictions de modèles aident non seulement aux tests, mais également à la maintenance prédictive ainsi qu’à l’amélioration continue. L’IA prédit les problèmes liés aux mesures de performances des applications, aux commentaires des utilisateurs et aux événements environnementaux avant qu’ils n’aient un impact sur les utilisateurs finaux.
Processus d’IA
Défis et considérations
L’IA a le potentiel d’améliorer considérablement les meilleures pratiques en matière de tests de logiciels ; cependant, cela introduit également plusieurs défis et facteurs qui doivent être pris en considération. Les données de formation nécessaires à la formation des modèles d’IA ne sont donc pas toujours disponibles en termes de qualité et de diversité. À l’instar des tests basés sur l’IA, il existe des biais dans les données de formation, et l’efficacité de cette approche peut être limitée par un taux de détection des doublons (les doublons représentent actuellement environ 1 % de dépenses supplémentaires), b) des pages à forte teneur en publicité programmées pour tomber dans le plage acceptable.
Impact
En outre, développer l’IA au-dessus de vos cadres de test existants est une tâche difficile qui nécessite des professionnels en apprentissage automatique, en science des données et en ingénierie logicielle. Les équipes doivent également être formées et l’IA qui répond à leurs besoins de test ainsi qu’aux processus de développement doit être adoptée par les organisations.
L’avenir de l’IA dans les tests de logiciels
On peut prédire que les perspectives de l’IA dans les tests logiciels resteront plutôt favorables et rajeunissantes. C’est pourquoi les améliorations dans les sous-domaines déjà existants de l’IA comme la PNL, la vision par ordinateur et l’apprentissage par renforcement contribueront au développement ultérieur des outils de test de l’IA. Ces avancées permettront à l’IA d’effectuer des interactions plus élaborées, telles que celles associées à une interface plus compliquée, à l’IoT, au M2M, etc.
IdO et M2M
De plus, les cadres de tests d’IA progresseront pour intégrer des pratiques de développement logiciel agiles ainsi que l’intégration continue/livraison continue (CI/CD). L’IA aidera ainsi les organisations à améliorer leurs approches de test de logiciels grâce à l’automatisation du travail répétitif, à l’optimisation de la couverture des tests et à l’identification des défauts lors des tests, contribuant ainsi à améliorer les délais de mise sur le marché et à améliorer la qualité des logiciels, ainsi que la expérience de l’utilisateur final.
Conclusion :
En résumé, les tests basés sur l’IA constituent une révolution dans le domaine des tests logiciels qui ouvre de grandes opportunités pour rendre les tests plus efficaces, améliorer la qualité du produit final et créer de nouvelles expériences réussies. Ainsi, malgré les défis mentionnés, les avantages de l’utilisation d’outils de test basés sur l’IA sont bien plus importants. On peut affirmer avec certitude qu’à mesure que l’IA progressera dans le futur, son importance pour les tests de logiciels augmentera, définissant le développement futur de ce domaine ainsi que les stratégies de test des logiciels et leur conformité aux exigences des utilisateurs.
août 22, 2024
Comment l’intelligence artificielle (IA) va-t-elle avoir un impact sur l’industrie du logiciel : changer l’assurance qualité
Intelligence artificielle
Le développement de logiciels est une industrie en évolution rapide. En conséquence, des efforts ont été déployés dans le secteur pour accroître l’efficacité, accélérer les délais de livraison et améliorer la qualité. L’intelligence artificielle (IA) est intégrée à plusieurs étapes du cycle de vie du développement logiciel, y compris les tests logiciels. Cependant, son rôle dans les tests logiciels a été révolutionnaire car il a le potentiel de tout changer dans la façon dont les applications sont testées, vérifiées et validées. Ce blog examine l’ampleur des effets que l’IA peut avoir sur les tests logiciels en se concentrant sur ses avantages, ses problèmes et ses perspectives.
Avantages :
Avantages de l’IA
1. Génération automatisée de cas de test
L’intelligence artificielle a contribué de manière significative à l’automatisation de la génération de cas de test pour les tests logiciels. Traditionnellement, la création de cas de test était un processus fastidieux et manuel dans lequel les testeurs humains devaient prédire les situations possibles. Néanmoins, cette technologie utilise l’IA qui analyse l’application testée (AUT) entre autres exigences ainsi que ses données historiques dans le but de générer des cas de test générés automatiquement. Cela accélère non seulement le processus d’évaluation, mais améliore également la couverture en détectant les cas extrêmes ou les scénarios que les testeurs humains manqueraient pendant les tests.
Dans ce cas, les algorithmes d’apprentissage automatique sont fortement impliqués : ils apprennent des résultats des tests précédents et trouvent des modèles dans le code qui peuvent pointer vers certains domaines présentant une vulnérabilité ou une complexité. En créant un ensemble exhaustif de cas de test, l’IA permet aux testeurs de se concentrer sur des parties plus stratégiques des tests, telles que les tests exploratoires et les tests basés sur des scénarios, qui favorisent également un développement logiciel de qualité.
2. Exécution et priorisation intelligentes des tests
L’avantage de l’IA réside dans sa capacité à prédire les cas de test d’échec les plus probables sur la base de plusieurs facteurs, notamment la priorisation des cas de test en raison des modifications du code, de l’analyse des risques et des priorités commerciales. Dans les approches de test typiques, tous les tests sont souvent exécutés séquentiellement sans tenir compte de leur importance ou de leur relation avec les modifications récentes du code. C’est là que l’IA entre en jeu : basée sur des données historiques issues de la formation elle-même, ainsi que sur les conditions actuelles de la base de code. Les modèles d’IA peuvent prévoir les probabilités d’échec pour des cas de test individuels et ainsi exécuter uniquement les tests susceptibles d’échouer.
La capacité de prédire signifie que les cadres de tests basés sur l’intelligence artificielle peuvent effectuer efficacement des tests en priorisant les zones à haut risque. De cette façon, le rôle de l’IA n’est pas seulement d’accélérer le retour d’information, mais également de garantir que les déficiences majeures sont identifiées dès la phase initiale du développement logiciel, réduisant ainsi les coûts et les efforts généralement nécessaires à la correction des bogues et à la maintenance.
3. Meilleure détection des défauts et analyse des causes profondes (RCA)
La détection précoce des défauts dans la chaîne de production avant de créer un logiciel est donc essentielle pour gérer efficacement les risques et contribue à fournir des produits de qualité. Les outils de test d’IA sont très efficaces pour effectuer une analyse détaillée de grands ensembles de données de test et détecter des particularités, ce qui pourrait impliquer des anomalies potentielles qui n’ont pas été détectées lors des étapes précédentes du processus de développement. Les outils sont capables de détecter les écarts ou les divergences entre les résultats réels des tests et les résultats attendus ; Pour ce faire, ils utilisent des modèles d’apprentissage automatique qui observent de telles variations en mode direct avec un comportement anormal.
De plus, l’intelligence artificielle permet une enquête plus approfondie sur ce qui a pu causer ces défauts – en d’autres termes, relier les défauts à des modifications de code spécifiques, à des situations environnementales ou à des actions des utilisateurs. Cette fonctionnalité accélère considérablement le processus de débogage tout en garantissant que les développeurs reçoivent des détails critiques sur les causes des défauts ; cela signifie qu’ils seront en mesure de proposer une solution ciblée et d’améliorer la situation.
4. Tests et optimisation des performances
L’impact de l’IA est considéré comme étant énorme, depuis les tests fonctionnels jusqu’aux tests de performances ou à l’optimisation. Lorsqu’il s’agit de tests de performances, nous souhaitons généralement simuler les conditions de charge et de stress de l’utilisateur, ce qui nous aide à comprendre comment notre application réagit sous une charge élevée en termes de temps de réponse et d’évolutivité. L’utilisation d’outils de test de performances basés sur l’IA peut modéliser des comportements plus complexes des utilisateurs interagissant avec le système, ce qui contribue à fournir un environnement réaliste et à extraire efficacement les résultats.
Un bon exemple de la façon dont l’IA peut être utilisée pour améliorer les performances consiste à exécuter des analyses périodiques sur des mesures en temps réel qui aident les développeurs à identifier les goulots d’étranglement potentiels afin qu’ils puissent optimiser de manière préventive leurs applications en termes d’évolutivité et de fiabilité. Enfin, cette approche proactive vise non seulement à améliorer l’expérience utilisateur, mais est également très utile lorsque nous travaillons dans un environnement de production où si quelque chose n’est pas bien fait, cela peut facilement entraîner des problèmes de performances et des temps d’arrêt.
5. Capacité d’auto-guérison
L’auto-guérison est essentiellement un mécanisme d’auto-guérison proposé par l’IA pour différents cadres disponibles sur le marché de nos jours. Lors de la conception de scripts de test pour les tests d’interface utilisateur, les objets de l’AUT sont liés à des localisateurs pour exécuter les scripts de test avec succès. Il est certain que l’AUT ne restera pas le même au fil du temps. Les outils de test avec auto-réparation sont désormais capables de détecter les modifications et de mettre automatiquement à jour les nouveaux attributs à la place des anciens, ce qui garantit que les scripts de test conçus sont fonctionnels et entraînent moins d’échecs des scripts de test.
Supposons que l’identifiant du bouton de connexion soit modifié sur la page de connexion de //a[@id=’login’] à //un[@id=’login-demo’]. Lorsque l’auto-réparation est activée, elle localisera avec succès l’élément avec le nouveau XPATH.
Certains outils comme Katalon Studio intègrent des mécanismes d’auto-guérison. Le mode d’auto-réparation est activé par défaut pour le projet. Nous pouvons aller dans Projet > Paramètres > Auto-réparation > Web UI pour ouvrir la fenêtre d’auto-réparation, ou cliquer sur l’icône d’auto-réparation directement depuis la barre d’outils qui affichera un localisateur mis à jour pour le test est enregistré temporairement, et nous il faut approuver ces changements pour les rendre permanents.
Perspectives d’auto-guérison de Katalon
Dans Selenium Self-healing optimisé par Helenium, une bibliothèque open source basée sur l’IA qui améliore la stabilité des cas de test basés sur Selenium. Il peut être facilement configuré en encapsulant simplement le pilote Selenium avec SelfHealingDriver. Le flux ci-dessous explique comment Helenium fonctionne lorsque la valeur de l’attribut ‘Id’ du localisateur passe de « bouton » à « bouton_vert ».
Modèle Hélène
6. Maintenance prédictive et amélioration continue
L’IA de niveau supérieur (au-delà des tests) concerne davantage l’analyse, où elle peut suivre les données et trouver des modèles, de sorte que ces prédictions de modèles aident non seulement aux tests, mais également à la maintenance prédictive ainsi qu’à l’amélioration continue. L’IA prédit les problèmes liés aux mesures de performances des applications, aux commentaires des utilisateurs et aux événements environnementaux avant qu’ils n’aient un impact sur les utilisateurs finaux.
Processus d’IA
Défis et considérations
L’IA a le potentiel d’améliorer considérablement les meilleures pratiques en matière de tests de logiciels ; cependant, cela introduit également plusieurs défis et facteurs qui doivent être pris en considération. Les données de formation nécessaires à la formation des modèles d’IA ne sont donc pas toujours disponibles en termes de qualité et de diversité. À l’instar des tests basés sur l’IA, il existe des biais dans les données de formation, et l’efficacité de cette approche peut être limitée par un taux de détection des doublons (les doublons représentent actuellement environ 1 % de dépenses supplémentaires), b) des pages à forte teneur en publicité programmées pour tomber dans le plage acceptable.
Impact
En outre, développer l’IA au-dessus de vos cadres de test existants est une tâche difficile qui nécessite des professionnels en apprentissage automatique, en science des données et en ingénierie logicielle. Les équipes doivent également être formées et l’IA qui répond à leurs besoins de test ainsi qu’aux processus de développement doit être adoptée par les organisations.
L’avenir de l’IA dans les tests de logiciels
On peut prédire que les perspectives de l’IA dans les tests logiciels resteront plutôt favorables et rajeunissantes. C’est pourquoi les améliorations dans les sous-domaines déjà existants de l’IA comme la PNL, la vision par ordinateur et l’apprentissage par renforcement contribueront au développement ultérieur des outils de test de l’IA. Ces avancées permettront à l’IA d’effectuer des interactions plus élaborées, telles que celles associées à une interface plus compliquée, à l’IoT, au M2M, etc.
IdO et M2M
De plus, les cadres de tests d’IA progresseront pour intégrer des pratiques de développement logiciel agiles ainsi que l’intégration continue/livraison continue (CI/CD). L’IA aidera ainsi les organisations à améliorer leurs approches de test de logiciels grâce à l’automatisation du travail répétitif, à l’optimisation de la couverture des tests et à l’identification des défauts lors des tests, contribuant ainsi à améliorer les délais de mise sur le marché et à améliorer la qualité des logiciels, ainsi que la expérience de l’utilisateur final.
Conclusion :
En résumé, les tests basés sur l’IA constituent une révolution dans le domaine des tests logiciels qui ouvre de grandes opportunités pour rendre les tests plus efficaces, améliorer la qualité du produit final et créer de nouvelles expériences réussies. Ainsi, malgré les défis mentionnés, les avantages de l’utilisation d’outils de test basés sur l’IA sont bien plus importants. On peut affirmer avec certitude qu’à mesure que l’IA progressera dans le futur, son importance pour les tests de logiciels augmentera, définissant le développement futur de ce domaine ainsi que les stratégies de test des logiciels et leur conformité aux exigences des utilisateurs.
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