L’IA générative (Gen AI) modifie le monde des tests de logiciels. Alors que le développement de la technologie accélère vers son apogée et que les logiciels deviennent plus complexes, les méthodes de test traditionnelles ont du mal à suivre. Des tâches manuelles répétitives, aux cycles de régression sans fin. C’est là que Gen AI a changé la donne. Il élève des professionnels de l’AQ pour s’assurer que les logiciels que nous avons livrés sont fiables, efficaces et conviviaux. Avec des délais serrés, il fait également gagner du temps, réduit les coûts et rend les tests plus lisses.
Plongeons en profondeur la façon dont la génération AI révolutionne les tests logiciels.
Qu’est-ce que l’IA générative dans les tests
Gen AI n’est pas seulement l’automatisation. Il s’agit d’une branche de l’IA qui génère du contenu, que ce soit son texte, son image ou son code. L’IA améliore les moyens de test en créant des cas de test à partir des besoins des utilisateurs ou des histoires d’utilisateurs. Il identifie même les problèmes potentiels qui sont les plus susceptibles d’échouer. Ainsi, améliorer l’efficacité du processus de test sans intervention humaine.
En bref, il aide à apprendre les modèles et à rester en avance sur les bugs.
Comment ça marche?
Gen AI apprend des données ou des invites logicielles existantes, notamment:
1 et 1 Interactions utilisateur – comment les vrais utilisateurs interagissent avec une application
2 Cas de test passés – Apprendre des cas de tests réussis et échoué
3 et 3 Rapports de bogues – Identification des modèles pour prédire de nouveaux défauts
Il génère ensuite de nouveaux cas de test optimisés et les exécute même de manière autonome!
Pourquoi la génération AI est-elle importante en QA
Avouons-le, les tests manuels sont pleins de goulots d’étranglement. Take par exemple: les tests pour différents appareils, les systèmes d’exploitation avec différentes tailles d’écran sont une lutte. Il est facile de manquer un cas de test pour un iPhone ou une tablette. Exécuter les mêmes cas de test encore et encore est également un processus de prise de temps.
Un autre point de douleur est la création de données de test. Les testeurs passent principalement de longues heures à créer des données pour différents scénarios – si la création de fausses clients pour une application bancaire ou de grandes données de consommation.
Le résultat ?. La génération AI les résout en apportant de la vitesse, de la précision et moins d’épuisement professionnel pour les équipes d’AQ.
Comment demandez-vous?
- Exécuter des cycles de test plus rapides – L’IA génère des cas de test et des données réalistes en secondes, réduisant le temps d’exécution des tests de jours à heures, ce qui accélère considérablement le cycle de libération.
- Meilleure couverture de test – L’IA explore plus de cas de bord et de scénarios complexes que les testeurs manuels, garantissant qu’aucun bug critique n’est manqué, ce qui peut être fatal sur la production. Impactant ainsi les affaires.
- Économies de coûts – En minimisant les flux sujets aux erreurs, les entreprises économisent du temps et des ressources, donnant aux testeurs pour se concentrer sur ce que les questions réelles: se concentrer sur l’expérience utilisateur, les scénarios critiques et livrer un produit de haute qualité
- Test continu et rétroaction en temps réel – Avec des outils dirigés par l’IA, les tests peuvent fonctionner 24/7, fournissant des commentaires instantanés aux développeurs afin de résoudre les problèmes en déplacement.
Applications de la génération AI en QA avec des outils
L’IA générative trouve ses voies dans les tâches de l’AQ quotidiennes:
| Application | Outils populaires | Description et utilisation | Courbe d’apprentissage |
Création de cas de test |
Tester, fonctionnaliser | Ces outils aident à générer automatiquement des cas de test d’IA en fonction des besoins des utilisateurs. | Facile à modéré – son code bas et convivial |
Génération de données de test |
Tonic AI, Genrocket | Ces outils peuvent créer une grande quantité de données publiques réalistes, sûres de confidentialité ou générales pour les tests. | Modéré – une configuration reuite |
Tests d’interface utilisateur |
Applittools | Cet outil utilise une IA visuelle pour détecter les bogues à travers les appareils et les navigateurs (comme les décalages des couleurs, l’alignement des boutons) | Fonctionne facile avec l’automatisation des tests existants |
Scripts automatisés |
Github, copilote, chatppt | Ces outils aident à rédiger des scripts d’automatisation optimisés (dans des langages comme le sélénium, le cyprès) avec des invites NL | Facile – idéal pour les testeurs avec des compétences de codage limitées |
Tests de régression |
Mabl, fucntionize | Ces outils identifient les ARE impactées après les modifications du code, ce qui fait gagner du temps pour QA | Facile – conçu pour les testeurs de connaissances limités aussi |
Prédiction des défauts et analyse des risques |
Appsurify, test.ai | Ces outils aident à prédire quelles parties de l’application sont les plus susceptibles d’échouer, de sorte que l’AQ peut se concentrer sur cette partie. | Modéré – nécessite une configuration avec l’intégration CI / CD |
Pourquoi cela compte dans de vraies équipes QA
- Applications frontales → L’IA peut être utilisée pour la génération de cas de test, les tests visuels / interface utilisateur entre les navigateurs.
- Applications arrière → L’IA peut générer des données de test et prédit les zones arrière les plus susceptibles d’échouer après les mises à jour.
- Performance et applications de trafic élevé → L’IA prend en charge les tests de charge et le comportement d’interaction utilisateur pour les tests de performances.
- Applications d’entreprise → L’IA peut être une source fiable pour la prédiction des données et l’optimisation de la régression
Flux de travail des tests sur AI:
1️⃣ Apprentissage AI → 2️⃣ Génération de cas de test → 3️⃣ Exécution de test → 4️⃣ Tests d’auto-guérison → 5️⃣ Détection et rapport de bogue
Défis de l’utilisation de Gen AI dans les tests de logiciels
Défis |
Description |
| Qualité des données | Gen AI a besoin d’invites d’entrée claires ou de fichier structuré étiqueté. Si les données sont désordonnées, incomplètes. Les résultats peuvent être imprévisibles ou inexacts. |
| Manque d’explicabilité | L’IA génère des cas de test ou du code sans fournir de raisonnement de la logique. Ainsi, rendre plus difficile pour QA pour valider les résultats est précis ou non. |
| Complexité d’intégration | L’ajout d’IA aux outils de l’AIM actuels peut être techniquement difficile. |
| Faux positifs et négatifs | Gen AI peut mal interpréter les résultats ou manquer de vrais bogues si les données ne sont pas données correctement. Ainsi, l’IA ne peut pas être totalement invoquée. |
| Lacunes de compétences | L’adoption de l’IA peut nécessiter une augmentation ou des connaissances spécialisées. |
Conclusion:
Les tests de logiciels ont toujours été une partie cruciale mais longue du processus de développement. Gen AI est là pour rendre le travail moins répétitif et impactant. Ainsi, l’autonomisation de QA- ne les remplaçant pas. L’IA permet aux équipes de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur telles que les tests exploratoires, les tests d’utilisation et se concentrer sur la livraison de logiciels pour les utilisateurs finaux.
Pour l’équipe QA, le message est clair:
- Essayez des outils de test basés sur l’IA – Expérimentez avec des plates-formes axées sur l’IA comme le témoignage, le MALL, les Applitools ou les cadres de sélénium propulsés par AI pour voir les avantages de première main.
- Compétence votre équipe QA – Formez votre équipe sur la façon de travailler avec des outils basés sur l’IA afin qu’ils puissent exploiter le plein potentiel de l’IA.
- Restez à jour avec les tendances de l’IA – L’IA dans les tests évolue rapidement! Continuez à apprendre et à explorer de nouvelles innovations.
Cela signifie moins de séances de débogage en fin de soirée, de versions de logiciels plus rapides et d’applications de meilleure qualité. Les tests de logiciels ne sont pas seulement une tendance de passage – c’est l’avenir de l’assurance qualité. Les entreprises qui adoptent des tests alimentés par l’IA offrent des produits logiciels de meilleure qualité.
Êtes-vous prêt à faire le saut et à explorer l’IA dans votre stratégie de test?
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