L’impact de l’IA sur les tests d’assurance qualité

L’IA et le ML sont les dernières technologies à venir pour améliorer le développement et les tests de logiciels. La technologie en est à ses balbutiements mais peut avoir un impact positif sur l’automatisation des tests, la gestion des défauts et le développement des tests.

Les tests logiciels ou d’assurance qualité sont un processus critique qui garantit que les applications répondent aux besoins des clients et offrent une expérience client positive. Les tests d’assurance qualité aident à protéger les utilisateurs finaux contre les défauts en les détectant pendant le cycle de développement. Les tests réduisent le risque d’échec de l’application une fois publiée auprès des clients.

Alors que le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) continue de gagner en complexité et que les versions sont plus fréquentes, les tests d’assurance qualité doivent innover et s’adapter. L’IA (intelligence artificielle) et le ML (apprentissage automatique) ne sont pas des solutions miracles qui réduisent automatiquement les coûts et améliorent les tests. La mise en œuvre de l’IA et du ML dans un processus d’assurance qualité au fil du temps conduit à un Assurance qualité autonome flux de travail qui offre de nombreux avantages positifs. Cependant, les avantages perçus s’accompagnent de défis de mise en œuvre et d’interruptions du flux de travail.

Ce guide décrit la technologie IA et ML et ses avantages possibles pour la qualité et la couverture des tests d’assurance qualité, ainsi que les défis de mise en œuvre.

Qu’est-ce que la technologie de l’IA ?

L’IA et le ML sont des domaines de l’informatique qui créent des technologies ou des machines qui effectuent des tâches telles que la reconnaissance d’images, la compréhension de langages et la formulation de décisions. Le ML va encore plus loin dans l’IA en permettant aux machines d’apprendre au fil du temps et d’améliorer leurs connaissances et leur expérience.

L’IA et le ML dominent l’actualité technologique depuis plusieurs années. Les deux sont passés de concepts à des outils complexes qui permettre le progrès humain dans divers secteurs, notamment le développement d’applications logicielles. L’IA et le ML peuvent jouer un rôle important dans le développement de logiciels, y compris les tests d’assurance qualité.

De nouveaux outils apparaissent chaque jour qui permettent aux équipes de tests d’assurance qualité d’exploiter l’IA et le ML pour améliorer à la fois la qualité et la couverture des tests. Le secteur le plus en vogue est celui du développement de tests automatisés, mais il existe également des impacts potentiels sur les tests manuels, la gestion des défauts et les tests d’acceptation utilisateur (UAT).

Outre la possibilité de modifier la manière dont les tests d’assurance qualité sont effectués, la nécessité de les tester augmente également. L’IA et le ML ne peuvent pas remplacer complètement les humains, mais ils peuvent être utilisés pour améliorer la qualité, la précision et la couverture des tests d’assurance qualité.

Quel est l’impact actuel de l’IA sur les tests d’assurance qualité ?

L’IA et le ML ont actuellement un impact sur les tests d’assurance qualité dans le cadre du développement de tests automatisés. L’automatisation des tests est essentielle pour presque tous les tests de développement préliminaires. Le problème avec l’automatisation des tests est qu’elle est difficile à développer et nécessite une maintenance approfondie des scripts. L’exécution post-test implique également d’effectuer une analyse des échecs pour l’automatisation des tests. L’analyse des échecs détermine si l’échec était un défaut réel ou un problème avec le script de test.

L’automatisation des tests a été un point de discorde pour de nombreuses équipes de développement en raison du coût de mise en œuvre et de maintenance d’une suite utile de tests automatisés. Cependant, les technologies d’IA et de ML fournissent des outils d’automatisation des tests qui peuvent simplifier considérablement le développement, l’exécution et l’analyse des résultats de tests automatisés. Enfin, la promesse de l’automatisation des tests pour permettre des tests continus pourrait être réalisable.

Les outils d’automatisation des tests basés sur l’IA et le ML peuvent :

• Développer des scripts de tests automatisés
• Exécuter des scripts de tests automatisés
• Effectuer rapidement une analyse des défaillances
• Effectuer la maintenance des scripts de test

Les technologies d’IA et de ML peuvent aider les organisations à réaliser la valeur commerciale de l’automatisation des tests en réduisant les coûts de développement, de maintenance et d’analyse des échecs des tests.

Pourquoi l’IA est-elle nécessaire pour améliorer l’automatisation des tests ?

Les outils d’automatisation des tests basés sur l’IA et le ML sont nécessaires au succès de l’automatisation des tests à court et à long terme. Jusqu’à présent, l’automatisation des tests n’a souvent pas tenu sa promesse de permettre aux équipes de tests d’assurance qualité de tester facilement et efficacement les fonctions répétitives. La prise en charge de l’exécution de l’automatisation des tests à elle seule est devenue un travail à temps plein. De nombreuses organisations ont abandonné l’automatisation des tests en raison de son incapacité à gérer des tâches complexes ou à s’exécuter de manière autonome, et de son besoin constant de maintenance des scripts.

Les outils d’automatisation des tests basés sur l’IA et le ML rendent le développement de tests automatisés plausible pour les équipes de toutes tailles. Les tests continus qui reposent fortement sur l’automatisation des tests deviennent un réalité réalisable.

Comment l’IA peut-elle améliorer les tests logiciels ?

L’IA et le ML peuvent améliorer les tests logiciels en ajoutant une couverture de test, en améliorant la précision et en améliorant la maintenabilité. Des cas de tests manuels et automatisés peuvent être développés avec l’IA et le ML. L’accent est actuellement mis sur l’amélioration de l’automatisation des tests, tant au niveau de la qualité et de la complexité des scripts de test que de la facilité de maintenance. Ces deux facteurs à eux seuls valent la peine d’être étudiés.

La technologie liée à l’IA aide les développeurs et les testeurs à économiser du temps et de l’énergie tout en améliorant la qualité des tests. Souvent, les développeurs n’ont pas le temps, dans le cycle de développement, de créer des scripts de tests unitaires ou intégrés. Même s’ils le font, une fois le code modifié, ils n’ont pas le temps nécessaire pour créer un nouveau test.

Il en va de même pour les tests et le développement de tests. Outils de tests automatisés sont excellents pour les tâches simples, mais grâce à la technologie liée à l’IA, une véritable automatisation des tests de bout en bout est possible. Non seulement les outils d’automatisation basés sur l’IA peuvent contribuer à créer une automatisation des tests plus fiable, mais ils peuvent également contribuer à créer une automatisation des tests capable de simuler les flux de travail des clients.

Avec une formation et une mise en œuvre de processus appropriées, l’IA et le ML aideront les testeurs d’assurance qualité à confier les tests fastidieux et répétitifs aux outils. En dehors de l’examen du travail d’AI, bien sûr. La technologie liée à l’IA n’en est qu’à ses débuts ; elle n’est pas encore à un stade où une organisation peut la brancher et l’utiliser pour couvrir tous les tests. La technologie pourrait éventuellement y parvenir, mais pour l’instant, l’IA et le ML nécessitent une surveillance et un examen humains.

Même avec la nécessité d’une surveillance humaine, l’automatisation des tests basée sur l’IA peut couvrir 80 % ou plus des tests. Laisser 20% ou moins de tests qui nécessitent de la créativité, du raisonnement et du jugement humains.

Les autres avantages de la technologie IA et ML dans les tests logiciels incluent :

• Complet test de régression automatisation des suites
• Analyse et prédiction des défauts
• Dépannage pour localiser la cause première des défauts
• Analyse rapide des échecs de test
• Maintenance automatique des scripts
• Création automatique de défauts
• Tests d’acceptation utilisateur (UAT)
• Examens des besoins des clients
• Développement et exécution de tests API automatisés

Complet les tests de régression se produit rarement en raison de contraintes de temps et de ressources. De nombreuses exécutions de tests de régression testent uniquement les sections de code hautement prioritaires ou seuls des tests de fumée sont exécutés.

L’automatisation des tests basée sur l’IA et le ML peut être exécutée 100 000 tests, analyse des défaillances et saisie des défauts, le tout en une seule journée. Désormais, même après avoir pris en compte le temps nécessaire à un testeur humain pour examiner les défauts et tester les résultats afin de garantir l’exactitude, il est toujours possible de tester entièrement une application plus souvent au cours de cycles de développement rapides.

Même l’UAT sera exploitée à l’avenir avec les technologies d’IA et de ML. Imaginez que les clients et les chefs de produit testent le logiciel. La technologie liée à l’IA peut observer les actions des utilisateurs et créer des scripts de test. Les défauts peuvent être signalés automatiquement et examinés par des testeurs humains.

Y a-t-il des défis à relever dans la mise en œuvre de l’IA pour les tests ?

L’IA et le ML peuvent améliorer presque tous les aspects des tests logiciels, mais ils comportent des défis. De nombreuses équipes de développement et de test hésitent à mettre en œuvre l’IA et le ML.

Les défis liés à la mise en œuvre de l’IA et du ML comprennent :

• Temps. Il faut du temps pour apprendre de nouveaux outils et les intégrer dans un flux de travail existant.
• Apprentissage nouveaux modes de défaillance et comment examiner les tests et les résultats des tests créés par l’IA et le ML.
• Coût. De nombreux outils d’IA et de ML sont coûteux.
• Recyclage et le réapprentissage nécessite du temps et le temps est une priorité pour la plupart des équipes de développement.
• Confiance. Les outils d’IA ne sont généralement pas plug and play, un retour sur investissement immédiat n’est donc pas possible.
• Peur. Les testeurs QA et les développeurs craignent d’être remplacés.

Envisagez de créer une stratégie de développement et de test AI/ML. Impliquez l’équipe dans le choix par où commencer avec l’IA et comment aborder l’intégration des processus. Soyez transparent dans la planification et la mise en œuvre. Proposer une reconversion ou une formation pour les rôles impactés par les outils d’IA. N’oubliez pas que les outils d’IA et de ML ne sont pas prêts à fonctionner de manière autonome à 100 %. Les humains sont tenus d’examiner la qualité et l’exactitude du travail. De plus, les humains sont nécessaires pour effectuer des tests complexes qui nécessitent un raisonnement et une prise de décision pour former correctement l’IA et le ML.

Essayez l’IA et le ML d’une manière désormais réalisable. Si vous ne disposez pas d’automatisation des tests, procurez-vous un outil et voyez ce que l’équipe peut créer avec l’IA.

Un autre point de départ populaire consiste à utiliser l’IA spidering. IA araignée écrit des tests pour une application en l’explorant. Au fur et à mesure que l’outil AI/ML explore, il collecte des données, télécharge le code de la page et mesure même les performances. L’outil peut parcourir en continu les étapes et découvrir tous les modèles d’utilisation variables possibles pour l’application.

Au fur et à mesure de son exécution, l’outil identifie les défauts entre les exécutions des tests. À ce stade, un humain possédant une connaissance du domaine d’application devra valider si le défaut est réellement un défaut ou un changement attendu.

La mise en œuvre de l’IA signifie-t-elle que vous pouvez vous débarrasser des tests ? Non. Cela signifie que vous pouvez tirer parti des technologies d’IA et de ML pour tester de manière fiable toutes les tâches fastidieuses, répétitives et exécutions de tests de régression en continu. Cela signifie que l’automatisation des tests ne nécessitera plus que les testeurs et les développeurs humains passent des heures ou des jours à analyser les échecs et à maintenir les scripts. Après tout, l’automatisation des tests peut devenir un retour sur investissement positif.

De plus, l’IA et le ML peuvent aider à identifier les défauts et en fournir la cause première aux développeurs. L’avenir de l’IA et du ML n’est pas entièrement connu. Cela changera certainement la façon dont les tests d’assurance qualité et le développement de logiciels sont effectués. Cependant, les clients sont toujours humains et certains traits et faiblesses humains sont à l’origine de défauts d’application. Les testeurs et développeurs humains ne seront pas remplacés de sitôt, mais l’IA et le ML peuvent certainement améliorer la qualité des applications pour les clients.

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