Présentation des tests visuels d’IA dans Katalon / Blogs / Perficient

Introduction

À mesure que la technologie progresse, il devient de plus en plus essentiel de garantir la meilleure qualité possible des applications logicielles. Pour relever ce défi, Katalon, une plateforme d’automatisation de tests renommée, présente AI Visual Testing, une innovation révolutionnaire qui améliore la vitesse et la précision des tests d’interface utilisateur.

Comprendre les tests visuels

Les tests visuels sont une technique de test logiciel qui évalue l’apparence visuelle et le comportement de l’interface utilisateur (UI) d’une application logicielle. Il vise à vérifier que les éléments visuels de l’application, tels que les couleurs, les images, les polices et les mises en page, sont affichés correctement et de manière cohérente sur les différents appareils, systèmes d’exploitation et navigateurs.

Les tests visuels sont une partie essentielle du cycle de vie des tests logiciels, car ils permettent de garantir que l’application est visuellement attrayante, facile à utiliser et répond aux attentes des utilisateurs finaux.

Les outils de tests fonctionnels automatisés traditionnels ne sont pas bien adaptés à la recherche de bugs visuels, c’est pourquoi les entreprises utilisent souvent des testeurs manuels pour détecter les problèmes visuels.

Cependant, les tests visuels manuels peuvent prendre du temps et être sujets à des erreurs humaines. Pour surmonter ces défis, les organisations peuvent envisager d’utiliser des outils de tests visuels automatisés qui peuvent contribuer à réduire les erreurs humaines, à améliorer la cohérence et à accroître l’efficacité du processus de test.

En tirant parti des algorithmes de vision par ordinateur, les outils de tests visuels basés sur l’IA peuvent reconnaître des éléments en fonction de propriétés telles que la dimension et la couleur plutôt que d’inspecter des pixels individuels.

Les capacités de tests visuels améliorées par l’IA offrent plusieurs avantages :

• Gagner du temps: AI Visual Testing réduit les faux positifs, permettant aux équipes de se concentrer sur les véritables bugs plutôt que sur les fausses alertes.
• Améliorer la précision : Les algorithmes d’IA sont entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui entraîne des taux de détection plus élevés des écarts visuels.
• Intégration transparente: AI Visual Testing est entièrement intégré à l’écosystème Katalon, ne nécessitant aucun effort de configuration supplémentaire.
• Améliorer la couverture : Les équipes peuvent tirer parti des tests visuels d’IA parallèlement aux tests fonctionnels pour obtenir des informations plus approfondies sur l’état des applications.
• Réduire l’entretien : AI Visual Testing minimise le besoin de mises à jour fréquentes grâce à sa capacité à ignorer les variations mineures de rendu.

En intégrant AI Visual Testing dans leurs flux de travail, les équipes peuvent maintenir en toute confiance une interface utilisateur cohérente tout au long du cycle de vie de développement.

Comment l’IA améliore les tests visuels :

1. Inspection visuelle automatisée : Les outils basés sur l’IA peuvent détecter automatiquement même des changements ou des problèmes infimes dans les éléments visuels sans intervention humaine, améliorant ainsi l’efficacité et la précision.
2. Tests multi-navigateurs efficaces : L’IA dans les tests visuels simplifie et accélère les tests multi-navigateurs et multi-appareils en rendant plutôt qu’en exécutant des tests sur diverses combinaisons d’appareils/navigateurs.
3. Détection d’erreur avancée : Les algorithmes d’IA peuvent identifier les erreurs réelles lors de modifications dynamiques du contenu, ce qui les rend inestimables pour les applications soumises à des mises à jour ou des révisions fréquentes.
4. Comparaison intelligente : Les outils de tests visuels basés sur l’IA offrent des capacités de comparaison intelligentes qui vont au-delà des comparaisons basées sur les pixels, en se concentrant sur les modifications importantes de l’interface utilisateur qui comptent pour les utilisateurs.

Katalon TestOps offre une suite complète de fonctionnalités de tests visuels, notamment des méthodes de comparaison basées sur les pixels, la mise en page et le contenu. Explorons chaque méthode en détail :

• Comparaison basée sur les pixels: Cette méthode compare la résolution en pixels de deux images, identifiant les différences au niveau des pixels qui peuvent passer inaperçues à l’œil humain. Il est idéal pour détecter des changements visuels subtils et des écarts mineurs dans les éléments de l’interface utilisateur. La comparaison basée sur les pixels est une méthode de test visuel qui compare la résolution en pixels de deux images pour détecter les différences entre elles. Cette méthode est idéale pour détecter des changements visuels subtils et des écarts mineurs dans les éléments de l’interface utilisateur qui peuvent passer inaperçus à l’œil humain. La comparaison basée sur les pixels fonctionne en comparant les valeurs RVB de chaque pixel dans les images de référence et de point de contrôle. S’il existe une différence dans les valeurs RVB d’un pixel, elle est signalée comme une différence. Le procédé peut détecter des changements de couleur, de taille, de forme et de position d’éléments d’interface utilisateur.
  

  Photo avec l’aimable autorisation : docs.katalon.com

• Comparaison basée sur la mise en page: En identifiant et en cartographiant les zones similaires entre les images de base et les images de point de contrôle, cette méthode met en évidence les différences de disposition telles que le positionnement des éléments, les variations de couleur et les changements de police. Le moteur d’IA classe les zones en trois types : Identiques, Distinguables et Manquantes/Nouveau, facilitant ainsi un examen et une analyse efficaces des variations de disposition. Contrairement à la comparaison basée sur les pixels, qui examine les pixels individuels, la comparaison basée sur la mise en page examine des groupes de pixels associés appelés « zones ». Les zones représentent des sections de l’interface utilisateur qui partagent des caractéristiques communes, telles que la position, la couleur ou la police.
  

  Photo avec l’aimable autorisation : docs.katalon.com

• Comparaison basée sur le contenu: Axée sur les différences de contenu du texte, cette méthode identifie les changements textuels entre les images et catégorise les zones comme Identiques, Décalées ou Manquantes/Nouveau. Il est particulièrement utile pour les applications comportant un contenu textuel étendu, permettant aux testeurs de prioriser les modifications de texte critiques et de garantir la cohérence linguistique entre les différentes versions du logiciel. La comparaison basée sur le contenu est une méthode de test visuel spécialisée qui cible spécifiquement les différences textuelles entre les images. Cette approche est conçue pour identifier et analyser les modifications du contenu textuel dans les éléments de l’interface utilisateur, tels que les étiquettes, les boutons ou les paragraphes. En se concentrant sur les variations textuelles, la comparaison basée sur le contenu aide les testeurs à identifier les modifications de texte critiques et à garantir la cohérence entre les différentes versions du logiciel.
  

  Photo avec l’aimable autorisation : docs.katalon.com

Avantages des tests visuels :

Les tests visuels offrent de nombreux avantages pour améliorer la qualité des logiciels et améliorer l’expérience utilisateur. Certains des principaux avantages comprennent :

1. Convivialité : Les tests visuels sont faciles à comprendre et à exécuter, ce qui en fait une approche conviviale des tests.
2. Identification des bogues : Les tests visuels peuvent identifier les bogues liés à l’interface utilisateur, tels qu’un positionnement incorrect des éléments, un contraste de couleurs et des problèmes d’alignement visuel.
3. Gain de temps : Les tests visuels peuvent faire gagner du temps en automatisant le processus de vérification de l’apparence visuelle d’une application, permettant ainsi aux testeurs de se concentrer sur d’autres types de tests.
4. Expérience utilisateur améliorée : Les tests visuels peuvent contribuer à améliorer l’expérience utilisateur en garantissant que l’application ressemble et se comporte comme prévu.
5. Compatibilité entre navigateurs : Les tests visuels peuvent aider à identifier les problèmes visuels sur différents navigateurs, garantissant ainsi que l’application s’affiche de manière cohérente dans différents environnements.
6. Cohérence: Les tests visuels peuvent aider à maintenir une cohérence visuelle dans l’ensemble de l’interface utilisateur, ce qui donne une apparence cohérente et professionnelle.
7. La détection précoce: Les tests visuels peuvent détecter les problèmes visuels le plus tôt possible dans le cycle de développement, réduisant ainsi le risque de devoir apporter des correctifs coûteux ultérieurement.
8. exhaustivité : Les tests visuels couvrent un large spectre d’éléments visuels, notamment le texte, les images, les couleurs et la mise en page.
9. Erreur humaine réduite : Les tests visuels automatisés réduisent les erreurs humaines, améliorent la cohérence et augmentent l’efficacité.
10. Collaboration accrue : Les tests visuels favorisent la collaboration entre les membres de l’équipe, car ils permettent une identification et une résolution plus rapides des problèmes visuels.

Conclusion

En conclusion, AI Visual Testing dans Katalon est l’avenir des tests automatisés. Grâce à ses algorithmes d’IA avancés, son intégration transparente et sa haute précision, les équipes peuvent désormais détecter automatiquement les changements visuels dans leurs applications, sans avoir besoin de tests manuels. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais garantit également que les équipes peuvent fournir rapidement des applications de haute qualité. Donc, si vous souhaitez faire passer vos tests automatisés au niveau supérieur, envisagez d’utiliser AI Visual Testing dans Katalon.