- Référence : IAST
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1990€ HT
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Formation IA au service des tests logiciels : initiation et bonnes pratiques
Générer, prioriser et maintenir vos tests grâce à l'intelligence artificielle
Durée
2 jours
Niveau
Fondamental
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
IAST
Éligible CPF
Non
Qu’est-ce que l’IA au service des tests logiciels ?
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans les processus de développement logiciel. Elle permet d’améliorer la génération de cas de tests, l’automatisation des campagnes, la détection des anomalies et l’optimisation continue de la qualité logicielle. Grâce à l’IA, les équipes de test peuvent réduire les coûts, accélérer les cycles de livraison et renforcer la fiabilité des applications.
Pourquoi suivre une formation IA au service des tests logiciels ?
Dans un contexte où les cycles de développement se raccourcissent et où la qualité applicative est un enjeu majeur, comprendre et savoir utiliser l’IA dans les tests devient essentiel. Cette formation permet de découvrir les cas concrets d’utilisation de l’IA dans les tests, de comprendre les bonnes pratiques, et d’acquérir les compétences pour intégrer ces outils dans un processus de test existant. Elle apporte une valeur ajoutée aux équipes QA, aux développeurs et aux chefs de projet qualité.
Objectif opérationnel :
Savoir utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer et automatiser les processus de tests logiciels.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation IA au service des tests logiciels, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications dans les tests logiciels
- Maîtriser les techniques de "Prompt Engineering" pour la génération de cas de test
- Utiliser l'IA pour l'automatisation des tests logiciels
- Évaluer les risques et les enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA dans les tests logiciels
Public :
Cette formation est destinée aux testeurs, responsables qualité, chefs de projet et toute personne souhaitant intégrer l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’efficacité des tests
Prérequis :
Une expérience préalable en tests logiciels ou assurance qualité et des bases en automatisation des tests
Introduction à l’IA
Définitions : Deep Learning, Natural, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), LLMTour d’horizon des types d’IA : IA faible vs IA forte, apprentissage automatique, profond et leurs domaines d'applicationsTravaux pratiquesDresser un panorama des applications IA dans le développement et le test logiciel
Applications de l'IA dans les tests logiciels
Présentation des bénéfices potentiels de l'IA dans les tests logicielsCas d'utilisation courants : génération de cas de test, automatisation intelligente des tests, analyse des résultats de tests et identification des anomalies, optimisation de l'environnement de test, détection prédictive des défautsTravaux pratiquesPrésentation de cas d'usage et de retours d'expérience
Techniques de “Prompt Engineering”
Introduction aux fondamentaux du "Prompt Engineering"Techniques pour structurer des prompts efficaces
Stratégies pour générer des cas de test fonctionnels, non fonctionnels (performance, sécurité, utilisabilité), et exploratoires
Générer des jeux de données pour tests automatisés
Utilisation de mots-clés, de scénarios utilisateurs, de spécifications et de données pour guider l'IA
Techniques d'itération et d'amélioration des prompts pour obtenir des résultats pertinents
Évaluer et comparer des cas de test générés
Gestion des biais potentiels dans la génération de cas de test par l'IATravaux pratiquesCréation de prompts de cas de test
Utilisation d'un outil d'IA générative pour créer des cas de test basés sur des spécifications fournies
Automatisation des tests avec l'IA
Améliorer l'automatisation avec l'IA : Génération automatisée des scripts de test, adaptation dynamique de ces scripts aux évolutions de l'application, identification intelligente des éléments de l'interface utilisateur, et exécution des tests en fonction d'une évaluation des risquesIntégration de l’IA dans des pipelines
Tests visuels : détection automatique des régressions
Utilisation du machine learning pour analyser le comportement des utilisateurs et la génération de tests basés sur l'usage
Optimiser la couverture des tests automatisés avec l’IATravaux pratiquesPrésentation d'outils et de frameworks d'automatisation intégrant des fonctionnalités d'IA
Création ou adaptation d'un script de test à l'aide de fonctionnalités d'IA
Evaluation des performances et optimisation
Méthodes pour évaluer l'efficacité des tests automatisés avec l'IAOptimiser des modèles d'IA pour les testsTravaux pratiquesAnalyse et optimisation d'un modèle d'IA pour les tests
Identification et Evaluation des Risques liés à l'IA dans les Tests
Risques liés à la qualité des données et aux biais algorithmiquesRisques de fiabilité et reproductibilité des résultats IA
Risques liés à la sécurité des données et à la confidentialité
Risques liés à l'intégration de l'IA dans les processus existants
Bonnes pratiques pour atténuer les risquesTravaux pratiquesDiscussion et partage de points de vue
Enjeux Ethiques de l'IA dans les Tests Logiciels
Biais algorithmiques et limites des résultats IAResponsabilités humaines des tests avec l'utilisation de l'IA
Impact sur les rôles et les compétences des testeurs
Considérations éthiques liées aux données sensibles pour l'entraînement de l'IATravaux pratiquesÉtudes de cas sur les enjeux éthiques de l'IA dans les tests
Dates et lieux
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