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Formation ISTQB : Tester avec l'IA générative (CT-GenAI)

Durée 2 jours
Niveau Intermédiaire
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 GENA
Éligible CPF Non
Certification Certification ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)

Cette formation complète le niveau Foundation et offre aux professionnels du test et de l'ingénierie qualité un parcours structuré et pratique pour maîtriser comment, quand et pourquoi utiliser les grands modèles de langage (LLM) et d'autres techniques d'IA générative tout au long du processus de test.
Elle enseigne comment intégrer les capacités de l'IA générative de manière responsable tout en gérant les risques clés tels que les hallucinations, les biais, la sécurité, la confidentialité et l'impact environnemental.

Elle vous prépare également à la certification ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI).

Objectif opérationnel :

Savoir utiliser l’IA générative pour concevoir, exécuter et sécuriser des tests logiciels de manière efficace et responsable.

Objectifs pédagogiques : 

À l'issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

  • Comprendre les concepts fondamentaux, les capacités et les limites de l'IA générative
  • Développer des compétences pratiques pour utiliser de grands modèles de langage dans le cadre de tests logiciels
  • Acquérir une meilleure compréhension des risques et des mesures d'atténuation liés à l'utilisation de l'IA générative pour les tests logiciels
  • Être capable de contribuer efficacement à la définition et à la mise en œuvre d'une stratégie et d'une feuille de route en matière d'IA générative pour les tests logiciels au sein d'une organisation
  • Se préparer à la certification ISTQB Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)

Public :

Cette formation s'adresse aux : 

  • Testeurs, responsables de tests, analystes de tests, ingénieurs en automatisation des tests, et développeurs de logiciels.
  • Tous les professionnels qui ont besoin d'une solide compréhension de l'IA générative dans le domaine des tests : chefs de projet, responsables qualité, responsables du développement logiciel, analystes métier, directeurs informatiques et consultants.

Prérequis :

Être certifié ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL).

Jour 1

Introduction à l'IA générative pour les tests logiciels

Fondements et concepts clés de l'IA générative
- IA symbolique, Machine Learning, Deep Learning et IA générative
- Notions de base sur l'IA générative et les LLMs 
- Modèles de fondation, réglage des instructions (LLM) et LLM de raisonnement 
- LLMs multimodaux et modèles vision-langage
Utiliser l'IA générative dans les tests logiciels : principes fondamentaux
- Principales capacités des LLM pour les tâches de test
- Chatbots IA et tests d’application optimisés par LLM

Ingénierie de prompt pour des tests logiciels efficaces

Développement efficace de prompts
- Structure des prompts pour l'IA générative
- Principales techniques de prompt
- Prompt système et prompt utilisateur
Application des techniques d'ingénierie de prompt aux tâches de test logiciel
- Analyse des tests avec l'IA générative 
- Conception et mise en œuvre de tests avec l'IA générative 
- Tests de régression automatisés avec l'IA générative 
- Surveillance et contrôle des tests avec l'IA générative 
- Choix des techniques de prompt
Évaluer les résultats et affiner les prompts pour les tâches de test logiciel
- Indicateurs pour évaluer les résultats 
- Techniques d'évaluation et d'affinement itératif des prompts

Gestion des risques liés à l'IA générative dans les tests logiciels

Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais
- Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais dans l'IA générative 
- Identifier les hallucinations, les erreurs de raisonnement et les biais dans les résultats du LLM 
- Techniques d’atténuation des hallucinations, des erreurs de raisonnement et des biais de l'IA générative
- Atténuation du comportement non déterministe des LLMs
Jour 2

Gestion des risques liés à l'IA générative dans les tests logiciels (suite)

Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données de l'IA générative 
- Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données associés à l'utilisation de l'IA générative 
- Confidentialité et vulnérabilité des données dans l'IA générative pour les processus et outils de test 
- Stratégies d’atténuation pour protéger la confidentialité des données et renforcer la sécurité lors des tests avec l'IA générative
Consommation énergétique et impact environnemental de l'IA générative dans les tests logiciels
Réglementations, normes et cadres de bonnes pratiques en matière d'IA

Tests d’infrastructure optimisés par LLM pour les tests logiciels

Approches architecturales
- Composants architecturaux clés et concepts clés des tests d'infrastructure optimisés par LLM 
- Génération augmentée de récupération 
- Le rôle des agents LLM dans l'automatisation des processus de test
Fine-Tuning et LLMOps : opérationnalisation de l'IA générative pour les tests logiciels
- Fine-Tuning pour les tâches de test 
- LLMOps lors du déploiement et de la gestion des LLMs

Déploiement et intégration de l'IA générative dans les organisations de test

Feuille de route pour l'adoption de l'IA générative dans les tests logiciels
- Risques liés à l'IA fantôme 
- Points clés d'une stratégie d'IA générative 
- Sélection de LLMs/SLMs pour les tâches de test logiciel 
- Phases d’adoption de l'IA générative dans les tests logiciels
Gérer le changement lors de l'adoption de l'IA générative
- Compétences et connaissances essentielles pour les tests avec l'IA générative 
- Développer des capacités d'IA générative au sein des équipes de test 
- Évolution des processus de test dans les organisations de test basées sur l'IA

Préparation à l'examen de certification

Séances de questions-réponses
Exemple d’examen

Durée : 60 minutes. Les candidats qui passent l'examen dans une langue qui n'est ni leur langue maternelle ni leur langue de travail peuvent bénéficier d'un temps supplémentaire de 25 %, soit 75 minutes au total.
Notation : l'examen comprend 40 questions valant au total 46 points. Les candidats doivent obtenir 30 points (65 %) pour réussir l'examen.
L'examen se passe en différé sur la plateforme du GASQ.

Date de mise à jour du programme : 11/09/2025

Dates et lieux

Du 29 au 30 septembre 2025
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1590 € HT
Du 29 au 30 septembre 2025
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1590 € HT
Du 24 au 25 novembre 2025
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1590 € HT
Du 24 au 25 novembre 2025
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1590 € HT

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