Les responsables de l’ingénierie logicielle sont constamment mis au défi d’accroître la productivité de leurs équipes en réponse aux besoins du marché. On attend d’eux qu’ils créent des applications logicielles plus efficacement, tout en maintenant la qualité.
Les outils de test alimentés par l’IA deviennent une ressource vitale pour atteindre ces objectifs. Il existe un éventail vertigineux d’options et il est important d’analyser où votre organisation peut le mieux en profiter. Un récent document de Gartner[1] souligne la valeur de ces outils pour aider à générer des scénarios de test, automatiser les tests, optimiser et prioriser les suites de tests, prédire les défauts, analyser les résultats et estimer les efforts de test. Ils réduisent la nécessité d’une intervention manuelle et améliorent la couverture, la précision et la robustesse des tests.
Dans une enquête menée par Censuswide[2] cette année, la plupart des organisations ont déclaré qu’elles utilisaient déjà une forme ou une autre d’outils de test améliorés par l’IA et qu’elles prévoyaient également un investissement accru (74 %) dans leur organisation au cours de l’année à venir. Il est important de noter l’accent mis sur le terme « augmenté » dans les tests améliorés par l’IA : malgré tout le battage médiatique autour des tests autonomes, personne ne croit que l’intervention humaine dans le processus de test et de validation va disparaître de sitôt. Il est important de comprendre les cas d’utilisation lorsque l’on recherche des outils de test d’IA et que l’on étudie leurs capacités. Comme pour toute technologie, il est important de réfléchir à l’endroit où vous obtiendrez le plus d’avantages. Toutes les organisations n’auront pas besoin de toutes les fonctionnalités, et tous les outils ne les offriront pas.
Gartner met en évidence cinq cas d’utilisation où l’IA améliore le processus de test aujourd’hui :
1. Planification et hiérarchisation des tests
Les tests sont par nature une activité basée sur le risque, et les testeurs ne peuvent jamais tout tester de manière exhaustive, en particulier avec des contraintes de temps. L'IA permet de minimiser les risques en optimisant les jeux de tests, en améliorant la couverture des tests et en donnant la priorité aux tests les plus critiques en examinant l'historique des modifications du code, des corrections de bogues et d'autres ressources disponibles. Ces outils peuvent sélectionner intelligemment les tests de régression pour une version ou supprimer les cas de test redondants, optimisant ainsi la séquence d'exécution globale.
2. Création et maintenance des tests
L'IA est particulièrement efficace pour automatiser la création et la maintenance des tests, ce qui en fait l'un des domaines les plus innovants de l'amélioration de l'IA. L'IA générative peut générer des scénarios de test, des tests ou des étapes de test spécifiques en analysant les exigences ou les récits des utilisateurs, puis les affiner de manière interactive avec les ingénieurs qualité. Les outils de test IA peuvent être utilisés pour générer automatiquement des scripts pour les outils d'automatisation des tests en analysant les ressources existantes, telles que les cas de test manuels décrits dans Excel ou Word. Bien que cela permette de faire des bonds en avant en termes d'efficacité, les avantages seront inévitablement liés à la qualité de la documentation existante. En outre, l'IA contribue à l'« autoréparation des tests », c'est-à-dire qu'elle peut automatiquement mettre à jour les scripts de test pour refléter les changements dans l'application testée, tels que les mises à jour des interfaces utilisateur (UI) ou des interfaces de programmation d'application (API). Là encore, cela réduit la quantité de travail manuel nécessaire pour maintenir les cas de test, augmentant ainsi l'efficacité et la fiabilité des tests.
3. Génération de données de test
La génération de données d'essai synthétiques est un autre cas d'utilisation clé où l'IA est appliquée. L'IA peut créer de grands volumes de données similaires à des données de production pour les utiliser dans des environnements de test. Les organisations sont en mesure d'effectuer des tests efficaces sans exposer des données réelles et sensibles. Les outils de génération de données de test alimentés par l'IA utilisent généralement des modèles formés sur des fichiers journaux ou des données de test antérieures pour simuler des tests réalistes.
4. Tests visuels
L'IA améliore les tests visuels, qui sont essentiels pour garantir que les applications s'affichent correctement sur différents appareils, navigateurs et systèmes d'exploitation. Contrairement aux outils traditionnels qui nécessitent des vérifications spécifiques pour chaque élément de l'interface utilisateur, les outils alimentés par l'IA peuvent reproduire une reconnaissance d'image semblable à celle d'un humain pour détecter tout problème de mise en page ou de contenu sans règles prédéfinies. Cela rend les tests visuels plus efficaces et plus évolutifs, en particulier pour les interfaces utilisateur complexes. L'IA contribue également à garantir la conformité aux normes d'accessibilité telles que les WCAG.
5. Analyse des tests et des défauts
L'IA est très utile pour analyser les résultats des tests - les outils peuvent faire la différence entre les tests irréguliers, les vrais défauts et les faux positifs, ce qui aide les testeurs à se concentrer sur les défauts les plus critiques. L'IA est également de plus en plus utilisée dans l'analyse statique du code et les tests de sécurité, où elle peut prédire les défauts et aider à identifier les tests qui devraient être prioritaires en fonction des modifications du code. En tirant des enseignements des tests précédents, l'IA peut améliorer les tests futurs, ce qui rend les tests plus intelligents et plus ciblés. Ces capacités aident les testeurs à concentrer leurs efforts sur les domaines qui présentent le plus de risques pour la qualité, ce qui permet d'améliorer les performances globales du logiciel.
en résumé
Les outils de test alimentés par l’IA aident à rationaliser le cycle de vie des tests logiciels en optimisant la planification des tests, en automatisant la création des tests, en améliorant la génération des données de test, en augmentant les tests visuels et en améliorant l’analyse des défauts. Ces innovations réduiront l’intervention humaine et augmenteront l’efficacité et la fiabilité globales des tests. Les organisations doivent déterminer où elles peuvent tirer le meilleur parti des différentes capacités disponibles.
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