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L’intelligence artificielle (IA) dans les tests de logiciels

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L’un des mots les plus à la mode dans le domaine des tests de logiciels est l’intelligence artificielle automatisée .. Mais qu’est-ce que cela signifie ? En quoi l’intelligence artificielle (IA) dans les tests de logiciels diffère-t-elle de sa définition plus globale ?


Les tests de logiciels
Il s’agit d’une procédure essentielle qui permet de s’assurer que les clients et les utilisateurs sont satisfaits de l’application. Il s’agit d’un processus et d’une approche bien planifiés dans le cadre de l’automatisation des tests, dans lesquels une application est vérifiée selon des critères précis afin de trouver les bogues.

Ici, les testeurs comprennent parfaitement les limites et les risques complexes de la mise en œuvre du développement du logiciel.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) dans les tests de logiciels ?

L’IA dans les tests de logiciels aide à protéger une application contre les défaillances latentes, qui peuvent être préjudiciables à l’application et aux parties prenantes concernées. À mesure que l’intelligence artificielle fait partie intégrante de nos vies, la demande de tests avec des L’intelligence artificielle augmentera.

Si leur intelligence n’est pas vérifiée en permanence et de manière approfondie, le temps de réponse peut ralentir et entraîner des accidents.

Ce blog présente une vue d’ensemble des tendances, des avantages et des exigences de l’intelligence artificielle dans les domaines suivants tests de logiciels.

Pourquoi l’IA est-elle importante pour les tests de logiciels ?

L’IA dans les tests de logiciels augmente la couverture des tests car elle peut recouper les contenus, fournir des tableaux d’information précis et programmer les états de manière impeccable. Il aide également à comprendre si le programme interne fonctionne comme prévu et permet d’effectuer des tests opérationnels. Explorons les capacités de l’IA dans les tests de logiciels.

Authentification visuelle

L’IA possède des capacités détaillées de reconnaissance des formes et des images qui permettent de détecter les erreurs en réalisant des tests visuels sur les applications mobiles. L’IA peut distinguer les contrôles dynamiques de l’interface utilisateur, quelle que soit leur taille, et les analyser au niveau précis du pixel.

Il offre une assistance et s’assure que tous les composants visuels sont interactifs et fonctionnent de manière acceptable.

Précision accrue

Dans les techniques de test manuel, la probabilité d’erreurs humaines est élevée, en particulier dans les scénarios de tâches répétitives. Les tests d’automatisation permettent d’éradiquer ces erreurs humaines.

Cependant, avec l’arrivée de l’IA dans les tests d’automatisation, les tâches monotones sont gérées plus efficacement et les résultats sont enregistrés avec précision. L’IA permet donc d’éliminer les risques d’erreur et d’améliorer la précision des tests.

Gain de temps, d’argent et d’efforts pour les personnes concernées

Les activités de test des logiciels sont répétées chaque fois qu’une modification est apportée au code source. Physiquement, cela prend du temps et implique plus d’efforts de la part des ressources de test.

Toutefois, grâce aux tests pilotés par l’IA, les tâches monotones sont gérées de manière appropriée, rapide et ingénieuse, ce qui vous permet même d’économiser de l’argent.

Une mise sur le marché plus rapide

Les tests pilotés par l’IA permettent de réaliser des essais précis et continus, ce qui accélère la mise sur le marché des produits. Ce scénario aide en outre les entreprises à entrer rapidement sur le marché pour une réussite commerciale plus rapide.

Réduire les imperfections

L’IA dans les tests de logiciels aide à la capture initiale et rapide des bogues. Cela permet de réduire les défauts et de rendre le produit exempt d’erreurs et digne de confiance pour les utilisateurs.

Quand les entreprises doivent-elles s’intéresser à l’IA pour bénéficier des avantages des tests ?

Il est essentiel de comprendre que ce qui est considéré comme de l'”intelligence artificielle” varie avec le temps. Par exemple, il fut un temps où les professionnels considéraient la reconnaissance optique de caractères (OCR) comme une solution révolutionnaire et de pointe dans le domaine de l’IA. De même, les réponses de Siri et d’Alexa ont été considérées comme très progressives.

Cependant, aujourd’hui, ces deux instances sont généralement considérées comme allant de soi et ne sont pas mesurées dans le cadre d’une solution d’IA. Les bouleversements que connaît l’automatisation aujourd’hui seront projetés comme prévu, avec de nouvelles compétences évoluant rapidement. Considérons maintenant que l’IA fait progresser l’automatisation des tests de logiciels.

Outils de test de logiciels facilités par l’intelligence artificielle

Lorsqu’elle est utilisée pour éliminer les contraintes manuelles, l’IA brille dans les tests et le développement de logiciels. Il permet aux outils d’automatisation des tests logiciels d’offrir aux programmeurs et aux professionnels des tests une plus grande valeur ajoutée. L’application de l’IA dans
outils de test de logiciels
et les tests autonomes simplifient le cycle de développement.

Les avantages de cette technique pour un pipeline CI/CD sont assez simples. Par exemple, les outils d’automatisation des tests effectuent des tests pour vous et fournissent des résultats. Cependant, de nombreux appareils ne savent pas quels tests exécuter, et ils les exécutent tous ou facilitent paresseusement une série de tests préétablis.

Et si un robot piloté par l’IA pouvait vérifier l’état actuel des tests, les nouvelles modifications du code, la couverture globale du code et d’autres paramètres importants, en décidant des tests à effectuer et en les exécutant.

Ainsi, l’introduction d’une prise de décision explicite basée sur des données variables illustre l’utilisation de l’IA. Le logiciel doté d’une IA peut remplacer avec succès le développeur ou le testeur dans la procédure de prise de décision.

Renforcer les tests grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique (ML)

L’apprentissage automatique peut améliorer l’intelligence artificielle en utilisant des algorithmes intelligents. Il permet à l’outil de s’améliorer de manière automatisée en recueillant des ensembles de données générées au cours des tests.

La recherche sur l’apprentissage automatique est une sous-section de l’intelligence artificielle. la recherche orientée vers l’administration décisionnelle fondée sur les données collectées précédemment. Ce scénario est une facette importante de l’IA, car l’intelligence doit modifier la prise de décision au fur et à mesure que les connaissances augmentent.

Dans les tests de logiciels Cependant, l’apprentissage automatique n’est pas toujours obligatoire. Cependant, de temps en temps, un outil piloté par l’IA est affiné manuellement pour s’adapter aux opérations d’une entreprise. Ensuite, une logique similaire peut être utilisée à chaque fois, quel que soit le résultat de l’ajout de capacités de ML.

L’IA et la ML pour améliorer les procédures de prise de décision en matière de contrôle

La collecte de données est essentielle à la procédure de prise de décision en matière d’essais. L’IA et la ML peuvent s’avérer précieuses, nécessitant quelques données dans un premier temps, puis s’affinant au fur et à mesure que des ensembles de données sont composés.

Par exemple, la couverture de la programmation, les résultats de l’analyse statique, les retombées des tests ou d’autres paramètres peuvent suggérer à l’IA l’état actuel du projet logiciel. Il peut alors poursuivre sa route pour une meilleure prise de décision dans les procédures d’essai.

Tendances de l’intelligence artificielle en 2024

Tendance 1 : L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour une assurance qualité précise

Vous avez peut-être entendu dire que l’IA est désormais davantage exploitée sur le lieu de travail. Cette tendance se développe particulièrement dans le domaine de l’assurance qualité.

L’assurance qualité évalue les défauts et imperfections d’un produit avant qu’il ne soit mis à la disposition des utilisateurs. Dans le passé, l’assurance qualité était effectuée manuellement. Aujourd’hui, les entreprises utilisent l’ IA et la ML pour exécuter ce travail de manière automatisée.

Certaines entreprises s’appuient sur la ML pour repérer automatiquement les erreurs et les bogues dans leurs logiciels avant de les présenter aux clients. Néanmoins, les tests d’IA ne peuvent pas tout appréhender, de sorte que les organisations ont toujours besoin d’une expertise humaine pour utiliser les outils et procéder à des vérifications croisées avant de soumettre les solutions logicielles à l’usage du public.

L’assurance qualité des microservices permettra de mettre en place des approches et des schémas de test innovants. Ce scénario met également l’accent sur la qualité du logiciel à partir de la programmation relativement plus que de la documentation manuelle.

Les organisations acceptent les principes agiles et s’affranchissent d’une documentation détaillée sur le “comment faire” des tests de logiciels.. La plupart des documents des organisations sont d’ailleurs des “Où faire”, des “Quoi faire” ou des “Qui faire”.

Les outils et fonctionnalités accessibles sur le marché sont entièrement basés sur l’IA, le ML et l’assurance qualité des microservices.

Tendance 2 : La protection de la confiance des utilisateurs deviendra une priorité pour les éditeurs de logiciels afin de permettre les tests.

Le développement et les tests delogiciels sont devenus une procédure plus complexe dans le domaine de l’IdO. Par ailleurs, la sécurité devient un sujet de plus en plus important à prendre en compte et à traiter pour les éditeurs de logiciels.

C’est pourquoi les éditeurs de logiciels accordent désormais une plus grande attention aux problèmes de sécurité posés par leurs produits, tant du point de vue de l’utilisateur que de celui de l’organisation.

Parmi les risques et les défis les plus importants figurent le vol de données et les actes de vulnérabilité. Les tests de logiciels et l’assurance qualité sont les principaux responsables des mesures de sécurité.

Par ailleurs, les éditeurs de logiciels recrutent désormais des professionnels dédiés pour assurer la sécurité de leurs produits, ce qui implique une expertise en IA et en ML. Le rôle de ce professionnel est de repérer les vulnérabilités des logiciels avant qu’elles ne soient découvertes par des pirates informatiques ou repérées par les autorités de régulation.

Tendance 3 : l’avènement de l’IA et des tests d’expérience utilisateur (UX) dans les applications mobiles

L’IA est une technologie aux multiples facettes, et l’associer à l’expérience utilisateur d’une application mobile peut s’avérer très fructueux dans les années à venir. Ce mélange peut être d’une grande utilité pour votre entreprise, ce qui en fait une proposition appréciée.

Auparavant, l’expérience de l’utilisateur était principalement élaborée avant les étapes de conception du développement du logiciel. Cependant, cette méthode n’est plus efficace avec les applications mobiles, car les utilisateurs interagissent avec les applications mobiles et sont potentiellement liés à l’expérience.

L’expérience utilisateur est aujourd’hui un élément important de la stratégie de test des entreprises et non un effort supplémentaire en arrière-plan. Par conséquent, les développeurs d’applications mobiles doivent créer une expérience utilisateur convaincante pour rester compétitifs parmi les autres organisations qui se disputent l’attention des clients.

Au lieu de vous lancer rapidement dans la procédure de conception, mettez en place une approche MVP pour permettre une conception pilotée par l’IA. En outre, soumettez-le à un test bêta afin de recevoir un retour d’information et d’agir en conséquence. N’exécutez la conception que si le test soutient la conception du MVP et améliore l’expérience de l’utilisateur.

Comment l’IA est-elle exploitée efficacement dans les tests de logiciels pour résoudre les problèmes ?

Il existe de nombreux outils de test alimentés par l’IA, et il est clair qu’ils ne mettent pas tous l’accent sur les mêmes complications ou les mêmes étapes du cycle de vie des tests.

Ce qui est commun à tous les outils et à toutes les façons de tester l’IA, c’est l’amélioration des tests automatisés. Les outils d’IA y parviennent en réduisant ou en éliminant les défis qui nécessitent des tactiques de test plus innovantes.

Voyons comment les tests d’IA pourraient résoudre certaines de ces complications et de ces problèmes.

Lenteur de la mise en œuvre des tests

Personne n’aime une suite de tests qui fonctionne lentement. Les outils de test d’IA peuvent contribuer à résoudre ce problème de multiples façons :

  • Ils peuvent améliorer vos tactiques d’administration des données de test, en veillant à ce que des données de qualité supérieure parviennent plus rapidement aux cas de test.
  • Ils peuvent déterminer le nombre minimal de tests requis après une modification donnée de la programmation, ce qui augmente la vitesse du pipeline CI/CD.
  • Enfin, ils pourraient être en mesure de reconnaître les cas de test inutiles avant leur mise en œuvre.

Soutien aux tests extrêmes

Les applications web peuvent être modifiées régulièrement. Les tests fragiles peuvent s’interrompre sans difficulté en cas d’altération de la programmation, notamment lorsque des identifiants de l’élément sont présents sur la page.

Ce scénario peut inclure la modification de la classe CSS d’un bouton, et l’ outil de test logiciel ne peut plus repérer les composants.

Un outil basé sur l’IA peut résoudre ce problème en utilisant des techniques de ML pour générer une stratégie améliorée de positionnement des éléments sur la page, ce qui conduit à des tests plus vigoureux.

Formation de cas de test de qualité supérieure

Il est souvent difficile de rédiger des cas de test valables. L’IA peut vous aider en tirant parti d’outils de test pour créer des cas de test au niveau de l’unité et de l’API.

Les outils d’automatisation des tests peuvent même aider à générer des tests de qualité supérieure en repérant les éléments réutilisables qui peuvent être appelés plutôt que copiés.

Excès d’efforts en matière de tests et d’assurance qualité

Nous avons brièvement discuté des efforts supplémentaires à fournir en matière de tests et d’assurance qualité. Dans une suite de tests massive, vous trouverez des cas de test qui ne sont pas vraiment obligatoires car ils répètent les actions de divers cas de test.

Il se peut qu’ils ne fassent pas une grande différence, mais ils peuvent s’accumuler au cours de la mise en œuvre des tests. Les outils de test d’IA peuvent repérer et éliminer les efforts supplémentaires lors de l’exécution des cas de test.

En outre, ces vérifications croisées pourraient être effectuées de manière proactive pendant la programmation, en alertant les programmeurs lorsqu’ils sont sur le point d’adopter un cas de test risqué. Cependant, l’automatisation permet aux acteurs concernés de se concentrer sur d’autres tâches essentielles.

Faible couverture des tests

La couverture des tests évalue l’étendue des tests effectués sur votre application en ce qui concerne ses caractéristiques, les exigences du projet et les points de risque essentiels.

Les outils de test pilotés par l’IA pourraient également nous aider dans ce domaine. Un outil d’IA pourrait réguler et générer de nouveaux cas de test pour assurer une couverture complète en évaluant les sessions de test d’investigation passées.

Cette solution serait très satisfaisante si elle était associée à une tactique basée sur le risque dans laquelle l’outil inspecte les paramètres de l’application afin de contrôler deux fonctionnalités.

La première consiste à déterminer quelles sections de l’application sont les plus susceptibles de se briser et, à partir de là, quelles sont celles qui pourraient être les plus destructrices en cas de défaillance.

Détecter et éliminer les défauts à un stade précoce

Les tests innovants d’intelligence artificielle améliorent la qualité des tests en trouvant et en éliminant les défauts dès le début du cycle de développement.
en trouvant et en éliminant les défauts dès le début du cycle de développement
. L’IA et les domaines connexes tels que la science des données ont un impact considérable sur l’exécution de tests précoces et plus sains.

Application de l’intelligence artificielle à l’automatisation des tests

Explorons quelques applications réelles de l’IA dans l’automatisation des tests, notamment les tests unitaires, les tests d’interface utilisateur et les tests d’API.

Génération et mise à jour des tests unitaires

Les tests unitaires peuvent constituer un véritable défi dans les projets de développement de logiciels. En règle générale, les développeurs consacrent beaucoup de temps à l’élaboration et à la maintenance des tests unitaires, ce qui est un travail monotone.

Les produits basés sur l’IA pour la génération automatisée de tests unitaires peuvent être bénéfiques, en particulier pour les entreprises qui prévoient de se familiariser avec les tests unitaires à un stade avancé du cycle de vie du produit.

Avantages significatifs :

  • Les tests unitaires automatisés basés sur l’IA constituent une avancée significative par rapport à la création de tests unitaires automatiques basés sur des modèles et s’appuyant sur l’analyse statique ou dynamique. Les tests ainsi créés sont du code réel, et non de simples vestiges.
  • Les tests unitaires basés sur l’IA peuvent être créés rapidement, ce qui est avantageux pour une base de programmation importante.
  • Les programmeurs n’ont qu’à modifier les tests et peuvent mettre en place rapidement la suite de régression unitaire.

Tests automatisés de l’interface utilisateur

Dans les tests d’interface utilisateur pilotés par l’IA, les outils d’automatisation des tests analysent le DOM et le code connecté pour déterminer les propriétés des objets. Ils utilisent également des pratiques de reconnaissance d’images pour naviguer dans l’application et valider visuellement les objets et composants de l’interface utilisateur afin de générer des tests basés sur l’interface utilisateur. Il s’agit explicitement d’un domaine où l’IA commence à briller.

En outre, les systèmes de test d’IA tirent parti des tests exploratoires pour repérer les erreurs dans l’interface utilisateur de l’application et créer des captures d’écran qui seront ensuite corroborées par un professionnel de l’assurance qualité. De même, vous pouvez confirmer les aspects visuels du système à l’essai (SUT), tels que la disposition, la taille et la couleur.

Avantages significatifs :

  • Les tests automatisés de l’interface utilisateur peuvent améliorer la programmation et la couverture du code.
  • Des écarts insignifiants dans l’interface utilisateur n’entraînent pas l’échec de la suite de tests.

Tirer parti de l’IA pour soutenir les tests d’API

Même sans l’IA, l’automatisation des tests d’API est un travail considérable. Il s’agit de comprendre l’API et de mettre en place des tests pour de nombreuses configurations afin d’en assurer la couverture.

Les outils existants d’automatisation des tests d’API enregistrent les tâches de l’API pour les évaluer et générer des tests. Néanmoins, l’adaptation et la mise à niveau des tests nécessitent que les testeurs étudient les subtilités des appels REST et évaluent ensuite la suite de tests de l’API.

Les outils de test d’automatisation des API pilotés par l’IA atténuent ce problème en inspectant le trafic et en catégorisant les modèles parmi les appels d’API, en les regroupant efficacement en fonction de la situation. Les outils utilisent également les tests existants pour explorer les relations entre les API, les exploiter pour comprendre les modifications apportées aux API et générer de nouveaux tests basés sur la situation.

Avantages significatifs :

  • Un outil d’automatisation de l’IA peut gérer certaines des modifications de l’API.
  • Pour les testeurs débutants, ce support est utile pour les aider à démarrer.

Intégrer des outils externes de test de l’IA

Contrôlez et suivez les résultats de vos tests automatisés en utilisant des outils de test d’IA. En outre, facilitez les tests continus en orchestrant vos tests et en activant des activités préalables ou postérieures à l’aide d’outils de test externes alimentés par l’IA.

Avantages significatifs :

  • Améliorez et stimulez la collaboration en tirant parti d’extensions personnalisées.
  • Club et rationalisation de vos outils existants pour permettre de meilleurs tests.

Comment sélectionner l’outil d’intelligence artificielle précis pour vos besoins en 2024 ?

Il est probable qu’en 2024, l’IA fera partie intégrante de nos vies. Vous pourriez constater une augmentation de l’utilisation d’assistants numériques, de chatbots et d’appareils plus intelligents dans notre maison ou nos espaces commerciaux.

Voici l’impact des outils d’automatisation des tests et ce qu’il faut prendre en compte :

  • Le maintien de navigateurs web et de plates-formes technologiques avancés.
  • Mise à disposition des liaisons linguistiques existantes.
  • Soutien des piles de technologies web actuelles.
  • Soutien par des tiers et des outils.
  • Soutenir CI/CD, Docker, ou des intégrations de plateformes futuristes.
  • Autoriser les logiciels libres en totalité ou dans une certaine mesure.

Les tests d’IA sont là pour rester et durer

Au cours des deux dernières décennies, l’utilisation croissante de l’automatisation dans les tests de logiciels a modifié la façon dont les logiciels sont conçus, construits et livrés. L’automatisation des tests, le CI/CD et le DevOps permettent aux entreprises d’envoyer plus rapidement un code de qualité supérieure.

En outre, les tests d’IA, qui changent la donne, sont avantageux pour les entreprises, car ils permettent à l’automatisation des tests d’atteindre son plein potentiel.

Aller de l’avant

Avec la modernisation des technologies, les entreprises acceptent les méthodologies agiles et DevOps dans le scénario actuel. Avec l’acceptation de ces tactiques, les besoins en outils puissants qui soutiennent les tests continus et les mises à jour augmentent également.

C’est dans ce scénario que les outils d’automatisation des tests basés sur l’IA donnent aux organisations les moyens d’agir. Avec l’arrivée de l’IA dans Grâce aux tests de logiciels, les entreprises peuvent désormais obtenir des tests plus rapides et des produits cohérents.

Les outils d’automatisation des tests pilotés par l’IA soutiennent les pratiques technologiques avancées et apportent de meilleures capacités de prise de décision, pour finalement produire des logiciels de qualité supérieure en moins de temps et d’efforts.

Acceptez les solutions de test de nouvelle génération basées sur l’IA proposées par les fournisseurs de services de test modernes pour obtenir des versions plus rapides et de meilleure qualité, avec plus de compétence et de précision.

Vous souhaitez améliorer vos tests de logiciels ? Jetez un coup d’œil aux services de test de logiciels de Zuci et voyez comment vous pouvez tirer parti de Zuci pour répondre aux besoins de votre entreprise.

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Minna is a content developer specializing in software testing and Robotic Process Automation (RPA). She enjoys exploring the intricacies of cutting-edge software and knits comprehensible content that resonates with the audience. PS, she is a book lover.

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