L'intelligence artificielle automatisée est l'un des mots à la mode les plus à la mode dans les domaines des tests de logiciels.. Mais qu'est-ce que ça veut dire? En quoi l'intelligence artificielle (IA) dans les tests de logiciels diffère-t-elle de sa définition plus inclusive ?

Le test logiciel est une procédure essentielle qui garantit la satisfaction de la clientèle et de la base d'utilisateurs dans l'application. Il s'agit d'un processus et d'une approche bien planifiés dans l'automatisation des tests où une application est vérifiée selon des critères précis pour trouver des bogues.

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

Qu'est-ce que l'IA dans les tests de logiciels

L'IA dans les tests de logiciels aide à protéger une application contre les défaillances d'application latentes, qui peuvent être préjudiciables à l'application et aux parties prenantes impliquées. Alors que l'intelligence artificielle fait désormais partie de nos vies, la demande de tests avec L'intelligence artificielle augmentera.

Prenez les véhicules autonomes, par exemple ; si leur intelligence n'est pas vérifiée de manière continue et approfondie, le temps de réponse peut ralentir et entraîner des accidents.

Ce blog donnera un aperçu complet des tendances, des avantages et des exigences de l'intelligence artificielle dans les tests de logiciels .

Pourquoi l'IA est-elle importante dans les tests de logiciels ?

L' IA dans les tests de logiciels augmente la couverture des tests car elle peut recouper le contenu, fournir des tableaux d'informations précis et les états du programme sans faille. Il aide également à comprendre le produit si le programme interne fonctionne comme prévu et fournit une gestion opérationnelle des tests. Explorons les capacités de l' IA dans tests logiciels.

Authentification visuelle

L'IA possède des capacités détaillées de reconnaissance de motifs et d'images qui détectent les erreurs en permettant 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 à un niveau de pixel précis.

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

Précision améliorée

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'éliminer 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. Ainsi, l'IA aide à éliminer les légers risques d'erreurs et améliore la précision des tests.

Économise du temps, des fonds et des efforts

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

Cependant, avec les tests dirigés par l'IA , les tâches monotones sont gérées de manière appropriée, rapide et ingénieuse, vous permettant même d'économiser de l'argent.

Délai de mise sur le marché plus rapide

Les tests dirigés par l'IA prennent en charge des tests précis et continus, et ainsi les produits sont publiés plus rapidement. Ce scénario aide en outre les entreprises à entrer tôt sur le marché pour un succès commercial plus rapide.

Réduit les défauts

L'IA dans les tests logiciels aide à la capture initiale et rapide des bogues. Il réduit encore les défauts et rend le produit sans erreur et approuvé par la base d'utilisateurs.

Quand les organisations doivent-elles rechercher l'IA pour profiter des avantages des tests ?

Il est essentiel de comprendre que ce qui est considéré comme « IA » dévie avec le temps. Par exemple, à un moment donné, les professionnels considéraient la reconnaissance optique de caractères (OCR) comme une solution révolutionnaire et de pointe en IA. De même, les réponses de Siri et Alexa ont été considérées comme très progressives.

Cependant, désormais principalement, les deux instances sont considérées comme allant de soi et ne sont pas mesurées dans une solution d'IA . Les soulèvements de l'automatisation aujourd'hui seront projetés comme prévu, avec de nouvelles compétences évoluant rapidement. Considérons maintenant l' IA qui fait progresser l'automatisation des tests logiciels .

Outils de test de logiciels facilitant l'intelligence artificielle

Lorsqu'elle est exploitée 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 plus de valeur. Application de l'IA dans outils de test de logiciels et les tests autonomes simplifient le cycle de vie du développement.

Les avantages de tirer parti de cette technique pour un pipeline CI/CD sont assez simples. Par exemple, considérez que 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, ils les exécutent tous ou facilitent lentement certains ensembles prédéfinis.

Et si un robot piloté par l'IA pouvait vérifier l'état actuel des tests, les nouvelles modifications de code, la couverture globale du code et d'autres mesures importantes, en décidant quels tests exécuter, puis en les faisant fonctionner.

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

Renforcer les tests par l'IA et 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 automatiquement en rassemblant des ensembles de données générés pendant les tests.

La recherche sur l'apprentissage automatique est une sous-section de l'intelligence artificielle recherche orientée vers l'administration de la prise de décision fondée sur les données recueillies antérieurement. Ce scénario est une facette importante de l'IA, car l'intelligence doit modifier la prise de décision à mesure que les connaissances s'améliorent.

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

IA et ML pour améliorer les procédures de prise de décision en matière de test

La collecte de données est essentielle à la procédure de prise de décision pour les tests. L'IA et le ML peuvent être précieux, nécessitant certaines données au départ, puis affinées au fur et à mesure que d'autres ensembles de données sont composés.

Par exemple, la couverture de programmation, les résultats d'analyse statique, les retombées de test ou d'autres paramètres peuvent suggérer l'état actuel du projet logiciel à l'IA. Il peut ensuite aller plus loin pour une meilleure prise de décision dans les procédures de test.

Tendances de l'intelligence artificielle en 2022

Tendance 1 : intelligence artificielle (IA) et 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. Et cette tendance est particulièrement croissante dans l'assurance qualité.

L'assurance qualité évalue un produit pour les défauts et les imperfections avant d'être disponible pour les utilisateurs. Auparavant, l'assurance qualité se faisait manuellement. Aujourd'hui, les entreprises utilisent l'IA et le ML pour exécuter ce travail de manière automatisée.

Certaines entreprises exploitent le ML pour repérer automatiquement les erreurs et les bogues dans leur logiciel avant de le présenter aux clients. Néanmoins, les tests d'IA ne peuvent pas tout attraper, de sorte que les organisations ont toujours besoin d'une expertise humaine pour faire fonctionner les outils et effectuer des vérifications croisées avant de soumettre des solutions logicielles à un usage public.

L'assurance qualité des microservices permettra des schémas et des approches de test innovants. Ce scénario met également l'accent sur la qualité logicielle de la programmation relativement plus que sur la documentation manuelle.

Les organisations acceptent les principes agiles et se libèrent de la documentation détaillée pour le "comment faire" des tests de logiciels. La plupart de la documentation dans les organisations est en outre "Où aller", "Quoi aller" ou "Qui aller".

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

Tendance 2 : la sauvegarde de la conviction des utilisateurs deviendra une priorité pour les organisations de logiciels afin de permettre les tests

Le développement et les tests de logiciels sont devenus une procédure plus multiforme dans l'espace de l'IoT. De plus, la sécurité devient un sujet de plus en plus important pour les organisations de logiciels à considérer et à travailler.

Par conséquent, les organisations de logiciels accordent désormais une plus grande attention aux défis de sécurité avec leurs produits, à la fois du point de vue de l'utilisateur et des perspectives de l'organisation.

Certains des risques et défis les plus importants comprennent le vol de données et les actes de vulnérabilité. Les tests de logiciels et l'assurance qualité sont principalement responsables des mesures de sécurité.

De plus, les organisations de logiciels recrutent désormais des professionnels dédiés pour assurer la sécurité de leurs produits, ce qui implique une expertise en IA et ML . Le rôle de ce professionnel est de repérer les vulnérabilités des logiciels avant qu'elles ne soient découvertes par des pirates ou repérées par les régulateurs.

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

L'IA est une technologie à multiples facettes, et l'associer à l'expérience utilisateur des applications mobiles peut être axé sur les résultats dans les temps à venir. Ce mélange peut apporter une valeur immense à votre entreprise, ce qui en fait une proposition précieuse.

Auparavant, l'expérience utilisateur était conçue principalement avant les étapes de conception du développement logiciel . Cependant, ce n'est plus un moyen 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 une partie importante de la stratégie de test des entreprises et non un effort supplémentaire exécuté en arrière-plan. Par conséquent, les développeurs d'applications mobiles doivent créer une expérience utilisateur convaincante pour rester compétitifs parmi les autres organisations en lice pour la considération des clients.

Au lieu de sauter rapidement dans la procédure de conception, lancez une approche MVP pour permettre une conception pilotée par l'IA. De plus, vérifiez-le via les tests bêta pour recevoir des commentaires et agir davantage. Exécutez la conception uniquement lorsque le test prend en charge la conception MVP et améliore l'expérience utilisateur.

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

Il existe de nombreux outils de test alimentés par l'IA , et ils ne mettent manifestement 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 méthodes de test de l' IA, c'est le test automatisé amélioré. Les outils d'IA le font en réduisant ou en éliminant les défis qui obtiennent des tactiques de test plus innovantes.

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

Implémentation lente des tests

Personne n'aime une suite de tests qui fonctionne lentement. Les outils de test d'IA peuvent aider à résoudre ce problème de plusieurs manières :

• Ils peuvent améliorer vos tactiques d'administration des données de test, garantissant que les données de qualité supérieure parviennent plus rapidement aux cas de test.
• Ils peuvent connaître le nombre minimal de tests requis après une modification donnée de la programmation, augmentant ainsi la vitesse du pipeline CI/CD.
• Enfin, ils pourraient être en mesure de reconnaître les cas de test inutiles précédant leur mise en œuvre.

Subsistance de test extrême

Les applications Web peuvent changer régulièrement. Les tests fragiles peuvent casser sans difficulté avec toute altération de la programmation, notamment lorsque les identifiants de l'élément se trouvent sur la page.

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

Un outil alimenté par l'IA peut résoudre ce problème en utilisant des techniques de ML pour générer une stratégie plus améliorée pour positionner les éléments sur la page, ce qui conduit à des tests plus rigoureux.

Formation de cas de test de qualité supérieure

Il est souvent difficile de créer des cas de test valorisés. L'IA peut aider en tirant parti des outils de test pour créer des scénarios 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 de test et d'assurance qualité

Nous avons brièvement discuté de la mise en place d'efforts supplémentaires dans les tests et l'assurance qualité. Dans une suite de tests massive, vous trouverez des cas de test qui ne sont pas strictement obligatoires car ils répètent les actions de divers cas de test.

Ils pourraient ne pas faire une différenciation étendue; cependant, ils peuvent s'additionner pendant la mise en œuvre du test. Les outils de test d'IA peuvent détecter et éliminer les efforts supplémentaires lors de l'exécution des cas de test.

De plus, ces vérifications croisées pourraient être effectuées de manière proactive lors de la programmation, alertant les programmeurs lorsqu'ils sont sur le point d'adopter un cas de test risqué. Cependant, l'automatisation détend les parties prenantes impliquées pour qu'elles se concentrent sur d'autres tâches vitales.

Couverture de test faible

La couverture des tests évalue le degré de test de votre application en ce qui concerne ses fonctionnalités, les exigences du projet et les points de risque essentiels.

Des outils de test pilotés par l'IA pourraient également nous aider là-bas. Un outil d'IA pourrait réguler et générer de nouveaux cas de test pour assurer une couverture inclusive en évaluant les sessions de test d'investigation passées.

Ce serait principalement accommodant s'il était associé à une tactique basée sur les risques dans laquelle l'outil inspecte les métriques de l'application pour contrôler deux fonctionnalités.

Le premier est quelles sections de l'application sont plus susceptibles de casser et, à partir de celles-ci, lesquelles sont peut-être plus destructrices si elles devaient rencontrer des échecs.

Détecter et éliminer rapidement les défauts

Les tests d'intelligence artificielle innovants améliorent la qualité des tests en trouvant et en éliminant les défauts tôt dans le cycle de développement. L'IA et les domaines connectés comme la science des données ont un impact considérable sur l'exécution de tests précoces et plus sains.

Application de l'intelligence artificielle dans 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 être un véritable défi dans les projets de développement de logiciels. Classiquement, les développeurs consacrent un temps considérable à la création et au maintien 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 tard dans le cycle de vie du produit.

Avantages significatifs :

• Les tests unitaires automatisés basés sur l'IA ont une longueur d'avance sur la création de tests unitaires automatiques basés sur des modèles exploitant l'analyse statique ou dynamique. Les tests ainsi créés sont du code réel, pas simplement des restes.
• Des tests unitaires basés sur l'IA peuvent être créés rapidement, ce qui est avantageux pour une importante base de programmation dominante.
• Les programmeurs sont simplement tenus de modifier les tests et peuvent configurer rapidement la suite de régression unitaire.

Test automatisé de l'interface utilisateur

Dans les tests d'interface utilisateur basés sur l'IA, les outils d'automatisation des tests analysent le DOM et le code connecté pour déterminer les propriétés de l'objet. 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 pour générer des tests basés sur l'interface utilisateur. C'est explicitement un domaine où l'IA commence à briller.

De plus, 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 pour une justification ultérieure par un professionnel de l'assurance qualité. De même, vous pouvez confirmer les facettes visuelles du système sous test (SUT) telles 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 privé d'IA, l'automatisation des tests d'API est un travail important. Cela comprend la compréhension de l'API et la mise en place de tests pour de nombreuses configurations afin d'assurer la couverture.

Les outils d'automatisation des tests d'API existants enregistrent les tâches d'API pour 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, puis évaluent la suite de tests d'API.

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

Avantages significatifs :

• Cela aidera, sinon tout, mais 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 faire démarrer.

Intégration avec des outils de test d'IA externes

Surveillez et suivez les résultats de vos tests automatisés à l'aide d'outils de test d'IA. De plus, facilitez les tests continus en orchestrant vos tests et en permettant des activités pré ou post via des outils de test externes alimentés par l'IA.

Avantages significatifs :

• Augmentez et renforcez la collaboration en tirant parti des extensions personnalisées.
• Club et rationaliser vos outils existants pour permettre de meilleurs tests.

Comment sélectionner l'outil d'intelligence artificielle précis pour vos besoins en 2022 ?

Il est probable qu'en 2022, l'IA deviendra une partie commune et intégrale de nos vies. Vous pouvez voir une augmentation de l'utilisation des assistants numériques, des chatbots et des appareils plus intelligents dans nos espaces domestiques ou commerciaux.

Voici comment les outils d'automatisation des tests auront un impact et ce qui doit être pris en compte :

• Maintenance de navigateurs Web avancés et de plates-formes technologiques.
• Fourniture des liaisons de langage existantes.
• Sauvegarde des piles de technologies Web actuelles.
• Prise en charge par des tiers et des outils.
• Prise en charge des intégrations CI/CD, Docker ou de plateformes futuristes.
• Autoriser l'open-source entièrement ou jusqu'à un cran spécifique.

Les tests d'IA sont là pour rester et se maintenir

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 a activé le CI/CD et DevOps a permis aux entreprises d'envoyer plus rapidement du code de qualité supérieure.

De plus, les tests d'IA qui changent la donne sont avantageux pour les entreprises, aidant l'automatisation des tests à atteindre son plein potentiel.

Avancer

À mesure que la technologie se modernise, 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 et les versions en continu augmentent également.

C'est dans ce scénario que les outils d'automatisation des tests basés sur l'IA renforcent les organisations. Avec l'arrivée de l'IA en tests de logiciels , les entreprises peuvent désormais obtenir des tests plus rapides et des produits cohérents.

Les outils d'automatisation des tests basés sur l'IA soutiennent les pratiques technologiques avancées et apportent de meilleures capacités de prise de décision, libérant finalement des logiciels de qualité supérieure en moins de temps et d'efforts.

Acceptez les solutions de test basées sur l'IA de nouvelle génération 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.