L’IA au service des métiers du test

L’IA au service de la qualité logicielle

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine des tests logiciels révolutionne les pratiques traditionnelles et ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer la qualité et l’efficacité des tests. Dans ce chapitre, nous explorerons divers aspects de l’utilisation de l’IA dans les métiers du test, en commençant par l’automatisation des tests. Nous aborderons la génération de cas de test, l’exécution automatisée et l’analyse des résultats, ainsi que les différentes approches d’automatisation basées sur l’IA et les outils et frameworks disponibles. Nous discuterons également des avantages et des limites de l’automatisation des tests par l’IA. Nous examinerons ensuite les tests prédictifs et l’analyse des risques grâce à l’IA, en mettant en lumière l’identification des zones à risque, la prédiction des bugs et la priorisation des tests. L’IA permet également d’améliorer la performance des tests, notamment par l’optimisation des scripts de test et la parallélisation des tests. Nous aborderons donc également l’application de l’IA aux tests non fonctionnels, tels que les tests de performance, de sécurité et d’accessibilité....

L’évolution des test logiciels : un voyage à travers les décennies

L’évolution des tests logiciels illustre de manière captivante l’histoire et les progrès technologiques. Cette section explore les étapes clés qui ont jalonné l’avancement des tests logiciels, en s’appuyant sur une illustration retraçant l’évolution des méthodes de test.

L’IA générative : un allié puissant pour les testeurs et les QA

Voyons maintenant comment l’IA générative révolutionne le monde des tests logiciels, offrant un arsenal d’outils puissants pour améliorer l’efficacité, la couverture et la qualité des tests. Le potentiel de l’IA dans ce domaine est tout simplement ahurissant, permettant de couvrir, automatiser et améliorer des processus clés.

Imaginez pouvoir générer des cas de test complets et pertinents en quelques secondes, à partir de simples descriptions de fonctionnalités. C’est tout simplement la promesse de l’IA générative. En fournissant à un modèle d’IA les spécifications d’une fonctionnalité, voire une simple user story, vous pouvez obtenir une suite de cas de test couvrant différents scénarios, y compris les cas limites et les cas d’erreur.

Prenons l’exemple de la user story suivante :

« En tant qu’utilisateur, je veux pouvoir me connecter à mon compte avec mon adresse e-mail et mon mot de passe »

Votre modèle d’IA générative, quel qu’il soit, est susceptible de générer des cas de test reprenant le descriptif mentionné, vous en obtiendrez par exemple des cas de test contenant une connexion réussie, une connexion avec un e-mail invalide, une connexion avec un mot de passe incorrect, etc.

Vous pouvez également élever votre niveau d’exigence en proposant des valeurs de test spécifiques pour chaque scénario.

Notez qu’à travers un test automatisé, votre intelligence artificielle favorite peut analyser le code source et identifier des bugs ou des vulnérabilités potentielles avant même l’exécution des tests. En utilisant des techniques d’apprentissage automatique, elle peut apprendre des erreurs passées et prédire les zones à risque dans le code.

Vous pouvez par exemple identifier des failles de sécurité courantes, comme les injections SQL, ou des erreurs logiques dans le code qui pourraient conduire à des comportements inattendus.

Lorsqu’un défaut est détecté, elle peut vous proposer des solutions de correction, accélérant...

Les challenges de l’IA générative à relever pour les testeurs

L’IA générative est une technologie puissante qui peut révolutionner l’assurance qualité (QA) en générant des tests de manière automatique. Cependant, comme toute technologie, elle présente également des défis qui doivent être abordés pour garantir son efficacité et son efficience. Dans cette section, nous allons explorer les défis de l’IA générative dans l’assurance qualité et proposer des solutions pour les surmonter.

Évaluer son niveau de maturité pour mieux progresser

L’évaluation du niveau de maturité en ingénierie du test est un élément crucial pour les organisations qui souhaitent intégrer l’intelligence artificielle dans leurs métiers du test.

L’évaluation du niveau de maturité en ingénierie d’automatisation est essentielle pour plusieurs raisons :

Intelligence artificielle et tests unitaires : une nouvelle approche de la qualité logicielle

Les tests unitaires constituent un pilier fondamental du développement logiciel moderne, garantissant la fiabilité et la maintenabilité du code.

L’émergence des modèles de langage transforme aujourd’hui la façon dont les professionnels de l’IT abordent cette tâche critique. Des avancées majeures sont de plus constatées chaque jour, mais encore faut-il les maîtriser et identifier le modèle de langage en fonction de ses besoins.

C’est là qu’intervient DevQualityEval (https://github.com/symflower/eval-dev-quality), qui représente une référence majeure dans l’évaluation des modèles de langage pour le développement logiciel. Cet outil d’évaluation, développé par Symflower (https://symflower.com/en/company/blog/2024/dev-quality-eval-v0.6-o1-preview-is-the-king-of-code-generation-but-is-super-slow-and-expensive/#ceiling), analyse la capacité des modèles d’IA à générer du code de qualité dans différents langages comme Java, Go et Ruby. Sa version 0.6 à partir de laquelle nous allons vous présenter les résultats a permis d’évaluer plus de 80 modèles de langage différents, offrant ainsi une vision complète des performances actuelles en matière de génération de tests unitaires.

La création de tests unitaires constitue un défi majeur qui nécessite une compréhension approfondie de la logique d’implémentation.

L’analyse menée via DevQualityEval révèle des résultats particulièrement...

Identifier et gérer le code mort dans les projets par le test

Le code mort est un problème fréquemment rencontré dans les projets logiciels. Il s’agit de morceaux de code inutilisés, quel qu’en soit le langage, souvent délaissés après des mises à jour, des suppressions de fonctionnalités ou des refontes.

Bien qu’il semble inoffensif, le code mort peut compliquer la gestion du projet, réduire sa lisibilité et semer la confusion, surtout pour les nouveaux membres de l’équipe. Cette section nous permet d’explorer comment identifier et gérer le code mort à l’aide d’outils d’IA générative et de bonnes pratiques.

Vous l’aurez compris, supprimer le code mort rend les projets plus clairs et faciles à maintenir. Cela améliore la lisibilité, réduit la dette technique et optimise les performances. Cependant, identifier ce code peut être complexe, car il peut sembler inutile tout en jouant un rôle critique dans des scénarios rares ou spécifiques. Il est donc essentiel d’appliquer des techniques adaptées pour détecter et gérer efficacement ces morceaux de code. Nous vous proposons ci-dessous d’utiliser des prompts applicables sur les LLM de votre choix afin d’identifier ces fameux codes « morts ».

Contexte : détection de code inutilisé dans un projet JavaScript

Exemple de prompt : « Pouvez-vous m’aider à identifier les parties inutilisées dans ce snippet de code JavaScript ? »

Explication : ce prompt permet de demander à un modèle d’IA d’analyser un extrait de code et de signaler les variables, fonctions ou blocs de code qui semblent inutilisés. Cela peut aider à accélérer le processus de nettoyage.

Réponse GPT-4 :

Exemples de prompts pour les métiers de test

Dans cette section, vous trouverez vingt exemples de prompts pour les métiers de test qui peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité et la qualité des tests.

Stratégie d’automatisation des tests

Exemple de prompt :

« Proposez une stratégie d’automatisation des tests pour notre application web qui couvre les tests de régression, les tests de fumée et les tests d’intégration. La stratégie doit prendre en compte les aspects suivants :

Détaillez votre approche et les outils recommandés. »

Résultat attendu :

Plan détaillé couvrant l’évolutivité, la maintenance et les bonnes pratiques.

Suite de tests mobiles

Exemple de prompt :

« Générez une suite de tests complète pour notre application mobile incluant :

Fournissez des exemples de scripts pour les cas de test critiques. »

Résultat attendu :

Suite de tests complète avec exemples de scripts pour les cas critiques.

Optimisation de la couverture des tests d’API

Exemple de prompt :

« Analysez les métriques de couverture de notre Framework de tests d’API et suggérez des améliorations pour :

Résultat attendu :

Feuille de route avec des actions concrètes pour améliorer la couverture des tests d’API.

Priorisation des tests

Exemple de prompt :

« Créer un backlog priorisé de cas de test pour notre nouvelle fonctionnalité en tenant compte :

Outils et frameworks d’automatisation des tests basés sur l’IA

L’automatisation des tests est un processus crucial dans le développement de logiciels, car elle permet de détecter les défauts et les erreurs plus tôt et de réduire les coûts et les délais de correction. Cependant, l’automatisation des tests peut être un processus complexe et fastidieux, en particulier lorsqu’il s’agit de tests fonctionnels et de tests d’intégration.

L’IA peut être utilisée pour automatiser les tests de manière plus efficace et plus efficiente, en utilisant des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique pour analyser les données et détecter les défauts.

Dans cette section, nous vous proposons d’explorer des outils et les frameworks d’automatisation des tests basés sur l’IA qui sont disponibles sur le marché. Nous allons examiner les fonctionnalités et les avantages de chacun ainsi que les cas d’utilisation et les exemples de mise en œuvre.

Conclusion

Il est évident que l’IA est en train de transformer radicalement la façon dont les tests sont conçus, exécutés et analysés dans le domaine de l’informatique. Les professionnels de l’IT doivent être pleinement conscients de ces évolutions pour rester compétitifs et offrir des produits et services de haute qualité qui répondent aux besoins des utilisateurs.

L’intégration de l’IA dans les processus de test a déjà montré son efficacité en permettant d’automatiser des tâches répétitives, d’améliorer la couverture des tests, de réduire les coûts et les délais, et de détecter les défauts plus tôt.

Les techniques d’apprentissage automatique et de Deep Learning peuvent être utilisées pour analyser les données de test, identifier les tendances et les anomalies, et prédire les comportements des systèmes.

Cependant, l’adoption de l’IA dans les métiers du test présente également des défis importants. Les professionnels de l’IT doivent acquérir de nouvelles compétences pour travailler avec les outils et les techniques d’IA, et les questions éthiques et de sécurité doivent être prises en compte pour garantir que les systèmes d’IA...