Formation Test logiciel avec IA générative

Description

Cette formation au test logiciel avec IA générative vous permettra de concevoir, automatiser et optimiser vos campagnes de tests fonctionnels et non fonctionnels grâce à l'IA.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• Comprendre les principes et limites de l’IA générative appliquée aux tests logiciels
• Identifier les opportunités d’automatisation dans les tests fonctionnels et non fonctionnels
• Utiliser les outils et frameworks adaptés
• Concevoir une stratégie de tests augmentée par l’IA et évaluer ses impacts sur la qualité, la maintenance et la conformité
• Déployer un prototype intégrant un agent génératif dans un pipeline CI/CD

Tout au long de la formation, vous réaliserez un projet fil rouge : automatiser une suite de tests à l’aide d’un agent IA, puis mesurer les gains obtenus face à une approche manuelle.

Public

Cette formation s’adresse aux ingénieur·e·s QA, testeurs·euses, développeur·se·s et chef·fe·s de projet qualité logicielle souhaitant exploiter l’IA générative pour automatiser et optimiser leurs processus de test.

Les objectifs

• Comprendre les fondements de l’IA générative appliquée à la QA
• Identifier les cas d’usage pertinents pour les tests fonctionnels et non fonctionnels
• Exploiter les outils IA pour générer, exécuter et documenter des tests
• Intégrer ces solutions dans un pipeline CI/CD
• Évaluer les bénéfices, limites et enjeux de maintenance d’une stratégie QA augmentée

Pré-requis

• Connaissances de base en développement logiciel ou automatisation de tests
• Avoir déjà utilisé un outil de test automatisé (Selenium, Playwright, Cypress, etc.)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Test logiciel avec IA générative

Jour 1 : Fondamentaux de l’IA générative appliquée aux tests logiciels

• Panorama de l’IA générative appliquée au test logiciel
  • Comment les LLM (GPT-5, Claude, Mistral) transforment la création et l’exécution des tests
  • Distinction entre IA générative, scripts automatisés et frameworks classiques (Selenium, Playwright, Cypress)
• Génération et documentation automatique de tests
  • Génération de cas de tests à partir d’un cahier des charges en langage naturel
  • Création automatique de jeux de données et d’entrées aléatoires pertinentes
  • Rédaction assistée de rapports et documentation de test (résumés, anomalies, couverture)
• Analyse et diagnostic des anomalies par IA
  • Détection d’erreurs et regroupement intelligent des logs
  • Analyse sémantique des messages d’échec
  • Proposition d’actions correctives ou d’améliorations de scénario

Mises en pratique :

• Générer une suite de tests fonctionnels Playwright/Cypress à partir d’un cahier des charges en langage naturel

Jour 2 : Automatisation intelligente et intégration CI/CD avec l’IA

• Automatisation et intégration CI/CD
  • Utilisation de l’IA dans un pipeline GitHub Actions ou GitLab CI
  • Création d’un agent génératif de test personnalisé
  • Gestion des prompts, versioning et reproductibilité
• Outils et frameworks
  • Découverte de TestGPT, Copilot for QA, Code Interpreter
  • Structuration des données d’entrée/sortie pour les modèles génératifs
  • Bonnes pratiques d’ingénierie de prompt pour la QA

Mises en pratique :

• Construire un assistant de test automatisé capable de générer, exécuter et commenter les résultats d’une batterie de tests

Jour 3 : Tests non fonctionnels, maintenance et gouvernance des agents IA

• Tests non fonctionnels et performance
  • Cas d’usage pour les tests de charge, sécurité, accessibilité et UX
  • Génération de scénarios de performance réalistes
  • Analyse et interprétation des résultats avec IA
• Stratégies de maintenance et gouvernance
  • Surveillance et maintenance d’agents IA intégrés
  • Biais, dérive de modèle et validation continue
  • Confidentialité, conformité et sécurité des données

Mises en pratique :

• Créer un tableau de bord IA permettant de prioriser automatiquement les cas de test à exécuter selon les risques et la couverture

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FAQ

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