Dans le domaine du développement de logiciels, l’assurance qualité est une procédure qui garantit la qualité d’un produit avant qu’il ne soit mis à la disposition des utilisateurs. L’assurance qualité comprend des activités telles que les tests, les revues de code et l’inspection du code. L’assurance qualité est essentielle pour garantir que le produit répond aux exigences et aux attentes des clients. L’assurance qualité permet de réduire le risque d’erreurs, de bogues et de défauts dans le produit avant sa mise sur le marché. L’assurance qualité fait partie intégrante du processus de développement de logiciels et contribue à garantir la qualité du produit et la satisfaction du client.
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus essentielle dans l’assurance qualité (AQ). L’IA peut automatiser des processus spécifiques, tels que les tests automatisés et l’analyse statique du code. L’IA joue également un rôle dans l’analyse des données, en aidant à identifier des modèles et des tendances dans les données qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions et développer des stratégies. L’IA peut également automatiser le processus de triage des bogues, en aidant à déterminer les bogues à corriger en priorité. L’IA peut également aider à identifier les causes profondes des bogues et suggérer des solutions appropriées. Enfin, l’IA peut automatiser le processus de création des cas de test, ce qui permet d’accélérer le processus d’assurance qualité. Des outils d’IA tels que ChatGpt, TnesorFlow et H2O, entre autres, ont joué un rôle important dans l’assurance qualité. Voici quelques-uns des rôles que joue l’intelligence artificielle dans l’assurance qualité
Test de l’interface utilisateur visuelle
L’IA contribue à la conception d’une interface utilisateur appropriée et à l’approbation visuelle des pages du site web. L’IA peut tester différents contenus sur l’interface utilisateur. Ces tests sont difficiles à automatiser et nécessitent généralement une intervention humaine pour prendre une décision de conception. Néanmoins, grâce aux outils de visualisation basés sur la ML, les contrastes dans les images sont perçus d’une manière qu’il serait impossible à l’homme de mettre en évidence. Les tests d’IA éliminent les efforts manuels de modernisation du modèle d’objet du document, de construction d’une structure et de profilage des risques.
Générer une documentation de test
La rédaction de tests à partir des critères d’acceptation est un élément déterminant du processus d’assurance qualité. En tant qu’ingénieur AQ, vous devez vous assurer que le produit en cours de développement répond aux exigences et aux attentes des utilisateurs. L’une des façons d’y parvenir est de générer et d’exécuter des tests basés sur les critères d’acceptation fournis par l’équipe produit ou d’autres parties prenantes. Ceux-ci sont ensuite décomposés en étapes de test et sont généralement rédigés dans un service basé sur le cloud, bien que certains puissent encore utiliser Excel.
Génération et exécution de cas de test automatisés
Les outils de test d’IA apprennent des comportements humains grâce aux données d’entraînement et évoluent au fil du temps pour changer la façon dont l’assurance qualité fonctionne dans un projet. Ces modèles d’IA peuvent donc être entraînés à penser et à agir comme un testeur humain en tirant parti de la puissance de l’analyse prédictive pour identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données qu’un testeur humain pourrait ne pas être en mesure de discerner. Cela permettrait à l’outil d’IA de générer de nouveaux cas de test, de les exécuter et de communiquer les résultats sans intervention humaine. Cela permet à l’équipe d’assurance qualité de se libérer des tâches de test manuel, d’améliorer les efforts de test habituels et d’obtenir une meilleure couverture des tests.
Assurer la cohérence des tests
Les testeurs humains sont sujets à l’erreur. Même les testeurs les plus expérimentés ont besoin de s’améliorer dans l’exécution des tâches de test manuel. Par conséquent, l’un des meilleurs moyens de garantir la cohérence des tests consiste à déléguer les tâches répétitives et banales, telles que les tests de régression, à des outils d’automatisation des tests d’IA. Ces solutions d’automatisation intelligentes peuvent exécuter plusieurs fois des suites de tests avec différentes valeurs d’entrée et signaler toute incohérence dans le système testé. En outre, les cas de test et les résultats sont conservés dans un référentiel centralisé, ce qui permet aux équipes d’assurance qualité de suivre toutes les activités de test, d’éviter la duplication des efforts et de s’assurer que tous les tests sont exécutés comme prévu.
Détection et prévision des défauts
Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, les outils d’automatisation des tests basés sur l’IA peuvent aller au-delà des tests fonctionnels traditionnels pour identifier les problèmes et prédire les risques potentiels dès le début du processus de développement logiciel. En alimentant des modèles d’apprentissage automatique avec des données telles que les journaux d’application, les validations de code et les systèmes de suivi des problèmes, l’IA peut détecter des anomalies et des défauts potentiels avant que le code ne soit déployé en production. En outre, en analysant les données relatives aux défauts antérieurs, ces outils d’automatisation des tests alimentés par l’IA peuvent prédire quelles zones du code sont les plus susceptibles de présenter des bogues et doivent faire l’objet de tests supplémentaires. Cela aiderait les équipes d’assurance qualité à se concentrer d’abord sur l’élaboration de tests pour les domaines à haut risque et à empêcher les défauts potentiels de passer entre les mailles du filet et d’arriver en production.
Amélioration des tests de régression
Avec un déploiement rapide, il y a toujours un besoin accru de tests de régression, et parfois les tests sont tels que les gens ont besoin d’aide pour pratiquement suivre le rythme. Les organisations peuvent utiliser l’IA pour des tâches de test de régression plus fastidieuses, tandis que la ML peut être utilisée pour créer du contenu de test. Dans le cas d’une modification de l’interface utilisateur, l’IA/ML peut analyser la couleur, la forme ou la taille. Là où il y aurait des tests manuels, l’IA peut être utilisée pour approuver les progressions qu’un testeur d’assurance qualité pourrait manquer.
Une version bien documentée
L’utilisation de l’IA dans l’assurance qualité permet aux entreprises de développement de l’IA d’examiner des applications et des logiciels similaires afin de déterminer ce qui a contribué à leur succès sur le marché. Après avoir compris les exigences du marché, de nouveaux scénarios de test peuvent être élaborés pour garantir que l’application ou le logiciel reste intact lorsqu’il s’agit d’atteindre des objectifs spécifiques.
Conclusion
Les possibilités offertes par l’intelligence artificielle dans le domaine de l’assurance qualité pourraient être infinies. L’IA sert bien la cybersécurité, alors pourquoi ne pourrait-elle pas faire de même pour l’assurance qualité et les tests ? Comme nous l’avons souligné ci-dessus, les technologies de l’IA peuvent éliminer les goulets d’étranglement des tests de logiciels et rationaliser l’ensemble du processus à de multiples égards. N’oubliez pas que les essais autonomes n’en sont qu’à leurs balbutiements et que l’intelligence artificielle et son potentiel n’en sont qu’à leurs débuts.
