{"id":19166,"date":"2023-07-31T13:36:26","date_gmt":"2023-07-31T13:36:26","guid":{"rendered":"https:\/\/devologyx.io\/le-role-de-lintelligence-artificielle-dans-lassurance-qualite\/"},"modified":"2024-10-22T12:18:22","modified_gmt":"2024-10-22T12:18:22","slug":"le-role-de-lintelligence-artificielle-dans-lassurance-qualite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/devologyx.io\/fr\/le-role-de-lintelligence-artificielle-dans-lassurance-qualite\/","title":{"rendered":"LE R\u00d4LE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS L’ASSURANCE QUALIT\u00c9"},"content":{"rendered":"\n

Dans le domaine du d\u00e9veloppement de logiciels, l’assurance qualit\u00e9 est une proc\u00e9dure qui garantit la qualit\u00e9 d’un produit avant qu’il ne soit mis \u00e0 la disposition des utilisateurs. L’assurance qualit\u00e9 comprend des activit\u00e9s telles que les tests, les revues de code et l’inspection du code. L’assurance qualit\u00e9 est essentielle pour garantir que le produit r\u00e9pond aux exigences et aux attentes des clients. L’assurance qualit\u00e9 permet de r\u00e9duire le risque d’erreurs, de bogues et de d\u00e9fauts dans le produit avant sa mise sur le march\u00e9. L’assurance qualit\u00e9 fait partie int\u00e9grante du processus de d\u00e9veloppement de logiciels et contribue \u00e0 garantir la qualit\u00e9 du produit et la satisfaction du client.<\/p>\n\n

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus essentielle dans l’assurance qualit\u00e9 (AQ). L’IA peut automatiser des processus sp\u00e9cifiques, tels que les tests automatis\u00e9s et l’analyse statique du code. L’IA joue \u00e9galement un r\u00f4le dans l’analyse des donn\u00e9es, en aidant \u00e0 identifier des mod\u00e8les et des tendances dans les donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour prendre des d\u00e9cisions et d\u00e9velopper des strat\u00e9gies. L’IA peut \u00e9galement automatiser le processus de triage des bogues, en aidant \u00e0 d\u00e9terminer les bogues \u00e0 corriger en priorit\u00e9. L’IA peut \u00e9galement aider \u00e0 identifier les causes profondes des bogues et sugg\u00e9rer des solutions appropri\u00e9es. Enfin, l’IA peut automatiser le processus de cr\u00e9ation des cas de test, ce qui permet d’acc\u00e9l\u00e9rer le processus d’assurance qualit\u00e9. Des outils d’IA tels que ChatGpt, TnesorFlow et H2O, entre autres, ont jou\u00e9 un r\u00f4le important dans l’assurance qualit\u00e9. Voici quelques-uns des r\u00f4les que joue l’intelligence artificielle dans l’assurance qualit\u00e9<\/p>\n\n

Test de l’interface utilisateur visuelle<\/strong><\/p>\n\n

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L’IA contribue \u00e0 la conception d’une interface utilisateur appropri\u00e9e et \u00e0 l’approbation visuelle des pages du site web. L’IA peut tester diff\u00e9rents contenus sur l’interface utilisateur. Ces tests sont difficiles \u00e0 automatiser et n\u00e9cessitent g\u00e9n\u00e9ralement une intervention humaine pour prendre une d\u00e9cision de conception. N\u00e9anmoins, gr\u00e2ce aux outils de visualisation bas\u00e9s sur la ML, les contrastes dans les images sont per\u00e7us d’une mani\u00e8re qu’il serait impossible \u00e0 l’homme de mettre en \u00e9vidence. Les tests d’IA \u00e9liminent les efforts manuels de modernisation du mod\u00e8le d’objet du document, de construction d’une structure et de profilage des risques.<\/p>\n\n

G\u00e9n\u00e9rer une documentation de test<\/strong><\/p>\n\n

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La r\u00e9daction de tests \u00e0 partir des crit\u00e8res d’acceptation est un \u00e9l\u00e9ment d\u00e9terminant du processus d’assurance qualit\u00e9. En tant qu’ing\u00e9nieur AQ, vous devez vous assurer que le produit en cours de d\u00e9veloppement r\u00e9pond aux exigences et aux attentes des utilisateurs. L’une des fa\u00e7ons d’y parvenir est de g\u00e9n\u00e9rer et d’ex\u00e9cuter des tests bas\u00e9s sur les crit\u00e8res d’acceptation fournis par l’\u00e9quipe produit ou d’autres parties prenantes. Ceux-ci sont ensuite d\u00e9compos\u00e9s en \u00e9tapes de test et sont g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9dig\u00e9s dans un service bas\u00e9 sur le cloud, bien que certains puissent encore utiliser Excel.<\/p>\n\n

G\u00e9n\u00e9ration et ex\u00e9cution de cas de test automatis\u00e9s<\/strong><\/p>\n\n

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Les outils de test d’IA apprennent des comportements humains gr\u00e2ce aux donn\u00e9es d’entra\u00eenement et \u00e9voluent au fil du temps pour changer la fa\u00e7on dont l’assurance qualit\u00e9 fonctionne dans un projet. Ces mod\u00e8les d’IA peuvent donc \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 penser et \u00e0 agir comme un testeur humain en tirant parti de la puissance de l’analyse pr\u00e9dictive pour identifier des mod\u00e8les, des tendances et des relations dans les donn\u00e9es qu’un testeur humain pourrait ne pas \u00eatre en mesure de discerner. Cela permettrait \u00e0 l’outil d’IA de g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux cas de test, de les ex\u00e9cuter et de communiquer les r\u00e9sultats sans intervention humaine. Cela permet \u00e0 l’\u00e9quipe d’assurance qualit\u00e9 de se lib\u00e9rer des t\u00e2ches de test manuel, d’am\u00e9liorer les efforts de test habituels et d’obtenir une meilleure couverture des tests.<\/p>\n\n

Assurer la coh\u00e9rence des tests<\/strong><\/p>\n\n

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Les testeurs humains sont sujets \u00e0 l’erreur. M\u00eame les testeurs les plus exp\u00e9riment\u00e9s ont besoin de s’am\u00e9liorer dans l’ex\u00e9cution des t\u00e2ches de test manuel. Par cons\u00e9quent, l’un des meilleurs moyens de garantir la coh\u00e9rence des tests consiste \u00e0 d\u00e9l\u00e9guer les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et banales, telles que les tests de r\u00e9gression, \u00e0 des outils d’automatisation des tests d’IA. Ces solutions d’automatisation intelligentes peuvent ex\u00e9cuter plusieurs fois des suites de tests avec diff\u00e9rentes valeurs d’entr\u00e9e et signaler toute incoh\u00e9rence dans le syst\u00e8me test\u00e9. En outre, les cas de test et les r\u00e9sultats sont conserv\u00e9s dans un r\u00e9f\u00e9rentiel centralis\u00e9, ce qui permet aux \u00e9quipes d’assurance qualit\u00e9 de suivre toutes les activit\u00e9s de test, d’\u00e9viter la duplication des efforts et de s’assurer que tous les tests sont ex\u00e9cut\u00e9s comme pr\u00e9vu.<\/p>\n\n

D\u00e9tection et pr\u00e9vision des d\u00e9fauts<\/strong><\/p>\n\n

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Gr\u00e2ce aux algorithmes d’apprentissage automatique, les outils d’automatisation des tests bas\u00e9s sur l’IA peuvent aller au-del\u00e0 des tests fonctionnels traditionnels pour identifier les probl\u00e8mes et pr\u00e9dire les risques potentiels d\u00e8s le d\u00e9but du processus de d\u00e9veloppement logiciel. En alimentant des mod\u00e8les d’apprentissage automatique avec des donn\u00e9es telles que les journaux d’application, les validations de code et les syst\u00e8mes de suivi des probl\u00e8mes, l’IA peut d\u00e9tecter des anomalies et des d\u00e9fauts potentiels avant que le code ne soit d\u00e9ploy\u00e9 en production. En outre, en analysant les donn\u00e9es relatives aux d\u00e9fauts ant\u00e9rieurs, ces outils d’automatisation des tests aliment\u00e9s par l’IA peuvent pr\u00e9dire quelles zones du code sont les plus susceptibles de pr\u00e9senter des bogues et doivent faire l’objet de tests suppl\u00e9mentaires. Cela aiderait les \u00e9quipes d’assurance qualit\u00e9 \u00e0 se concentrer d’abord sur l’\u00e9laboration de tests pour les domaines \u00e0 haut risque et \u00e0 emp\u00eacher les d\u00e9fauts potentiels de passer entre les mailles du filet et d’arriver en production.<\/p>\n\n

Am\u00e9lioration des tests de r\u00e9gression<\/strong><\/p>\n\n

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Avec un d\u00e9ploiement rapide, il y a toujours un besoin accru de tests de r\u00e9gression, 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 t\u00e2ches de test de r\u00e9gression plus fastidieuses, tandis que la ML peut \u00eatre utilis\u00e9e pour cr\u00e9er 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. L\u00e0 o\u00f9 il y aurait des tests manuels, l’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour approuver les progressions qu’un testeur d’assurance qualit\u00e9 pourrait manquer.<\/p>\n\n

Une version bien document\u00e9e<\/strong><\/p>\n\n

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L’utilisation de l’IA dans l’assurance qualit\u00e9 permet aux entreprises de d\u00e9veloppement de l’IA d’examiner des applications et des logiciels similaires afin de d\u00e9terminer ce qui a contribu\u00e9 \u00e0 leur succ\u00e8s sur le march\u00e9. Apr\u00e8s avoir compris les exigences du march\u00e9, de nouveaux sc\u00e9narios de test peuvent \u00eatre \u00e9labor\u00e9s pour garantir que l’application ou le logiciel reste intact lorsqu’il s’agit d’atteindre des objectifs sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n

Conclusion<\/strong><\/p>\n\n

Les possibilit\u00e9s offertes par l’intelligence artificielle dans le domaine de l’assurance qualit\u00e9 pourraient \u00eatre infinies. L’IA sert bien la cybers\u00e9curit\u00e9, alors pourquoi ne pourrait-elle pas faire de m\u00eame pour l’assurance qualit\u00e9 et les tests ? Comme nous l’avons soulign\u00e9 ci-dessus, les technologies de l’IA peuvent \u00e9liminer les goulets d’\u00e9tranglement des tests de logiciels et rationaliser l’ensemble du processus \u00e0 de multiples \u00e9gards. N’oubliez pas que les essais autonomes n’en sont qu’\u00e0 leurs balbutiements et que l’intelligence artificielle et son potentiel n’en sont qu’\u00e0 leurs d\u00e9buts.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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