Comment utiliser l'IA pour les tests de logiciels afin d'optimiser votre flux de travail

Les mises à jour logicielles sont déployées quotidiennement et le flux incessant de fonctionnalités est écrasant. Si vous êtes impliqué dans des tests, la pression pour détecter les bugs avant le lancement ressemble à une bataille constante et difficile. Les tests manuels sont importants, mais suivre les versions rapides peut sembler impossible. Ne t'inquiète pas. Il existe une arme secrète qui peut vous aider à améliorer votre efficacité et votre précision. Dans cet article, vous apprendrez comment utiliser l'IA pour les tests de logiciels et quelques outils pour vous aider à démarrer.

Avantages de l'IA dans les tests de logiciels

L’utilisation de l’IA pour les tests logiciels améliore la précision, l’efficacité et la rentabilité.

Précision améliorée

Les outils basés sur l'IA automatisent les tâches répétitives telles que les tests de régression, fonctionnels et de performances beaucoup plus rapidement que les tests manuels. Cela se traduit par un gain de temps et une diminution du risque d’erreur humaine lors de ces phases cruciales.

Des outils comme ChatGPT peuvent analyser les critères d'acceptation et créer des cas de test en quelques secondes. De plus, l'IA peut contribuer à l'automatisation des tests en écrivant des scénarios de test de style développement axé sur le comportement (BDD) ou même en générant des scripts de test et en débogant le code existant.

Couverture accrue

Les outils de test de l’IA vont au-delà de la simple vitesse. Ils agissent comme des inspecteurs aux yeux d’aigle, repérant les défauts cachés et les bugs de votre logiciel en analysant des ensembles de données massifs. Cela améliore non seulement la qualité actuelle des logiciels, mais en identifiant des modèles dans les tests passés, l'IA peut aider à prévenir complètement les problèmes futurs.

Rentabilité

Les tests manuels nécessitent un travail fastidieux et répétitif à chaque fois que le code source est modifié. Cela demande du temps et de l’argent. Au lieu de cela, un système de test alimenté par l’IA peut effectuer ces activités régulièrement et sans frais supplémentaires. Les tests logiciels se déroulent plus rapidement, ce qui favorise la réduction des coûts.

Cinq meilleurs outils de test d'IA en 2024

Testigma

Testsigma est un outil fiable basé sur l'IA doté de diverses fonctionnalités permettant de créer des tests automatisés avec traitement du langage naturel. Il est basé sur le cloud, éliminant le besoin d'installation ou de configuration, et peut être utilisé pour tester plusieurs applications logicielles.

Mabel

L'interface conviviale de Mabl permet à quiconque de créer des tests automatisés sans expérience en programmation. Cet outil basé sur l'IA accélère les tests pour les équipes occupées en automatisant les tâches répétitives et en exécutant des tests de bout en bout du début à la fin. De plus, Mabl favorise la collaboration en permettant une communication claire avec les clients et les gestionnaires tout au long du processus de test.

Studio Katalon

Katalon Studio donne la priorité à la qualité au niveau de l'interface utilisateur, en utilisant l'IA pour éliminer les faux positifs et offrir une expérience client transparente. Il offre également des capacités de tests visuels pour l’UI et l’UX, réduisant ainsi les faux positifs. L'ajout d'AI Visual Testing aux tests Katalon Studio existants est un jeu d'enfant, ne nécessitant aucun test supplémentaire et peut être exécuté en parallèle avec des tests fonctionnels pour une couverture complète.

Fonctionnaliser

Functionize est un outil leader d'automatisation des tests qui exploite l'IA et l'apprentissage automatique. Il s'attaque même aux applications les plus complexes pour les petites et grandes organisations. De plus, Functionize élimine le besoin d'écrire des scripts de test répétitifs, rationalisant ainsi votre processus de test.

Outils d'application

Cet outil basé sur l'IA et le ML implique des tests logiciels, une surveillance et une gestion visuelle pour les applications Web, mobiles et de bureau. Il répond aux besoins de tests manuels et automatisés, ce qui le rend idéal pour les ingénieurs et les équipes de transformation numérique.

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Défis liés à l'utilisation de l'IA pour les tests de logiciels

Bien que l’IA puisse être un outil prometteur, vous devez garder à l’esprit les défis liés à l’adoption de l’IA dans les tests de logiciels.

Confiance

Les tests d’IA peuvent donner des résultats différents de ceux obtenus avec des outils de test conventionnels. Certains faux positifs ou analyses sans fondement peuvent survenir lors de l’adoption précoce de l’IA dans les tests. N’oubliez pas que l’IA n’est pas un outil plug-and-play pouvant fournir des résultats immédiats.

Coût élevé

Investir dans des outils d’IA fiables peut coûter cher.

Manque d'intervention humaine

Les outils d’IA peuvent rapidement générer et exécuter de nombreux cas de test sans surveillance humaine. Bien que cela puisse améliorer la précision, cela introduit également des erreurs potentielles si personne ne surveille de près le processus.

Compatibilité

Les équipes peuvent rencontrer des problèmes en raison de l’inadéquation de leurs outils existants et de ceux de l’IA. Si les intégrations sont incompatibles, cela pourrait entraîner des retards et une augmentation des coûts d’exploitation.

Étude de cas : Comment Katalon et QualityKiosk simplifient les tests logiciels pour l'une des plus grandes banques d'Inde

Le projet a été réalisé dans l'une des plus grandes banques privées d'Inde. Avec un réseau de plus de 5 500 agences et 15 000 distributeurs automatiques, cette banque propose divers produits financiers à ses clients. Cela comprend les services bancaires personnels, les services bancaires aux entreprises, la gestion d'actifs, l'assurance et la banque d'investissement.

Portée du projet

Le projet couvre le développement d’une plateforme de système d’octroi de prêts (LOS) adaptée à la banque. La plateforme LOS a permis l'intégration avec des services internes et externes pour tous les produits et services liés aux actifs bancaires. Il a également permis la saisie de données activée par un chatbot, le traitement des prêts et des directives de flux de travail automatisées.

Le problème

La banque a été confrontée à plusieurs problèmes liés aux tests d'automatisation. Cependant, d’autres facteurs les distinguent des autres acteurs du secteur. Ceci comprend:

• Fréquence des versions de logiciels
• Complexité du cas de test
• Maintenance des scripts
• Embauche et fidélisation de testeurs possédant une expertise en langages de programmation

Les considérations techniques ont encore compliqué le plan de la banque visant à améliorer l'efficacité, la précision et la qualité des tests.

La solution

Katalon, en partenariat avec QualityKiosk, a fourni à la banque une puissante plateforme d'automatisation des tests qui a aidé l'équipe à parvenir à une automatisation plus rapide avec des fonctionnalités robustes. La banque a choisi Katalon car il était facile à apprendre et convivial pour quiconque souhaitait créer des tests. Cela signifiait qu'ils n'avaient besoin que de quelques experts en codage pour répondre aux demandes de tests, les aidant ainsi à rationaliser les tests et à faire évoluer leur équipe efficacement.

Résultats

La mise en œuvre de Katalon pour les tests de régression a entraîné des améliorations significatives en termes d'efficacité et d'agilité de développement. Ceux-ci inclus:

• Réduction du temps de développement et de maintenance des tests de régression : cet avantage rationalise le processus de test et libère des ressources pour d’autres tâches.
• Réduction de 40 à 50 % de la durée des tests de régression : cela permet une identification et une résolution plus rapides des problèmes potentiels.
• Une réduction de plus de 53 % du temps d'exécution des tests permet des versions logicielles plus fréquentes avec de nouvelles fonctionnalités.

L’impact global est un cycle de développement plus rapide avec une qualité logicielle améliorée.