Avec la popularité croissante de l’IA, il y a de plus en plus de plaisanteries sur le remplacement des programmeurs par l’IA : « Pour remplacer les programmeurs par des robots, les clients doivent décrire avec précision ce qu’ils veulent. Nous sommes donc en sécurité. »
Alors que l’intelligence artificielle se répand dans le monde entier pour un usage professionnel et personnel, elle aide les développeurs à travailler plus intelligemment et plus efficacement. L’IA peut aider les ingénieurs AQ dans diverses tâches, du développement de systèmes experts qui simulent le comportement humain à la prise de décisions basées sur les données concernant les cas de test. Comment l’IA peut-elle aider les ingénieurs AQ ? Essayons de répondre à cette question.
Pourquoi les testeurs de logiciels devraient-ils utiliser l’intelligence artificielle ?
L’automatisation de certaines parties du processus d’ingénierie logicielle est une pratique courante dans de nombreux secteurs. Cela inclut également l’assurance qualité. L’IA permet aux testeurs de faire leur travail plus rapidement et plus efficacement, ce qui leur permet de se concentrer sur leurs principales responsabilités. Il peut améliorer leur productivité et leur qualité en améliorant la compréhension de la façon dont les gens interagissent avec les logiciels et les systèmes en surveillant les actions des utilisateurs, en analysant les événements passés et en prédisant les événements futurs.
L’IA dans le processus d’assurance qualité peut être réalisée des manières suivantes :
- Il peut apprendre des expériences passées et appliquer ce qu’il sait à des situations similaires, ce qui lui permet de prendre plus de décisions avec moins d’intervention humaine.
- L’IA peut aider à trouver les bogues avant qu’ils ne se reproduisent et faire des tests de régression un processus complet.
- Il peut analyser les données plus rapidement que les humains ne le pourraient jamais, ce qui se traduit par des tests plus approfondis des produits ou des services, ce qui signifie qu’il peut être utilisé pour prendre en charge presque tous les rôles au sein d’une entreprise.
- Il peut rendre votre travail plus facile et plus efficace en automatisant les tâches répétitives telles que les rapports de bogues ou la gestion des cas de test.
L’une des principales façons dont les ingénieurs AQ utilisent l’IA est d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique. Ceux-ci peuvent analyser les données de tests antérieurs et d’autres programmes similaires pour identifier des modèles au sein de ces programmes, ce qui pourrait indiquer des problèmes potentiels sur la route lorsque les utilisateurs commencent à les utiliser dans des situations réelles en dehors des environnements contrôlés. Un exemple est de trouver et de hiérarchiser les tests essentiels avec un modèle qui identifie les tests qui vous donnent historiquement le plus grand nombre de problèmes graves, puis crée automatiquement des scénarios de test qui se regroupent en tests percutants. La deuxième façon consiste à utiliser l’IA pour automatiser leurs tests. Cela peut aider à s’assurer qu’ils trouvent rapidement les bogues avant qu’ils ne sortent dans le monde, où ils pourraient causer des problèmes aux clients ou même des dommages pires.
Quand utiliser l’IA dans les tests
Découvrons d’abord la différence entre l’automatisation et l’IA dans les tests d’assurance qualité. L’IA associe l’automatisation, l’apprentissage automatique et l’analyse statistique pour améliorer l’efficacité et la précision des tests. Il aide également les développeurs à acquérir une perspective plus large du comportement de leurs applications ainsi qu’une capacité à détecter plus rapidement les problèmes critiques grâce à une couverture de test étendue.
Notre tâche ne se limite pas seulement à mettre en évidence les domaines d’amélioration nécessaires, elle apporte également un aperçu de l’agilité de votre organisation en analysant des facteurs tels que l’évolution des exigences au fil du temps, les coûts de développement et la croissance de l’équipe.
L’IA peut aider avec les avertissements et les faux positifs, accélérant le SLDT dix fois plus vite. Par exemple, cela aide avec les faux positifs. Les tests automatisés sont excellents, mais ils peuvent toujours apporter une énorme quantité de faux positifs sur des événements qui ne sont pas de véritables bogues ou de multiples avertissements qui ne se produisent généralement pas lors de tests manuels. Une telle chose tue les équipes de développement et d’assurance qualité, qui doivent revoir à plusieurs reprises le code existant pour éliminer les problèmes éventuels. Imaginez leur frustration lorsqu’ils découvrent qu’il s’agissait d’un faux positif !
Que peut faire l’IA pour eux ? La solution peut être de créer un classificateur basé sur l’IA.
« Ce classificateur est basé sur les résultats des classifications précédentes des résultats d’analyse statique dans le contexte à la fois de la suppression historique des avertissements non pertinents et de la hiérarchisation préalable des résultats significatifs à corriger dans la base de code. » – Igor Kirilenko, vice-président du développement de Parasoft
L’IA est un autre domaine où elle est utilisée avec l’interface utilisateur à des fins de test. Cela peut être vu dans de nombreux types d’automatisation des tests d’interface utilisateur utilisant l’IA et le ML. À l’ère de l’IA et du ML, les développeurs recherchent des solutions qui créent des sites Web à forte conversion plus rapidement et sont moins chères que jamais.
Un excellent exemple d’utilisation de l’IA pour atteindre ces objectifs est lorsque les développeurs tentent de l’intégrer au framework Selenium pour automatiser le processus de création de sites Web de qualité. Cependant, ils ont encore besoin d’aide pour exécuter ces tests de manière aussi efficace. Par exemple, ils doivent apprendre à résoudre certains problèmes associés aux tests, comme le temps nécessaire pour exécuter un test, les problèmes d’exécution de stabilité, etc.
Principaux avantages de l’utilisation de l’IA dans les tests pour les meilleurs ingénieurs QA
Préparez-vous à voir une énorme différence dans votre processus d’assurance qualité avec l’aide de l’IA. Voici les 3 principales façons dont l’IA peut améliorer votre processus d’assurance qualité.
Cohérence des tests
La présence de l’IA peut niveler tout type de désaccord au sein d’une équipe. L’IA empêche également les testeurs de s’épuiser lors de tests monotones et inintéressants grâce au fait que l’IA aide à accélérer les résultats et à éliminer les contradictions d’équipe.
Meilleur suivi des défauts
Un autre avantage de l’IA est qu’elle vous permet de découvrir des vulnérabilités dans votre produit qui pourraient être similaires à celles déjà détectées. Ceci, à son tour, vous permettra de l’éliminer immédiatement et de résoudre tous les problèmes possibles. L’intelligence artificielle s’étend également à la correction de certains bogues sans la présence explicite de développeurs dans ce processus.
Couverture de test plus large
L’IA peut lancer des tests avec une portée plus large que les tests automatisés ou manuels, même lorsque l’application ne reçoit pas explicitement les informations nécessaires. Étant donné que l’IA peut afficher les états internes, elle peut décider où des tests supplémentaires doivent être effectués.
Au lieu d’une conclusion
Nous avons interrogé AI sur les avantages de l’intégrer dans votre processus de travail et pour dire la vérité, nous avons été assez surpris. Voici ce que dit AI :
« Vous aurez plus de temps à passer avec vos amis et votre famille. Vos journées de travail ne seront plus remplies d’interminables révisions de documents et de rapports de bogues – elles seront désormais remplies d’un happy hour avec des amis, de passer du temps de qualité avec vos proches et de tout ce qui vous rend heureux !
Vous pouvez dormir la nuit en sachant que votre travail est sécurisé. Tant que les humains sur cette planète voudront que les choses soient bien faites (et faites maintenant), il y aura toujours une place pour les ingénieurs QA.
L’IA est déjà devenue une partie essentielle de notre vie. Pensez-vous vraiment que l’IA n’a pas d’âme ?