Vaut-il la peine d’implémenter l’intelligence artificielle dans les tests ?

L'approche de l'intelligence artificielle dans les tests de logiciels est un outil puissant qui améliore l'efficacité plus que l'automatisation traditionnelle.

En ce qui concerne le scénario, l'intelligence artificielle évoquée ici fait référence à son état moderne et non à un objectif idéal. Nous vivons dans un monde d’IA étroite, ou d’IA faible, qui bat les humains dans des tâches individuelles, comme la résolution de bugs de base plus rapidement que les développeurs. Mais nous sommes encore à des années, voire des décennies, d’une IA véritablement puissante, capable de faire presque tout ce qu’un humain peut faire. Cela signifie que les tests d’IA ne seront pas effectués sans intervention humaine, mais que la charge de travail peut être minimisée.

Comment la mise en œuvre de l'intelligence artificielle peut-elle améliorer le processus de test de logiciels ?

L'intelligence artificielle dans les tests de logiciels est une évolution naturelle des tests automatisés. L’automatisation des tests d’IA va plus loin que la simulation du travail humain. L’IA décide également quand et comment exécuter les tests en premier lieu.

L’innovation ne s’arrête pas là. Les tests d’intelligence artificielle sont devenus une réalité. En fonction de l'implémentation, les tests seront modifiés ou créés à partir de zéro sans aucune intervention humaine. Si la complexité du projet laisse les gens se demander comment tester, c'est une excellente solution : l'intelligence artificielle pourrait bien être la réponse.

Avantages de l'intelligence artificielle

Cette section à elle seule contient une série d'articles basés sur des définitions et d'autres facteurs. Tenons-nous en aux avantages des tests d’IA et aux autres utilisations de l’IA dans les tests.

•Les tests automatisés par l'IA font gagner du temps. Des merveilles de planification peuvent être réalisées à l’aide d’outils d’automatisation des tests, mais vous pouvez passer au niveau supérieur. Et s’il était possible de conserver uniquement les tests utiles ? Par exemple, les tests pourraient être automatiquement annulés ou mis en pause pour déterminer s’ils constituent effectivement une perte de temps.

• La cohérence des tests améliore la précision. Il est naturel de rencontrer occasionnellement des tests qui échouent sans raison apparente. Ces tests peuvent être automatiquement signalés pour examen par l'IA afin d'identifier les problèmes de codage ou de signaler les défauts conceptuels découverts lors de plusieurs tests.

•La maintenance des tests devient moins lourde. Ceci est particulièrement important pour les solutions B2C qui ajustent souvent quotidiennement (sinon plus fréquemment) leur interface utilisateur à des fins A/B. Pour les tests qui imitent le parcours utilisateur, de petits changements comme celui-ci peuvent toujours être perturbateurs, par exemple, un bouton n'existe pas du tout. La combinaison de l'IA et de l'automatisation des tests signifie que les tests peuvent s'adapter aux changements de l'interface utilisateur (UI) sans avoir besoin d'une intervention humaine.

Meilleures pratiques en matière de tests d'IA

Voici quelques recommandations issues d'essais et d'erreurs de fournisseurs à la pointe des tests d'IA.

• Sachez dans quoi vous vous embarquez. Pousser l’automatisation des tests sans préparation adéquate est une énorme perte de temps. Tout comme pour les tests automatisés, le manque d’experts chevronnés capables de montrer la voie peut être désastreux.

•Organisez votre suite de tests. Les balises manquantes ou incorrectes, les fautes d’orthographe et les bases de données héritées peuvent fausser les données que l’IA utilisera pour améliorer les tests.

•Écrivez vos objectifs pour la mise en œuvre de l'IA. Cela inclut les objectifs commerciaux que vous souhaitez atteindre (par exemple, améliorer considérablement la rétention grâce à une expérience utilisateur plus fluide), des objectifs de test pour vérifier si l'effort d'IA en vaut la peine et un effort humain pour voir si vous êtes sur la bonne voie. piste.

•Alerter les collègues. L'intégration de l'intelligence artificielle dans les tests est un processus long qui peut avoir un impact sur la disponibilité des experts en tests et sur leur production dans les plus brefs délais. Vos chefs de projet, propriétaires de produits et la haute direction apprécieront d'être informés à l'avance de ce changement radical. Bien entendu, les développeurs doivent également le savoir, surtout s'ils gèrent les tests unitaires pour leur projet.

•Assurez-vous que la gestion des tests est tout aussi innovante. Les tests d'IA sont de peu d'utilité si votre équipe insiste toujours pour tester sur Excel. Il existe un besoin pour une solution de gestion des tests dédiée et conviviale pour les outils d’IA tiers.

Méthode d'automatisation des tests logiciels basée sur l'intelligence artificielle

La méthode d'intégration de l'intelligence artificielle dans les tests logiciels provient principalement de la technologie d'intelligence artificielle la plus populaire. Il s’agit de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel (NLP), de l’automatisation/robotique et de la vision par ordinateur. Voici quelques exemples de la manière dont ces techniques peuvent être utilisées pour les tests.

•La reconnaissance de formes utilise l'apprentissage automatique pour trouver des modèles dans un test ou une exécution de test qui peuvent être transformés en informations exploitables. Si un problème dans la même classe entraîne l'échec de plusieurs tests, la solution d'IA demandera à l'équipe de revoir le code potentiellement problématique. La reconnaissance de formes peut également être utilisée dans le code logiciel lui-même pour découvrir et prédire les vulnérabilités potentielles.

•Si les tests automatisés commencent à provoquer des maux de tête, l'auto-guérison peut les corriger. Les tests instables peuvent finalement être retracés à l'origine du problème. Les défauts qui semblent irréproductibles seront détectés et résolus. À mesure que les projets prennent de l’ampleur, les tests d’auto-réparation vont véritablement changer la donne.

•Les tests de régression visuelle garantissent le bon fonctionnement de vos logiciels et de vos tests. Il s'agit de l'exemple de réglage de l'interface utilisateur (UI) mentionné précédemment. Une bonne auto-réparation élimine beaucoup de travail redondant, rend les équipes produit plus ambitieuses en matière de tests A/B et les aide à réagir rapidement aux tendances.

•La génération de données est très utile avec les principaux outils de test de logiciels. L’IA peut être utilisée pour paramétrer des tests à plus grande échelle, par exemple en générant un grand nombre de photos de profil avec des résolutions et des métadonnées rares pour voir si les utilisateurs peuvent les télécharger correctement.

Le meilleur outil de test pour les tests de logiciels d'intelligence artificielle

(1)Launchable

Launchable utilise la reconnaissance de formes pour voir la probabilité d'échec des tests. Ces informations peuvent être utilisées pour interrompre la suite de tests et éliminer certaines redondances évidentes. De plus, les tests peuvent être regroupés, par exemple, pour exécuter uniquement les tests les plus problématiques avant de déployer un correctif.

(2)Percy

Percy est un outil de test de régression visuelle. C'est idéal pour maintenir la pertinence des tests d'interface utilisateur et vous aide à maintenir la cohérence de l'interface utilisateur sur différents navigateurs et appareils.

(3)mabl

mabl est une plateforme d'automatisation de tests simple avec fonction d'auto-réparation. Il prône une approche low-code mais fonctionne parfaitement bien de manière traditionnelle.

(4)Avo

Avo dispose d'un outil dédié à la gestion des données de test, et cette fonctionnalité inclut également la génération de données d'intelligence artificielle. La solution prétend simuler des données du monde réel à grande échelle et effectuer une découverte de données en plus.

Conclusion

L'approche de l'intelligence artificielle dans les tests de logiciels est un outil vraiment puissant qui augmente l'efficacité encore plus que l'automatisation classique. Certains sous-ensembles peuvent sembler excessifs (par exemple, la génération de données existait avant que les gens ne commencent à tout qualifier d'« intelligence artificielle »), mais les tests d'auto-réparation et la reconnaissance de formes ne sont pas une mince affaire. Tant que vous fixez les bons objectifs et trouvez les bonnes personnes, la mise en œuvre de l’IA dans votre programme d’assurance qualité en vaut certainement la peine.

Cependant, cela ne sert à rien d’introduire l’intelligence artificielle dans les tests logiciels sans une bonne solution de gestion des tests. Une organisation de test solide est nécessaire pour se lancer dans l’IA, et tout effort sérieux entraînera la complexité supplémentaire de l’utilisation de plusieurs outils de test d’IA. Avant de vous lancer dans les tests de logiciels d'IA, vous devez vous assurer de trouver une solution de gestion des tests tout-en-un idéale.

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