L'automatisation des tests a considérablement amélioré les tests logiciels à bien des égards. Pour commencer, cela permet d'effectuer les tests logiciels plus rapidement que les tests manuels. Cela aide les testeurs à terminer les tests en un temps plus court, ce qui permet une libération plus rapide du produit. Il offre également d'autres avantages tels que la cohérence des résultats des tests, une couverture améliorée, des dépenses réduites, la réutilisation des scripts de test et l'intégration continue.
L'intelligence artificielle, les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique sont l'un des sujets les plus tendances dans le domaine de la technologie, et les tests de logiciels ont rejoint la tendance. De nombreux outils d'automatisation utilisent désormais l'intelligence artificielle pour améliorer les tests logiciels et réduire les aspects fastidieux de l'assurance qualité.
Cet article parle des avantages de l'intelligence artificielle pour les tests de logiciels avec des exemples d'outils de test d'automatisation qui intègrent l'intelligence artificielle.
Comment l'IA peut impacter l'automatisation des tests
Bien qu'il s'agisse d'un ajout relativement nouveau au processus de test de logiciels, Outils de test d'automatisation basés sur l'IA révolutionnent déjà la façon dont les tests d'automatisation sont effectués, jouant ainsi un rôle important dans le processus de test de logiciels. En tirant parti de la puissance de l'intelligence artificielle, ces outils sont capables d'offrir des fonctionnalités avancées et une efficacité améliorée, ce qui se traduit par une meilleure expérience de test globale. Voici quelques façons dont l'intelligence artificielle a un impact sur l'automatisation des tests.
Génération de cas de test
L'intelligence artificielle peut créer des cas de test pour tester le logiciel sans l'intervention de testeurs humains. Il peut analyser le code source et générer automatiquement des cas de test. Il peut également hiérarchiser les cas de test en fonction de facteurs tels que la couverture du code, le risque et la probabilité de défauts ou de bogues. Cela vous aidera à vous assurer que les cas les plus critiques sont traités en premier, ce qui vous permettra d'améliorer l'efficacité des tests de logiciels.
Vous pouvez également utiliser l'IA pour générer des scénarios de test plus susceptibles d'identifier les bogues et les défauts de l'application. Il peut également surveiller le code et créer automatiquement des cas de test lorsque les développeurs apportent des modifications au code.
Exécution des tests
L'intelligence artificielle peut rendre l'exécution des tests plus efficace et plus précise de différentes manières. Il permet l'exécution de tests parallèles en planifiant et en exécutant plusieurs tests simultanément, réduisant ainsi le temps de test. Il peut également surveiller l'exécution des tests en temps réel pour identifier les goulots d'étranglement et effectuer les ajustements nécessaires pour améliorer l'exécution des tests.
Optimisation des tests
L'intelligence artificielle peut optimiser les tests en analysant le système sous test (SUT) pour identifier et supprimer les étapes de test redondantes ou inutiles. Cela aide les cas de test à s'exécuter plus rapidement. Il peut également surveiller le système pour prédire quand il échouera probablement et se préparer en conséquence pour planifier la maintenance ou les tests.
Prédiction des défauts
La prédiction des défauts est plus facile avec un outil d'automatisation basé sur l'IA. Il peut examiner le système testé pour trouver des modèles ou des anomalies qui indiquent des défauts dans le code. L'intelligence artificielle peut également utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour étudier les données historiques sur les défauts et identifier des modèles pour prédire les futurs défauts.
Apprentissage constant de la production de données
L'intelligence artificielle et l'automatisation des tests fonctionnent ensemble pour observer comment les utilisateurs interagissent avec l'application afin d'identifier le comportement normal des utilisateurs. Ensuite, il utilise les informations pour créer des cas de test basés sur des données de vie réelles. Cela aide l'outil à effectuer des tests logiciels basés sur les données.
Exemples d'outils de test qui ont intégré avec succès l'IA dans leurs processus
Voici quelques exemples d'outils de test qui utilisent l'IA pour tester des logiciels.
Outils d'application
Applitools est un outil d'automatisation basé sur le cloud qui aide les utilisateurs à tester l'apparence visuelle des applications Web et mobiles. Il aide les testeurs à identifier les défauts visuels des applications Web et mobiles. Il utilise une technologie de vision par ordinateur assistée par l'IA (également connue sous le nom d'IA visuelle) pour trouver des régressions fonctionnelles et visuelles dans le système. Il dispose également d'une fonction de rapport qui permet aux utilisateurs de développer des résultats de test.
TestRigueur
TestRigor est un outil d'automatisation basé sur le cloud qui aide les testeurs à créer des scripts de test alimentés par l'IA à l'aide de commandes anglaises de base. Il est livré avec une large gamme d'intégrations pour une exécution rapide sur les plates-formes de bureau, mobiles et Web. Il comporte également une optimisation des tests basée sur l'IA qui identifie les cas de test critiques et les parties du système présentant une probabilité plus élevée de défauts. Vous pouvez également l'intégrer à intégration continue et livraison continue outils, tels que Jenkins, GitLab et Bamboo.
TestSigma
TestSigma est un outil d'automatisation open source pour les tests sur les plateformes Web, mobiles et API. Il utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour créer et exécuter des cas de test dans des phrases anglaises de base. Le NLP convertit les entrées en langage naturel en scripts de test automatisés, ce qui permet aux utilisateurs non techniques de développer plus facilement des cas de test. Il prend en charge l'intégration avec des outils d'intégration continue et de livraison continue, notamment Jenkins, Travis, GitLab et Bamboo.
Fonctionner
Functionize est un outil d'automatisation qui utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour créer, exécuter et gérer différents types de tests de logiciels. Il prend en charge l'automatisation sans code, permettant aux utilisateurs de créer des cas de test sans connaissances de codage préalables. Il emploie également traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l'intention de l'utilisateur et générer des cas de test basés sur les actions de l'utilisateur. Functionize peut être intégré à des outils d'intégration continue et de livraison continue tels que Jenkins, Bamboo et GitLab.
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