- Cours pratique
- Informatique
Formation IA au service des tests logiciels : initiation et bonnes pratiques
Générer, prioriser et maintenir vos tests grâce à l'intelligence artificielle
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation IA tests logiciels
Qu’est-ce que l’IA au service des tests logiciels ?
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans les processus de développement logiciel. Elle permet d’améliorer la génération de cas de tests, l’automatisation des campagnes, la détection des anomalies et l’optimisation continue de la qualité logicielle. Grâce à l’IA, les équipes de test peuvent réduire les coûts, accélérer les cycles de livraison et renforcer la fiabilité des applications.
Pourquoi suivre une formation IA au service des tests logiciels ?
Dans un contexte où les cycles de développement se raccourcissent et où la qualité applicative est un enjeu majeur, comprendre et savoir utiliser l’IA dans les tests devient essentiel. Cette formation permet de découvrir les cas concrets d’utilisation de l’IA dans les tests, de comprendre les bonnes pratiques, et d’acquérir les compétences pour intégrer ces outils dans un processus de test existant. Elle apporte une valeur ajoutée aux équipes QA, aux développeurs et aux chefs de projet qualité.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation IA au service des tests logiciels, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications dans les tests logiciels
- Maîtriser les techniques de "Prompt Engineering" pour la génération de cas de test
- Utiliser l'IA pour l'automatisation des tests logiciels
- Évaluer les risques et les enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA dans les tests logiciels
Objectifs opérationnels
Savoir utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer et automatiser les processus de tests logiciels.
Programme
Contenu du cours, module par module
7 modules
- Définitions : Deep Learning, Natural, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), LLM
- Tour d’horizon des types d’IA : IA faible vs IA forte, apprentissage automatique, profond et leurs domaines d'applications
Travaux pratiques
- Présentation des bénéfices potentiels de l'IA dans les tests logiciels
- Cas d'utilisation courants : génération de cas de test, automatisation intelligente des tests, analyse des résultats de tests et identification des anomalies, optimisation de l'environnement de test, détection prédictive des défauts
Travaux pratiques
- Introduction aux fondamentaux du "Prompt Engineering"
- Techniques pour structurer des prompts efficaces
- Stratégies pour générer des cas de test fonctionnels, non fonctionnels (performance, sécurité, utilisabilité), et exploratoires
- Générer des jeux de données pour tests automatisés
- Utilisation de mots-clés, de scénarios utilisateurs, de spécifications et de données pour guider l'IA
- Techniques d'itération et d'amélioration des prompts pour obtenir des résultats pertinents
- Évaluer et comparer des cas de test générés
- Gestion des biais potentiels dans la génération de cas de test par l'IA
Travaux pratiques
Utilisation d'un outil d'IA générative pour créer des cas de test basés sur des spécifications fournies
- Améliorer l'automatisation avec l'IA : Génération automatisée des scripts de test, adaptation dynamique de ces scripts aux évolutions de l'application, identification intelligente des éléments de l'interface utilisateur, et exécution des tests en fonction d'une évaluation des risques
- Intégration de l’IA dans des pipelines
- Tests visuels : détection automatique des régressions
- Utilisation du machine learning pour analyser le comportement des utilisateurs et la génération de tests basés sur l'usage
- Optimiser la couverture des tests automatisés avec l’IA
Travaux pratiques
Création ou adaptation d'un script de test à l'aide de fonctionnalités d'IA
- Méthodes pour évaluer l'efficacité des tests automatisés avec l'IA
- Optimiser des modèles d'IA pour les tests
Travaux pratiques
- Risques liés à la qualité des données et aux biais algorithmiques
- Risques de fiabilité et reproductibilité des résultats IA
- Risques liés à la sécurité des données et à la confidentialité
- Risques liés à l'intégration de l'IA dans les processus existants
- Bonnes pratiques pour atténuer les risques
Travaux pratiques
- Biais algorithmiques et limites des résultats IA
- Responsabilités humaines des tests avec l'utilisation de l'IA
- Impact sur les rôles et les compétences des testeurs
- Considérations éthiques liées aux données sensibles pour l'entraînement de l'IA
Travaux pratiques
Programme mis à jour le 14/11/2025
Public concerné
Cette formation est destinée aux testeurs, responsables qualité, chefs de projet et toute personne souhaitant intégrer l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’efficacité des tests
Prérequis
Une expérience préalable en tests logiciels ou assurance qualité et des bases en automatisation des tests
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,5/5
6 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "L’intervention est de très bonne qualité : les explications sont claires, structurées et pédagogiques. La partie théorique est bien maîtrisée et permet de comprendre les usages possibles de l’IA dans le domaine des tests logiciels. Points positifs : Bonne vulgarisation des concepts d’IA appliqués aux tests. Échanges interactifs et réponses précises aux questions. Un cas simple manipulé avec ChatGPT, utile pour comprendre les bases. Points d’amélioration : Il manque des cas pratiques plus avancés, permettant de voir concrètement le résultat sur des scénarios réels ou plus complexes. Après le cas simple, nous n’avons pas eu d’exemple complet sur lequel s’appuyer pour manipuler l’IA dans des situations plus représentatives du quotidien (ex. : jeu de données plus riche, code à analyser, génération d’assertions complexes, test d’API, etc.). Ajouter des démonstrations visuelles ou un atelier guidé sur un cas complexe renforcerait la compréhension et favoriserait la mise en pratique." Mon avis sur le formateur : "L’animateur est au top sur l’ensemble des aspects de la formation. Sa prestation globale est excellente : il maîtrise parfaitement son sujet et sait transmettre les concepts avec clarté et pédagogie. Points forts : Compétences techniques solides, parfaitement adaptées aux attentes de la formation. Partage d'expérience riche et concret, qui apporte une vraie valeur ajoutée et des exemples parlants. Grande disponibilité, toujours à l’écoute et ouvert aux questions. Très bonne pédagogie, rendant les sujets accessibles et favorisant les échanges. Une intervention à la fois professionnelle, engagée et agréable à suivre." »
REAGIRC ARRCO - Aix-en-Provence « Mon avis sur le contenu du stage : "Un petit Schéma pour comprendre l'imbrication autour de l'IA sur le premier chapitre" Ce que j'ai le plus apprécié : "Très interactif. On descends dans le détails sur certains sujets." Ce que j'ai le moins apprécié : "Il n'y en a pas." »
MYLA POSTE NANTES « Mon avis sur le contenu du stage : "Très dense, pas mal de répétitions mais sans doute nécessaires, peu d'exercices réalisés par les participants en autonomie." Mon avis sur le formateur : "Animateur très expérimenté dans le test QA et l'approche IA dans les tests" »
OUERGHI KaisAGIRC ARRCO - Aix-en-Provence
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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