- Certifiant
- Cours pratique
- Management
Formation ISTQB : Tester avec l'IA générative (CT-GenAI)
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
- Certification
- Certification ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)
Description de la formation ISTQB IA generative
Cette formation complète le niveau Foundation et offre aux professionnels du test et de l'ingénierie qualité un parcours structuré et pratique pour maîtriser comment, quand et pourquoi utiliser les grands modèles de langage (LLM) et d'autres techniques d'IA générative tout au long du processus de test.
Elle enseigne comment intégrer les capacités de l'IA générative de manière responsable tout en gérant les risques clés tels que les hallucinations, les biais, la sécurité, la confidentialité et l'impact environnemental.
Elle vous prépare également à la certification ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI).
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les concepts fondamentaux, les capacités et les limites de l'IA générative
- Développer des compétences pratiques pour utiliser de grands modèles de langage dans le cadre de tests logiciels
- Acquérir une meilleure compréhension des risques et des mesures d'atténuation liés à l'utilisation de l'IA générative pour les tests logiciels
- Être capable de contribuer efficacement à la définition et à la mise en œuvre d'une stratégie et d'une feuille de route en matière d'IA générative pour les tests logiciels au sein d'une organisation
- Se préparer à la certification ISTQB Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)
Objectifs opérationnels
Savoir utiliser l’IA générative pour concevoir, exécuter et sécuriser des tests logiciels de manière efficace et responsable.
Durée : 60 minutes. Les candidats qui passent l'examen dans une langue qui n'est ni leur langue maternelle ni leur langue de travail peuvent bénéficier d'un temps supplémentaire de 25 %, soit 75 minutes au total.
Notation : l'examen comprend 40 questions valant au total 46 points. Les candidats doivent obtenir 30 points (65 %) pour réussir l'examen.
L'examen se passe en différé sur la plateforme du GASQ.
Programme
Contenu du cours, module par module
7 modules
- Fondements et concepts clés de l'IA générative
- IA symbolique, Machine Learning, Deep Learning et IA générative
- Notions de base sur l'IA générative et les LLMs
- Modèles de fondation, réglage des instructions (LLM) et LLM de raisonnement
- LLMs multimodaux et modèles vision-langage
- Utiliser l'IA générative dans les tests logiciels : principes fondamentaux
- Principales capacités des LLM pour les tâches de test
- Chatbots IA et tests d’application optimisés par LLM
- Développement efficace de prompts
- Structure des prompts pour l'IA générative
- Principales techniques de prompt
- Prompt système et prompt utilisateur
- Application des techniques d'ingénierie de prompt aux tâches de test logiciel
- Analyse des tests avec l'IA générative
- Conception et mise en œuvre de tests avec l'IA générative
- Tests de régression automatisés avec l'IA générative
- Surveillance et contrôle des tests avec l'IA générative
- Choix des techniques de prompt
- Évaluer les résultats et affiner les prompts pour les tâches de test logiciel
- Indicateurs pour évaluer les résultats
- Techniques d'évaluation et d'affinement itératif des prompts
- Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais
- Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais dans l'IA générative
- Identifier les hallucinations, les erreurs de raisonnement et les biais dans les résultats du LLM
- Techniques d’atténuation des hallucinations, des erreurs de raisonnement et des biais de l'IA générative
- Atténuation du comportement non déterministe des LLMs
- Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données de l'IA générative
- Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données associés à l'utilisation de l'IA générative
- Confidentialité et vulnérabilité des données dans l'IA générative pour les processus et outils de test
- Stratégies d’atténuation pour protéger la confidentialité des données et renforcer la sécurité lors des tests avec l'IA générative
- Consommation énergétique et impact environnemental de l'IA générative dans les tests logiciels
- Réglementations, normes et cadres de bonnes pratiques en matière d'IA
- Approches architecturales
- Composants architecturaux clés et concepts clés des tests d'infrastructure optimisés par LLM
- Génération augmentée de récupération
- Le rôle des agents LLM dans l'automatisation des processus de test
- Fine-Tuning et LLMOps : opérationnalisation de l'IA générative pour les tests logiciels
- Fine-Tuning pour les tâches de test
- LLMOps lors du déploiement et de la gestion des LLMs
- Feuille de route pour l'adoption de l'IA générative dans les tests logiciels
- Risques liés à l'IA fantôme
- Points clés d'une stratégie d'IA générative
- Sélection de LLMs/SLMs pour les tâches de test logiciel
- Phases d’adoption de l'IA générative dans les tests logiciels
- Gérer le changement lors de l'adoption de l'IA générative
- Compétences et connaissances essentielles pour les tests avec l'IA générative
- Développer des capacités d'IA générative au sein des équipes de test
- Évolution des processus de test dans les organisations de test basées sur l'IA
- Séances de questions-réponses
- Exemple d’examen
Programme mis à jour le 12/08/2026
Public concerné
Cette formation s'adresse aux :
- Testeurs, responsables de tests, analystes de tests, ingénieurs en automatisation des tests, et développeurs de logiciels.
- Tous les professionnels qui ont besoin d'une solide compréhension de l'IA générative dans le domaine des tests : chefs de projet, responsables qualité, responsables du développement logiciel, analystes métier, directeurs informatiques et consultants.
Prérequis
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
10 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "attention au fond bleu du support parfois difficile à lire. un peu plus de temps sur la création d'agent IA/mise en place concrête de solutions aurait été parfait" Mon avis sur le formateur : "Merci à Marc" Ce que j'ai le plus apprécié : "interactions entres les élèves en plus du professeur" Ce que j'ai le moins apprécié : "quelques répétitions au niveau des exercices" »
DESCALIAN DS « Mon avis sur le contenu du stage : "Le pdf des exercices, si téléchargé pour avoir une vision plus claire, ne peux pas etre utilisé en copier coller pour les prompts. " Mon avis sur la salle de formation : "Changement de salle en plein milieux. Pas de petit dej fait par Deezer. " »
LCDEEZER SA « Ce que j'ai le plus apprécié : "être dans les locaux " Ce que j'ai le moins apprécié : "le changement de salle intervenu le second jour nous a fait perdre du temps pas d'accueil particulier pas de nourriture " »
LCDEEZER SA
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.
Formations liées
- ISTQB Niveau Avancé : Ingénieur en Automatisation - Automatisation de tests (CTAL-TAE)Réf. GIAC3 joursAvancé2 100 €
- Le langage BPMN 2.0, modéliser efficacement ses processus métierRéf. GBMP3 joursIntermédiaireProchaine session : 12 oct.2 090 €
- Lean IT : Optimiser l’efficacité opérationnelle dans les organisations agilesRéf. LITO3 joursFondamentalProchaine session : 24 mai2 500 €
- Lean LeaderRéf. GLIN2 joursFondamentalProchaine session : 10 déc.1 590 €