« Ne vous inquiétez pas des techniques d’IA » : Comment l’IA et le ML révolutionnent les tests automatisés Web et mobiles

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont désormais conquis le grand public. Cette ascension fulgurante rappelle celle d'artistes comme The Kid Laroi, relativement inconnu hors de son Australie natale jusqu'en 2020. Après une série de tubes et de collaborations avec des artistes populaires et reconnus, il a rapidement gravi les échelons des charts, remportant le Grammy Award du meilleur nouvel artiste en 2022.

De même, certaines innovations en IA et en apprentissage automatique font progresser le marché grâce à leur utilisation dans tests continus automatiséset ont un impact considérable. Parmi ces « réussites », on peut citer la création de tests assistée par l’IA, l’auto-réparation et l’évaluation prédictive des risques, autant de sujets que nous aborderons dans cet article.

Il existe un couplet d'Eric B et Rakim tiré de leur morceau classique de 1992, « Don't Sweat the Technique », qui peut illustrer la prolifération des nouvelles technologies et leur effet sur les industries :

« Les scientifiques tentent de résoudre le contexte /

Les philosophes se demandent ce qui va se passer ensuite.

Dans le contexte de l'automatisation test continuLes développeurs et les ingénieurs travaillent activement au développement et à l'application de l'IA et du ML pour relever les défis des tests continus qui persistent depuis de nombreuses années. Leur objectif est d'optimiser les processus de test existants grâce à des technologies qui atténuent leurs difficultés actuelles.

Parallèlement, les leaders d'opinion et les experts en la matière examinent les implications plus larges de l'IA et du ML sur l'avenir du web et tests de logiciels mobilesLeur préoccupation porte sur la manière dont ces technologies façonnent et transforment le paysage des tests et les processus globaux.

Ces deux perspectives sont essentielles pour assurer la croissance rapide et continue des tests en IA et en apprentissage automatique. Une approche scientifique de résolution de problèmes est indispensable pour perfectionner ces techniques. Parallèlement, adopter une vision prospective et novatrice permettra d'explorer pleinement le potentiel de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Les chiffres ne mentent pas

L'utilisation de l'IA et du ML dans les tests continus automatisés est en constante progression. Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à rechercher des méthodes et des processus de test plus rapides, plus efficaces et plus évolutifs. Selon une étude de Gartner¹ réalisée en 2022, 48 % des entreprises utilisent déjà l'IA et le ML dans leurs tests, et ce chiffre devrait atteindre 64 % d'ici 2025.

Cela se vérifie au niveau organisationnel, mais au niveau d'utilisation plus pratique, Capgemini² a indiqué en 2023 que ces techniques réduisent les temps de test de 50 %, avec une réduction de 40 % des taux d'échappement des défauts et une augmentation de 30 % de la couverture des tests.

Explorons donc ces aspects des capacités de l'IA et du ML et leur impact sur le processus de test logiciel. N'oubliez pas :

« Mes idées ne sont destinées qu'aux oreilles du public /
Pour mes adversaires, cela pourrait prendre des années.

Le fantôme est la machine

Plusieurs solutions de tests continus automatisés mettent en œuvre des techniques d'IA et d'apprentissage automatique pour accroître l'efficacité et la visibilité. L'objectif est de réduire les tâches manuelles chronophages et de décloisonner les équipes.

Création de tests basée sur l'IA Grâce aux techniques de traitement automatique du langage naturel, cette fonctionnalité génère automatiquement des cas de test. Elle peut également être alimentée par des exigences, des récits utilisateurs, des cas de test existants et des données de couverture de code afin de générer des tests plus robustes et plus fiables grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.

Les avantages de la création de tests basée sur l'IA sont les suivants :

• Des cas de test générés qui couvrent plus de scénarios qu'un testeur manuel peut être réalisé, augmentant ainsi la couverture des tests.
• Les tests sont générés beaucoup plus rapidement qu'avec les méthodes manuelles, ce qui réduit considérablement le temps et les efforts.
• Amélioration de la qualité des tests grâce à des cas plus complets et moins sujets aux erreurs.

Auto-réparation alimentée par l'IA – Détecte et corrige automatiquement les tests ayant échoué lors de leur exécution grâce à des techniques de classification. Cette fonctionnalité compare les résultats obtenus aux résultats attendus et, en cas de différence, le test échoue. L'auto-réparation basée sur l'IA répare les tests en identifiant et en corrigeant les erreurs mineures telles que les localisateurs manquants ou les modifications mineures de l'interface utilisateur.

Les avantages de l'auto-réparation basée sur l'IA sont les suivants :

• Réduction des coûts de maintenance des tests grâce à la réparation automatique des tests défaillants, sans intervention humaine.
• L'amélioration de la couverture des tests s'effectue grâce à des tests générés automatiquement qui réagissent aux modifications apportées à l'application testée.
• Réduction de la fiabilité des tests grâce à la prise en compte des modifications mineures apportées à l'application testée et à la réparation automatique du test lui-même.

Analyse des tests basée sur l'IA Cette fonctionnalité repose sur l'immense quantité de données générées par les tests continus automatisés. Grâce aux techniques d'apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel, elle analyse l'intégralité du processus de test afin d'identifier les tendances et les anomalies. Elle permet ainsi de mieux comprendre les performances des applications et l'état de l'environnement de test, aidant les équipes à prendre des décisions éclairées.

Les avantages de l'analyse des tests basée sur l'IA sont les suivants :

• La détection des défauts est améliorée car la solution identifie les schémas, les tendances et les anomalies dans les résultats des tests et dans l'utilisation des appareils cloud.
• L'analyse des résultats des tests prend moins de temps et d'efforts, ce qui permet aux testeurs de se concentrer sur d'autres tâches plus importantes.
• Amélioration de la qualité et de la fiabilité grâce à une meilleure compréhension des performances de l'application et des défauts potentiels.

Prévisions des risques de changement Ce système prédit les modifications de code à risque et aide les équipes à prendre des mesures proactives pour réduire les risques ou corriger le code. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser l'impact des modifications sur les applications. Cette solution contribue à réduire les échecs de modification et le temps moyen de résolution des incidents associés.

Les avantages des prévisions de risques liés au changement sont les suivants :

• Prioriser les tests sur les parties du code les plus susceptibles de contenir des défauts.
• Allocation des ressources pour prévenir efficacement les défauts.
• Prenez de meilleures décisions concernant le lancement de vos applications web et mobiles.

Aperçu des techniques d'IA

À mesure que les techniques d'IA et d'apprentissage automatique évoluent et gagnent en maturité, il est essentiel de rester vigilant. Le marché, en constante automatisation, s'attend à voir davantage d'innovations et d'applications uniques de ces technologies. Parmi les applications attendues figurent la génération de données de test synthétiques pour élargir les scénarios de test et des assistants de test intelligents aidant les testeurs à améliorer leur productivité et leur efficacité.

L'intelligence artificielle et le ML offrent de belles perspectives pour la transformation des processus de tests continus automatisés. En adoptant ces techniques, les entreprises pourront améliorer la qualité de leurs applications web et mobiles et proposer une expérience utilisateur encore plus performante.

Comme l'ont si bien dit Eric B et Rakim :

« Vous n’avez pas besoin de parler, cherchez simplement /
Et observez la technique.

 

 

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¹Gartner : « Guide du marché des outils de test logiciel augmentés par l’IA » (Publié le 12 juillet 2022)

²Capgemini : « L’état de l’IA dans l’ingénierie de la qualité » (Publié en février 2023)