« 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 officiellement dépassé le stade de la montée en puissance et sont désormais largement répandus. Il s’agit d’une ascension fulgurante qui imite celle d’artistes comme The Kid Laroi, qui, jusqu’en 2020, était relativement inconnu en dehors de son Australie natale. Cependant, après une série de succès et de collaborations avec des artistes populaires et établis, il a rapidement grimpé dans les charts, menant à son Grammy Award 2022 du meilleur nouvel artiste.

De même, certains succès de l’IA et du ML font progresser le marché car ils sont utilisés dans automatisé continuous testing, ayant des impacts significatifs. Les « succès », pour ainsi dire, incluent la création de tests alimentés par l’IA, l’auto-guérison et l’évaluation prédictive des risques, que nous aborderons tous dans cet article.

Il y a 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 leurs effets sur les industries :

« Les scientifiques tentent de résoudre le contexte /

Les philosophes se demandent quelle est la prochaine étape.

Dans le cadre de l'automatisation continuous testing, les développeurs et les ingénieurs développent et appliquent activement l'IA et le ML pour aider à répondre aux continuous testing défis qui persistent depuis de nombreuses années. Leur objectif est d'optimiser les processus de test existants en utilisant une technologie qui atténue leurs défis actuels.

Simultanément, les leaders d'opinion et les experts en la matière examinent les implications plus larges de l'IA et du ML dans la mesure où elles concernent l'avenir du Web et tests de logiciels mobiles. Leur préoccupation est de savoir comment ces technologies façonnent et transforment le paysage des tests et les processus globaux.

Les deux perspectives sont nécessaires pour conserver l’IA et le ML continuous testing grandissant à un rythme rapide. Nous avons besoin d’une approche scientifique de résolution de problèmes pour affiner ces techniques. Dans le même temps, adopter un état d’esprit futuriste et avant-gardiste aidera à explorer le potentiel des techniques d’IA et de ML.

Les chiffres ne mentent pas

L'utilisation de l'IA et du ML dans l'automatisation continuous testing est en hausse constante. Les organisations continuent d’être motivées par la demande de méthodes et de processus de test plus rapides, plus efficaces et évolutifs. Une étude réalisée par Gartner¹ en 2022 indique que 48 % des organisations utilisent déjà l'IA et le ML dans leurs tests, et ce nombre devrait atteindre 64 % d'ici 2025.

C'est au niveau organisationnel, mais au niveau d'utilisation plus pratique, Capgemini² a rapporté en 2023 que ces techniques réduisaient les temps de test de 50 % avec une réduction de 40 % des taux d'évasion de défauts et une augmentation de 30 % de la couverture des tests.

Explorons donc ces aspects des capacités d'IA et de ML dans leur impact sur le processus de test logiciel. Souviens-toi:

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

Le fantôme est la machine

Plusieurs automatisés continuous testing les capacités mettent en œuvre des techniques d’IA et de ML pour augmenter l’efficacité et la visibilité. L’objectif est de réduire le travail manuel qui prend beaucoup de temps et de décloisonner les équipes.

Création de tests basée sur l'IA – Grâce aux techniques de traitement du langage naturel, cette fonctionnalité génère automatiquement des cas de test. Dans le même temps, la capacité peut être alimentée par des exigences, des histoires, des cas de test existants et des données de couverture de code pour générer des tests plus solides et plus fiables à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Les avantages de la création de tests basée sur l'IA incluent :

• Cas de test générés qui couvrent plus de scénarios qu'un testeur manuel peut atteindre, augmentant ainsi la couverture des tests.
• Les tests sont générés beaucoup plus rapidement que les méthodes manuelles, ce qui réduit considérablement le temps et les efforts.
• Qualité des tests améliorée à mesure que les cas deviennent plus complets et moins sujets aux erreurs.

Auto-guérison alimentée par l'IA – Détecte et corrige automatiquement les tests ayant échoué lors de l’exécution des tests à l’aide de techniques de classification. Cette fonctionnalité compare les résultats réels à ceux attendus, et lorsque les résultats ne correspondent pas, le test aboutit à un échec. Tests de réparation auto-réparateurs basés sur l'IA en identifiant et en corrigeant des erreurs mineures telles que des localisateurs manquants ou des modifications mineures de l'interface utilisateur.

Les avantages de l’auto-guérison basée sur l’IA incluent :

• Coûts de maintenance des tests réduits grâce à la réparation automatique des tests ayant échoué sans nécessiter d’interaction humaine.
• Une couverture de test améliorée s'accompagne de tests générés automatiquement répondant aux modifications apportées à l'application testée.
• Réduction de l'écaillement des tests en tenant compte des modifications mineures dans l'application testée et en réparant automatiquement le test lui-même.

Analyses de tests basées sur l'IA – Provient de l’énorme quantité de données automatisées continuous testing génère. À l’aide des techniques ML et NLP, cette fonctionnalité analyse l’ensemble du processus de test pour identifier les tendances et les anomalies. Il permet de donner un aperçu des performances des applications et de l'état de l'environnement de test lui-même afin que les équipes puissent prendre des décisions basées sur les données.

Les avantages de l’analyse des tests basée sur l’IA incluent :

• La détection des défauts est améliorée à mesure que la solution identifie les modèles, les tendances et les anomalies dans les résultats des tests et dans l'utilisation des appareils cloud.
• L'analyse des résultats des tests demande moins de temps et d'efforts afin que les testeurs puissent travailler sur d'autres tâches plus importantes.
• Qualité et fiabilité accrues avec de meilleures informations sur les performances des applications et les défauts potentiels.

Modifier les prévisions de risque – 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 de Machine Learning pour analyser l’impact des changements dans les applications. La solution permet de réduire les échecs de changement et le temps moyen de résolution des incidents associés.

Les avantages des prévisions des risques de changement comprennent :

• Testez la priorisation sur les parties du code qui contiennent le plus probablement des défauts.
• Allocation de ressources pour prévenir efficacement les défauts.
• Créer de meilleures applications Web et mobiles release les décisions.

Observer les techniques d'IA

À mesure que les techniques d’IA et de ML évoluent et mûrissent, il est important d’y prêter attention. Le marché automatisé continu s’attend à voir davantage d’innovations et d’applications uniques des technologies. Certaines applications attendues incluent la génération de données de test synthétiques pour étendre les scénarios de test et des assistants de test intelligents aidant les testeurs à améliorer encore leur productivité et leur efficacité.

Il y a beaucoup à espérer avec les techniques d'IA et de ML qui façonnent l'automatisation continuous testing processus. À mesure que les organisations adopteront ces techniques, elles se positionneront pour améliorer la qualité des applications Web et mobiles et offrir une expérience utilisateur encore meilleure.

Comme l’ont dit Eric B et Rakim :

« Vous n'êtes pas obligé de parler, cherchez simplement /
Et regardez la technique.

 

 

Explorez davantage l'impact transformateur de l'IA et du ML avec nos vidéos sur Auto-guérison alimentée par l'IA et Création de tests alimentés par l'IA.

¹Gartner : « Guide du marché des outils de test de logiciels augmentés par l'IA » (publié : 12 juillet 2022)

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