Alors que les exigences des utilisateurs SAP augmentent, les \u00e9quipes de test doivent ma\u00eetriser des cycles de re-lease de plus en plus courts - souvent m\u00eame plusieurs builds par jour pour les applications cloud. Pour suivre ce rythme, l'assurance qualit\u00e9 ne doit plus se faire \u00e0 la fin, mais doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e dans toutes les phases du processus DevOps.<\/p>\n\n\n\n
Ce qu'il faut, c'est un shift-left dans le mod\u00e8le V : en tenant compte de la qualit\u00e9 d\u00e8s la planification des applications, les entreprises peuvent identifier et traiter les probl\u00e8mes \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Mais comment faire face \u00e0 la baisse des budgets et \u00e0 la p\u00e9nurie de personnel qualifi\u00e9 ? Aujourd'hui, il n'est plus possible de faire l'impasse sur l'automatisation des tests. L'intelligence artificielle est de plus en plus utilis\u00e9e \u00e0 cet effet.<\/p>\n\n\n\n
86 % des DSI consid\u00e8rent d\u00e9j\u00e0 l'IA comme un crit\u00e8re important dans le choix de solutions d'assurance qualit\u00e9, selon le World Quality Report de Capgemini. Selon une \u00e9tude men\u00e9e par TechStrong et Tricentis aupr\u00e8s des professionnels DevOps, 90% des personnes interrog\u00e9es voient un potentiel consid\u00e9rable dans l'utilisation de l'IA. C'est dans le domaine des tests qu'ils attendent les plus grands avantages.<\/p>\n\n\n\n
Les tests UI servent \u00e0 s'assurer qu'une interface utilisateur fonctionne comme pr\u00e9vu et offre une bonne exp\u00e9rience utilisateur. Ils sont g\u00e9n\u00e9ralement laborieux et prennent beaucoup de temps, car ils sont difficilement automatisables. L'IA permet de surmonter cet obstacle. En simulant le comportement humain de l'utilisateur, elle peut effectuer des tests d'interface utilisateur de mani\u00e8re autonome du point de vue de l'utilisateur.<\/p>\n\n\n\n
Une approche shift-left est particuli\u00e8rement difficile pour les tests d'interface utilisateur. En effet, en r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les testeurs ne peuvent commencer \u00e0 automatiser les tests qu'une fois l'interface utilisateur enti\u00e8rement d\u00e9velopp\u00e9e. Cela ralentit le processus de validation. En revanche, l'IA peut d\u00e9j\u00e0 cr\u00e9er des cas de test \u00e0 partir de la maquette d'une application. Cela permet de concevoir des cas de test UI avant m\u00eame que l'interface utilisateur n'existe. Les m\u00eames tests peuvent ensuite \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 l'application enti\u00e8rement d\u00e9velopp\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Les tests visuels servent \u00e0 s'assurer qu'une interface utilisateur fonctionne sur diff\u00e9rents terminaux. En comparant une capture d'\u00e9cran de base avec une capture d'\u00e9cran future, il est possible de d\u00e9tecter des probl\u00e8mes qui ne sont pas d\u00e9tect\u00e9s lors des tests fonctionnels au niveau du DOM (Document Object Model). Une IA peut automatiser les tests visuels. La condition pr\u00e9alable est de lui apprendre quels sont les indices visuels auxquels elle doit pr\u00eater attention.<\/p>\n\n\n\n
Il suffit d'une petite modification dans une application pour que l'identification des objets ne fonctionne plus et que les tests soient interrompus. Les responsables de l'assurance qualit\u00e9 doivent donc continuellement v\u00e9rifier et adapter leurs scripts d'automatisation. Cela demande beaucoup d'efforts et fait grimper les co\u00fbts de maintenance.<\/p>\n\n\n\n
Une IA peut en revanche automatiser les tests d'interface utilisateur sans identifiants techniques. Elle reconna\u00eet les objets \u00e0 l'aide de r\u00e9seaux neuronaux au niveau visuel de l'interface utilisateur. Ainsi, il n'y a plus de probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 des relations interrompues entre les objets et les identificateurs. L'IA visuelle rend en outre les cas de test ind\u00e9pendants de la technologie sous-jacente. Les tests peuvent ainsi \u00eatre utilis\u00e9s sur toutes les plateformes, qu'une application fonctionne sur un syst\u00e8me Windows, Android, Apple ou Cloud.<\/p>\n\n\n\n
Les testeurs passent une grande partie de leur temps \u00e0 rechercher des erreurs. Lorsqu'un test \u00e9choue, ils doivent s'efforcer de d\u00e9terminer pourquoi il ne fonctionne pas. En revanche, l'IA peut analyser automatiquement les donn\u00e9es des tests qui ont \u00e9chou\u00e9 et identifier les mod\u00e8les d'erreur courants. Elle peut m\u00eame r\u00e9parer automatiquement les probl\u00e8mes courants, tels que les r\u00e9f\u00e9rences erron\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Pour que le testing soit le plus efficace possible, il est important de tester de mani\u00e8re cibl\u00e9e les domaines qui pr\u00e9sentent le plus de risques. Dans la pratique, cette transparence fait souvent d\u00e9faut. De nombreuses entreprises testent donc selon le principe de l'arrosoir et accumulent une suite de tests hypertrophi\u00e9e qui devient de plus en plus lente. Mais ce faisant, elles ne couvrent que 20 \u00e0 40 % de leurs risques commerciaux.<\/p>\n\n\n\n
Une IA peut effectuer une analyse d'impact automatis\u00e9e afin d'identifier les risques les plus importants. Elle aide ainsi les responsables de l'assurance qualit\u00e9 \u00e0 donner la priorit\u00e9 aux tests les plus importants et \u00e0 tester ce qui convient. En outre, l'IA peut \u00e9galement concevoir des cas de test automatis\u00e9s et obtenir une couverture de test optimale. <\/p>\n\n\n\n
Pour mettre en \u0153uvre une strat\u00e9gie globale d'ing\u00e9nierie de la qualit\u00e9, les entreprises ont besoin du meilleur soutien technique possible. L'IA aide \u00e0 int\u00e9grer l'automatisation des tests dans les processus DevOps d\u00e8s les premi\u00e8res phases. La meilleure fa\u00e7on d'introduire la nouvelle technologie est d'utiliser une plateforme Low-Code\/No-Code, voir aussi les Cover story de l'E3 dans sur le sujet.<\/a><\/p>\n\n\n\n tricentis.com<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L'intelligence artificielle a le vent en poupe. 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