Formation IA générative pour le Test Logiciel.

Programme de formation IA générative pour le Test Logiciel.

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Introduction à l’IA générative dans les tests logiciels

– Principes fondamentaux de l’IA et de la ML
– Introduction aux grands modèles de langage (LLM)
– Applications des LLMs dans les tests de logiciels
– Types d’IA pertinents pour les tests
– Études de cas : Impact de l’IA sur les processus de test

Exemples de travaux pratiques :
– Analyser un système de base en cours de test
– Identifier les applications de l’IA dans le cycle de vie des tests de logiciels

Prompt Engineering pour les processus de test

– Rédiger des prompts précis
– Techniques d’analyse des besoins en utilisant l’IA générative
– Stratégies de tests exploratoires
– Outils d’IA pour le brainstorming (ChatGPT, GitHub Copilot)

Exemples de travaux pratiques :
– Rédaction de prompts pour résumer les exigences d’un logiciel
– Générer des idées de tests exploratoires avec des outils d’IA

Automatisation

– Automatisation des cas de test
– Création de données de test synthétiques
– Optimisation des suites de tests
– Outils : Selenium, Cypress, KaneAI par LambdaTest
– Génération de scripts de test pour les tests automatisés
– Implémentation de l’IA générative pour l’automatisation des tâches

Exemples de travaux pratiques :
– Générer divers cas de test pour une application type
– Créer des données de test synthétiques
– Optimiser les suites de tests existantes

L’IA éthique : atténuer les biais et protéger les données

– Techniques d’identification des préjugés
– Stratégies d’atténuation des préjugés
– Sauvegarde de la propriété intellectuelle et des données confidentielles
– Traitement des hallucinations dans les résultats de l’IA
– Meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé des modèles

Exemples de travaux pratiques :
– Analyser les résultats des modèles d’IA pour détecter les biais et les hallucinations
– Anonymiser ou sécuriser les données sensibles dans un environnement de test

Capstone Project : Application de l’IA dans des scénarios de test du monde réel

– Développement d’une stratégie de test complète
– Intégration de techniques d’IA générative
– Création et optimisation de suites de tests
– Application des outils et des méthodes apprises
– Collaboration en équipe ou travail individuel
– Création de plans de test
– Génération d’artefacts de test
– Présentation de solutions améliorées par l’IA

Exemples de travaux pratiques :
– Développer une stratégie de test pour un exemple d’application
– Créer une suite de tests génératifs pilotés par l’IA
– Présenter les résultats et les solutions à des pairs