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Les équipes d’assurance qualité sont plus que jamais sous pression pour répondre aux attentes en matière de qualité logicielle et de rapidité de publication. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment GenAI peut améliorer les expériences de travail des développeurs et des testeurs tout en maximisant la productivité de l'équipe et en améliorant la qualité des logiciels.
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Les conséquences d'une mauvaise qualité des logiciels se multiplient, frappant de nombreuses organisations avec les coûts croissants des défauts fonctionnels et des vulnérabilités de sécurité qui se retrouvent dans leurs produits et ont un impact sur leur expérience utilisateur. Un CISQ (ici) montre que le coût des logiciels de mauvaise qualité aux États-Unis a atteint environ 2.41 XNUMX milliards de dollars. Aucune organisation ne souhaite subir les conséquences négatives de sa marque ou de l’expérience client, sans parler de l’impact d’un logiciel de mauvaise qualité sur ses coûts.
Malheureusement, le risque que des logiciels problématiques et de mauvaise qualité parviennent aux consommateurs augmente, de nombreuses entreprises ayant réduit au cours des deux dernières années la taille de leur personnel de développement et de test de logiciels. À mesure que les ressources nécessaires pour tester le logiciel en développement diminuent, il est plus probable que les équipes sous pression pour suivre la vitesse de développement et de publication attendue commettent davantage d'erreurs ou n'aient pas suffisamment de temps pour tester minutieusement leur code.
Dans cet environnement, la question se pose : comment les équipes d’assurance qualité modernes qui ont connu des réductions de personnel peuvent-elles répondre aux mêmes attentes en matière de qualité et à la même vitesse de publication ?
Technologies d'IA générative (GenAI) appliqué à l'espace de test de logiciels présente une solution permettant aux équipes d'assurance qualité de faire plus avec moins. Alors que l’automatisation des tests aide déjà aujourd’hui de nombreuses entreprises à optimiser leurs processus de test, les technologies d’IA peuvent offrir d’immenses avantages en accélérant la création de tests et en aidant les équipes à améliorer la rigueur de leurs pratiques de test. Dans cet article, nous explorons le rôle de GenAI dans les tests logiciels, en approfondissant ses avantages et comment développer une stratégie d'assurance qualité efficace.
Au départ, GenAI était perçue comme un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) spécialisée dans la génération de contenu de type humain. Bien que GenAI ait trouvé sa popularité dans de nombreux domaines, son rôle dans les tests logiciels devient de plus en plus important.
L'état actuel des équipes d'application étant obligé de faire plus en termes de fourniture de logiciels de haute qualité à grande vitesse tout en disposant de moins de ressources en personnel pour répondre à ces exigences, GenAI est considéré comme un moyen d'optimisation. Lorsqu'il est appliqué à l'espace de développement et de test de logiciels, il offre des avantages en termes d'accélération des processus, notamment :
Alors que les pratiques de tests automatisés optimisent déjà ces activités, l’inclusion de l’IA pour augmenter davantage les tests logiciels offre des avantages supplémentaires en matière d’optimisation et de productivité.
Vous trouverez ci-dessous les rôles clés que joue l’IA générative dans les tests de logiciels.
L'IA générative offre de nombreux avantages pour Test d'API. Nous en présentons ci-dessous quelques-uns.
GenAI apporte un avantage significatif aux tests d'API en augmentant considérablement la vitesse de génération des tests. Dans les méthodes de test traditionnelles, les ingénieurs QA s'appuient souvent sur la création manuelle de scénarios de test, ce qui peut prendre du temps et avoir une portée limitée. GenAI, quant à lui, exploite les algorithmes d'apprentissage automatique pour générer automatiquement une vaste gamme de cas de test, couvrant un large éventail de scénarios et de cas extrêmes en une fraction du temps qu'il faudrait à un testeur humain. Cette accélération réduit non seulement le cycle de test, mais permet également un développement et un déploiement logiciel plus rapides.
La création de tests API nécessite souvent des connaissances en matière de scripts ou de développement, et même lorsqu'une organisation a investi dans une solution low-code, le testeur doit toujours comprendre comment les services API sont construits et comment ils communiquent pour tester les flux de travail API via l'application. La capacité de GenAI à comprendre et à traduire les invites d'exigences en langage naturel en cas de test permet aux testeurs moins techniques de créer plus facilement des tests de scénarios d'API. Cela permet aux équipes d'application de tirer davantage de valeur de leur personnel et d'améliorer leurs tests de bout en bout et d'intégration au niveau de la couche API.
Des tests approfondis et complets sont un facteur clé qui garantit la qualité des logiciels, mais ils peuvent facilement passer inaperçus dans les scénarios de tests logiciels centrés sur l'humain. Contrairement aux tests traditionnels, qui peuvent ignorer certains scénarios en raison de contraintes de temps ou d'oublis, GenAI peut explorer diverses entrées, combinaisons et conditions limites, permettant ainsi de générer des cas d'utilisation qui n'étaient auparavant pas pris en compte par l'ingénieur de test. Cela conduit à la découverte de bugs et de vulnérabilités subtils qui autrement auraient pu passer inaperçus.
En conséquence, les applications logicielles deviennent plus robustes et fiables. De plus, la capacité de GenAI à créer des cas de test divers et complexes aide à simuler une utilisation réelle et garantit que le logiciel est bien préparé pour un large éventail d'interactions et de scénarios utilisateur.
La capacité de GenAI à améliorer et optimiser la création de scénarios de test d'API peut présenter des avantages rentables pour l'organisation. Sa capacité à accroître la rigueur des tests et la qualité des logiciels qui en résultent signifie une réduction du risque de défauts ou de problèmes apparaissant dans les versions de produits, ayant un impact sur les utilisateurs finaux et, à terme, sur la réputation de la marque.
La découverte des problèmes plus tôt dans le processus de test signifie que les organisations peuvent également éviter les coûts liés à une remédiation tardive, à la création de correctifs ou à des versions retardées en raison d'une mauvaise qualité. Alors qu'aujourd'hui, les outils et frameworks d'automatisation des tests sont déjà largement utilisés pour optimiser les tests et augmenter la productivité, GenAI peut encore améliorer les pratiques d'automatisation des tests, aidant les programmes à raccourcir leurs délais de commercialisation et à garantir que leurs applications présentent un faible risque au moment de leur sortie.
Parasoft SOAtest exploite GenAI dans ses capacités de création de tests API en aidant les équipes d'application des manières suivantes :
Les équipes peuvent intégrer SOAtest à OpenAI/Azure OpenAI et prend en charge les modèles GPT 3.5 et 4. Cette intégration permet aux utilisateurs de générer automatiquement des cas de test avancés basés sur les définitions de services API tout en filtrant les résultats non pertinents grâce à l'ingénierie d'invite exclusive de Parasoft.
Dans l’ensemble, une telle approche réduit considérablement le processus fastidieux de création de tests et permet aux équipes d’assurance qualité de se concentrer sur les aspects critiques de l’entreprise. SOAtest avec GenAI génère rapidement plusieurs scénarios de tests, y compris des scénarios non initialement pris en compte par l'ingénieur de test, afin que les équipes puissent améliorer la rigueur globale de leurs tests.
GenAI est une nouvelle technologie, et nous commençons seulement à effleurer la surface de ses applications et avantages potentiels dans les espaces de développement et de test de logiciels. La mise en œuvre précoce de GenAI, comme nous le voyons dans Parasoft SOAtest, marque un pas en avant transformateur dans l'optimisation de la productivité de l'équipe d'assurance qualité.
Les tâches de test de routine étant automatisées grâce à l'IA, il devient plus facile d'obtenir une couverture de test accrue et d'accélérer les tâches de génération de cas de test, aidant ainsi les professionnels de l'assurance qualité à se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée telles que les tests stratégiques et la prise de décision basée sur les données. Cela améliore non seulement l'efficience et l'efficacité des efforts d'assurance qualité, mais contribue également à la qualité et à la fiabilité globales des produits logiciels.
Avec sa capacité à s'adapter et à s'améliorer au fil du temps, GenAI est sur le point de jouer un rôle croissant dans le paysage en constante évolution des tests logiciels. Par conséquent, adopter une approche de test basée sur l'IA n'est plus un choix si vous souhaitez proposer des produits logiciels de qualité supérieure sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui : il s'agit simplement de savoir quand.
Auteur collaborateur: Jamie Mère