Webinaire en vedette : MISRA C++ 2023 : tout ce que vous devez savoir | Voir le séminaire

L'avenir de l'assurance qualité : tests d'API avec l'IA générative

Tête de Nathan Jakubiak, directeur principal du développement chez Parasoft
26 octobre 2023
6 min lire

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.

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 rapport 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.

Comprendre le rôle de l'IA générative dans les tests de logiciels

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 :

  • Création de cas de test
  • Comprendre les exigences
  • Test d'exécution
  • Correction des défauts
  • Priorisation des activités

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.

  • Génération de cas de tests. Implique la création d’instructions étape par étape pour vérifier qu’une application logicielle fonctionne comme prévu. GenAI peut rationaliser ce processus en générant automatiquement des cas de test basés sur les exigences et les spécifications. L'utilisation de l'IA dans la génération de scénarios de test d'API accélère le processus de création de tests et étend la couverture des tests en générant des scénarios de scénarios de test qui n'auraient peut-être pas été envisagés par des testeurs humains. Lorsqu'il est intégré aux tests au niveau du code, il peut augmenter la précision des cas de tests unitaires existants, enrichir les cas de test avec du paramétrage et simplifier les étapes impliquées dans la maintenance des cas de test.
  • Détection de bugs. L'IA générative peut être utilisée pour analyser le code et identifier les bogues ou vulnérabilités potentiels. Il peut être utilisé pour générer des entrées de test qui exploitent les faiblesses du logiciel, permettant ainsi aux équipes d'assurance qualité d'être proactives dans le processus de détection des bogues.
  • Correction des violations de l’analyse statique. Lorsqu'il est appliqué dans analyse statique workflows, GenAI peut accélérer la correction des défauts trouvés en fournissant des correctifs recommandés pour les violations et les problèmes signalés. L'accélération du processus de correction pour répondre aux résultats de l'analyse statique aide les équipes de développement à garantir que leurs logiciels sont sécurisés, sécurisés et de haute qualité avec peu de perturbations dans les tâches quotidiennes des ingénieurs, leur permettant ainsi de se concentrer sur le développement de nouveaux codes et d'augmenter leur productivité. productivité.
  • Améliore la couverture des tests. S'assurer que l'application testée a été minutieusement testée avant la production est essentiel pour identifier les problèmes ou défauts potentiels qui auraient des conséquences coûteuses pour l'organisation. La couverture des tests joue souvent un rôle important pour déterminer si une application est prête à être publiée. Grâce à la capacité de GenAI à générer rapidement des scénarios de test pour des scénarios attendus et, surtout, inattendus, les équipes de test d'applications peuvent approfondir la couverture des tests et les publier en toute confiance.
  • Génération de données de test. L'un des aspects fondamentaux du test logiciel est la génération de données de test. Ces données sont utilisées pour évaluer la façon dont une application logicielle répond à différentes entrées et scénarios. GenAI peut automatiser ce processus en créant un large éventail de données de test destinées à tester des cas extrêmes ou des scénarios susceptibles de contenir des bugs. En générant dynamiquement et à la volée des données de test sûres en fonction des demandes d'exigences, des flux de travail agiles sont activés et une vitesse de test plus élevée peut être atteinte.

Avantages de l'IA générative dans les tests d'API

L'IA générative offre de nombreux avantages pour Test d'API. Nous en présentons ci-dessous quelques-uns.

Augmente la vitesse de génération de tests

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.

Réduit les connaissances techniques nécessaires à la création de tests API

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.

Permet des tests plus approfondis et augmente la qualité du logiciel

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.

Rentable

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.

Comment Parasoft intègre l'IA générative dans sa stratégie de tests fonctionnels

Parasoft SOAtest exploite GenAI dans ses capacités de création de tests API en aidant les équipes d'application des manières suivantes :

  • Accélérez la création de tests.
  • Réduisez le niveau de connaissances techniques nécessaire pour créer des tests de scénarios d’API.
  • Augmentez la rigueur et réduisez le coût des tests.

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.

Réflexions finales : Optimisez la productivité de l'équipe d'assurance qualité grâce à l'IA générative

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.

Découvrez par vous-même comment votre équipe peut accélérer et simplifier les tests d'API avec GenAI.

Auteur collaborateur: Jamie Mère