L'IA dans les tests logiciels : comment elle transforme les tests embarqués et en entreprise

L'IA transforme les tests logiciels en permettant aux équipes d'entreprise de renforcer la conformité en matière de sécurité et aux développeurs embarqués de valider la sécurité sur du matériel aux ressources limitées. Lisez la suite pour découvrir comment l'IA peut servir d'amplificateur puissant sous la supervision humaine. Soyez conscient des risques liés à l'absence de garde-fous adéquats.

L’IA dans les tests logiciels accélère la manière dont les équipes conçoivent, exécutent et maintiennent les tests dans deux mondes distincts : l’embarqué et l’entreprise.

• Dans une environnement d'entrepriseLes tests de logiciels d’IA vous aident à évoluer tout en respectant vos obligations en matière de confidentialité et de sécurité.
• In systèmes embarqués, il doit prouver une sécurité déterministe sur du matériel contraint et s'aligner sur des normes telles que ISO 26262 et MISRA.

Utilisée efficacement, l'IA améliore les compétences des individus et déplace le travail vers la gauche. Mal utilisée, elle peut gonfler la couverture médiatique sans valider les comportements.

Comment l’IA est-elle utilisée dans les tests logiciels ?

L'IA dans les tests logiciels améliore les performances humaines. Elle accélère la création, la sélection et la correction, mais elle n'améliore pas à elle seule la qualité du code. Considérez les résultats de l'IA comme des brouillons. Maintenez des normes et des révisions pour progresser plus rapidement sans introduire de nouveaux risques.

Parasoft combine trois types d'IA dans la suite d'outils (algorithmes propriétaires, IA générative et IA agentique) et apporte une assistance là où vous travaillez : à l'intérieur de l'IDE, lors de l'analyse statique et dans les rapports et les analyses.

Où l'IA aide le plus

Commencez tôt, au plus près du code. Utilisez l'analyse statique pour détecter les violations au moment de la validation, générez des tests unitaires et API dès que les modifications sont récentes, et liez les tests au code pour n'exécuter que ce qui compte. Ce signal précoce réduit les reprises et évite les régressions lors de l'intégration.

• Planification et risque. Analysez l’historique des changements, la couverture et la criticité pour vous concentrer en premier sur les zones à risque les plus élevées.
• Conception et génération de tests. Rédigez des tests unitaires, d'API et de scénarios à partir de contrats, de code et d'exemples. Ensuite, révisez et affinez.
• Données et environnements. Créez des ensembles de données réalistes et virtualisez les dépendances instables ou coûteuses afin que les régressions soient reproductibles.
• Exécution et sélection. Choisissez le sous-ensemble le plus petit et le plus pertinent pour chaque build grâce à une sélection basée sur les modifications.
• Analyse et triage. Défaillances de cluster, détection des anomalies et recommandation de correctifs.
• Entretien. Mettre à jour les assertions fragiles à mesure que les interfaces évoluent.
• Documentation et conformité. Associez les preuves aux règles et produisez des rapports prêts à être audités.

Adoption des normes : trois niveaux à prendre en compte

Le rôle de l’IA évolue en fonction du niveau de conformité que vous devez respecter :

• Sécurité (large et mince). Les équipes d'entreprise accordent la priorité à la confidentialité et à la sécurité, en adhérant à des normes telles que HIPAA, RGPD, OWASP et CWE. L'IA permet d'exécuter des règles, de signaler les violations, de suggérer des correctifs et de rassembler des preuves, vous permettant ainsi de démontrer votre conformité.
• Sécurité fonctionnelle/sécurité de sûreté. Pour le code embarqué, les ensembles de règles tels que MISRA et AUTOSAR C++14 sont importants. L'IA peut vérifier la manière dont le code est construit par rapport à ces règles et proposer des modifications conformes. Les outils que vous utilisez doivent prendre en charge ces normes et, si nécessaire, fournir des preuves de qualification pour les flux de travail critiques pour la sécurité.
• Une véritable conformité. Les produits critiques pour la sécurité nécessitent des preuves de certification lors des tests, de la documentation et de la validation. L'IA peut aider à collecter les artefacts et à maintenir la documentation à jour, tandis que la vérification humaine garantit la sécurité et l'efficacité des modifications.

Notes sur le langage et l'exécution

Pour Java et .NETParasoft propose des options pour travailler avec OpenAI ou des LLM gérés par le client à l'intérieur Jtest et pointTEST.

In C / C ++, les équipes s'associent souvent Test C / C ++ avec des assistants de code tels que Copilot tout en s'appuyant sur Parasoft pour une analyse statique approfondie et un support de normes.

Découvrez la gamme de Parasoft solutions de conformité adapté aux ensembles de règles spécifiques requis par votre programme.

Comparaison entre l'intégration et l'entreprise : un aperçu

Entreprise

Votre centre de gravité est la gouvernance des données et la performance de l'environnement. Vous exploitez vos données à grande échelle, vous vous intégrez aux systèmes d'entreprise et vous respectez les obligations de confidentialité et de sécurité telles que la loi HIPAA et le RGPD. Des normes de sécurité, telles que OWASP et CWE, fournir des conseils sur les meilleures pratiques.

L'IA accélère l'application des règles, priorise les corrections et peut générer des correctifs de code que vous pouvez examiner et appliquer au cours d'un sprint. Les rapports et les analyses vous aident à identifier les correctifs à corriger en priorité et à déterminer comment une seule modification peut résoudre plusieurs violations.

Embarqué

Votre priorité est un logiciel déterministe et sûr pour des environnements contraints. Chaque ligne de code doit être correcte avant la publication.

Des normes telles que CERT, MISRAet AUTOSAR déterminez la manière dont vous écrivez, analysez, testez et documentez votre code.

L'IA/ML aide en vérifiant le code par rapport aux règles de sécurité et en recommandant des correctifs conformes. Utilisez l'IA pour accélérer le développement et l'analyse du code, en tenant les membres de votre équipe informés des progrès de la conformité.

À travers les deux mondes

Parasoft applique une approche d'IA mixte, utilisant des algorithmes propriétaires, une IA générative et une IA agentique, ainsi que des fondamentaux non liés à l'IA, tels que la virtualisation des services et l'analyse statique mature.

Pour Java et .NET, Jtest et dotTEST s'intègrent à OpenAI ou aux LLM des clients. Pour C/C++, C/C++test se concentre sur l'analyse basée sur les normes, tandis que les équipes peuvent utiliser Copilot pour des suggestions de code.

L’objectif reste le même : identifier les priorités, résoudre les problèmes rapidement et démontrer la conformité au moyen de rapports transparents et vérifiables.

Quels sont les principaux avantages et les pièges potentiels de l’IA dans les tests ?

L'IA est un amplificateur de l'humain, et non un substitut. Utilisée à bon escient, elle accélère la création, la sélection et la correction. Notre approche applique l'IA avec précision et informe les utilisateurs, garantissant ainsi la pertinence des tests.

Avantages mesurables auxquels vous pouvez vous attendre

• Création plus rapide de tests pratiques. Générez des tests unitaires et API avec des assertions automatiques, des données paramétrées et des entrées réalistes. Suivez la densité des assertions, la croissance de la couverture sur les modules critiques et le temps de création d'un test. L'objectif est de vérifier le comportement, et pas seulement d'obtenir du code exécutable.
• Cycles de régression plus courts. Associez les tests aux modifications de code pour exécuter uniquement les tests impactés dans chaque build. Mesurez le temps d'exécution de la suite, le pourcentage de tests impactés exécutés et le délai entre la validation et le résultat.
• Correction plus rapide des problèmes de sécurité et de conformité. Utilisez l'IA pour proposer des correctifs de code à partir des résultats d'analyse statique, puis examinez-les et appliquez-les. Suivez les violations résolues par sprint, le délai de validation après une analyse et le taux de correction dès le premier passage.
• Environnements stables et reproductibles. Créez des services virtuels lorsque les dépendances sont indisponibles ou coûteuses. Suivez les exécutions bloquées, la disponibilité de l'environnement et le temps nécessaire pour provisionner une configuration testable.
• Un triage plus rapide avec des signaux plus clairs. Défaillances de cluster, anomalies de surface et regroupement par cause première suspectée. Mesurez le temps moyen de tri et le taux de défauts en double.
• Une plus grande confiance dans l’alignement des normes. Mappez les résultats d'analyse statique avec OWASP, CWE, MISRA, AUTOSAR C++14 et vos politiques internes. Surveillez les taux de réussite des règles et la préparation des rapports aux audits.

7 signes avant-coureurs d'une dépendance excessive à l'IA

1. La couverture augmente, tout comme les fuites. On observe davantage de lignes couvertes, mais davantage de défauts atteignent la production.
2. Tests « vides ». De nombreux tests exécutent des chemins de code, mais incluent des assertions faibles ou manquantes. Ils s'exécutent, mais ne valident pas le comportement.
3. Aucune vérification humaine. Le code et les tests générés par l'IA fusionnent sans approbation ni traçabilité.
4. Les indicateurs de vanité sont au cœur de la conversation. Les équipes privilégient le nombre de tests, de suites ou de lignes plutôt que la stabilité, les taux de correction et l'impact utilisateur.
5. Lacunes en matière de gouvernance des données. Les données d'invite ou de formation contiennent des secrets ou des informations réglementées sans contrôle.
6. Inadéquation aux politiques. GenAI est activé dans des environnements réglementés sans nécessiter d'approbation des risques ni de qualification des outils, le cas échéant.
7. Résultats incohérents. Les résultats varient d'une exécution à l'autre avec les mêmes entrées, et personne n'en cherche la cause.

Comment Parasoft évite les pièges

• Tests qui valident la fonctionnalité. Notre IA ne génère pas de tests « vides ». Elle crée des tests riches en données, avec des assertions et un paramétrage conçus pour vérifier le comportement.
• L'humain dans la boucle, par conceptionLes résultats de l'IA sont examinés avant leur intégration dans votre base de code. Vous gardez le contrôle sur la qualité, la sécurité et la conformité.
• La précision plutôt que le battage médiatique. Nous combinons algorithmes propriétaires, IA générative et IA agentique, chacun apportant une réelle valeur ajoutée. Cette approche est mise en œuvre au sein de l'IDE grâce à l'analyse statique, ainsi qu'au reporting et à l'analyse, vous permettant ainsi de gagner en productivité.

Utilisez l'IA pour faire plus avec moins, puis prouvez-le avec les mesures appropriées : délai d'exécution, temps d'exécution, taux d'échec, taux d'échappement, temps de triage, violations corrigées par sprint et preuves prêtes pour l'audit.

Si ces tendances vont dans le mauvais sens alors que les chiffres bruts ont tendance à augmenter, vous vous fiez trop à l'outil et vous sous-investissez dans la qualité.

Cas d'utilisation : comment l'IA et les humains travaillent ensemble

Ce que l'IA ne peut pas faire ? Dans les tests logiciels, l'IA ne fixe pas d'objectifs de qualité, ne définit pas les exigences et ne détermine pas ce qui est « bon » pour votre entreprise. Elle ne peut pas approuver les modifications critiques pour la sécurité, garantir seule la conformité, ni remplacer le jugement humain dans les flux ambigus, les contrôles visuels et les évaluations d'accessibilité.

Considérez l'IA comme un amplificateur, et non comme un substitut. Tenez les utilisateurs informés pour examiner les résultats et vérifier que les tests valident le comportement, et non pas seulement l'exécution du code.

Où l'IA aide-t-elle actuellement ?

1. Créez ou développez rapidement une suite de régression.

Lorsque la couverture est limitée, notamment sur le code existant, utilisez la génération assistée par IA pour créer des tests unitaires et API efficaces. En pratique, les développeurs accélèrent les tests unitaires avec Jtest et dotTEST, et les équipes étendent la couverture API grâce aux générateurs et aux fonctionnalités agentiques de SOAtest.

L'approche de Parasoft ne se limite pas à produire des stubs exécutables. Elle ajoute des assertions, des données paramétrées et des entrées réalistes afin que les tests vérifient les fonctionnalités, et pas seulement les lignes exécutées.

2. Stabilisez les environnements grâce à la virtualisation des services.

Les services tiers, les composants intégrés ou les dépendances payantes peuvent prévenir les régressions. Virtualisez ces systèmes pour maintenir les pipelines en activité.

Vous pouvez commencer avec de simples paires requête-réponse gérées dans une feuille de calcul, puis évoluer progressivement. GenAI permet de créer plus rapidement des ressources virtuelles à partir de définitions de services et d'échantillons de trafic, facilitant ainsi l'adoption et le développement de la virtualisation au sein des équipes d'assurance qualité, sans nécessiter de scripts complexes.

3. Focus fonctionne avec une sélection basée sur le changement.

Les suites volumineuses peuvent prendre des heures, voire des jours. Liez les tests aux modifications de code afin que chaque build n'exécute que les éléments impactés. Cela préserve la couverture là où c'est important et raccourcit les retours d'un sprint à l'autre. L'IA améliore la cartographie et la priorisation, garantissant ainsi que les chemins critiques sont traités en priorité.

4. Corrigez plus rapidement les problèmes de sécurité et de conformité.

Effectuez des analyses statiques par rapport aux politiques OWASP, CWE, MISRA, AUTOSAR et internes. Utilisez l'IA pour proposer des correctifs de code, puis les examiner et les appliquer au cours d'un sprint. Les rapports et les analyses vous aident à identifier les correctifs à corriger en priorité et à déterminer comment un seul changement peut résoudre plusieurs problèmes connexes.

5. Créez plus rapidement dans l'IDE.

Utilisez les assistants GenAI dans des éditeurs comme VS Code pour rédiger des tests, générer des assertions en langage naturel, capturer les valeurs d'une étape et les réutiliser à l'étape suivante. Grâce à la documentation Parasoft, les assistants sont rapidement opérationnels et les experts peuvent progresser plus rapidement.

Des garde-fous qui préservent l'utilité de l'IA

• Rester examen humain à chaque modification générée par l'IA. Aucune fusion sans approbation et traçabilité.
• Mesurer les résultats qui comptent: délai d'exécution, durée d'exécution de la suite, taux de défaillance, taux d'échappement, temps moyen de tri et violations corrigées par sprint. Si ces tendances évoluent mal alors que les chiffres bruts augmentent, vous vous fiez trop à l'outil.
• Aligner avec gouvernance et politique des donnéesDans les environnements réglementés, désactivez GenAI jusqu'à ce que les équipes de gestion des risques et de conformité soient prêtes, puis activez-le pour accélérer le travail auquel vous faites déjà confiance.

Il en résulte une répartition claire des responsabilités. L'IA gère les aspects répétitifs et volumineux de la régression : génération, sélection, triage et correction. Les humains supervisent l'intention, la sécurité, la conformité et la décision finale sur la qualité.

Automatisez les tests d'IA avec Parasoft

Parasoft apporte l'IA aux tests logiciels pour de vraies équipes et de vrais pipelines avec une approche précise et humaine dans la boucle.

Vous bénéficiez de la vitesse de l'IA générative et agentique, là où elle est la plus utile, soutenue par l'analyse et la gouvernance propriétaires de Parasoft en matière de reporting et d'analyse.

• Qualité au niveau du code. Accélérez les tests unitaires et améliorez l'hygiène du code en amont. Jtest peut créer et exécuter automatiquement des tests JUnit, optimiser les exécutions en fonction des modifications de code et, grâce aux LLM optionnels, renforcer la robustesse des tests générés. dotTEST fournit une analyse statique en direct dans l'IDE, ce qui permet de détecter les problèmes pendant le codage. Les intégrations de Parasoft avec OpenAI ou les LLM gérés par le client prennent en charge l'amélioration des tests et les correctifs recommandés en cas de violation, avec vérification avant fusion.
• API et qualité de bout en bout. SOAtest accélère la création de tests API, suggère des assertions et utilise l'IA intelligente pour générer des scénarios riches en données. L'Assertor IA prend en charge les validations complexes en langage naturel, permettant aux équipes de vérifier le comportement, et pas seulement les lignes exécutées.
• Environnements stables. Virtualize élimine les blocages en simulant les dépendances lentes, coûteuses ou indisponibles. Commencez simplement avec des paires requête-réponse et développez vos ressources basées sur les données via CSV ou Excel, puis superposez l'IA pour générer des services virtuels à partir des définitions et du trafic lorsque vous êtes prêt.
• Exécution ciblée avec analyse d'impact des tests. Exécutez uniquement ce qui a changé et assurez un retour d'information précis. L'analyse d'impact des tests de DTP associe les tests aux deltas de code, permettant ainsi aux builds quotidiens d'exécuter le plus petit ensemble pertinent, tandis que les bases de référence complètes s'exécutent dans les délais.
• Analyses et rapports. La PAO consolide les résultats, met en évidence les anomalies et vous aide à produire des preuves prêtes à être auditées. Les artefacts de sécurité et de conformité (par exemple, CWE) et les workflows de reporting de sécurité permettent aux équipes de savoir clairement ce qu'il faut corriger en priorité et comment une seule modification peut résoudre plusieurs violations.
• Préparation intégrée. Pour C/C++, C/C++test fournit des analyses statiques, des tests unitaires, une couverture et des flux de travail de sécurité alignés sur des normes telles que ISO 26262, avec des certifications TÜV SÜD disponibles pour la qualification des outils.

WoodmenLife a réduit le temps de régression de 212 %, a réalisé un retour sur investissement de 845,000 13 $ sur 360 versions et a réalisé des tests XNUMX fois plus rapides grâce à la virtualisation des services, combinant une sélection intelligente avec une automatisation robuste des API et une CI disciplinée.