Quel rôle joue l’IA dans l’assurance qualité – | Cloud Computing | Centre de données

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  • Les tests basés sur l’intelligence artificielle peuvent offrir plusieurs avantages aux testeurs sous la forme d’automatisation de l’écriture des cas de test, d’amélioration de la couverture des tests, de l’analyse prédictive et de l’identification précoce des bogues, et de réduction de coûts importants.

    Les tests de qualité sont devenus un facteur critique pour garantir qu’une application logicielle offre la satisfaction du client. Il s’agit d’évaluer et d’analyser l’application logicielle sous certaines conditions pour connaître son seuil et les risques associés lors de sa mise en œuvre. Cependant, les cycles de vie de la construction de logiciels devenant plus complexes et les délais de livraison réduits, les testeurs d’assurance qualité doivent identifier rapidement et efficacement tout problème inhérent à l’application. Ensuite, les informations sont transmises à l’équipe de développement pour corriger les problèmes et rendre l’application digne d’être livrée ou mise en œuvre.

    La complexité de toute application logicielle en cours de développement est devenue plus difficile en raison de l’accent mis sur les versions rapides. Ainsi, ce qui prenait un mois pour la livraison est devenu une affaire hebdomadaire avec des mises à jour prises en compte presque quotidiennement. Cela a rendu le travail des testeurs de logiciels d’autant plus difficile et a créé les conditions pour rendre les tests plus intelligents, efficaces, précis et prédictifs. Il n’est pas étonnant que les tests basés sur l’IA soient devenus le domaine de prédilection des testeurs pour mettre en œuvre un processus de test continu automatisé et basé sur la précision. En fait, les tests d’intelligence artificielle ont commencé à jouer un rôle essentiel dans le contrôle de la qualité pour une multitude de secteurs verticaux commerciaux et industriels. Cela permet de mettre en œuvre une série de mesures prédictives, précises et objectives. En libérant l’effort humain, l’assurance qualité basée sur l’IA accélère le SDLC pour atteindre les résultats prescrits par les méthodologies Agile et DevOps.

    De plus, étant donné que les testeurs humains ont des préjugés subjectifs, en particulier dans une configuration de test manuel où la qualité des tests peut changer en fonction de la qualité des testeurs, les tests d’applications d’intelligence artificielle fournissent des paramètres tels que la vitesse, le coût, la précision, les performances, la sécurité et évolutivité, de manière transparente et efficace. L’IA peut non seulement trouver des problèmes dans l’application logicielle, mais aussi effectuer une analyse des causes profondes pour comprendre la source de ces problèmes.

    Avantages de l’utilisation de l’IA dans les tests d’assurance qualité

    Étant donné que l’orchestration de l’automatisation des tests à travers les pipelines CI / CD est devenue difficile, les services de test d’IA sont utilisés pour permettre des tests intelligents dans des applications qui ont plusieurs dépendances, ressources et technologies. Les avantages de l’utilisation des tests basés sur l’IA sont les suivants:

    Automatisation de l’écriture de cas de test: L’un des défis auxquels les testeurs d’assurance qualité sont confrontés lors de l’automatisation des tests est l’écriture de cas de test. Ils finissent souvent par écrire de gros cas de test pour détecter un bug mineur, ce qui a un impact sur l’efficacité des tests. L’automatisation des tests AI peut assurer l’écriture de cas de test précis rapidement et avec précision. En outre, lorsque les développeurs / testeurs écrivent des cas de test, au lieu de choisir l’option la plus efficace – celle qui génère les données les moins redondantes, ils écrivent des cas de test avec lesquels ils sont à l’aise. L’IA, en revanche, peut choisir l’option de test la plus efficace là où il n’y aurait pas de goulots d’étranglement, d’implication manuelle ou de données redondantes.

    Améliorez la couverture globale des tests: Les tests basés sur l’IA peuvent élargir la portée des tests en examinant la mémoire et le contenu des fichiers, les tables de données ou les états internes du programme. De cette façon, il peut déterminer si l’application logicielle se comporte comme prévu. L’IA peut exécuter plusieurs cas de test à chaque exécution de test, ce qui n’est pas possible avec des tests manuels.

    Identifiez rapidement les bogues et réalisez des économies: Les bogues ou les problèmes peuvent être très coûteux à corriger s’ils sont identifiés plus tard dans le SDLC. Cependant, l’automatisation des tests AI peut offrir un retour instantané aux développeurs sur la présence de bogues et permettre des économies de coûts significatives. Il est important de se rappeler que le coût de la correction des bogues après la sortie du produit peut être quatre à cinq fois plus élevé que ceux identifiés dans le SDLC.

    Analyse prédictive: L’intelligence artificielle peut analyser les données client existantes pour prédire l’évolution des habitudes de navigation et des besoins des clients. Cela permet aux développeurs et aux testeurs d’avoir une longueur d’avance sur les choix des utilisateurs et de proposer des produits ou services de qualité en phase avec leurs attentes. Avec les tests AI-ML, les plates-formes de test améliorent leur analyse du comportement des utilisateurs et font des prédictions précises.

    Conclusion

    À une époque où passer au numérique est l’objectif ultime des entreprises pour atteindre leurs clients et être compétitives, les plates-formes basées sur l’IA sont devenues une réalité tangible. Les tests basés sur l’IA aident à optimiser l’automatisation des tests et à laisser les tests s’auto-guérir et s’exécuter. Il aide à automatiser davantage de domaines de test tels que les tests d’interface utilisateur et la validation visuelle. En analysant de gros volumes de données, l’Intelligence Artificielle peut créer des cas de test complets et précis pour valider les plus petits bogues du système.

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