Tests augmentés
Le Test Augmenté (Augmented Testing) fait référence à la pratique consistant à intégrer des technologies avancées, notamment l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (ML), dans les méthodologies de test logicielles traditionnelles. Il ne s'agit pas d'une automatisation complète, mais plutôt d'une amélioration où des outils intelligents assistent les testeurs humains à effectuer des tâches plus rapidement, de manière plus complète et avec une meilleure compréhension que les méthodes manuelles seules.
Dans les environnements logiciels complexes d'aujourd'hui, les tests manuels peinent à suivre le rythme des cycles de développement rapides et des états d'application complexes. Le Test Augmenté répond à cela en permettant aux équipes de couvrir plus de scénarios de test, de détecter des défauts subtils plus tôt et de concentrer les efforts humains sur des tests exploratoires complexes plutôt que sur des vérifications de régression répétitives.
Le processus implique généralement de fournir des données de test historiques, des journaux d'application et des exigences à des modèles de ML. Ces modèles apprennent ensuite les schémas de défaillance, prédisent les zones à haut risque et génèrent ou priorisent automatiquement les cas de test. Les outils d'IA peuvent observer le comportement des utilisateurs dans les environnements de staging pour identifier les goulots d'étranglement en matière d'utilisabilité que les scripts traditionnels pourraient manquer.
