L'IA dans l'assurance qualité : la prochaine étape de la perturbation de l'automatisation

Si nous nous asseyons pour analyser le parcours de développement d'applications mobiles depuis l'apparition d'Agile, nous constaterons que les modes de livraison des applications ont complètement changé.

Avant l'introduction de l' approche agile dans les applications mobiles , il y avait une version mensuelle ou parfois bimensuelle. Depuis que l'approche est entrée en scène, les versions d'applications ont adopté une approche hebdomadaire et bihebdomadaire.

Pour suivre ces versions de build fréquentes, les tests continus ont été créés et des combinaisons d'automatisation ont été conçues pour les tests de cohérence et de régression. Cette nouvelle approche de test a pris en charge des livraisons rapides et des cycles de test encore plus rapides.

Aujourd'hui, alors que le monde évolue vers la transformation numérique, la nécessité d'anticiper à l'avance les exigences du marché et de développer un système suffisamment évolutif et prédictif pour répondre aux tendances futures atteint son paroxysme. Aller au-delà de l'approche des tests continus est désormais inévitable.

Dans la situation actuelle, les tests ont besoin d'aide pour accélérer la livraison. Le rôle de l'intelligence artificielle pour améliorer le contrôle de la qualité peut nous aider à y parvenir. Un besoin de changement s'impose dans la manière dont l'assurance qualité fonctionne dans différentes entreprises. Il existe principalement deux forces motrices pour continuer le service d'assurance qualité - l'une est l'agilité dans la manière dont les tests sont effectués (c'est-à-dire une assurance qualité constante) et la seconde est le délai de mise sur le marché plus rapide. Pour que les équipes d'assurance qualité suivent la méthode agile de développement, l'automatisation des tests traditionnels n'est pas suffisante, ce qui rend inévitable l'IA dans l'automatisation des tests.

Dans cet article, nous allons examiner en détail le rôle de l'IA dans le contrôle qualité. Nous examinerons les différentes facettes de l'IA dans l'assurance qualité : le rôle de l'IA dans la gestion de la qualité, les avantages d' une solution de qualité basée sur l'IA, les outils populaires d'assurance qualité de l'IA et les défis associés à l'intégration de l'IA dans les tests d'applications mobiles.

Évolution des méthodes de gestion de la qualité

Rôle de l'IA dans l'assurance qualité : cas de test pour une AQ autonome

Avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les tests et le contrôle qualité

Les six niveaux de test d'IA

Le cadre et les plates-formes de test d'IA populaires

Conclusion

Évolution des méthodes de gestion de la qualité

Les stratégies d'assurance qualité ont changé à l'heure actuelle . Ceux qui existaient dans les années 1980 ont franchi plusieurs étapes pour suivre l'évolution des exigences des approches et du cycle de développement et de livraison de logiciels.

Le cas présent, popularisé sous le nom de test continu, est dominé par l' approche Agile et CI/CD . Même après avoir été désignés comme l'une des étapes les plus développées des tests de logiciels utilisant l'intelligence artificielle , les tests continus posent certains défis clés dans les processus de flux de travail d'assurance qualité :

• Automatisation en silo
• Une absence de visibilité des exigences de bout en bout
• Le volume élevé de tests

Pour résoudre ces problèmes, l'industrie doit passer à des tests autonomes qui garantissent une assurance qualité sans contact.

Rôle de l'IA dans l'assurance qualité : cas de test pour une AQ autonome

L'incorporation de l'IA est ce qui met à jour le processus d'assurance qualité jusqu'à son étape de services de test d'assurance qualité logicielle autonome.

Les tests d'applications mobiles consistent en un certain nombre de tâches différentes, telles que des tests automatisés par script , des tests manuels et des tests non fonctionnels. L'impact et le rôle de l'IA dans les tests de logiciels peuvent être considérés comme une valeur ajoutée dans les efforts de test actuels en permettant l'exploration automatique des applications sur les appareils réels pour s'assurer que toutes les fonctionnalités et les flux d'utilisateurs fonctionnent comme ils sont censés le faire.

L'utilisation de l'IA dans les tests peut également aider à identifier de nouveaux bogues ou défauts qui sont introduits pendant la phase d'exploration de l'application. Les équipes d'assurance qualité peuvent utiliser des outils de test d'IA pour compléter les efforts de test normaux, tout en obtenant la meilleure couverture de test en un temps record et avec une grande précision.

Le rôle de l'IA dans l'assurance qualité pour l'apprentissage automatique et les tests sera également visible dans les outils de test où les tests seront améliorés avec des vérifications visuelles alimentées par l'IA, qui donneront une gamme de résultats différents.

Si nous parlons explicitement des cas de test de l'IA dans l'assurance qualité, voici comment les testeurs utilisent actuellement l'IA -

• Mise en œuvre de l'IA via des tests basés sur des images
• Déterminer s'il faut exécuter un script de test
• Utiliser le spidering IA
• Surveillance des tests d'API
• Automatisation des tâches

Avec la participation active de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'assurance qualité , le temps à venir sera extrêmement axé sur l'expérimentation pour les spécialistes de l'assurance qualité.

Avantages de l'utilisation de la technologie de l'IA dans les tests et le contrôle qualité

Délais accélérés

Notre équipe de développeurs peut accélérer le processus de développement d'applications de plusieurs manières . L'intégration des perturbations dans le processus de test en fait partie. Au lieu de parcourir des milliers de lignes de codes, l'IA pourra trier les fichiers journaux, scanner les codes et détecter les erreurs en quelques secondes. De plus, l'IA n'a pas le syndrome d'épuisement professionnel et donne donc des résultats meilleurs et plus précis.

De plus, l'IA peut évoluer avec les changements de code. Il peut adapter et identifier de nouvelles fonctions et peut être programmé pour décider si quelque chose est une nouvelle fonctionnalité ou un bogue résultant d'un changement de code.

Version de construction bien documentée

En utilisant l'intelligence artificielle dans l'assurance qualité, il devient possible pour les sociétés de développement d'IA d' examiner des applications similaires et de déterminer ce qui a contribué à leur succès sur le marché. Après avoir compris les exigences du marché, de nouveaux cas de test peuvent être créés pour s'assurer que l'application ne tombe pas en panne lorsqu'il s'agit d'atteindre des objectifs spécifiques.

Planification des tests sans effort

Actuellement, une bonne partie du temps de l'expert en assurance qualité est consacrée à la planification de scénarios de test qui, autrement, leur auraient donné confiance pour le lancement de l'application . Le même processus doit être appliqué chaque fois qu'une nouvelle version est publiée sur le marché.

Les outils d'automatisation AI QA peuvent aider les testeurs à analyser l'application en parcourant chaque écran tout en générant et en exécutant des scénarios de cas de test pour eux, économisant ainsi du temps de planification.

Rôle élargi d'un testeur

Avec l'arrivée de l'IA, les équipes d'ingénieurs QA vont devoir acquérir de nouvelles compétences. Ils devront améliorer leurs compétences en programmation neuro-linguistique, en intelligence d'affaires, en optimisation mathématique et en analyse algorithmique.

En ce qui concerne le titre du poste, nous pouvons prévoir que ces noms entreront en vigueur -

• Stratèges AQ IA
• Experts en test d'IA
• Scientifiques des données

Analyse prédictive

L'IA peut utiliser le client existant et examiner les données pour déterminer comment les besoins des utilisateurs et les pratiques de navigation évolueront. Cela permet aux testeurs, concepteurs et développeurs d'être en avance sur les normes des utilisateurs en développement et d'offrir une meilleure qualité d'aide. Avec ML, la plate-forme composée d'IA s'améliorera avec le comportement des utilisateurs analysés et donnera des prévisions progressivement plus précises.

Tests de régression améliorés

Avec un déploiement rapide, il y a toujours un besoin accru de tests de régression, et parfois les tests sont au point où il est pratiquement impossible pour les gens de suivre le rythme. Les organisations peuvent utiliser l'IA pour des tâches de test de régression plus fastidieuses, où le ML peut être utilisé pour créer du contenu de test.

Dans le cas d'un changement d'interface utilisateur, AI/ML peut être utilisé pour rechercher la couleur, la forme ou la taille. Là où il s'agirait autrement de tests manuels, l'IA peut être utilisée pour approuver les progressions qu'un testeur QA peut manquer.

Test de l'interface utilisateur visuelle

L'IA aide à l'approbation visuelle des pages du site Web. L'IA peut tester différents contenus sur l'interface utilisateur. Ces tests sont difficiles à automatiser et nécessitent généralement une intervention humaine pour prendre une décision sur la conception. Néanmoins, avec les outils de visualisation basés sur ML, les contrastes dans les images sont perçus d'une manière qui ne serait pas possible pour les gens de les identifier. Les tests d'IA suppriment l'effort manuel de modernisation du modèle d'objet de document (DOM), de construction d'une structure et de profilage des risques.

Les six niveaux de test d'assurance qualité de l'IA

Niveau zéro :

A ce stade, l'écriture du code est un processus répétitif. Par conséquent, ajouter un champ à la page signifierait ajouter un test . De manière plus claire, ajouter n'importe quel formulaire à une page signifie ajouter un test qui vérifie tous les champs. Ajouter une page signifie regarder tous les composants et formulaires à travers un tout nouveau test.

Plus les tests sont nombreux, plus les cas où vous ne parvenez pas à garantir les fonctionnalités de l'application dans son ensemble sont nombreux. Pour résoudre ce problème, vous vérifiez tous les tests ayant échoué pour savoir s'il s'agit d'un bogue ou d'une nouvelle ligne de base.

Premier niveau:

A ce niveau, mieux l' IA est appliquée à votre application, plus votre AQ deviendra autonome. L'IA ne doit pas seulement regarder le modèle d'objet de document de la page, mais aussi son image visuelle. Une fois que le cadre de test voit la page de manière holistique, il vous aidera à rédiger des vérifications que vous deviez autrement rédiger manuellement.

La technologie d'intelligence artificielle d'aujourd'hui peut vous aider à écrire le code de test en écrivant les vérifications. En outre, ils peuvent vérifier si un test réussit. S'il échoue, il devrait vous en informer afin que vous puissiez vérifier si l'échec est réel ou s'il s'est produit à cause d'un changement de logiciel.

Niveau deux :

Grâce au niveau un, le spécialiste de l'assurance qualité éviterait l'aspect chronophage de la rédaction des chèques, tandis que vous pouvez également utiliser l'IA pour tester les éléments visuels de la page. Mais ce qui suit - vérifier chaque échec de test - est une tâche fastidieuse.

À ce niveau, votre IA comprend les différences dans des termes que les utilisateurs de l'application pourraient également comprendre. Ainsi, il pourra regrouper les changements d'un certain nombre de pages, comme il les comprend sémantiquement.

Au niveau 2, l'IA peut indiquer au testeur lorsque les modifications apportées sont les mêmes et lui demander s'il doit accepter ou rejeter les modifications en tant que groupe.

Niveau trois :

Au niveau précédent, une intervention humaine est toujours nécessaire pour vérifier tout changement ou échec détecté dans l'application. Au niveau 3, l'IA fait le travail.

Par exemple, en appliquant les techniques d'apprentissage automatique, l'IA peut examiner les éléments visuels de l'application et décider si l'interface utilisateur est désactivée, sur la base de la règle de conception standard.

L'IA à ce niveau peut évaluer les pages sans intervention humaine, simplement en comprenant les données et les règles de conception. Il examinerait des centaines de résultats et analyserait comment les choses changent au fil du temps. Ensuite, avec l'aide de l'apprentissage automatique, il serait en mesure d'identifier les différences dans les changements.

Niveau quatre :

Jusqu'à présent, les humains ont toujours conduit les tests. Le niveau 4 est celui où l'IA prendrait le relais.

Étant donné que l'IA de niveau 4 est capable d'examiner sémantiquement une application et de la comprendre comme un humain le ferait, elle peut piloter les tests. Cette IA sera capable de voir les interactions des utilisateurs au fil du temps et de visualiser l'interaction, de comprendre la page et le flux des utilisateurs.

Une fois que l'IA aura compris le type de page, elle utilisera des techniques d'apprentissage par renforcement pour lancer automatiquement les tests de conduite.

Niveau cinq :

Cette partie est sortie d'un roman scientifique en ce moment. À ce stade, l'IA sera en mesure de communiquer avec le chef de produit, de comprendre l'application et de piloter les tests - toute seule.

Bien qu'actuellement, l'IA soit toujours au niveau 1, certains événements d'automatisation utilisent déjà l'intelligence artificielle : tests d'interface utilisateur visuelle, tests d'API, assurance qualité et tests automatisés et spidering.

Le cadre et les plates-formes de test d'IA populaires

Bien que lente, l'assurance qualité a fait son entrée et sa prévalence dans la troisième vague d'automobiles avec l'aide de plates-formes d'assurance qualité basées sur l'IA.
Voici quelques-uns des meilleurs outils et plates-formes d'automatisation des tests d'IA actuellement en service sur le marché pour répondre à la question la plus posée : comment les outils d'IA peuvent-ils améliorer l'assurance qualité ?

Outils d'automatisation des tests

IA d'aubergine

Il utilise des algorithmes intelligents pour naviguer dans les logiciels, prédire les nombreux défauts et résoudre les problèmes grâce à une corrélation de données avancée. Il permet également d'automatiser les moteurs d'automatisation des tests et fournit une analyse graphique de la couverture et des résultats des tests.

Avance

La plate-forme fournit une analyse approfondie du logiciel via l'apprentissage automatique et fournit des modèles de «plans d'application» qui appliquent la génération cognitive. Ces plans ont la capacité de développer plusieurs cas de test en quelques minutes seulement. Appvance est également livré avec une fonctionnalité Test Designer qui peut être combinée avec la comparaison de captures d'écran, les tests basés sur les données et la capture automatique AJAX ou DOM.

Testim.io

Les utilisations de l'IA et de l'apprentissage automatique pour la création, l'exécution et la maintenance des tests automatisés sont effectuées par cet outil. Il se concentre sur les tests fonctionnels de bout en bout et sur l'interface utilisateur. La plate-forme devient continuellement plus intelligente et la stabilité de ses suites de tests augmente avec plus d'exécutions.

Testsigma

C'est l'un des outils pilotés par l'IA les plus couramment utilisés pour les tests automatisés en continu. La plate-forme utilise le traitement des tests de langage naturel pour écrire des tests automatiques de qualité. Il identifie également les cas de test pertinents pour l'exécution des tests et enregistre les échecs de test soudains.

Applitools

Avec cet outil, il n'est pas nécessaire de configurer des paramètres de traitement visuel, des pourcentages ou des configurations pour créer des tests visuels. L'outil comprend automatiquement quels changements sont plus susceptibles d'être des bogues et quels sont les changements souhaités, puis hiérarchise les différences.

TestCraft

Il s'agit d'une plate-forme d'automatisation des tests alimentée par l'IA pour les tests continus et de régression. Avec TestCraft, les testeurs peuvent créer visuellement des tests automatisés basés sur Selenium à l'aide d'une interface glisser-déposer, et les faire fonctionner simultanément sur plusieurs navigateurs et environnements de travail.

SauceLabs

Il s'agit d'un outil cloud robuste qui exploite le ML et l'IA. On dit que l'outil est le plus grand cloud de test continu au monde qui offre environ 900 combinaisons pour les navigateurs et les systèmes d'exploitation ainsi que des milliers d'appareils réels.

Plateformes d'IA

Plateformes d'IA de Google

Il s'agit d'une plate-forme de bout en bout qui vous aide à créer des modèles spécifiques aux applications et à améliorer les architectures de modèles existantes avec un service de développement de logiciels d'IA automatisé. De l'idéation à la production en passant par le déploiement, la plate-forme aide les développeurs à créer et à exécuter leurs propres applications ML.

Flux tenseur

Il s'agit d'une bibliothèque de logiciels open source dotée d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires complets et flexibles qui permettent aux développeurs de déployer des calculs sur un ou plusieurs processeurs/GPU sur un ordinateur de bureau, un appareil mobile ou un serveur avec une API solo.

Microsoft azur

Une plate-forme de cloud computing publique qui fournit des services cloud tels que l'informatique, l'analyse, le stockage et la mise en réseau. Il est connu comme un outil de rêve pour la sauvegarde et la reprise après sinistre en raison de sa flexibilité, de sa récupération de site avancée et de son intégration intégrée.

Flux de dialogue

Cette plate-forme est une plate-forme de compréhension du langage naturel qui simplifie la planification et la conception d'une interface utilisateur conversationnelle dans une application mobile, une application Web, un bot, un appareil, un cadre de réponse vocale interactive, etc.

Infosys NIA

La plate-forme d'IA intégrée de nouvelle génération est une plate-forme basée sur les connaissances. Grâce à sa plate-forme unifiée, flexible et modulaire, Nia permet un large éventail de solutions spécifiques à l'industrie et à la fonction et permet aux clients de créer des expériences personnalisées pour répondre à leurs besoins commerciaux.

IA Rainbird

La plate-forme Rainbird utilise une technologie d'automatisation basée sur l'IA pour une prise de décision intelligente et une expérience client fluide. La plate-forme a une architecture ouverte de sorte qu'elle s'intègre sans effort avec d'autres solutions et API.

Fusion mentale

Cette plate-forme d'IA conversationnelle de nouvelle génération est rationalisée pour créer des assistants conversationnels qui montrent une compréhension approfondie d'un cas d'utilisation ou d'un domaine spécifique tout en offrant des expériences conversationnelles exceptionnellement précieuses et flexibles.

Conclusion

Il n'y a pas de réponse claire pour savoir quelle plate-forme est la meilleure, car chaque plate-forme et chaque outil ont leurs propres fonctionnalités et utilisations distinctes. Mais si vous avez besoin d'aide pour rationaliser le développement de votre application ou comprendre le rôle d'assurance qualité, vous pouvez contacter notre équipe d'experts et poser vos doutes.

Avec notre plate-forme mondiale, c'est-à-dire une société de développement d'IA aux États-Unis, en Asie et dans d'autres pays, nous aidons nos clients à tirer le meilleur parti des dernières technologies et à fournir un meilleur retour sur investissement à votre entreprise.