L'intelligence artificielle bouleverse quatre méthodes majeures de test de logiciels

L'application de l'intelligence artificielle dans les tests de logiciels devient de plus en plus courante, et pour cause. Bien que la technologie de l’IA soit actuellement principalement utilisée pour l’automatisation et l’amélioration du confort, elle devient chaque jour plus intelligente et plus efficace. Dans le domaine des tests logiciels, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer de nombreuses tâches répétitives. Cela accélère le processus et améliore la précision.

Les tests de régression en sont un exemple. Chaque fois qu'une modification est apportée au code du logiciel, des tests de régression sont effectués pour garantir que l'application fonctionne toujours comme prévu. Cela se fait généralement manuellement. L'ensemble du processus peut être automatisé, l'intelligence artificielle vérifiant automatiquement les problèmes de l'application après avoir modifié le code et effectué la maintenance à différents intervalles.

Quatre façons dont l'intelligence artificielle subvertit les tests logiciels

1. Automatisation des tests de régression

Habituellement, les tests de régression manuels nécessitent que les testeurs et les développeurs dépensent beaucoup d'argent. de l'argent, du temps et de l'énergie. Chaque fois que le code du logiciel est modifié, l'application résultante doit être testée. Il garantit une communication fréquente entre les développeurs et les testeurs ou oblige les développeurs à assumer davantage de responsabilités en l'absence des testeurs.

Une solution d'intelligence artificielle peut automatiser ce processus et effectuer des tests immédiatement après avoir modifié le code, avec peu ou pas d'intervention humaine. Avec une formation appropriée, l’IA peut toujours fonctionner plus rapidement, plus efficacement et avec plus de précision que les testeurs manuels.

De plus, les développeurs obtiennent plus rapidement les résultats des tests et les données associées afin de pouvoir commencer immédiatement à apporter les correctifs nécessaires. Ou encore, si aucun problème n’est détecté, ils peuvent passer plus rapidement à d’autres domaines de développement.

L'ajout d'une autre couche par-dessus peut améliorer les tests de régression au fil du temps, à mesure que l'IA devient plus intelligente.

2. Détection précoce des défauts et des bogues

S'assurer que le code du logiciel et l'application elle-même sont conformes aux normes et fonctionnent au niveau attendu est un élément important des tests logiciels. Par conséquent, une grande partie des tests consiste à détecter les bogues et autres problèmes logiciels et à les corriger.

Sur les grands projets, même les développeurs les plus expérimentés peuvent rater une erreur de syntaxe ou une erreur de codage. Alors que les outils de programmation modernes peuvent détecter les erreurs de base, les problèmes de langage naturel sont souvent ignorés jusqu'à ce qu'ils soient découverts au moment de l'exécution. L'intelligence artificielle dans les tests de logiciels peut détecter les erreurs et les bugs en les trouvant.

L'apprentissage automatique (ML) s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP), les données de formation et les outils d'analyse préprogrammés pour localiser les problèmes potentiels et les signaler pour examen. Mieux encore, si le correctif est plus évident, l’IA peut directement injecter du nouveau code. Cela permet d'économiser du temps, de l'argent et beaucoup de maux de tête.

3. Amélioration de la productivité

En découvrant les défauts et les vulnérabilités plus tôt et en effectuant des tests de régression plus bénéfiques, les développeurs et les testeurs peuvent s'attendre à obtenir une efficacité globale du produit et à promouvoir des améliorations de la productivité. Avec l'aide de l'intelligence artificielle et des systèmes d'apprentissage automatique, de nombreuses tâches répétitives associées au développement peuvent être accélérées, améliorées ou simplement entreprises grâce à des solutions automatisées.

Ce n'est pas différent de ce que nous constatons dans d'autres secteurs où l'IA est de plus en plus utilisée pour alimenter l'automatisation des processus robotiques (RPA), l'automatisation intelligente (IA), etc. Fournir de la motivation.

Par exemple, la communication entre les équipes et les services. Cela se fait généralement après les tests d’application. Désormais, cela peut être géré grâce à des solutions automatisées. Les informations peuvent être partagées instantanément avec toutes les parties concernées sans qu'il soit nécessaire que les contacts concernés les envoient manuellement. Les mêmes avantages s’étendent à presque tous les processus et solutions impliqués dans l’IA.

4. Code d'auto-réparation

Une technologie d'auto-réparation ou code d'auto-réparation a été mise en œuvre et sa base est l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Non seulement l’IA peut identifier et détecter les problèmes de langage plus rapidement que les humains, mais avec les ressources appropriées, elle peut corriger le code plus rapidement que jamais, la détection précoce des erreurs et des pannes n’étant qu’un début.

Les solutions d'IA peuvent en fait injecter des correctifs de code pour des problèmes courants, ou elles peuvent résoudre directement des problèmes plus complexes lorsqu'elles savent quoi rechercher et comment réagir. Mieux encore, comme nous le voyons souvent avec l’apprentissage automatique, les algorithmes d’auto-réparation deviennent plus précis et plus représentatifs du code fonctionnel au fil du temps simplement en ingérant plus d’informations.

Si un développeur fait une erreur et provoque un problème avec le logiciel, l'intelligence artificielle prendra immédiatement le relais et le réparera. Cela permet aux développeurs et aux testeurs de gagner du temps dans la recherche de ces problèmes et réduit considérablement le temps requis pour le dépannage général. Il peut également signaler les problèmes courants pour un examen ultérieur afin de garantir que les erreurs ne se reproduisent pas et que les problèmes ne s'aggravent pas tout au long de la phase de développement.

Intelligence artificielle dans les tests de logiciels : une bonne perturbation est à venir

Le domaine des tests de logiciels est susceptible d'être perturbé par l'intelligence artificielle à mesure que des processus intelligents et efficaces augmentent la productivité. L’intelligence artificielle peut automatiser presque entièrement les tâches manuelles qui demandent beaucoup de temps et d’efforts.

NLP peuvent être utilisés pour une détection précoce des erreurs, tandis que le code d'auto-réparation peut également garantir que les applications logicielles continuent de fonctionner normalement au moment de l'exécution. Tout cela réduit le temps passé au dépannage et à la détection manuelle des erreurs.

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