Accélérer vos processus de test grâce à l’IA générative

Une formation pratique pour intégrer l’IA pour le test dans votre quotidien

A human brain connected to a mobile device running generative AI

Description de la formation

Apprenez à intégrer de manière efficace l’IA générative dans vos processus de tests logiciels avec notre formation  « ‘Accélérer les processus de tests par l’IA générative »’, axée sur la pratique

À travers notre formation, vous explorerez les fondamentaux de l’IA pour le test, adopterez les meilleures pratiques, et découvrirez les outils pour optimiser vos processus de test.

Vous acquerrez des compétences clés vous permettant de développer des prompts pertinents et à gérer les risques d’erreurs liés aux modèles d’IA. Avec la formation, vous apprendrez à maîtriser l’IA conversationnelle pour requêter plus efficacement divers LLMs et découvrirez comment les intégrer dans les chaînes outillées.

Grâce à des exercices pratiques, vous aurez l’opportunité d’expérimenter une diversité de modèles et d’outils en IA pour le test. Apprenez à optimiser vos processus de test et renforcer la qualité de vos applications et logiciels en tirant parti de l’IA générative pour le test. 
À la suite de notre formation d’IA pour le test, vous serez ainsi capable d’identifier non seulement les possibilités, mais aussi les limites et les risques liés à l’utilisation de l’IA générative pour le test.

Modalités

Cette formation “IA pour les tests logiciels” dure deux jours en visioconférence ou en intra-entreprise (virtuel ou présentiel). Pour plus d’informations sur les formations en intra entreprise, nous vous demandons de bien vouloir nous contacter directement via email à bruno.legeard@smartesting.com.

  • Prix : 1800 € HT
  • Intra entreprise : Sur devis

*3 personnes minimum sont requises pour le maintien et la réalisation de la session de formation.

Objectifs et apprentissages

  • 🧠 Acquérir une compréhension globale de l’IA générative pour les tests
  • 🚀 Apprendre des techniques efficaces de requêtage
  • 🔧 Découvrir et expérimenter des outils d’IA pour le test
  • 🤖 Identifier les limites et les risques des tests augmentés par l’IA

À qui s’adresse la formation ?

  • Ingénieurs Qualité, QA Manager
  • Testeurs, Consultant Testing
  • Développeurs, Automaticien de tests
  • Product Owner, Chefs de Projets
  • Analystes Métier

Programme de la formation

Découvrir le programme

1- IA générative pour les tests logiciels : Introduction

  1. IA générative – Les bases
  2. Ce que l’IA générative apporte aux tests logiciels
  3. Utiliser l’IA générative pour les tests, principes généraux
    • Atelier 0 – Prise en main du portail LLM pour la formation

2- Prompt engineering – Requêter un grand modèle de langage pour des tâches de tests

  1. Introduction au Prompt Engineering
  2. Techniques de Prompting 
  3. Cas d’usage avec exercices pratiques :
    • Atelier 1 – Conception de cas de test
    • Atelier 2 – Amélioration de cas de test existants
    • Atelier 3 – Automatisation des tests
    • Atelier 4 – Analyser des rapports d’anomalie
  4. Bonnes pratiques du Prompting pour les tests logiciels
  5. Bilan et discussion sur les savoir-faire mis en oeuvre  

3- Maîtriser les risques de l’IA générative

  1. Hallucinations, Erreurs et Biais de l’IA
    • Atelier 5 – Hallucinations / Erreurs – Exemples dans le domaines des tests
  2. Risques de cybersécurité
  3. Consommation d’energie / Impact CO2
    • Atelier 6 – Combien cela coûte en énergie ?
  4. Autres risques : Perte de compétences, dépendance à un service tiers
  5. Régulation de l’IA (European AI Act)

4- Applications basées sur l’IA générative pour les tests

  1. Applications de l’IA générative pour les tests
  2. RAG (Retrieval Augmented Generation) – Utiliser les données de l’entreprise / du projet
    • Atelier 7 – Retrieval Augmented Generation (RAG) – Q/R sur un large corpus documentaire
  3. Intégrer l’IA générative dans le processus de test
    • Fine-Tuning du LLM
    • Atelier 8 – Exemple d’intégration de fonctions IA générative dans un outil de test
    • LMMOps
  4. Agents IA pour les tests
    • Exemple et démonstration : un Agent Testeur
  5. Bilan et discussion 

5- Synthèse : Mettre en pratique 

Conclusion

J’utilise dès demain – comment en pratique ?

Je choisis mon modèle d’IA générative pour les tests

Prochaines dates

  • 18-19 novembre 2024 (en ligne)
  • 9-10 décembre 2024 (en ligne)
  • 27-28 janvier 2025 (en ligne)
  • 10-11 mars 2025 (en ligne)
  • 31 mars – 1ᵉʳ avril 2025 (en ligne)

Nos formateurs

Bruno Legeard

Bruno est un expert de l’IA pour le test. Il participe aux développements des outils intégrant l’IA chez Smartesting, et à l’évaluation de l’IA générative pour leur application aux tests logiciels. Il contribue aussi activement au Comité Français des Tests Logiciels et à l’ISTQB au sein de groupes de travail technique. 

Anne Kramer

Depuis son premier projet de test basé sur les modèles en 2006, Anne n’a cessé de promouvoir le MBT – en tant que chef de projet, consultante, formatrice et auteure. En 2022, elle rejoint Smartesting, où elle  découvre un tout autre type de modèles : les Large Language Models (LLMs) et l’IA Générative. Grâce notamment au soutien des experts IA de Smartesting, Anne acquiert des connaissances approfondies sur l’utilisation de ChatGPT. C’est ce savoir qu’elle souhaite maintenant partager dans cette formation.

Abbas Ahmad

Avec plus de six ans d’expérience en tant que formateur ISTQB® et expert en tests logiciels, Abbas AHMAD excelle dans la formation et la mise en œuvre de solutions de test dans des domaines complexes tels que l’IA. Il contribue à divers projets de développement de méthodologies et d’outils pour les tests basés sur l’IA générative.

Fabrice Bouquet

Professeur en informatique travaillant sur l’IA et le Test logiciel à l’Université de Franche-Comté. Il est l’auteur de plus d’une centaine d’articles scientifiques. Il a participé à la rédaction de chapitres et d’ouvrages sur le test fonctionnel. Il est le créateur de la formation de master Ingénierie du test et de la validation logiciel et système (ITVL) avec l’Université d’Angers. Depuis plusieurs années, il travaille sur les techniques d’IA symbolique et générative pour aider et automatiser la conception, la réalisation et l’exécution des tests.

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