Intelligence de la Qualité Alimentée par l’IA
Intelligence de la qualité assistée par l'IA
La fonction première de Gravity est de produire une analyse de la qualité en traitant les données collectées au moyen d’algorithmes d’apprentissage automatique. Il s’agit de traduire les données brutes en informations significatives à l’aide de techniques telles que la reconnaissance de patterns, l’analyse des tendances et des corrélations, la détection des anomalies et des valeurs aberrantes, etc. Les analyses, les informations et les recommandations générées par Gravity visent à améliorer l’efficacité et la couverture des tests, à réduire les coûts de maintenance et à optimiser l’allocation des ressources en concentrant les efforts de test sur les parties les plus critiques de l’application en fonction de la fréquence d’utilisation en production.
Analyses approfondies du comportement réel des utilisateurs en production
Gravity fournit des analyses de qualité avancées obtenues à partir de la surveillance de la production, dans le but de fournir aux équipes de test une visibilité sur la façon dont les utilisateurs réels utilisent l’environnement de production. Cette compréhension facilite l’identification des patterns d’utilisation, des parcours utilisateurs communs et des fonctionnalités fréquemment utilisées, ce qui permet de combler efficacement les manques résultant d’exigences fonctionnelles potentiellement incomplètes, mal définies ou ambiguës. En s’appuyant sur des données réelles, Gravity permet d’optimiser la planification des tests pour améliorer l’efficacité et l’agilité en éliminant les hypothèses, les suppositions et les erreurs humaines.
Analyse complète des manques des tests
La capacité de Gravity à surveiller les environnements de production et de test lui permet d’effectuer une analyse complète des manques en matière de tests. En comparant les chemins empruntés par les utilisateurs réels en production avec les tests exécutés dans les environnements de test, Gravity génère des informations et des recommandations exploitables alimentées par l’IA (Intelligence Artificielle). Ces informations permettent aux équipes de test d’identifier les lacunes dans la couverture des tests, de reconnaître les fonctionnalités qui sont soit sur-testées, soit sous-testées, et d’identifier les tests redondants dans les périmètres moins critiques de l’application.
Diversifier les tests
Gravity permet aux équipes de reproduire un large éventail de scénarios réels effectués par les utilisateurs dans les environnements de production, englobant divers personas, comportements et préférences. Il permet de découvrir non seulement les interactions typiques des utilisateurs, mais aussi les chemins moins communs et uniques qu’ils peuvent emprunter, y compris les cas limites et les cas particuliers qui sont souvent négligés, potentiellement en raison de manques dans les spécifications d’exigences fonctionnelles.
Génération de cas de tests
Gravity utilise la reconnaissance des patterns et l’IA (Intelligence Artificielle) pour générer automatiquement des cas de test pour les périmètres manquant de couverture de test, qu’il s’agisse de tests manuels ou de scripts automatisés pour des outils d’automatisation de test comme Cypress, Playwright, et d’autres. Gravity permet d’étendre la couverture des tests de régression pour les parcours utilisateurs cruciaux de bout en bout. Cette fonctionnalité ne réduit pas seulement la charge de la création de cas de test, mais entraîne également une diminution des coûts de maintenance.
Optimisation et priorisation des tests
Gravity offre un moteur de pondération et de notation des cas de test alimenté par l’IA qui aide à optimiser les suites de test existantes en donnant la priorité aux cas de test en fonction de leur fréquence d’utilisation dans les domaines testés couverts par ces cas de test. Cela permet de prioriser les cas de test en fonction des données, en concentrant la couverture des tests sur les domaines à fort impact qui affectent directement l’expérience de l’utilisateur final. Cela réduit également le temps d’exécution des tests en aidant à concentrer et à prioriser les efforts sur les domaines critiques, ce qui permet un retour d’information plus rapide et accélère la livraison du logiciel.
Suivi de la couverture de la compatibilité
Gravity surveille en permanence l’utilisation de la production, en suivant l’éventail de configurations utilisées par les utilisateurs réels, telles que divers systèmes d’exploitation, navigateurs et appareils. Ces données sont ensuite comparées aux tests exécutés dans des environnements de tests pour créer une matrice de compatibilité. Cette matrice permet aux équipes de test de prioriser leurs efforts sur les configurations les plus couramment utilisées, d’identifier les tendances émergentes et de repérer avec précision les manques dans la couverture de la compatibilité.