02/10/2021
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? En théorie, ce terme désigne l'intelligence dont font preuve les machines. Toutefois, le terme est appliqué lorsqu'une machine imite les fonctions cognitives associées aux capacités humaines, par exemple l'apprentissage et la résolution de problèmes. L'intelligence artificielle dans les tests d'application peut être un outil crucial.
Un monde sans frontières
Aujourd'hui, nous vivons dans un monde où presque rien ne peut nous surprendre, la différence entre la réalité et la science-fiction est mince. Cependant, nous rencontrons parfois des situations dans lesquelles nous ne pouvons pas reconnaître si nous interagissons avec des humains ou des robots. Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) occupent une place importante dans notre vie quotidienne et sont devenus la clé de la quatrième révolution industrielle.
Beaucoup d'entre nous doivent se souvenir de l'ordinateur HAL 9000 dans le film "L'Odyssée de l'espace" de 2001, qui a démontré ce que l'intelligence artificielle peut faire pour les humains. Pour beaucoup, le début de cette phase a commencé avec l'arrivée des smartphones en 2007, qui ont permis à chacun d'utiliser des assistants intelligents, la reconnaissance faciale et le GPS.
Cependant, les grands détaillants commencent à utiliser l'IA pour offrir au client une meilleure expérience d'achat. Par exemple, des miroirs vous permettent de voir virtuellement comment les vêtements qui vous intéressent vous vont, sans avoir à les essayer.
Le secteur financier
Le secteur financier a intégré des distributeurs automatiques de billets intelligents, qui permettent pratiquement toutes les opérations qui étaient auparavant effectuées dans une boîte ou dans le service clientèle. Les grandes chaînes hôtelières utilisent aujourd'hui des BOTs basés sur des SVI intelligents pour programmer leurs clients. Grâce à la grande avancée de l'IA dans ce domaine, il est très difficile de se rendre compte qu'ils sont servis par un BOT.
De nombreuses organisations sont obligées de trouver un équilibre entre les coûts et les bénéfices, en obtenant un retour rapide sur leur processus de commercialisation et en offrant à leur tour une bonne expérience à l'utilisateur final. L'objectif actuel des organisations est d'effectuer davantage de tests, de trouver rapidement les incidents et de commercialiser les produits plus rapidement. L'intelligence artificielle peut aider à atteindre cet objectif.
L'intelligence artificielle dans les tests d'application
Les progrès de l'automatisation et de l'intelligence artificielle ont ouvert la voie à des solutions concrètes qui peuvent aider les organisations à économiser de l'argent et des ressources. Pour sa part, l'automatisation intelligente peut aider davantage les organisations en utilisant les données existantes et l'analyse automatique basée sur ces données. En fin de compte, cela permet d'améliorer les opérations et les workflows.
Le plus grand défi en matière de tests d'application est de disposer de suffisamment de temps pour tester et développer les bonnes méthodes et procédures de test.
Face à des situations telles que celle de la pandémie, les organisations sont contraintes de relever des défis numériques. Est-il possible de produire des actifs numériques de haute qualité tels que le commerce électronique, les systèmes de chaîne d'approvisionnement ou les solutions d'ingénierie et de gestion, sans consacrer beaucoup de temps et d'argent à leur qualité ?
En d'autres termes, peut-on tester un système sans le tester ? Cela peut sembler un rêve impossible, mais l'industrie a déjà commencé à parler de développer des systèmes. L'avenir nous dira dans quelle mesure les systèmes d'IA de test deviendront une réalité, mais il est clair que l'application de ces technologies intelligentes permettra d'atteindre une efficacité et une rapidité considérables.
Par conséquent, bien que l'on attende beaucoup de l'apprentissage supervisé en tant qu'élément central de l'apprentissage automatique, pour rendre l'ingénierie de la qualité plus intelligente, l'adoption de ces méthodologies n'a pas encore atteint le nombre nécessaire pour montrer des résultats.
Cas d'usage
L'avantage de tout cela est que certaines entreprises s'efforcent maintenant de modifier les modèles traditionnels et ouvrent la voie à l'application de l'intelligence artificielle. Cela concerne l'assurance qualité pour les modèles non supervisés, le traitement du langage naturel (NLP) et la technologie de la vision par ordinateur.
Nous avons assisté à l'émergence de nouveaux cas d'utilisation pour ce type de test. Par exemple, l'analyse en temps réel des événements de production et des journaux d'application. Cela permet non seulement d'effectuer une analyse intelligente et approfondie des hypothèses, mais aussi de prédire la qualité future, révélant par conséquent les plans nécessaires dans les activités de développement et de preuve.
Cela permet d'améliorer le test en incorporant de manière intelligente des schémas d'utilisation réels, et de soutenir des méthodes telles que le test du décalage vers la gauche.
Un autre cas d'utilisation qui semble avoir gagné du terrain est l'utilisation de l'IA pour la génération et la gestion des données de test. Par exemple, nous pouvons utiliser ce type de test pour identifier les lacunes en matière de couverture, par rapport aux modèles d'expérience utilisateur réels.
La même méthode peut également être appliquée avec succès à la création de données synthétiques, par exemple pour se conformer aux règles de traitement des données personnelles (GDPR).
Pour que les organisations tirent le meilleur parti de l'IA dans le domaine de l'ingénierie de la qualité, leurs équipes devront renforcer leurs connaissances et leur expérience des outils, de la stratégie globale en matière d'assurance qualité et d'informatique, ainsi que des objectifs commerciaux de l'entreprise. C'est une grande opportunité, non seulement pour les entreprises, mais aussi pour les personnes chargées de l'assurance qualité.
Les équipes d'assurance qualité devraient disposer d'ingénieurs d'assurance qualité ayant des compétences en science des données, en analyse et en intelligence artificielle. Si nécessaire, ils devraient collaborer avec d'autres parties de l'organisation pour acquérir ces compétences.
Testeurs
Le rôle des testeurs n'est pas menacé par le développement de cette technologie, au contraire, il sera favorisé. En effet, l'IA nécessite une interaction constante entre les testeurs humains et elle. Autre point important, pour former l'intelligence artificielle, nous avons besoin de bonnes combinaisons d'entrées et de sorties (ce que nous appelons un ensemble de données de formation).
Pour travailler avec un logiciel moderne, nous devons donc choisir avec soin cet ensemble de données d'entraînement, car l'intelligence artificielle commence à apprendre à partir de ces données et à créer des relations sur la base de ce que nous lui fournissons. Il est également important de surveiller la façon dont l'intelligence artificielle apprend, ce qui sera également essentiel pour savoir comment le logiciel sera testé.
La participation humaine à l'intelligence artificielle dans les tests d'application reste nécessaire. Enfin, il faut veiller à ce que les aspects éthiques, de sécurité et de protection de la vie privée du logiciel ne soient pas négligés lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Des attentes élevées quant aux avantages de l'intelligence artificielle
Le dernier Rapport mondial sur la qualité 2020-2021 souligne qu'une grande partie des personnes interrogées sont enthousiasmées par les possibilités offertes par l'intelligence artificielle. Près de 90 % d'entre elles affirment que les essais et les tests d'IA constituent les plus grands domaines de croissance au sein de leur entreprise. Et 80 % déclarent leur intention d'augmenter le nombre d'essais et de preuves de concept basés sur l'IA.
Conclusion
Bien que l'intelligence artificielle continue de progresser, la vérité est qu'il n'est pas facile d'imiter le cerveau humain. Les gens utilisent les applications, et il faut considérer que la compréhension, la créativité et le contexte humain sont nécessaires pour garantir des produits de haute qualité.
En d'autres termes, les tests manuels restent essentiels. L'automatisation et l'intelligence artificielle doivent se compléter. Il s'agit de fonctions totalement différentes qui doivent être utilisées en fonction de leurs avantages respectifs, plutôt que d'être comparées.
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