L’apprentissage automatique change l’avenir des tests logiciels

La majorité des équipes de développement de logiciels pensent qu’elles ne testent pas bien. Ils comprennent que l’effet des défauts de qualité est substantiel et ils investissent massivement dans l’assurance qualité, mais ils n’obtiennent toujours pas les résultats qu’ils souhaitent. Cela n’est pas dû à un manque de talent ou d’effort, la technologie supportant les tests logiciels n’est tout simplement pas efficace. L’industrie a été mal desservie.

Il ne peut y avoir de version réussie tant que le logiciel n’a pas été correctement et minutieusement testé, et les tests peuvent parfois nécessiter des ressources importantes compte tenu du temps et des efforts humains nécessaires pour faire le travail correctement. Ce besoin béant commence à peine à être comblé.

L’apprentissage automatique, qui a perturbé et amélioré de nombreuses industries, commence tout juste à faire son chemin dans les tests de logiciels. Les têtes tournent, et pour cause: l’industrie ne sera plus jamais la même. Alors que l’apprentissage automatique continue de croître et d’évoluer, l’industrie du logiciel l’utilise de plus en plus, et son impact commence à changer considérablement la façon dont les tests logiciels seront effectués à mesure que la technologie s’améliorera.

Quelques informations générales sur les tests de logiciels

Le test logiciel est le processus consistant à examiner si le logiciel fonctionne comme il a été conçu. Les tests d’assurance qualité fonctionnelle, la forme de test qui garantit que rien n’est fondamentalement cassé, sont exécutés de trois manières : les tests unitaires, API et de bout en bout.

Les tests unitaires consistent à s’assurer qu’un bloc de code donne la sortie correcte à chaque entrée. Les tests d’API appellent des interfaces entre les modules de code pour s’assurer qu’ils peuvent communiquer. Ces tests sont petits, discrets et destinés à garantir la fonctionnalité de morceaux de code hautement déterministes.

Voici le potentiel de l’apprentissage automatique en anglais :

Les tests de bout en bout (E2E) garantissent que l’application entière fonctionne lorsqu’elle est assemblée et fonctionne dans la nature. Les tests E2E testent comment tout le code fonctionne ensemble et comment l’application fonctionne comme un seul produit. Les testeurs interagiront avec le programme comme le ferait un consommateur via des tests de base et des tests de périphérie. Ces tests découvrent quand l’application ne répond pas de la manière dont un client le souhaiterait, permettant aux développeurs d’effectuer des réparations.

Les tests E2E conventionnels peuvent être manuels ou automatisés. Les tests manuels nécessitent que les humains cliquent sur l’application à chaque fois qu’elle est testée. Cela prend du temps et est sujet aux erreurs. L’automatisation des tests implique l’écriture de scripts pour remplacer les humains, mais ces scripts ont tendance à fonctionner de manière incohérente et nécessitent un temps de maintenance énorme à mesure que l’application évolue.

L’avenir des tests logiciels

L’avenir des tests logiciels réside dans des tests plus rapides, des résultats plus rapides et, surtout, des tests qui apprennent ce qui compte vraiment pour les utilisateurs. En fin de compte, tous les tests sont conçus pour s’assurer que l’expérience utilisateur est merveilleuse. Si nous pouvons enseigner à une machine ce qui importe aux utilisateurs, nous pouvons tester mieux que jamais.

Par convention, les tests sont en retard de développement, à la fois en vitesse et en utilité. L’automatisation des tests est souvent un point faible pour les équipes d’ingénierie. L’apprentissage automatique peut aider à en faire une force.

Louane H.

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