Évolution de l'automatisation des tests avec l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle a transformé de nombreux secteurs et l'automatisation des tests n'est plus une exception.

Cependant, bien que l'automatisation des tests ait remplacé dans une plus large mesure les pratiques de test manuel sujettes aux erreurs, chronophages et fragiles, il reste encore beaucoup à faire.

Les fournisseurs d'ERP déployant de nouvelles mises à jour sur une base mensuelle ou trimestrielle, les équipes d'assurance qualité sont confrontées à une pression énorme pour maintenir leurs systèmes ERP à jour.

Dans un scénario où les délais de test sont de plus en plus courts, l'automatisation des tests traditionnels n'est plus considérée comme une solution viable car elle nécessite des efforts importants dans la création de tests, consomme beaucoup de temps pour identifier les scénarios de test, le développement et la maintenance des scripts d'automatisation.

Il est temps que l'industrie de l'automatisation des tests adopte l'intelligence artificielle pour relever les défis de l'automatisation des tests traditionnels.

Dans cet article, nous discuterons des défis associés à l'automatisation des tests traditionnels et de la manière dont l'IA peut relever ces défis.

Tester la conception des scripts

La plupart des frameworks d'automatisation de test traditionnels sont développés avec un état d'esprit de programmeur. Étant donné que les utilisateurs professionnels ne sont pas des programmeurs, ils ont du mal à créer des scripts de test.

Pour mieux comprendre, considérons un exemple d'automatisation des tests SAP. En cela, les utilisateurs fonctionnels sont tenus de créer des cas de test car ce sont eux qui connaissent le mieux leurs processus métier quotidiens. Comme ils n'ont aucune expertise en programmation, il leur est difficile de créer des scripts d'automatisation.

Solution :Ce problème peut être parfaitement résolu en utilisant l'IA. En exploitant le sous-ensemble de traitement du langage naturel de l'IA, le problème de la création de scripts d'automatisation peut être résolu. Le traitement du langage naturel permet aux analystes commerciaux, aux consultants fonctionnels, aux testeurs manuels, aux responsables de l'assurance qualité et aux parties prenantes d'écrire des cas de test en anglais sans ensemble de règles spécifiques qui doivent être apprises ou comprises. L'un de ces frameworks d'automatisation des tests est Opkey qui permet aux utilisateurs professionnels de créer des cas de test en langage clair et ses moteurs alimentés par l'IA génèrent de manière autonome des scripts qui peuvent être exécutés par n'importe quel individu dans les équipes de projet.

Tester l'entretien

Avec les frameworks d'automatisation des tests traditionnels, les ingénieurs de test ont toujours du mal à maintenir en permanence les scripts d'automatisation des tests chaque fois qu'une mise à jour est déployée. La raison en est que les outils traditionnels utilisent des localisateurs d'objets, c'est-à-dire ID, nom, XPath ou CSS à des fins de test. Chaque fois que l'interface utilisateur est modifiée en raison de l'introduction de nouveaux écrans ou boutons ou de changements dans les flux d'utilisateurs, les scripts d'automatisation des tests ont tendance à se casser.

Pour mieux comprendre, considérons un exemple de test Oracle Cloud. Oracle déploie des mises à jour trimestrielles. À chaque mise à jour, il existe une possibilité de rupture des scripts d'automatisation. Maintenant, considérez combien d'efforts et de temps sont nécessaires si les équipes de contrôle qualité doivent maintenir les scripts manuellement.

Solution :Les points faibles de la maintenance des tests peuvent être parfaitement résolus grâce à la technologie d'auto-guérison basée sur l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA et aide à réduire le "bruit" dans le pipeline DevOps. Les frameworks d'automatisation des tests comme Opkey sont dotés de capacités d'auto-réparation qui identifient automatiquement les modifications apportées aux localisateurs d'éléments (ID) ou aux écrans/flux et les corrigent de manière autonome sans intervention humaine.

Priorité des tests

Que tester est toujours une question à un million de dollars. Lors de la rédaction de scénarios de test ou de l'exécution d'une suite de régression, les testeurs sont souvent guidés par leur expérience ou probablement par des suppositions sur la façon dont les utilisateurs finaux interagissent avec l'application. Cela conduit à deux scénarios (1) sur-tests qui consomment trop de temps (2) sous-tests qui exposent votre entreprise à de sérieux risques.

Solution :Les frameworks d'automatisation des tests basés sur l'IA offrent une couverture basée sur les risques. Plutôt que d'exécuter l'intégralité de la suite de régression, les algorithmes basés sur l'IA proposent des tests minimaux à exécuter pour un changement donné. Cela réduit non seulement l'activité manuelle des équipes d'assurance qualité pour identifier les tests de fumée/régression, mais garantit également une couverture à 100 % des risques grâce aux mises à jour de l'application.

Opkey utilise une approche de test basée sur les risques et effectue une analyse des écarts de test pour vous offrir une couverture de test exacte. Combinant l'analyse des écarts de test, l'automatisation des tests sans code et l'évaluation d'impact basée sur l'IA, Opkey offre une couverture de test à 100 %.

Gagnez en vitesse et en agilité

Les entreprises innovantes devraient transformer leurs tests en introduisant un cadre d'automatisation des tests basé sur l'IA comme Opkey. Les technologies avancées telles que l'IA, le langage machine et le traitement du langage naturel accélèrent non seulement votre processus de test, mais vous offrent également une couverture des risques.

En bref, vous gagnerez la vitesse et l'agilité que vous recherchiez avec des frameworks d'automatisation des tests basés sur l'IA comme Opkey.