Automatisation des tests pilotée par l'IA : Révolutionner l'assurance qualité pour les systèmes ERP modernes

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

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

Avec les fournisseurs ERP qui déploient de nouvelles mises à jour sur une base mensuelle ou trimestrielle, les équipes QA font face à une pression énorme pour maintenir leurs systèmes ERP à jour.

Dans un scénario où les délais de test raccourcissent, l'automatisation des tests traditionnelle n'est plus considérée comme une solution viable car elle nécessite des efforts significatifs 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 pour l'industrie de l'automatisation des tests d'adopter l'intelligence artificielle pour relever les défis de l'automatisation des tests traditionnelle.

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

Conception des scripts de test

La plupart des frameworks d'automatisation de tests traditionnels sont développés avec un état d'esprit de programmeur. Puisque les utilisateurs métier ne sont pas des programmeurs, ils trouvent difficile de créer des scripts de test.

Pour mieux comprendre, considérons un exemple d'automatisation de tests SAP. Dans ce cas, 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 pas d'expertise en programmation, il est difficile pour eux de créer des scripts d'automatisation.

Solution : Ce problème peut être parfaitement résolu en utilisant l'IA. En exploitant le sous-ensemble de l'IA, le Traitement du Langage Naturel (TLN), le problème de création de scripts d'automatisation peut être résolu. Le TLN permet aux Analystes Métier, Consultants Fonctionnels, Testeurs Manuels, Managers QA et parties prenantes d'écrire des cas de test en langue anglaise sans ensemble spécifique de règles à apprendre ou comprendre. Un tel framework d'automatisation de tests est Opkey qui permet aux utilisateurs métier de créer des cas de test en anglais simple et ses moteurs alimentés par l'IA génèrent autonomément des scripts qui peuvent être exécutés par n'importe quel individu dans les équipes de projet.

Maintenance des tests

Avec les frameworks d'automatisation de tests traditionnels, les ingénieurs de test luttent toujours pour maintenir continuellement les scripts d'automatisation de tests chaque fois qu'une mise à jour est déployée. La raison étant 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 utilisateurs, les scripts d'automatisation de 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 y a une possibilité de rupture des scripts d'automatisation. Maintenant, considérez combien d'efforts et de temps sont requis si les équipes QA doivent maintenir les scripts manuellement.

Solution : Les points de douleur de la maintenance des tests peuvent être parfaitement résolus avec 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 de tests comme Opkey sont dotés de capacités d'auto-guérison qui identifient automatiquement les modifications apportées aux localisateurs d'éléments (ID) ou aux écrans/flux et les corrigent de manière autonome sans intervention humaine.

Priorisation des tests

Quoi tester reste une question à un million de dollars. Lors de l'écriture de cas 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 mène à deux scénarios : (1) sur-test qui consomme trop de temps (2) sous-test qui expose votre entreprise à des risques sérieux.

Solution : Les frameworks d'automatisation de tests pilotés par l'IA offrent une couverture basée sur les risques. Plutôt que d'exécuter toute la suite de régression, les algorithmes pilotés par l'IA offrent les tests minimums à exécuter pour un changement donné. Cela non seulement réduit l'activité manuelle des équipes QA dans l'identification des tests de fumée/régression mais assure également une couverture de risque à 100 % due aux mises à jour d'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. En combinant l'analyse des écarts de test, l'automatisation de tests sans code et l'évaluation d'impact alimentée par l'IA, Opkey offre une couverture de test à 100 %.

Gagner en vitesse et agilité

Les entreprises innovantes devraient transformer leurs tests en apportant un framework d'automatisation de tests piloté par l'IA comme Opkey. Les technologies avancées comme l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel non seulement accélèrent votre processus de test mais vous fournissent également une couverture de risque.

En résumé, vous gagnerez la vitesse et l'agilité que vous recherchez avec des frameworks d'automatisation de tests pilotés par l'IA comme Opkey.