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Intermédiaire

Accélérer les processus de tests grâce à l'IA générative

Adhésion au métier - Méthodes

2 journées (14h)
A distance
Intermédiaire
Anglais - Français - Allemand

Informations générales

 

Objectifs :

 

Cette formation vous permettra de :

  • Acquérir une compréhension globale de l'IA générative pour les tests
  • Apprendre des techniques efficaces de requêtage
  • Découvrir et expérimenter des outils d’IA pour le test (La formation va s’adapter à l’évolution des technologies et cette liste évoluera en fonction de ce qui est le plus pertinent.) :
    • Anthropic / Claude 3
    • GPT 3.5 et GPT 4 (OpenAI)
    • Mistral Small et Mistral Medium (Mistral)
    • LLM Workbench, Application RAG et la plateforme Gravity (Smartesting)
    • CodeLLama (Meta)
    • Sonar Small et Sonar Medium (Perplexity)
  • Identifier les limites et les risques des tests augmentés par l’IA

 

 

 

Profil des participants :

 

  • Consultant testeur
  • Testeur/Recetteur
  • Développeur
  • Chef de projet
  • Automaticien
  • Product owner
  • Chef de projet
  • Ingénieur qualité
  • QA Manager

 

 

Prérequis :

 

  • Expérience des tests logiciels (au moins à un premier niveau)

 


 

Présentation :

 

 

1. Introduction : IA générative pour les tests logiciels

  • IA générative – Les bases
  • Ce que l’IA générative apporte aux tests logiciels
  • Utiliser l’IA générative pour les tests, principes généraux (atelier sur la prise en main du portail LLM pour la formation)

2. Prompt engineering - Requêter un grand modèle de langage pour des tâche de tests

  • Introduction au Prompt Engineering
  • Techniques de Prompting et bonnes pratiques
  • Cas d’usage avec exercices pratiques en 4 ateliers : amélioration de cas de test existants, conception de cas de test, automatisation des tests, analyser des rapports d’anomalie
  • En complément : des outils pour vous aider à créer vos prompts
  • Bilan et discussion sur les savoir-faire mis en œuvre

3. Maîtriser les risques de l’IA générative

  • Mon IA se trompe : comment détecter les erreurs d’une IA / les métriques d’évaluation (atelier)
  • Mon IA ne protège pas mes données : gérer ce risque, quelles solutions
  • Mon IA est biaisée : exemples concrets, comment l’éviter
  • Autres risques liés à l’IA
  • Les risques pour l’environnement (atelier sur le coût énergétique)
  • Les risques liés à l’évolution
  • Régulation de l’IA (European AI Act)

4. Applications basées LLM pour les tests

  • Les applications basées LLM : LLMOps, Atelier sur le Retrieval Augmented Generation (RAG) – Q/R sur un large corpus documentaire, Fine-Tuning du LLM
  • Intégrer des fonctions basées LLM dans les outils de test : atelier sur l’intégration de fonctions IA générative dans un outil de test
  • Agents IA autonomes pour les tests avec démonstration : Gérald – Virtual Manual Testeur
  • Bilan et discussion

5. Techniques avancées d’usage de l’IA générative pour les tests logiciels

  • Les applications basées LLMs
  • Adapter un modèle IA aux tâches de tests : le fine-tuning
  • Agent IA testeur : vers du test autonome ou semi-autonome

6. Synthèse : ce que nous avons appris

  • J’utilise dès demain : comment faire, en pratique ?
  • Je choisis mon modèle d’IA générative pour les tests

 

 

 

Méthodes pédagogiques :

 

  • 35% de théorie
  • 75% de pratique : 9+ Ateliers & Exercices 

 

 

Modalités d'évaluation :

 

Aucune

 

 

 

Partenaire :

Formation réalisée en partenariat avec Smartesting.

 

EXT > Academy > logo > Smartesting transparent

Inscription

Vous pouvez nous écrire jusqu'à la veille du début de la formation concernée.  

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