Cetta formation va permettre à chaque participant de comprendre les bases de l’intelligence artificielle appliquée au test logiciel, découvrir ses cas d’usage concrets, manipuler des outils IA pour générer, analyser et automatiser des tests, identifier les limites et bonnes pratiques à respecter, et construire un plan d’action pour intégrer l’IA dans leur stratégie QA.

Comprendre et explorer l’IA pour la QA

• Bases de l’IA, NLP et IA générative appliquées aux tests
• Limites du testing traditionnel et apports de l’IA
• Identification des cas d’usage pertinents pour les testeurs
• Revue des outils IA dédiés au test logiciel

Expérimenter, encadrer et intégrer

• Ateliers pratiques : prompts, données, logs, scripts
• Cas fil rouge : application complète des usages IA
• Bonnes pratiques, limites et encadrement éthique
• Élaboration d’un plan d’action IA pour son contexte projet

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l’IA appliquée au test logiciel, en identifiant les concepts clés (IA, ML, NLP, LLM) et leur utilité dans un contexte QA.
• Identifier les limites des approches de test traditionnelles, et expliquer comment l’IA peut répondre aux enjeux de dette de test, de maintenabilité et de rapidité.
• Reconnaître les principaux cas d’usage de l’IA en qualité logicielle, en distinguant les apports possibles selon les étapes du cycle de test (conception, exécution, analyse…).
• Utiliser efficacement des IA génératives pour produire des artefacts de test, en formulant des prompts adaptés pour générer cas, données ou rapports avec esprit critique.
• Comparer des outils IA du marché adaptés au testing, et sélectionner les solutions pertinentes selon le type de projet, les contraintes et les profils utilisateurs.
• Appliquer concrètement l’IA sur un scénario de test complet, en générant et exploitant cas de test, scripts, données et analyses de logs dans une démarche fil rouge.
• Maîtriser les bonnes pratiques et limites liées à l’usage de l’IA, en intégrant les notions de validation humaine, confidentialité, traçabilité et gouvernance responsable.
• Élaborer un plan d’action réaliste pour intégrer l’IA en QA, en définissant des quick wins, des indicateurs pertinents et une feuille de route progressive.

La formation alterne entre apports théoriques, démonstrations et exercices pratiques issus de cas réels. Chaque participant pourra manipuler les outils et produire ses propres résultats.