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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.

Inscription

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

Pour les formations INTRA, merci de le préciser dans votre demande.

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