ChatGPT changera-t-il l'avenir des tests automatisés ?

Une fois dans l'histoire, vient une invention qui définit un moment particulier ou une période de temps. ChatGPT est l'une de ces récentes avancées momentanées en matière de traitement du langage naturel qui ont pris d'assaut Internet.

Dès son lancement, ChatGPT a attiré un million d'utilisateurs ^[i] en seulement 5 jours. Cet outil d'IA conversationnel est conçu par OpenAI et peut répondre à des questions en langage naturel, rédiger un contenu descriptif et effectuer des tâches complexes.

En tant que modèle de langage, ChatGPT fournit un algorithme qui vous aide à traiter et à analyser de grands ensembles de données et à générer des réponses.

Fait intéressant, ChatGPT peut également écrire des cas de test dans un large éventail de frameworks et de langages. Par conséquent, permettant aux développeurs d'applications Web et mobiles d'en tirer le meilleur parti.

Avec cet article de blog, vous en apprendrez plus sur la façon dont vous pouvez tirer parti de cette plate-forme pour écrire du code dans plusieurs langages de programmation.

Plongeons-nous !

ChatGPT et ses fonctionnalités

ChatGPT est construit sur le chatbot Generative Pre Training (GPT-3.5), créant des réponses bien articulées aux requêtes sur divers sujets.

ChatGPT utilise des algorithmes d'IA et de ML pour analyser les données, comprendre les modèles de langage naturel et incorporer des mots dans leur contexte. Vous pouvez poser à ChatGPT toutes les questions que vous voulez et faire une interaction de type chat dans les deux sens.

La plateforme crée des réponses créatives automatisées et peut également mémoriser les conversations précédentes pour générer des réponses cohérentes à vos requêtes.

IA et ML dans les tests de logiciels

L'adoption des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique a fourni de nombreuses nouvelles fonctionnalités aux testeurs d'assurance qualité, telles que les tests multi-navigateurs et multi-plateformes.

Ces technologies ont considérablement augmenté les compétences et les capacités des testeurs d'assurance qualité et les ont aidés à éliminer les écarts de test.

Jetez un coup d'œil aux avantages de l'intégration de l'IA dans les tests de logiciels :

1. Précision améliorée

Les tests automatisés peuvent identifier les erreurs commises lors des tests manuels. L'IA est livrée avec des méthodologies de test efficaces qui peuvent vous aider à écrire des scripts de test et à fournir la meilleure UX possible, ce qui améliore la précision et la vitesse.

2. Création de test plus rapide

L'IA contribue également à améliorer et à améliorer les performances des enregistreurs de test intelligents. Vous pouvez tirer parti des outils d'IA pour enregistrer les sessions utilisateur et identifier les cas de test manquants. Ils peuvent également ajouter des tests à la bibliothèque si un cas de test est manquant.

3. Délai de mise sur le marché plus rapide

L'exécution manuelle des tests prend du temps car les équipes de développement doivent souvent modifier le code source du programme. L'IA peut accélérer le processus d'exécution et de réexécution des tests automatisés, minimiser les coûts totaux et permettre aux applications d'atteindre rapidement le marché.

Quel impact ChatGPT peut-il avoir sur l'industrie des tests ?

L'évolution des chatbots IA a amené tout le monde à se demander si les modèles de recherche linguistique remplaceront la recherche Google. Un chatbot de questions-réponses remplaçant la recherche Google pourrait devenir un scénario effrayant pour les spécialistes du marketing de recherche.

75 % ^[ii] des cadres craignent déjà de fermer leurs portes d'ici cinq ans s'ils ne font pas évoluer l'IA.

Et ajoutez à cela, nous sommes à une époque où les bots IA réduisent les cycles de livraison, accélèrent les taux de modifications du code source et réduisent le temps nécessaire aux « tests continus ».

Alors que la plupart des entreprises ont également commencé à utiliser les formes de base de l'IA, il est temps de poursuivre l'évolution des tests pour atteindre un niveau d'efficacité requis pour les tests de la robotique, de l'IoT, etc.

De plus, avec le développement de nouveaux logiciels et appareils IoT tous les deux jours, une quantité inimaginable de données en temps réel nécessitera une assurance qualité. Pour résoudre ces problèmes, l'IA et le ML sont des technologies précieuses qui aident les entreprises à évoluer et à prioriser la qualité des logiciels.

Voici comment ChatGPT peut activer efficacement l'automatisation des tests.

Automatisation des tests à l'aide de ChatGPT

Alors que nous parlions de la façon dont ChatGPT peut générer du code correctement formaté et pertinent dans de nombreuses langues, la question est la suivante : ChatGPT peut-il être utilisé pour générer du code pour des tests automatisés ?

ChatGPT peut écrire Selenium dans plusieurs langues, mais écrire des codes précis nécessiterait que quelqu'un fournisse à ChatGPT une description du test. Puisqu'il s'agit d'une IA conversationnelle de type chat, il semble essentiel d'entrer des détails majeurs dans votre requête pour générer un code exécutable parfait qui ne nécessiterait aucune modification.

Examinons l'un des cas d'utilisation de la génération de code Cucumber à l'aide de ChatGPT.

Cas de test ChatGPT et concombre

Cucumber est un framework de test qui utilise le développement basé sur le comportement. Certains termes clés tels que 'Given', 'When' et 'Then' sont compilés dans un fichier de fonctionnalités.

Dans les définitions d'étapes, ces expressions en langage naturel sont associées au code d'automatisation. Cela aide Cucumber à combiner l'intention de langage naturel d'un test avec le code d'automatisation.

Cet exemple montre comment ChatGPT est capable de générer du code. Il a généré les définitions de scénario et d'étape à l'aide d'une seule invite que Cucumber a utilisée en une seule fois. Sans le mentionner explicitement, ChatGPT connaît déjà les différents composants dont Cucumber a besoin pour fonctionner.

L'invite sur ce qu'il faut tester sur le site Web semble un peu vague. Mais ChatGPT a quand même réussi à générer un script pour tester la fonctionnalité de recherche du site Web de Google.

Source

Clé à emporter

Les outils et les frameworks d'IA joueront un rôle important dans l'avenir de l'automatisation des tests pour surmonter les défis auxquels les testeurs d'assurance qualité sont confrontés lors des tests d'applications. L'utilisation de l'IA pour les tests de logiciels est une étape vers des tests plus efficaces, intelligents et moins chronophages.

ChatGPT est en passe de devenir un modèle de langage naturel important faisant progresser la technologie de l'IA dans le monde des tests de logiciels. En outre, il est plus probable de créer des solutions de test low-code pour résoudre de nombreux défis de test.

Vous voulez en savoir plus sur l'utilisation de ChatGPT dans les tests de qualité ? Parle-nous!

Les références
^[i] Utilisateurs de ChatGPT
^[ii] Statistiques sur l'intelligence artificielle