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Accélérer les processus de tests grâce à l'IA générative

Adhésion au métier - Méthodes

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 :
  1.              ⇒ Anthropic / Claude 3
  2.              ⇒ GPT 3.5 et GPT 4 (OpenAI)
  3.              ⇒ Mistral Small et Mistral Medium (Mistral)
  4.              ⇒ LLM workbench, Application RAG, et plate-forme Gravity (Smartesting)
  5.              ⇒ CodeLLama (Meta)
  6.              ⇒ Sonar Small et Sonar Medium (Perplexity)
  7. La formation va s’adapter à l’évolution des technologies et cette liste évoluera en fonction de ce qui est le plus pertinent.

 

  • Identifier les limites et les risques des tests augmentés par l’IA

 

 

 

profil des participants :

 

  • Consultant Testeur
  • Testeur - Recetteur
  • Développeur - Concepteur
  • Chef de projet
  • Automaticien
  • Product Owner
  • Analyste Métier
  • 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 oeuvre
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

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