L'IA dans les tests de logiciels

« Intelligence artificielle » est le dernier mot à la mode qui a attiré l'attention des personnes travaillant dans de nombreux domaines divers au cours de l'année écoulée. Même si la vague actuelle d'IA peut être attribuée à la popularité de ChatGPT, les concepts et les méthodes de l'intelligence artificielle existent depuis longtemps dans l'industrie du logiciel, tant dans les domaines du développement que des tests. Un exemple populaire de ceci est celui des outils d’automatisation des tests d’auto-réparation qui peuvent détecter automatiquement les modifications de l’interface utilisateur et apporter les modifications appropriées aux cas de test. L'IA est aujourd'hui mise en œuvre dans presque tous les domaines de l'ingénierie et au-delà pour aider les ingénieurs et les utilisateurs à prendre des décisions commerciales importantes pour l'avenir.

L'industrie du logiciel ne fait pas exception à cet égard et c'est le domaine qui nous préoccupe le plus dans cet article. L'IA dans les tests et le développement de logiciels fournit non seulement des résultats liés aux données, mais partage les responsabilités d'un testeur et d'un développeur pour accomplir une partie de leurs tâches. Cela facilite la publication précoce du logiciel et des cycles de retour d'information plus rapides. Cependant, discuter de ce domaine signifierait aller de l'avant et passer à côté d'informations critiques sur l'IA, son évolution et son association avec les tests logiciels.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) – Une brève introduction

La définition la plus simple de l'IA est de posséder une intelligence mais de nature artificielle, c'est-à-dire non naturelle. Par intelligence naturelle, nous entendons l’intelligence développée par les humains et les animaux de manière autonome au fil de leur évolution. Nous intégrons cette intelligence dans une machine et, selon le type d'IA impliqué, la machine peut fournir des résultats basés sur des entrées, tout comme le ferait un humain, mais de manière très restreinte (du moins actuellement).

Le domaine de l'intelligence artificielle est en développement depuis l'époque d'Alan Turing et comme vous pouvez le supposer, il a commencé avec des actions extrêmement basiques. Par exemple, fournir des résultats pour checkers et prononcer la phrase écrite en anglais. Pendant près de cinquante ans, l'intelligence artificielle s'est concentrée sur les mathématiques jusqu'à ce qu'en 2010, elle se tourne vers la création de machines intelligentes (ce qui était l'objectif initial lors de la création de l'IA).Un agriculteur surveille sa récolte à l'aide de l'IA sur un appareil mobile

Ces dernières années, l'intelligence artificielle a été appliquée dans une très grande variété de domaines. Voici quelques exemples :

• Surveillance des cultures – Domaine agricole.
• Gestion du personnel hospitalier et contrôle de l'environnement – Domaine de la santé.
• Identification et atténuation des risques – Domaine de la construction et du génie civil.
• Curation de contenu et expérience d'apprentissage personnalisée – Domaine de l'éducation.
• Détection et prévention de la fraude – Domaine financier (bancaire).

Avec ces applications étendues, l'IA semble s'être infiltrée dans tous les recoins et avoir laissé sa marque. Dans la liste ci-dessus, nous avons intentionnellement laissé les applications de l'industrie du logiciel à partir de la section suivante, ce sera uniquement notre point de mire.

L'IA dans l'industrie du logiciel

L'impact le plus puissant de l'IA dans tous les secteurs est celui du logiciel. Non seulement dans le domaine des applications finales (ce qui représente certainement une part importante), mais aussi dans leur adoption dans leur propre logiciel. L'exemple le plus récent est Le navigateur Edge de Microsoft intégrant ChatGPT directement dans son moteur de recherche pour fournir des résultats de recherche dans un format conversationnel. Lorsque nous parlons d'IA en termes de logiciel, nous combinons plusieurs technologies sous un seul parapluie -L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ne sont pas non plus des termes nouveaux, mais si nous appliquons l'un des deux dans notre application, nous traitons essentiellement de l'IA dans le développement de logiciels. Aujourd'hui, l'industrie du logiciel couvre un large éventail de domaines, notamment les applications mobiles, les applications Web, les appareils IoT, les machines basées sur Unix et bien plus encore. Il est surprenant de voir que l’IA a pu pénétrer si facilement dans tous ces domaines en très peu de temps. En filtrant les domaines les plus utilisés (du point de vue de l'utilisateur final), vous pouvez constater la puissance de l'intelligence artificielle dans l'une des applications suivantes avec une simple recherche Google :

• Chatbots : un bot conversant avec l'utilisateur, prenant ses entrées et fournissant les sorties nécessaires est une fonctionnalité très courante dans les applications Web aujourd'hui. L'utilisation et le fonctionnement du chatbot dépendent du type d'application dans laquelle il est installé. Certains chatbots peuvent être installés uniquement pour fournir des informations, tandis que d'autres peuvent enregistrer des demandes, soulever des requêtes et résoudre des problèmes sans jamais concerner l'équipe d'assistance.
• Prédictions : il existe de nombreuses applications apparaissant sur le marché qui fonctionnent sur la base de la « prédiction ». Le type de prédiction dépend de la nature de l'application. Par exemple, les applications de prévision boursière peuvent prédire le cours d'une action dans un avenir proche en fonction des performances passées.
• Suggestions et recommandations : Suggérer quel pourrait être le choix le plus "probable" pour l'utilisateur et le recommander sur son profil en fonction de ses entrées (interactions ou achats passés, etc.) est un élément courant des sites Web, en particulier ceux travaillant dans le département de commerce électronique et de streaming en ligne. Ceci est assez visible lors de vos achats sur Amazon ou lorsque vous faites défiler sur Netflix (l'exemple le plus populaire).
• Assistants vocaux : La reconnaissance vocale et la génération de résultats basés sur la parole sont une autre application populaire de l'intelligence artificielle couramment utilisée aujourd'hui. Dans cette application, l'utilisateur peut fournir des entrées audio et interagir avec l'assistant vocal par la parole. Un exemple populaire est Alexa, qui peut converser et effectuer diverses tâches en analysant ce que dit l'utilisateur.
• Traitement du langage naturel : la détection de la langue d'entrée, la compréhension de la grammaire et la réponse basée sur le texte sont effectuées à l'aide de l'IA. Actuellement, les algorithmes basés sur la PNL ont progressé et peuvent également reconnaître deux langues mixtes, l'écriture manuscrite et les formes romanisées de langues.

Outre ces applications courantes de l'IA dans les logiciels, il existe de nombreux autres exemples et la liste s'allonge chaque jour. Pourquoi consacrons-nous autant de temps et d’efforts à mettre en œuvre des algorithmes capables de détecter, d’analyser, de répondre, etc. ! Il est certainement convivial, mais apporte-t-il des avantages qui incitent les ingénieurs et les propriétaires d'entreprise à l'adopter également dans leur modèle ?

Avantages d'avoir un cycle de développement logiciel basé sur l'IA

Mis à part les applications de l'IA dans les logiciels, il existe de nombreux avantages qui facilitent le processus de développement logiciel lui-même et l'entreprise dans son ensemble :

• Analyse des données : les applications d'IA sont extrêmement efficaces dans la collecte de données pour l'organisation. Obtenir automatiquement une recommandation aiderait l'algorithme à explorer vos intérêts plus clairement que vous en tant qu'utilisateur recherchant ce produit (que vous n'auriez pas pensé à commander dans de nombreux cas !). Ces données peuvent être collectées automatiquement et analysées pour prendre des décisions futures.
• Reprise des activités de développement : l'IA peut être mise en œuvre dans les activités de développement réelles pour résoudre des problèmes mineurs sans l'intervention des ingénieurs. Cela peut également être fait à l'aide d'algorithmes prédictifs pour prédire les bogues avant de fusionner le code avec la base principale.
• Économiseur de coûts : L'IA dans les applications permet d'économiser beaucoup de coûts, car l'entreprise a besoin d'un minimum d'embauches possible. Le travail de centaines d'ingénieurs d'assistance peut être effectué par des applications d'IA en un minimum de temps.
• Aide à la croissance de l'entreprise : les algorithmes d'IA peuvent prédire en fonction des tendances passées et actuelles de l'application et du comportement des utilisateurs à son égard. Grâce à ces données, nous pouvons prendre des décisions futures, créer de nouvelles stratégies et les mettre en œuvre pour développer l'entreprise.
• Améliorations des tests logiciels : Outre le développement, les tests logiciels ont vu une implémentation égale de l'IA dans leur processus en essayant de faciliter le travail du testeur et en éliminant la programmation scriptée pour la plupart. Les tests de logiciels peuvent désormais être effectués par des testeurs manuels et parfois même par des analystes commerciaux, car l'IA peut se charger de la majeure partie du travail.

Au cours du cycle de vie complet du développement logiciel, les tests logiciels ont fait de merveilleux progrès vers la mise en œuvre de l'IA au profit des testeurs d'une nouvelle manière, afin de façonner la phase de test complète à partir d'un nouveau départ. Cela a permis de modifier les priorités d'une organisation pour le mieux et d'optimiser sa phase de test afin de réduire le stress et les efforts qu'auparavant.