Soirée du Test Logiciel - Bordeaux

Pour mesurer la qualité de code, il existe des outils d’analyse statique comme Sonar, mais qu’en est-il de la terminologie métier ?

Et si nous pouvions disposer d’un outil permettant d’analyser la présence de l’Ubiquitous Language dans le code d’un projet, ne pourrions-nous pas déterminer plus facilement le bon usage de la terminologie métier dans ce code et le (re)nommer plus facilement et au bon endroit pour mieux refléter l’intention métier ? À notre connaissance, il n’existe pas un tel outil…

Le programme du nouveau BUT Informatique a axé de nombreuses ressources autour de la qualité de développement. Et c’est ainsi que des étudiants de 3ème année du département Informatique de l’IUT du Limousin se sont retrouvés à développer, dans le cadre leur SAE (Situation Apprentissage et d’Evaluation), un POC permettant d’estimer et de visualiser la terminologie métier dans le code.

Ce POC fonctionnel a même pu être appliqué réflexivement.

Outre le focus sur la terminologie métier, Chat GPT a également été expérimenté dans cette SAE pour mieux comprendre comment les LLMS peuvent devenir une aide au développeur et CodeScene a permis, entre autres, d’améliorer la qualité de développement.

C’est l’histoire du développement de cet outil que nous allons vous raconter à deux voix.

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"Faire des tests E2E c'est compliqué", "Maintenir des tests E2E coûte cher", "L'accessibilité? on n'a plus de budget". Ces phrases témoignent qu'encore en 2024, les utilisateurs dépendants de l'accessibilité numérique sont délaissés et la vérification automatique des scénarios métiers nécessite une certaine expertise. Au cours de ce talk, nous déterminerons si ces idées reçues sont justifiées et nous verrons, quelle est la meilleure approche pour résoudre en même temps ces problématiques.

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Pour aller droit au but : cette conférence vise à appuyer sur la sonnette d’alarme. Selon le guide des carrières Indeed, le testeur logiciel moyen aux États-Unis est titulaire d'une licence en informatique et gagne en moyenne 65 518 dollars par an. C'est environ 10 % de moins que le salaire moyen d'un programmeur ayant le même diplôme universitaire. L'écart est encore plus important lorsqu'on le compare à celui d'un ingénieur logiciel, détenteur d’un Master. Dans ces conditions, rien d’étonnant à ce que le métier de testeur ne fasse pas rêver et n’attire pas toujours les meilleurs. Cette dévalorisation se perpétue alors que l'industrialisation du développement logiciel a progressé dans de nombreux domaines (mot-clé "CI/CD"), et que l’agilité a mis la qualité et le test au centre de la table. Peut-être devons-nous d’abord nous remettre en question nous-mêmes : finalement, nous nous sommes laissés imposer le diktat de l’automatisation des tests (comprenez l’automatisation de l’exécution des tests) par des personnes qui n’en comprennent pas l’extrême complexité. L’automatisation des tests est donc depuis près de 10 ans le sujet quasi unique des discussions au sein des entreprises et des forums & conférences des communautés QA . Un sujet cannibale qui a avalé la plupart des autres défis, comme celui de la collaboration, par exemple, pourtant central dans les approches agiles. A cet égard, le BDD, réduit à une pratique d’automatisation, en est une illustration parfaite. Au moins, le problème des écarts de salaire n’affecte-t-il pas les automaticiens de test, toujours plus rares ! Dans les sujets occultés qui pourtant pourraient redorer le blason du test, on trouve celui absolument crucial de la conception de test, c'est-à-dire de la création des cas de test appropriés qui vérifient le plus d'aspects possibles avec le moins d'efforts possible. Y a-t-il le moindre sens à exécuter, a fortiori à automatiser, des tests si on n’a pas un minimum de certitudes sur leur pertinence et leur capacité à dérisquer les mises en production ? L'analyse et la conception des tests sont des activités importantes qui sont souvent négligées. Tout le monde semble penser que la production des scénarios de test est une sorte d'activité mécanique. Une fois que l'on a compris les besoins, les exigences et les user stories, il suffit de s'asseoir et de rédiger les cas de test. Mais ce n'est pas vrai ! Concevoir des cas de test est une activité créative, très complexe qui demande rigueur et intelligence. En ce sens, elle a vocation à être le fer de lance de la promotion du métier de testeur. Dans cette conférence, nous discuterons de ce que nous pouvons faire pour changer la perception au sein de nos organisations afin que la conception des tests soit perçue comme une activité à valeur ajoutée au même titre que le développement. Nous partagerons des idées sur ce que nous devrions demander pour faciliter notre travail. Nous évoquerons les pistes de services basés IA susceptibles de faciliter le travail de conception et rendre les tests encore plus smart. L'objectif est d'aboutir à un plan pour rendre la conception des tests plus visible. C'est alors - et seulement alors - que nous pourrons tirer parti de l'énorme potentiel d'optimisation qu'elle recèle.

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L’approval testing permet de mettre en place des tests pour du code sur lequel on n’a que très peu la main. 

Au travers de ce live-coding, guidés par le code coverage et en utilisant quelques refactoring très simples, nous verrons comment mettre en place un filet de sécurité qui nous permet d'envisager la modification du système avec un peu plus de sérénité. 

Nous verrons comment affronter certains challenges tels que la présence d'appels au système de gestion du temps, la présence de données aléatoires, et comment nous assurer que nous n'oublions pas certains comportements.

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Il y a 20 quand Dan North proposait le Behavior-driven development, il n'imaginé pas que l'IA pourrait nous aider dans sa mise en œuvre. 

Voyons comment l'IA va devenir votre 4éme amigos 

* L'IA et l'exemple mapping 

* Génération de Gherkin 

* Automatisation des tests

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L’automatisation des tests fonctionnels devient une nécessité pour beaucoup d’entreprises et de responsables applicatifs mais la mise en œuvre, surtout dans les environnements applicatifs complexes (applications Packagées, test multi plateformes), est souvent contrainte, voire difficile. 

Lors de cette conférence, Keysight Technologies présentera la facilité de l’automatisation des Tests de non-régression avec la solution Eggplant, avec son langage low code et son moteur de Computer Vision, permettant de tester fonctionnellement à travers les yeux et les actions d’un vrai utilisateur. 

Cette présentation sera illustrée par différents cas d’usage et démonstration, mettant en avant l’approche « métier » de l’automatisation via un scripting assisté. 

Keysight Technologie montrera la capacité d’Eggplant à automatiser tous les cas métiers sur tous les environnements applicatifs Web, Mobile, client lourd, Applications Packagées

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Vos pratiques de Quality Engineering évoluent dans le bon sens : parfait ! Vous avez de moins en moins de bugs en production : super ! Mais alors que vous reste-t-il comme indicateurs à suivre pour guider votre amélioration ? Je vous propose un angle de vue différent sur votre efficacité

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Beaucoup de développeurs pensent le Domain-Driven Design (DDD) comme la boîte à outils DDD (Aggregate, Entity Value Object …). Mais qu’en est-il de modélisation orientée sur le domaine métier ? Comment modéliser un problème complexe sans se perdre dans une complexité du code. Après avoir passé en revue les approches permettant de comprendre l'espace du problème, nous plongerons dans l'art de la modélisation DDD au niveau du code. Le Domain-Driven Design n’est pas une friandise, mais une approche permettant de modéliser le cœur d’un produit aligner avec les attentes des experts du métier. Je rappellerai les techniques permettant de comprendre l’espace du problème, avant de vous emmener dans l’approche d’une modélisation profonde au niveau du code : Le Model-Driven Design

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L'IA générative, basée sur les grands modèles de langage tels que GPT-4 (OpenAI) ou Mistral (Mistral.ai), est désormais omniprésente dans notre quotidien. 

Sont récemment apparus des "agents IA" basés sur ces modèles de langage, pour offrir la capacité de traiter des tâches complexes par raisonnement pas-à-pas et réalisation d’actions. 

Par exemple, un agent IA testeur pourra analyser les User Stories à tester, définir les scénarios de test et les exécuter de manière automatique et autonome sur l'environnement de test. 

Il s'assurera que les critères de couverture demandés sont respectés. L'agent testeur établira un rapport, en distinguant les faux positifs et en indiquant la criticité des anomalies détectées. 

Cet agent testeur représente la nouvelle frontière du testing, et l’état de l’art de la technologie montre déjà ce qu’il pourrait être. 

Dans cette présentation, notre objectif est de clarifier le sujet, de présenter un exemple concret d’agent testeur, mais aussi d’en décrire les risques et les limites.

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L'IA appliquée aux tests...mythe ou réalité? Comment se préparer a cette nouvelle approche ?

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