Comment utiliser l'IA pour l'assurance qualité ?

La fièvre de l'automatisation s'est emparée du secteur des tests de logiciels. Les équipes d'assurance qualité (QA) passent rapidement des tests manuels aux processus autonomes pour améliorer la vitesse de détection des bugs et éviter les défaillances de qualité.

Cette transformation est alimentée en grande partie par l'intelligence artificielle (IA). En fait, environ 65 % des équipes d'assurance qualité [...] collaborent désormais avec la technologie IA, ce qui en fait un élément essentiel du secteur.

Ainsi, les algorithmes IA peuvent être votre meilleur allié, que vous ayez besoin d'aide lors des tests ou tout au long du processus de développement.

Dans ce guide détaillé, nous verrons comment utiliser efficacement l'IA dans l'assurance qualité, affiner vos processus d'assurance qualité et.. intégrer l'IA pour stimuler l'efficacité des équipes logicielles .

Comprendre l'IA dans l'assurance qualité

Le parcours de l'assurance qualité dans les tests de logiciels a été long et progressif, passant des tests manuels aux tests entièrement autonomes.

L'IA joue un rôle central dans ce parcours en rendant les tests plus intelligents, plus rapides et plus efficaces.

Les modèles de tests logiciels autonomes (ASTM) réduisent progressivement le besoin d'intervention humaine en utilisant l'IA pour automatiser et optimiser l'ensemble du cycle de vie des tests logiciels. Ils se déclinent généralement en six niveaux :

Le passage des tests manuels aux tests autonomes

• Test manuel (niveau 0): 100% d'intervention humaine est nécessaire pour le processus de test, ce qui le rend intensif en main-d'œuvre et sujet aux erreurs humaines
• Automatisation assistée des tests (niveau 1): Les testeurs jouent toujours le rôle principal mais utilisent des ordinateurs pour les assister dans des tâches spécifiques, minimisant ainsi les efforts répétitifs
• Automatisation partielle des tests (niveau 2): Les humains et les ordinateurs travaillent en collaboration, l'ordinateur suivant les instructions du testeur
• Intégration d'automatisations de tests (niveau 3): L'IA commence à jouer un rôle de conseiller, en générant des options et en demandant l'approbation des testeurs
• **Tests automatisés intelligents (niveau 4) : les meilleures actions sont sélectionnées et exécutées de manière autonome par l'IA, l'intervention humaine n'étant requise qu'en cas de besoin
• Tests entièrement autonomes (niveau 5): Les testeurs achèvent d'achever le contrôle du processus de test à l'IA, qui exécute les tests sans aucune intervention humaine

**En raison de ressources limitées, la plupart des testeurs individuels et des projets à petite échelle n'ont généralement que des tests manuels dans leur forfait.

La plupart des grandes entreprises ont commencé à suivre une approche hybride où les outils de test d'automatisation exécutent certains cas de test automatiquement, et le reste est encore exécuté manuellement pour ajouter une touche humaine au processus.

Par exemple, SapFix, l'outil IA de Facebook, génère de manière autonome des correctifs pour des bugs spécifiques, ce qui permet de lancer de nouveaux produits plus rapidement.

Avantages de l'assurance qualité pilotée par l'IA

Passer d'une assurance qualité manuelle à une assurance qualité pilotée par l'IA offre de multiples avantages :

• Génère des données de test intelligentes : L'IA peut analyser le code, identifier les vulnérabilités et créer des cas de test ciblés
• Augmentation de la précision: L'assurance qualité pilotée par l'IA ne laisse aucune place à l'erreur humaine, ce qui garantit des logiciels de meilleure qualité
• **L'automatisation des tâches répétitives permet de réduire considérablement les coûts de main-d'œuvre
• Des résultats plus rapides: L'IA peut travailler 24 heures sur 24, accélérant le processus de test sans fatigue
• Amélioration de l'efficacité: La capacité de l'IA à gérer des tâches complexes garantit des résultats de test cohérents et fiables
• **L'IA étudie les données historiques pour prédire les défauts et fournir des alertes de maintenance en temps opportun

Les limites des tests manuels et comment l'IA peut y remédier

Les tests manuels constituent une méthode de longue date en matière d'assurance qualité, mais plusieurs limites les rendent de plus en plus inadaptés au cycle de vie du développement logiciel moderne.

Explorons les principaux défis des tests manuels et la façon dont l'IA peut y remédier :

🔮 Scénario 1 : des tests de régression qui prennent du temps

Limitation manuelle: Les équipes d'assurance qualité passent souvent des heures à répéter le même test pour chaque changement de code, ce qui entraîne des inefficacités.

Solution IA: Les outils IA peuvent automatiser les tests de régression, exécuter de grands volumes de cas de test en quelques minutes et améliorer la couverture à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.

🔮 Scénario 2 : Détection incohérente des bugs

Limitation manuelle: Les testeurs humains peuvent négliger des défauts en raison de la fatigue ou de contraintes de temps.

Solution IA: L'assurance qualité pilotée par l'IA garantit une couverture complète, en détectant des modèles et des défauts subtils que les testeurs humains pourraient manquer.

🔮 Scénario 3 : Couverture de test limitée

Limitation manuelle: Les contraintes de temps peuvent obliger les testeurs à se concentrer uniquement sur les cas de test de base, laissant les cas limites inexplorés.

Solution IA: L'IA génère des scénarios de test complets, garantissant une couverture plus large, y compris les cas limites et complexes.

🔮 Scénario 4 : Boucles de rétroaction retardées

Limitation manuelle: Les tests manuels créent souvent des goulots d'étranglement, ce qui retarde la sortie des logiciels.

Solution IA: Les tests continus alimentés par l'IA fournissent un retour d'information immédiat, aidant à résoudre les problèmes dès le début du développement et accélérant les cycles de publication.

Ces avantages des outils d'essais IA permettent de gagner du temps, d'améliorer la précision, d'étendre la couverture des tests et d'accélérer les cycles de développement.

À lire également Les 10 meilleurs outils logiciels d'assurance qualité pour les tests de logiciels

Applications courantes de l'IA dans l'assurance qualité

Nous avons préparé une liste de cas d'utilisation spécifiques pour mieux comprendre l'assurance qualité des logiciels. Nous allons voir comment utiliser l'IA dans le développement de logiciels !

1. Examiner les interactions avec les clients sur plusieurs canaux

L'IA analyse les interactions avec les clients sur plusieurs canaux, tels que le téléphone, l'e-mail, les chatbots et les médias sociaux, afin d'évaluer si elles répondent aux normes d'AQ

En évaluant ces discussions, l'IA peut identifier les problèmes potentiels de communication, les incohérences dans la qualité de l'assistance et les domaines à améliorer.

Ces informations peuvent renforcer la formation des employés, affiner les scripts d'assistance et améliorer l'expérience globale des clients. Ce niveau d'analyse garantit que les interactions en contact avec les clients répondent systématiquement aux paramètres de qualité définis par l'organisation.

2. Utiliser le traitement du langage naturel (NLP)

L'IA alimentée par le NLP peut interpréter les instructions et les exigences de l'utilisateur, les transformant en cas de test qui peuvent être exécutés sans effort manuel.

Le NLP aide à combler le fossé entre les exigences rédigées par l'homme et les tests techniques, permettant à l'IA de générer des scripts automatisés à partir du langage naturel. Cette automatisation permet de gagner un temps considérable et de réduire la probabilité de malentendus ou d'interprétations erronées lors des tests.

En transformant le langage naturel en cas de test exécutables, l'IA peut rendre l'assurance qualité plus efficace et accessible aux équipes qui n'ont pas d'expertise spécialisée en matière de codage.

3. Obtenir la validation de l'interface utilisateur

La validation de l'interface utilisateur (UI) est un aspect crucial de l'AQ, car elle garantit que l'apparence et les fonctions du logiciel restent cohérentes sur différents appareils, navigateurs et résolutions.

Les vérifications visuelles effectuées par l'IA comparent des captures d'écran de l'application dans différents environnements afin de détecter des écarts tels que des éléments mal alignés, des polices de caractères incorrectes ou des composants manquants. Cela permet de s'assurer que l'expérience de l'utilisateur final reste uniforme et que vous pouvez remédier à toute anomalie de l'interface utilisateur avant la publication.

4. Détecter les régressions visuelles

La détection des régressions visuelles permet d'identifier les modifications involontaires susceptibles d'avoir un impact sur l'expérience utilisateur, telles que les changements de disposition ou les modifications inattendues après une mise à jour du code.

L'IA étudie les instantanés actuels et précédents pour vérifier si vous avez modifié les conceptions antérieures, ce qui permet aux équipes de détecter des problèmes qui pourraient autrement passer inaperçus

Cela permet de s'assurer que les aspects visuels de l'application restent cohérents, maintenant une expérience utilisateur de haute qualité tout au long des mises à jour.

5. Effectuer des analyses prédictives

L'IA dans l'assurance qualité peut utiliser l'analyse prédictive pour améliorer la qualité des logiciels en analysant les données historiques des tests. L'IA peut également prédire les domaines de problèmes potentiels dans la version actuelle du logiciel en identifiant des modèles à partir de problèmes et de défauts antérieurs

Cette approche proactive aide les équipes d'AQ à prioriser les efforts de test, à se concentrer sur les zones à haut risque et à prévenir les défauts avant qu'ils ne se produisent. L'analyse prédictive aide également à estimer la probabilité de problèmes futurs, ce qui permet à l'équipe d'allouer les ressources plus efficacement et de garantir la stabilité et la fiabilité du logiciel.

6. Test API

Les interfaces de programmation d'applications (API) sont essentielles dans les logiciels modernes, car elles permettent la communication entre différents systèmes.

L'IA améliore l'utilisation des API en surveillant en permanence les indicateurs clés de performance, tels que les temps de réponse, les taux d'erreur et le débit

En s'appuyant sur des algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA peut comprendre les modèles de comportement standard et identifier rapidement les écarts qui peuvent indiquer un problème. Si un écart est détecté, l'IA peut déterminer la cause première et soit suggérer, soit mettre en œuvre des correctifs, en veillant à ce que les API fonctionnent de manière optimale et en toute sécurité.

Cette surveillance continue permet de maintenir la fiabilité et l'efficacité des systèmes logiciels interconnectés, améliorant au final les performances globales de l'application.

À lire également 10 modèles de cas de test essentiels pour les tests de logiciels et de produits

Comment mettre en œuvre l'IA dans l'assurance qualité ?

L'intégration de l'IA dans votre processus d'assurance qualité est bénéfique pour toutes les personnes concernées, mais comment procéder ? Suivez ce processus pour une initiation rapide :

Étape 1 : Évaluer vos processus d'assurance qualité actuels

Un consultant en AQ doit analyser votre processus d'AQ existant pour dresser la liste de ses principales limites et de son impact.

Par exemple, il évaluera la documentation du projet, le partage de l'automatisation et la communication au sein de l'équipe afin de déterminer si votre processus de test logiciel produit des résultats.

Étape 2 : Choisir les bons outils d'IA

Les équipes d'assurance qualité devraient envisager les meilleurs outils de test d'automatisation pour l'assurance qualité. Ils devraient être en mesure de promettre l'efficacité, la maintenabilité, la cohérence et l'évolutivité.

Cela peut ressembler à une humble vantardise, mais.. ClickUp fait tout cela (et bien plus encore). À l'aide de ClickUp, vous n'avez pas besoin d'apprendre les subtilités de la technologie l'utilisation de l'IA pour l'automatisation des tâches .

Il s'agit d'un outil tout-en-un logiciel de gestion de projet d'équipe qui aide intuitivement à gérer les différents cas d'utilisation, les problèmes de suivi des bugs et d'autres défis liés à la gestion de la qualité.

Mais comment cela est-il possible ?

ClickUp utilise son modèle IA, ClickUp Brain afin de faciliter l'assurance qualité pour les équipes d'assurance qualité.

ClickUp Brain

Utilisez ClickUp Brain pour générer des données de test, des feuilles de route et des échéanciers

Les professionnels de l'assurance qualité sont chargés de garantir la fiabilité et les performances des API dans le cadre de différents projets. Ils sont surchargés de travail, fatigués et frustrés. De plus, la pression sera immense pour terminer le travail à temps.

**Les professionnels peuvent simplement décrire ce qu'ils souhaitent automatiser dans un langage simple et direct - générer des scripts, rechercher des bugs spécifiques ou même donner des réponses spécifiques si des bugs sont détectés - et ClickUp Brain s'occupera du reste.

En outre, la gestion des cas de test de l'API, le suivi des mises à jour et la réponse aux problèmes impliqueront de jongler avec les tâches sur cinq outils différents. Ce n'est toutefois pas le cas avec ClickUp Brain, où vous pouvez intégrer des plateformes externes comme GitHub pour les modifications de code en un seul endroit

Utilisez ClickUp Brain pour établir une connexion avec des applications externes

ClickUp Brain pourra recueillir une compréhension contextuelle profonde de votre processus de travail grâce à ces intégrations. Cela permettra à son tour d'automatiser de nombreux processus.

Par exemple, la création de documentation produitest un processus assez long. Avec ClickUp Brain, vous pouvez utiliser des invitations IA préformatées et produire des documents spécifiques en quelques minutes. Ils auront même des champs prédéfinis pour les points de terminaison, les résultats attendus et les résultats des tests.

Le plus intéressant ? Vous n'aurez pas besoin de relire, de vérifier les faits ou de mettre en forme la documentation du produit ; l'outil le fera pour vous et présentera tout en détail.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-20.gif ClickUp Brain /$$img/

Utilisez ClickUp Brain pour créer des documents d'exigences de produits en quelques minutes

Un autre élément crucial de l'assurance qualité est de savoir ce que les utilisateurs pensent de votre produit. L'analyse du comportement des utilisateurs est une tâche fatigante mais essentielle.

Cependant, vous pouvez utiliser ClickUp Brain pour recueillir des informations et comprendre vos consommateurs en lui demandant de créer des résumés alimentés par l'IA. Vous pouvez utiliser le résultat pour améliorer votre produit et concevoir une nouvelle feuille de route en fonction des besoins de vos clients.

Les responsables de l'assurance qualité peuvent également générer des résumés hebdomadaires pour informer l'équipe sur les tests de l'API, les tests achevés, les bugs identifiés et les tâches en attente sans compiler de données manuelles.

/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-21.gif ClickUp Brain /$$img/

Rédigez avec ClickUp Brain et résumez des rapports détaillés, des réunions, etc

Étape 3 : Former votre équipe

Vous avez besoin d'une équipe à vos côtés pour que l'IA connaisse une véritable réussite en matière d'assurance qualité, et il est essentiel de la former au travail avec des outils de test alimentés par l'IA.

Commencez par une installation conviviale sur le plan technique. Donnez accès à des ressources telles que des ateliers et des cours, programmez des formations pratiques et encouragez la curiosité à l'égard des outils

Cela dit, la planification et le suivi de la progression de chacun au cours d'un programme peuvent vous prendre du temps. Utilisez l'outil Modèle de structure de répartition du travail du programme de formation ClickUp de gérer des tâches multiples tout en respectant les délais.

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-22.gif Modèle de structure de répartition du travail pour le programme de formation ClickUp https://app.clickup.com/signup ?template=t-182104300&department=pmo&_gl=1*1pj21yl*_gcl_aw*R0NMLjE3MzE1MTMxMTYuQ2p3S0NBaUF1ZEc1QmBUkVpd0FXTWxTakk2UExFeGE5cmVDOHRkN1pTTE9OTll1cmFiSHFnMlh2WV9sMEVqLTMySE9nMG9hTHFlWGVCb0NObHNRQXX0J3RQ..*_gcl_au*NDc2Mjc0NDQ4LjE3MjcxMTMzMDQuMTE0OTQyMjY0MC4xNzMxMDY0Nzg3LjE3MzEwNjQ3ODY.
Télécharger ce modèle /$$$cta/

Vous pouvez utiliser ce modèle pour décomposer des tâches complexes en actions gérables, les attribuer aux membres de l'équipe et les mettre à jour en cas de changement.

Ce modèle est excellent pour :

• Définir des objectifs et des livrables clairs pour chaque phase de votre programme de formation
• Organiser et structurer efficacement votre programme de formation
• Assigner les tâches et les résultats attendus aux membres de l'équipe et répartir les responsabilités
• Suivre la progression afin de respecter le calendrier du programme et de s'assurer qu'aucun membre de l'équipe n'est laissé pour compte

Étape 4 : Automatisation des processus de test

Si vous n'automatisez pas certaines parties "routinières" du processus de test, vous vous retrouverez avec une équipe d'assurance qualité épuisée et des sprints dépassant les délais.

Maintenant, vous pouvez utiliser Automatisations ClickUp comme une solution unique pour tous vos besoins.

Automatisation de la gestion des cas de test

Il suffit d'utiliser le constructeur d'automatisations ClickUp AI pour décrire les critères permettant de déclencher la revue des cas de test, et ClickUp générera automatiquement l'automatisation.

Résultat : vous pourrez affecter des réviseurs aux tâches de création de cas de test dans un dossier/une liste spécifique. Vous pourrez également mettre en boucle tous les membres de l'équipe dans les mises à jour.

Utilisez ClickUp Automatisation pour décrire comment déclencher des revues de cas de test et automatiser le processus

Automatisation de la gestion des rapports de défauts

Mettez en place un flux de travail automatisé pour assigner les nouveaux rapports de bug ou les tickets de défaut aux membres de l'équipe. Vous pouvez également réaffecter les tâches à ceux qui ont déclenché les tests en premier lieu.

ClickUp Automatisation permet même à chaque membre de l'équipe de commenter la tâche et de collaborer de manière proactive.

Utilisez ClickUp pour mettre en place des automatisations personnalisées

Étape 5 : Contrôler et optimiser

Le travail ne s'arrête pas une fois que vous avez mis en œuvre les intégrations IA dans votre processus d'assurance qualité. Vous devrez surveiller les performances de l'outil et évaluer les résultats afin d'identifier les vulnérabilités et d'optimiser de manière itérative en fonction de vos besoins

Cependant, pour garantir un fonctionnement sans erreur de l'IA dans l'assurance qualité, vous devez faire en sorte que chaque membre de l'équipe soit sur la même page. Cela peut sembler plus facile à dire qu'à faire, mais un modèle défini peut vous aider à y parvenir.

Modèle de gestion des tests ClickUp

Le modèle de gestion des tests de ClickUp Modèle de gestion des tests ClickUp peut assister vos besoins actuels et futurs en matière d'automatisation. Les équipes d'assurance qualité peuvent utiliser les analyses et les vues personnalisées du modèle pour collecter de précieuses données de formation, identifier les opportunités d'automatisation et valider les cas de test générés par l'IA.

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-252.png Modèle de gestion des tests ClickUp https://app.clickup.com/signup ?template=t-102451742&department=engineering-produit&_gl=1*njugbj*_gcl_aw*R0NMLjE3MzIxOTg2MzEuQ2owS0NRaUEwZnU1QmhEUUFSSXNBTVhVQk9MWHBVNThPUWpzemtwSFQ3SG1yWHh6TW9sbzJjVF9Ha0lBYklwLTBseFFScXhTc3FDVWJCY2FB1NCRUFMd193Y0I.*_gcl_au*MjA4NTk2ODgwMC4xNzMxOTk0MzM2 Télécharger ce modèle /$$cta/

Avec ce modèle, vous pouvez :

• Standardiser la documentation des tests
• Mettre en œuvre des cas de test générés par l'IA aux côtés des cas manuels
• Mettre à l'échelle des modèles d'IA réussis dans l'ensemble des suites de tests
• Maintenir une approche hybride avec l'IA et la supervision manuelle
• Utiliser le système de révision du modèle pour valider les décisions de l'IA

En outre, l'utilisation de l'option Modèle de suivi des bugs et des problèmes ClickUp avec ClickUp, vous pouvez collaborer avec différents membres de l'équipe pour livrer de meilleurs produits. Il offre une solution complète, faisant le lien entre les besoins actuels en matière de tests et les futures capacités de l'IA.

Les flux de travail automatisés et les formulaires d'admission personnalisés du modèle sont précieux pour normaliser les processus de rapports de bug.Il permet également une collaboration interfonctionnelle, permettant une communication fluide entre les ingénieurs, les équipes de produits et l'assistance.

Pour effectuer des tests inter-navigateurs et signaler des bugs, vous pouvez également essayer les modèles suivants La nouvelle intégration LambdaTest de ClickUp qui peut aider à tester les applications web sur différents appareils.

ClickUp permet à notre équipe technique de lier plus facilement notre demande de fusion GitHub aux tâches qui sont attribuées aux développeurs frontend et backend respectifs. En tant que responsable de l'équipe d'assurance qualité, il est désormais beaucoup plus facile de suivre la progression des demandes de fusion et de commencer à effectuer les requêtes de test sur les nouvelles modifications fusionnées ! ClickUp permet à notre équipe technique de relier plus facilement notre demande de fusion GitHub aux tâches qui ont été attribuées aux développeurs frontend et backend respectifs

Yasha Ali, ingénieur backend chez Turing Technologies

Lisez aussi: 10 meilleurs outils logiciels d'automatisation des tests d'assurance qualité

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans l'AQ

L'IA est le mot à la mode pour tout ce qui concerne la technologie, et l'assurance qualité n'est pas immunisée contre l'excitation. Cependant, sauter dans le train de l'IA avec prudence pourrait être une bonne idée.

Malgré tous ses avantages et ses capacités quasi magiques, il existe encore plusieurs problèmes lorsqu'il s'agit de déployer avec succès l'IA dans l'assurance qualité :

♦️ Qualité des données et obstacles à la normalisation

Les systèmes d'IA s'appuient fortement sur les données historiques pour apprendre et faire des prédictions. Cependant, des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes peuvent compromettre les performances du modèle d'IA. Par exemple, les équipes d'AQ peuvent disposer de données qui s'étendent sur plusieurs systèmes, chacun utilisant des formes différentes, ce qui complique la tâche de l'IA pour en tirer des enseignements significatifs.

Solution possible: Pour y remédier, les organisations doivent donner la priorité au nettoyage et à la normalisation des données avant de déployer des solutions d'IA.

♦️ Intégration avec les pipelines CI/CD existants

L'intégration de l'IA dans les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) peut s'avérer décourageante. Par instance, un pipeline qui achève généralement les tests en moins d'une heure peut connaître des retards importants lorsque vous introduisez l'IA en raison du temps de traitement du modèle.

Solution possible: Pour réussir l'intégration de l'IA, les organisations doivent s'assurer que l'IA s'intègre parfaitement dans les flux de travail existants sans provoquer de perturbations importantes.

♦️ Frais généraux de confiance et de validation

L'un des plus grands défis liés aux cas de test générés par l'IA est la nécessité d'une validation humaine. L'IA peut prendre des décisions basées sur des données, mais il y a souvent un manque de transparence dans la façon dont elle prend ces décisions.

La nature " boîte noire " de l'IA peut rendre difficile pour les équipes d'assurance qualité de faire pleinement confiance aux résultats de l'IA, en particulier dans les industries réglementées où la conformité est essentielle

Solution possible : Les organisations qui adoptent l'IA dans l'assurance qualité doivent investir dans des processus qui permettent une supervision humaine, garantissant que les cas de test générés par l'IA sont fiables et conformes aux normes de l'industrie.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l'IA dans l'assurance qualité

Pour tirer le meilleur parti de l'IA dans les tests de logiciels, suivez ces bonnes pratiques :

• Établir des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l'IA
• Commencer l'intégration de l'IA avec des scénarios de cas de test spécifiques pour évaluer l'efficacité
• Combinez les tests alimentés par l'IA avec des tests exploratoires manuels
• Entraînez les modèles d'IA avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour obtenir des résultats complets
• Encouragez le partage des connaissances entre les experts en IA, les équipes d'assurance qualité et les autres parties prenantes
• Veillez à ce que votre personnel construise des compétences en IA pour obtenir des résultats de qualité

À lire également Product Dogfooding : Maximiser la qualité des logiciels et l'expérience utilisateur

ClickUp : Votre solution parfaite pour des tests de logiciels autonomes

L'intégration de l'IA dans l'assurance qualité n'est plus une tendance future, mais plutôt une nécessité actuelle. Passer à une assurance qualité pilotée par l'IA garantit des processus de test plus rapides et plus efficaces et offre des résultats de qualité cohérents.

En utilisant une solution tout-en-un comme ClickUp, vous pouvez gérer la génération de données de test, automatiser la création de tests, suivre les bugs et même créer des rapports détaillés sur une seule plateforme.

Si vous n'avez pas encore adopté l'IA pour l'assurance qualité, il est temps de le faire. Commencez votre voyage dès aujourd'hui et découvrez comment l'IA peut transformer vos processus d'assurance qualité. S'inscrire à ClickUp gratuitement et stimulez votre AQ comme jamais auparavant !