Formation certification ISTQB® CT-GenAI – Test avec l’IA générative

Programme de notre formation certification ISTQB® CT-GenAI – Test avec l’IA générative

[Jour 1 – Matin]

Fondamentaux de l’IA générative pour le test logiciel

• Comprendre les principes de l’IA générative appliquée au test logiciel
• Identifier les capacités et limites des LLM dans un contexte QA
• Différencier AI Testing, AI-assisted testing et test de systèmes basés sur l’IA
• Comprendre les usages de l’IA générative dans les activités de test
• Positionner la certification ISTQB® CT-GenAI dans le parcours QA
• Atelier pratique : Identifier des cas d’usage pertinents de l’IA générative dans un processus de test logiciel.

Prompt engineering pour les tests logiciels

• Comprendre la structure d’un prompt efficace pour les activités de test
• Utiliser le zero-shot prompting, le few-shot prompting et les instructions structurées
• Adapter les prompts aux tâches de conception, exécution et analyse de tests
• Évaluer la qualité des réponses générées par un LLM
• Itérer sur les prompts pour améliorer précision, cohérence et exploitabilité
• Atelier pratique : Concevoir et améliorer des prompts pour générer des cas de test à partir d’exigences fonctionnelles.

[Jour 1 – Après-midi]

Application de l’IA générative aux activités de test

• Utiliser l’IA générative pour l’analyse d’exigences et l’identification des risques
• Générer des scénarios, cas de test et données de test
• Assister la création de scripts d’automatisation de test
• Utiliser l’IA générative pour l’analyse de défauts et de rapports d’exécution
• Appliquer l’IA générative aux tâches de contrôle et de suivi des tests
• Atelier pratique : Générer des cas de test, jeux de données et scripts de test assistés par IA générative.

Risques, limites et qualité des résultats générés

• Comprendre le comportement non déterministe des LLM
• Identifier les risques d’hallucination, de raisonnement incorrect et de biais
• Évaluer la fiabilité, traçabilité et reproductibilité des résultats générés
• Comprendre les risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données
• Identifier les techniques d’atténuation applicables aux tests avec IA générative
• Atelier pratique : Analyser des réponses générées par IA et détecter hallucinations, biais et erreurs de raisonnement.

[Jour 2 – Matin]

Infrastructure de test basée sur les LLM

• Comprendre le rôle d’une infrastructure de test basée sur les LLM
• Identifier les composants d’une chaîne de test assistée par IA générative
• Comprendre le fine-tuning pour des tâches de test spécifiques
• Comprendre les principes de LLMOps appliqués aux activités de test
• Comparer les approches SaaS, modèles privés, modèles open source et modèles spécialisés
• Atelier pratique : Concevoir une architecture cible pour intégrer un LLM dans un processus de test logiciel.

Gouvernance, conformité et intégration organisationnelle

• Comprendre les risques liés à l’IA fantôme dans les équipes de test
• Identifier les critères de sélection des LLM et SLM pour les tâches QA
• Définir une stratégie d’adoption de l’IA générative pour les tests logiciels
• Reconnaître l’évolution des rôles, responsabilités et processus de test
• Identifier les réglementations, normes et bonnes pratiques pertinentes
• Atelier pratique : Construire une feuille de route d’adoption de l’IA générative dans une organisation de test.

[Jour 2 – Après-midi]

Préparation à la certification ISTQB® CT-GenAI

• Revoir les objectifs d’apprentissage du syllabus ISTQB® CT-GenAI
• Comprendre les niveaux cognitifs attendus : K1, K2 et K3
• Identifier les notions clés à maîtriser pour l’examen
• S’entraîner sur des questions types et cas de mise en situation
• Mettre en place une stratégie de révision efficace
• Atelier pratique : Passage de l’examen blanc + correction.