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2 jours
En présentiel ou distanciel
- 14 heures de formation
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Formation ISTQB® Testing with Generative AI, avec certification CT-GenAI.
Révolutionnez vos pratiques de test logiciel grâce à l'IA Générative : maîtrisez le prompt engineering, sécurisez vos approches et certifiez vos compétences avec le nouveau standard ISTQB® !
L'intelligence artificielle générative (GenAI) transforme radicalement le paysage du test logiciel. Cette formation de niveau spécialiste vous donne les clés pour intégrer efficacement les LLM (Large Language Models) dans vos processus de qualité. Au-delà de la simple utilisation de chatbots, vous apprendrez à concevoir des prompts structurés pour l'analyse, la conception et l'automatisation des tests. Vous aborderez également les défis critiques liés aux hallucinations, à la confidentialité des données et à l'impact environnemental. Cette formation prépare à l'examen de certification officiel ISTQB® CT-GenAI, validant votre expertise dans l'utilisation assistée par IA des activités de test.
Programme de formation ISTQB® Testing with Generative AI, avec certification CT-GenAI.
Introduction à l’IA générative pour le test logiciel
Les fondations de l’IA : distinction entre IA symbolique, Machine Learning classique, Deep Learning et GenAI.
Fonctionnement des LLM : tokenisation, embeddings et fenêtres de contexte.
Typologie des modèles : LLM de fondation, « Instruction-Tuned » et modèles de raisonnement.
Modèles multimodaux : traitement combiné du texte et des images pour le test.
Cas d’usage : Chatbots IA vs Applications de test propulsées par LLM.
Prompt engineering pour un test efficace
Structure d’un prompt efficace : Rôle, Contexte, Instruction, Données d’entrée, Contraintes, Format de sortie.
Techniques avancées :
Prompt Chaining (enchaînement de prompts).
Few-shot prompting (apprentissage par l’exemple).
Meta prompting et distinction System/User prompts.
Applications pratiques aux activités de test :
Analyse de test : génération de critères d’acceptation à partir de User Stories ou Wireframes.
Conception de test : création de cas de tests fonctionnels et scénarios Gherkin.
Automatisation : génération et réparation de scripts de test, données synthétiques.
Monitoring : analyse de rapports de tests et métriques.
Évaluation et affinement : Métriques de qualité des réponses IA et itération des prompts.
Gestion des Risques de l’IA Générative
Qualité des réponses : Détection et mitigation des hallucinations, erreurs de raisonnement et biais.
Comportement non-déterministe : Comprendre la variabilité des résultats des LLM.
Sécurité et Confidentialité : Risques d’exposition de données, attaques par injection de prompt et stratégies de protection (anonymisation, RGPD).
Impact Environnemental : Consommation énergétique et empreinte carbone des requêtes IA.
Réglementations : Aperçu de l’AI Act et des standards ISO/IEC pertinents.
Infrastructure de Test propulsée par LLM
Architecture des systèmes de test basés sur l’IA.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Améliorer la précision en connectant l’IA à la documentation technique interne.
Agents IA : Rôle des agents autonomes et semi-autonomes dans l’exécution des tests.
Opérationnalisation : Notions de Fine-Tuning (affinement de modèles) et LLMOps pour le test.
Déploiement et Stratégie dans l’Organisation
Roadmap d’adoption : phases de découverte, initiation et utilisation à l’échelle.
Risques du « Shadow AI » (utilisation non contrôlée).
Sélection des modèles : Critères de choix entre LLM commerciaux, Open Source ou SLM (Small Language Models).
Gestion du changement : Évolution des compétences et des rôles au sein des équipes de test.
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Formation Automotive SPICE® v4.0 – Introduction
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A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.
