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SUMMARY:A4Q Sélénium
DESCRIPTION:Certification internationale dédiée à l’automatisation des tests web et à la spécialisation en test logiciel.Formation 100 % pratique d’une durée de 5 jours\, basée sur l’utilisation des outils Selenium\, Java\, Git\, Maven et JUnit. \n\nProgramme de la formation\nLe programme de la formation est une alternance entre la théorie 20 % et la pratique 80 %. \n\n1. Concepts de l’automatisation \n1.1 Pourquoi automatiser ? \n1.2 Facteurs de succès de l’automatisation \n1.3 Bénéfices et limites de l’automatisation \n1.4 Comment choisir les tests à automatiser ? \n1.5 Approches de l’automatisation \n\n2. Introduction à Selenium et au test automatisé \n2.1 Présentation de Selenium WebDriver et de son rôle dans l’automatisation des tests \n2.2 Compréhension des principes fondamentaux du test automatisé \n2.3 Introduction aux principes de BDD et de Cucumber \n\n3. Configuration de l’environnement de développement \n3.1 Installation et configuration de Java JDK \n3.2 Configuration de l’IDE (Eclipse\, IntelliJ IDEA) \n3.3 Configuration de Maven pour la gestion des dépendances et la construction du projet \n\n4. Configuration du projet pratique avec Maven \n4.1 Création d’un nouveau projet Maven \n4.2 Ajout des dépendances nécessaires pour Selenium WebDriver et Cucumber dans le fichier xml \n4.3 Organisation du projet en utilisant des packages et des répertoires \n\n5. Mise en place des étapes de test avec des classes de définition de pas \n5.1 Création de classes de définition de pas en Java pour lier les étapes de test aux scénarios BDD \n5.2 Utilisation des annotations Cucumber pour marquer les méthodes comme correspondant à des étapes de Gherkin \n\n6. Configuration de Selenium WebDriver \n6.1 Initialisation de l’instance WebDriver dans le framework de test \n6.2 Configuration des options du pilote (gestion des options de navigateur\, gestion des attentes\, etc.) \n6.3 Utilisation de Page Object Model (POM) pour organiser les interactions avec les éléments de la page \n\n7. Exécution des tests et génération de rapports \n7.1 Exécution des tests automatisés à l’aide de JUnit ou TestNG \n7.2 Utilisation de plugins Maven pour exécuter les tests et générer des rapports \n7.3 Configuration de rapports HTML pour visualiser les résultats des tests \n\n8. Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) \n8.1 Intégration de tests automatisés dans un pipeline CI/CD avec des outils tels que Jenkins \n8.2 Configuration de la compilation automatique et de l’exécution des tests à chaque déploiement \n\n9. Gestion des données de test avec Cucumber \n9.1 Utilisation de tables et de paramètres dans les scénarios pour fournir différentes données de test \n9.2 Intégration avec des sources de données externes (CSV\, Excel\, bases de données) \n\n10. Bonnes pratiques et astuces \n10.1 Organisation du code de test pour une maintenabilité et une extensibilité maximales \n10.2 Utilisation de l’injection de dépendances pour rendre le code plus modulaire \n10.3 Gestion des éléments dynamiques et des attentes dans les tests \n\n11. Workshop \n11.1 Automatisation avec la méthode capture / play back \n11.2 Automatisation avec Selenium WebDriver : script linéaire \n11.3 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant le Design Pattern PO \n11.4 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant l’approche test pilotée par les données et les mots-clés : initiation à Robot Framework
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SUMMARY:ISTQB AI Generative
DESCRIPTION:Certification ISTQB dédiée à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle Générative dans le domaine du test logiciel.Formation de 4 jours permettant de comprendre comment la Gen-AI peut assister la conception des cas de test\, l’automatisation\, l’analyse des anomalies et l’amélioration de la qualité logicielle. \n\nProgramme de la formation\n1. Introduction GenAI pour le test \n1.1 Concepts clés \n\nTokenisation\nContext window\nLLMs (foundation\, instruction-tuned\, reasoning)\nMultimodalité\n\n1.2 Chatbots vs applications de test pilotées par LLMs \n1.3 Applications de l’IA générative dans le cycle de test \n\n2. Prompt Engineering pour un test efficace \n2.1 Structure d’un prompt \n\nRôle\nContexte\nInstruction\nDonnées\nContraintes\nFormat de sortie\n\n2.2 Techniques avancées \n\nPrompt chaining\nFew-shot / zero-shot\nMeta prompting\n\n2.3 Application de l’IA générative aux tâches de test \n\nAnalyse des besoins\nConception et implémentation de tests\nAutomatisation de la régression\nSuivi et monitoring des tests\n\n2.4 Évaluation et amélioration continue des prompts \n\n3. Gestion des risques liés à l’IA Générative \n3.1 Hallucinations\, erreurs de raisonnement et biais \n\nIdentification\nMitigation\n\n3.2 Problématiques de sécurité\, confidentialité et propriété des données \n3.3 Impact environnemental \n\nÉnergie\nEmpreinte carbone\n\n3.4 Conformité \n\nCadre légal\nStandards\nIA responsable et éthique\n\n\n4. Infrastructure de Test avec LLMs \n4.1 Architectures GenAI \n\nRetrieval-Augmented Generation (RAG)\nAgents\n\n4.2 Fine-tuning et adaptation de modèles pour le test \n4.3 LLMOps \n\nDéploiement\nSupervision\nMonitoring de LLMs\n\n\n5. Déploiement et intégration organisationnelle \n5.1 Stratégie d’adoption et feuille de route organisationnelle \n5.2 Phases d’adoption et gestion du changement \n5.3 Développement des compétences nécessaires \n5.4 Sélection des modèles et alignement avec les besoins de test
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