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SUMMARY:ISTQB Niveau Foundation
DESCRIPTION:Certification internationale très demandée et reconnue sur le marché de l’emploi.Formation de 5 jours\, comprenant 4 jours de cours et 1 journée de workshop pratique sur les outils JIRA et XRAY\, avec 6 examens blancs pour une préparation optimale à l’examen. \n\nProgramme de la formation\n1. Fondamentaux des tests \n1.1 Que sont les tests ? \n\n\n1.1.1 Objectifs habituels des tests \n\n\n1.1.2 Test et débogage \n\n\n1.2 Pourquoi les tests sont-ils nécessaires \n\n\n1.2.1 Contribution des tests au succès \n\n\n1.2.2 Test et assurance qualité \n\n\n1.2.3 Erreurs\, défauts et défaillances \n\n\n1.3 Principes du test \n1.4 Activités de test\, testware et rôles dans le test \n\n\n1.4.1 Activités et tâches de test \n\n\n1.4.2 Le processus de test selon le contexte \n\n\n1.4.3 Testware \n\n\n1.4.4 Traçabilité entre base de test et testware \n\n\n1.4.5 Rôles dans le test \n\n\n1.5 Compétences essentielles et bonnes pratiques en matière de test \n\n\n1.5.1 Compétences génériques requises pour le test \n\n\n1.5.2 Approche équipe intégrée \n\n\n1.5.3 Indépendance du test \n\n\n\n2. Tester tout au long du cycle de vie du développement logiciel \n2.1 Tester dans le contexte d’un cycle de vie du développement logiciel \n\n\n2.1.1 Impact du cycle de vie du développement logiciel sur le test \n\n\n2.1.2 Cycle de vie du développement logiciel et bonnes pratiques de test \n\n\n2.1.3 Le test en tant que moteur du développement de logiciels \n\n\n2.1.4 DevOps et tests \n\n\n2.1.5 Approche shift left \n\n\n2.1.6 Rétrospectives et amélioration de processus \n\n\n2.2 Niveaux de test et types de test \n\n\n2.2.1 Niveaux de test \n\n\n2.2.2 Types de test \n\n\n2.2.3 Test de confirmation et test de régression \n\n\n2.3 Test de maintenance \n\n3. Tests statiques \n3.1 Bases des tests statiques \n\n\n3.1.1 Produits d’activités examinables par le test statique \n\n\n3.1.2 Valeur du test statique \n\n\n3.1.3 Différences entre le test statique et le test dynamique \n\n\n3.2 Processus de feedback et de revue \n\n\n3.2.1 Bénéfices d’un feedback précoce et fréquent des parties prenantes \n\n\n3.2.2 Activités du processus de revue \n\n\n3.2.3 Rôles et responsabilités dans les revues \n\n\n3.2.4 Types de revues \n\n\n3.2.5 Facteurs de réussite des revues \n\n\n\n4. Analyse et conception des tests \n4.1 Aperçu des techniques de test \n4.2 Techniques de test boîte noire \n\n4.2.1 Partitions d’équivalence\n4.2.2 Analyse des valeurs limites\n4.2.3 Test de tables de décisions\n4.2.4 Test des transitions d’état\n\n4.3 Techniques de test boîte blanche \n\n4.3.1 Test des instructions et couverture des instructions\n4.3.2 Test des branches et couverture des branches\n4.3.3 La valeur des tests boîte blanche\n\n4.4 Techniques de test basées sur l’expérience \n\n4.4.1 Estimation d’erreurs\n4.4.2 Test exploratoire\n4.4.3 Tests basés sur des checklists\n\n4.5 Approches de test basées sur la collaboration \n\n4.5.1 Rédaction collaborative de User Stories\n4.5.2 Critères d’acceptation\n4.5.3 Développement piloté par les tests d’acceptation (ATDD)\n\n\n5. Gestion des activités de test \n5.1 Planification des tests \n\n5.1.1 Objet et contenu d’un plan de test\n5.1.2 Contribution du testeur à la planification des itérations et des releases\n5.1.3 Critères d’entrée et critères de sortie\n5.1.4 Techniques d’estimation\n5.1.5 Priorisation des cas de test\n5.1.6 Pyramide des tests\n5.1.7 Les quadrants de tests\n\n5.2 Gestion des risques \n\n5.2.1 Définition du risque et attributs du risque\n5.2.2 Risques projet et risques produit\n5.2.3 Analyse des risques produits\n5.2.4 Contrôle des risques produit\n\n5.3 Pilotage\, contrôle et clôture des tests \n\n5.3.1 Métriques utilisées pour les tests\n5.3.2 Objet\, contenu et destinataires des rapports de tests\n5.3.3 Communication de l’état d’avancement des tests\n\n5.4 Gestion de configuration \n5.5 Gestion des défauts \n\n6. Outils de test \n6.1 Les outils pour soutenir les tests \n6.2 Avantages et risques de l’automatisation des tests
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SUMMARY:IA Foundation
DESCRIPTION:Formation IA Foundation dédiée aux concepts fondamentaux de l’Intelligence Artificielle.\nElle permet de comprendre les bases de l’IA\, du Machine Learning et de l’IA générative\, ainsi que leurs principaux cas d’usage en entreprise.\nFormation de 4 jours\, alternant théorie et ateliers pratiques. \nProgramme de la formation \nJour 1 — Comprendre l’IA et cadrer un cas d’usage\n1. IA\, ML\, GenAI : concepts essentiels\n1.1 IA vs ML vs DL vs LLM : définitions et exemples concrets\n1.2 Cycle de vie d’un projet IA : de l’idée au déploiement\n1.3 Limites : hallucinations\, données insuffisantes\, contexte\n2. Identifier les bons cas d’usage\n2.1 Typologie : classification\, recommandation\, prévision\, NLP\, vision\n2.2 ROI et critères de succès : coût\, impact\, temps\, qualité\n2.3 KPI / métriques : transformer un besoin en objectif mesurable\n3. Atelier 1 — Cadrage cas d’usage\n3.1 Choisir un cas réel (ex : support interne\, extraction facture\, scoring)\n3.2 Définir : objectif\, données nécessaires\, contraintes\, KPI\, risques\n3.3 Livrable : “AI Use Case Canvas” (template) \nJour 2 — Données : comprendre\, nettoyer\, fiabiliser\n4. Données et qualité\n4.1 Données structurées vs non structurées\n4.2 Problèmes classiques : manquants\, doublons\, outliers\, bruit\n4.3 Biais et représentativité (risque majeur IA)\n5. Préparation des données et bonnes pratiques\n5.1 Split (train/test) : intuition (sans maths)\n5.2 Data leakage : exemples simples\n5.3 Data documentation : dictionnaire\, traçabilité\n6. Atelier 2 — Audit qualité dataset\n6.1 Contrôles qualité (checklist) et mini rapport\n6.2 Nettoyage simple (tableur ou notebook)\n6.3 Livrable : rapport qualité données et recommandations \nJour 3 — Machine Learning : comprendre les modèles et métriques (7h)\n7. Machine Learning supervisé : classification et régression (3h)\n7.1 Exemples : churn\, fraude\, prévision des ventes\n7.2 Notions : baseline\, overfitting\, validation (concept)\n7.3 Métriques clés : accuracy\, precision/recall\, F1\, MAE\, RMSE\n8. Machine Learning non supervisé : segmentation (2h)\n8.1 Clustering : pourquoi et comment l’interpréter\n8.2 Cas : segmentation clients / produits\n9. Atelier 3 — Lire des résultats et décider (2h)\n9.1 Comparer deux modèles (simple)\n9.2 Choisir la bonne métrique selon le besoin métier\n9.3 Livrable : “Model Evaluation Sheet” (template) \nJour 4 — IA Générative (LLM) : utiliser correctement en entreprise (7h)\n10. Comprendre les LLM (2h)\n10.1 Tokens\, contexte\, température : impacts sur la sortie\n10.2 Pourquoi les modèles hallucinent\n10.3 Bonnes pratiques : citer les sources\, refuser si information absente\n11. Prompt Engineering professionnel (3h)\n11.1 Structure : rôle\, contexte\, contraintes\, format\n11.2 Few-shot\, extraction structurée (JSON)\, résumé fiable\n11.3 Techniques de contrôle : auto-vérification\, critères de qualité\n12. RAG (Recherche + LLM) : bases (2h)\n12.1 Embeddings et recherche vectorielle (concept)\n12.2 Chunking\, top-k\, citations\n12.3 RAG vs fine-tuning : quand choisir quoi\n13. Atelier 4 — Construire un assistant documentaire\n13.1 Mini-RAG guidé sur documents internes\n13.2 Tests : questions pièges\, “je ne sais pas”\, conformité\n13.3 Livrable : “Prompt Card + RAG checklist” \nJour 5 — Gouvernance et mini-projet certifiant (7h)\n14. Gouvernance\, sécurité et conformité (2h)\n14.1 Données sensibles : règles d’usage\, anonymisation\, rédaction\n14.2 Human-in-the-loop : validation\, seuils de confiance\n14.3 Monitoring : drift\, qualité\, logs\, audit
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CATEGORIES:Tests Logiciels
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