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.

Programme
1. Introduction GenAI pour le test:
1.1 Concepts clés : tokenisation, context window, LLMs
(foundation, instruction-tuned, reasoning), multimodalité.

1.2 Chatbots vs applications de test pilotées par LLMs
1.3 Applications de l’IA générative dans le cycle de test
2. Prompt Engineering pour un test efficace :
2.1 Structure d’un prompt : rôle, contexte, instruction, données, contraintes,
format de sortie
2.2 Techniques avancées : prompt chaining, few-shot/zero-shot, meta prompting
2.3 Application de l’IA générative aux tâches de test :
Analyse des besoins
Conception et implémentation de tests
Automatisation de la régression
Suivi et monitoring des tests
2.4 Évaluation et amélioration continue des prompts
3. Gestion des risques liés à l’IA Générative :
3.1 Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais : identification & mitigation
3.2 Problématiques de sécurité, confidentialité et propriété des données
3.3 Impact environnemental (énergie, empreinte carbone)
3.4 Conformité : cadre légal, standards, IA responsable & éthique
4. Infrastructure de Test avec LLMs :
4.1 Architectures GenAI : Retrieval-Augmented Generation (RAG), agents.
4.2 Fine-tuning et adaptation de modèles pour le test.
4.3 LLMOps : déploiement, supervision et monitoring de LLMs.
5. Déploiement et intégration organisationnelle :
5.1 Stratégie d’adoption et feuille de route organisationnelle.
5.2 Phases d’adoption et gestion du changement.
5.3 Développement des compétences nécessaires.
5.4 Sélection des modèles et alignement avec les besoins de test.