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Qu'est-ce que le test basé sur un modèle ?

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Illustration d'éléments informatiques mettant en évidence un point d'interrogation

Aperçu

diagramme de flux de travail des tests basés sur un modèle

Les tests basés sur des modèles (MBT) utilisent des modèles abstraits d'un système pour générer automatiquement des cas de test, permettant ainsi des tests systématiques de systèmes complexes. Au lieu de rédiger les tests manuellement, les testeurs créent des modèles représentant le comportement attendu, qui produisent ensuite des scénarios de test complets. Le MBT est de plus en plus vital à mesure que les logiciels deviennent plus complexes et que les méthodes traditionnelles ont du mal à suivre les cycles de développement rapides, ce qui le rend essentiel pour la mise à l'échelle de l'automatisation des tests dans les environnements agiles et DevOps.

Lisez le livre blanc comparant les approches basées sur des scripts et celles basées sur des modèles.

Test basé sur des modèles

Comment fonctionnent les tests basés sur des modèles ?

MBT suit un processus systématique en trois étapes qui aide les équipes à livrer plus rapidement des logiciels de meilleure qualité :

Création du modèle : les équipes de test élaborent une représentation visuelle du fonctionnement attendu du système, en capturant les fonctionnalités clés, les flux de travail des utilisateurs et la logique métier. Ce modèle décrit les états du système, la manière dont les utilisateurs passent de l'un à l'autre et ce qui se passe à chaque étape. Les équipes peuvent utiliser des techniques familières comme les diagrammes UML, les machines à états, les organigrammes ou les tableaux de décision, selon ce qui convient le mieux à leur contexte. Le véritable intérêt ici réside dans la création d'une compréhension partagée des comportements attendus, à laquelle tous, des développeurs aux analystes d'affaires, peuvent se référer. Les modèles peuvent se concentrer sur les processus d'affaires globaux ou zoomer sur les détails spécifiques des composants, selon ce qui doit être testé.

Génération de cas de test : c’est là que les gains d’efficacité se font vraiment sentir. Des algorithmes intelligents analysent votre modèle et génèrent automatiquement des cas de test dont la rédaction manuelle prendrait des semaines. Le système explore chaque chemin, transition et point de décision pour créer des scénarios couvrant les flux de travail normaux, les cas limites, les conditions aux limites et la gestion des erreurs. Vous bénéficiez d'une couverture complète sans le travail manuel fastidieux, et vous pouvez paramétrer la génération pour qu'elle se concentre sur les zones à haut risque ou sur des objectifs de couverture spécifiques qui comptent le plus pour la qualité de votre publication.

Exécution des tests : Les tests générés s’exécutent automatiquement sur votre système réel via des cadres de test qui interagissent avec les interfaces utilisateur, les API ou d’autres interfaces. Au fur et à mesure que les tests sont exécutés, le cadre compare ce qui se passe réellement avec ce que le modèle prévoit. En cas de non-concordance, vous recevez des rapports clairs indiquant précisément où le problème s'est produit et à quelle partie du modèle il se rapporte. Cela rend le débogage beaucoup plus rapide car vous pouvez rapidement déterminer s'il s'agit d'un bogue système ou d'un problème de modélisation nécessitant un ajustement.

Quels sont les avantages de la MBT ?

Les méthodes de test traditionnelles sont souvent insuffisantes pour saisir la nature dynamique des systèmes logiciels modernes. L'utilisation de MBT permet d'exploiter des modèles abstraits pour représenter le comportement souhaité d'un système, offrant ainsi une approche systématique et efficace pour valider les fonctionnalités du logiciel.

Les principaux avantages qui font des tests basés sur des modèles un outil puissant pour les développeurs et les testeurs de logiciels en génie logiciel sont les suivants :

  • Couverture de test améliorée: Générez des cas de test à partir de modèles qui capturent tous les comportements possibles du système, garantissant une couverture complète et décelant les cas limites que les tests manuels pourraient manquer.
  • Amélioration de l'efficacité: automatisez la génération des cas de test et réduisez considérablement le temps et les efforts nécessaires à la conception des tests, permettant ainsi aux testeurs de se concentrer sur l'exécution et l'analyse des tests.
  • Meilleure cohérence et précision: Éliminez les erreurs humaines et les incohérences grâce à la génération automatisée de cas de test pour des cas de test plus fiables et précis.
  • Détection précoce des défauts: Faciliter la validation précoce des exigences et de la conception du système, permettant la détection et la résolution des défauts à un stade précoce du cycle de vie du développement.

Quels sont les défis courants auxquels sont confrontés les testeurs ?

Adopter cette approche peut améliorer l'efficacité et la performance des tests logiciels, mais cela comporte son lot de défis. Comprendre ces obstacles est essentiel pour intégrer avec succès cette méthode dans votre cycle de vie de développement logiciel.

Les difficultés courantes rencontrées par les testeurs lorsqu'ils utilisent cette approche sont les suivantes :

  • Courbe d'apprentissage : la méthode MBT exige un changement de mentalité et de compétences, car les testeurs doivent acquérir des connaissances sur les techniques et les outils de modélisation.
  • Investissement initial : L’adoption de la thérapie basée sur les modèles (MBT) implique un investissement initial dans les outils, la formation et la création de modèles, ce qui peut constituer un obstacle pour certaines organisations.
  • Maintenance des modèles : à mesure que le système évolue, les modèles doivent être mis à jour pour refléter les changements. Cet effort de maintenance continu peut nécessiter d'importantes ressources.
  • Compatibilité des outils : assurer la compatibilité entre les outils de test basés sur des modèles et l’environnement de développement et de test existant peut s’avérer complexe.

Comment puis-je intégrer les tests basés sur des modèles à ma stratégie de tests logiciels ?

La méthode MBT peut être appliquée à différents types de tests logiciels, allant des tests fonctionnels et d'intégration aux tests de performance et de sécurité. Cette approche polyvalente améliore les tests en optimisant la couverture, l'efficacité et la précision de la détection des défauts logiciels sur l'ensemble du spectre des tests.

Les principales stratégies de mise en œuvre comprennent :

  • Création de modèles : Développer des modèles qui capturent le comportement attendu du système testé (SUT). Ces modèles peuvent être créés à l'aide de divers langages et notations de modélisation, tels que UML, les diagrammes d'états ou les organigrammes.
  • Génération de cas de test : Utilisez des outils de test basés sur des modèles pour générer automatiquement des cas de test à partir des modèles. Ces cas de test couvriront différents scénarios, y compris les conditions normales, limites et d'erreur.
  • Exécution des tests : Exécutez les cas de test générés à l’aide d’outils de test automatisés. Les outils MBT s'intègrent souvent aux cadres d'automatisation des tests populaires pour faciliter une exécution de tests sans faille.
  • Analyse des tests : Analyser les résultats des cas de test exécutés afin d’identifier les défauts et les axes d’amélioration. Les modèles peuvent également être mis à jour en fonction de l'analyse afin d'améliorer la couverture et la précision des tests.

L'IA peut-elle améliorer les tests basés sur des modèles ? Si oui, comment ?

L'intelligence artificielle révolutionne les tests basés sur des modèles en les rendant plus intelligents, adaptatifs et autonomes. L'intégration de l'IA au MBT crée une puissante synergie qui permet de relever de nombreux défis liés aux tests traditionnels tout en ouvrant de nouvelles possibilités pour une assurance qualité complète.

Comment l'IA transforme les tests basés sur des modèles

Génération intelligente de modèles : les algorithmes d’IA peuvent analyser le code applicatif existant, les interfaces utilisateur et la documentation système pour générer automatiquement des modèles initiaux, réduisant considérablement le temps et l’expertise nécessaires à la création de modèles. Les techniques d'apprentissage machine peuvent identifier des schémas de comportement des applications et suggérer des structures de modèles optimales.

Optimisation dynamique des cas de test : les outils MBT basés sur l’IA apprennent en continu des résultats d’exécution des tests afin d’optimiser la génération future des cas de test. Ces systèmes peuvent identifier les scénarios de test les plus susceptibles de révéler des défauts en se basant sur les données historiques, les zones de risque de l'application et les indicateurs de complexité du code.

Automatisation des tests d'auto-réparation : lorsque les applications subissent des modifications, les outils MBT améliorés par l'IA peuvent adapter automatiquement les modèles et les cas de test sans intervention manuelle. Cette capacité d'autoréparation utilise la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour détecter les modifications de l'interface utilisateur et mettre à jour les scripts de test en conséquence.

Détection prédictive des défauts : les algorithmes d’IA analysent les modèles des cycles de test précédents pour prédire où les défauts sont les plus susceptibles de se produire, permettant ainsi aux équipes de concentrer leurs efforts de test sur les zones à haut risque et d’optimiser l’allocation des ressources.

Principales fonctionnalités d'IA des outils MBT modernes :

  • Traitement automatique du langage naturel : convertir les exigences rédigées en anglais courant en modèles de test exécutables, rendant ainsi le test basé sur les modèles plus accessible aux parties prenantes non techniques.
  • Reconnaissance visuelle : identification et interaction automatiques avec les éléments d’interface utilisateur sur différentes plateformes et appareils.
  • Détection d'anomalies : identifier les comportements inhabituels du système pouvant indiquer des défauts, même lorsqu'ils ne provoquent pas d'échecs de test explicites.
  • Tests basés sur les risques : prioriser l’exécution des tests en fonction d’une évaluation des risques, pilotée par l’IA, des modifications de code et des composants du système.
  • Apprentissage continu : améliorer la précision des modèles et l’efficacité des tests au fil du temps grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique.

Les organisations qui mettent en œuvre des tests basés sur des modèles améliorés par l'IA font état d'améliorations significatives en matière d'efficacité des tests et de qualité des logiciels. Cette combinaison permet de réduire les coûts de maintenance des tests tout en augmentant les taux de détection des défauts. Cela se traduit par une commercialisation plus rapide, des coûts de test réduits et une satisfaction de la clientèle accrue grâce à des versions logicielles plus fiables.

Comment OpenText peut-il nous aider à transformer et à accélérer notre stratégie de test avec MBT ?

Accélérez vos efforts de test en tirant parti des modèles abstraits pour automatiser la génération de cas de test, éliminant ainsi le processus manuel fastidieux et réduisant le risque d'erreur humaine. Grâce aux tests basés sur des modèles, optimisés par [nom de l'outil ou de la plateforme], vous pouvez garantir une couverture complète des API, des navigateurs Web et des flux de travail des utilisateurs, ce qui permet de détecter les défauts dès le début du cycle de développement.

L'intégration harmonieuse avec les pipelines DevOps et les améliorations basées sur l'IA permettent à vos équipes de maintenir la précision à haute vitesse, permettant des mises en production plus rapides sans compromettre la qualité. Quel est le résultat ? Un logiciel fiable et axé sur l'utilisateur qui soutient les objectifs stratégiques et renforce la confiance des clients.

MBT permet aux équipes de générer automatiquement des cas de test de haute qualité à partir de modèles comportementaux, ce qui mène à une meilleure couverture des tests, une détection plus rapide des défauts et une plus grande cohérence des tests. Bien que la mise en œuvre exige une planification réfléchie et une modélisation rigoureuse, les avantages à long terme sont indéniables, surtout lorsqu'elle s'appuie sur les outils appropriés et les meilleures pratiques.

Pour les organisations qui souhaitent étendre leurs tests fonctionnels automatisés, améliorer la collaboration entre les équipes et fournir des logiciels performants, les tests basés sur des modèles offrent une voie claire à suivre. En adoptant cette approche, vous positionnez votre équipe pour des gains durables en matière d'efficacité des tests, de qualité logicielle et de confiance globale dans la livraison.

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