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Qu'est-ce qu'un test basé sur un modèle ?

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Présentation

diagramme de flux de travail pour les 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, ce qui permet de tester systématiquement des systèmes complexes. Plutôt que d'écrire des 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 luttent contre 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 sur la comparaison entre les modèles et les scripts

Tests basés sur des modèles

Comment fonctionnent les tests basés sur des modèles ?

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

Création d'un modèle : Les équipes de test construisent une représentation visuelle de la manière dont le système devrait fonctionner, en capturant les fonctionnalités clés, les flux de travail des utilisateurs et la logique d'entreprise. Ce modèle décrit les états du système, la manière dont les utilisateurs passent d'un état à l'autre et ce qui se passe à chaque étape. Les équipes peuvent utiliser des techniques familières telles que les diagrammes UML, les machines d'état, les organigrammes ou les tables de décision, selon ce qui convient le mieux à leur contexte. La véritable valeur ajoutée réside dans la création d'une compréhension commune du comportement attendu, à laquelle tout le monde, des développeurs aux analystes commerciaux, peut se référer. Les modèles peuvent se concentrer sur les processus d'entreprise dans leur ensemble ou zoomer sur les détails d'un composant spécifique, en fonction de ce qui doit être testé.

Génération de cas de test : C'est ici que les gains d'efficacité se font réellement sentir. Des algorithmes intelligents analysent votre modèle et génèrent automatiquement des cas de test qui prendraient des semaines à écrire manuellement. Le système explore chaque chemin, transition et point de décision pour créer des scénarios couvrant les flux de travail normaux, les cas extrêmes, les conditions limites et la gestion des erreurs. Vous obtenez une couverture complète sans le travail manuel fastidieux, et vous pouvez ajuster la génération pour vous concentrer sur les zones à haut risque ou les objectifs de couverture spécifiques qui comptent le plus pour la qualité de vos rejets.

Exécution des tests : Les tests générés s'exécutent automatiquement sur votre système réel par le biais de cadres de test qui interagissent avec les interfaces utilisateur, les API ou d'autres interfaces. Lors de l'exécution des tests, le cadre compare ce qui se passe réellement avec ce que le modèle indique comme devant se passer. Lorsque quelque chose ne correspond pas, vous obtenez des rapports clairs indiquant exactement où le problème s'est produit et à quelle partie du modèle il se rapporte. Le débogage est ainsi beaucoup plus rapide, car vous pouvez rapidement déterminer s'il s'agit d'un bogue du système ou d'un problème de modélisation qui doit être corrigé.

Quels sont les avantages des MBT ?

Les méthodes d'essai traditionnelles sont souvent insuffisantes pour répondre à la nature dynamique des systèmes logiciels modernes. En utilisant les MBT, vous pouvez vous appuyer sur des modèles abstraits pour représenter le comportement souhaité d'un système afin d'adopter une approche systématique et efficace pour valider la fonctionnalité d'un logiciel.

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

  • Amélioration de la couverture des tests: Générez des cas de test à partir de modèles qui capturent tous les comportements possibles du système, assurant ainsi une couverture complète et découvrant des cas limites que les tests manuels pourraient manquer.
  • Efficacité accrue: Automatisez la génération des cas de test et réduisez considérablement le temps et les efforts nécessaires à la conception des tests, ce qui permet aux testeurs de se concentrer sur l'exécution et l'analyse des tests.
  • Cohérence et précision accrues: Éliminez les erreurs humaines et les incohérences grâce à la génération automatisée de cas de test, pour des cas de test plus fiables et plus précis.
  • Détection précoce des défauts: Faciliter la validation précoce des exigences et de la conception du système, ce qui permet de détecter et de résoudre les défauts à un stade précoce du cycle de développement.

Quels sont les défis les plus courants auxquels les testeurs sont confrontés ?

L'adoption de cette approche peut améliorer l'efficacité et l'efficience des tests de logiciels, mais elle s'accompagne de son lot de défis. Il est essentiel de comprendre ces obstacles pour intégrer avec succès cette méthode dans votre cycle de développement logiciel.

Les défis courants auxquels les testeurs sont confrontés lorsqu'ils utilisent cette approche sont les suivants :

  • Courbe d'apprentissage : La TMB nécessite un changement d'état d'esprit et de compétences, car les testeurs doivent acquérir des connaissances sur les techniques et les outils de modélisation.
  • Investissement initial : L'adoption des 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 : Au fur et à mesure que le système évolue, les modèles doivent être mis à jour pour refléter les changements. Cet effort de maintenance continue peut être gourmand en 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 difficile.

Comment puis-je mettre en œuvre les tests basés sur des modèles dans ma stratégie de test de logiciels ?

Le MBT peut être appliqué à différents types de tests de logiciels, des tests fonctionnels et d'intégration aux tests de performance et de sécurité. Cette approche polyvalente améliore les tests en augmentant la couverture, l'efficacité et la précision de la découverte des défauts des logiciels dans l'ensemble du spectre des tests.

Les principales stratégies de mise en œuvre sont les suivantes :

  • Création de modèles : Développer des modèles qui capturent le comportement attendu du système sous test (SUT). Ces modèles peuvent être créés à l'aide de différents langages et notations de modélisation, tels que UML, les diagrammes d'état 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 des conditions normales, des conditions limites et des conditions d'erreur.
  • Exécution des tests : Exécuter les cas de test générés à l'aide d'outils de test automatisés. Les outils de MBT s'intègrent souvent aux cadres d'automatisation des tests les plus répandus pour faciliter l'exécution des tests.
  • Analyse des tests : Analyser les résultats des cas de test exécutés afin d'identifier les défauts et les domaines à améliorer. Les modèles peuvent également être mis à jour sur la base 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 avec le MBT crée une puissante synergie qui permet de relever de nombreux défis traditionnels en matière de tests 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 d'application existant, les interfaces utilisateur et la documentation du système pour générer automatiquement des modèles initiaux, ce qui réduit considérablement le temps et l'expertise nécessaires à la création de modèles. Les techniques d'apprentissage automatique peuvent identifier des modèles dans le comportement des applications et suggérer des structures de modèles optimales.

Optimisation dynamique des cas de test : Les outils MBT alimentés par l'IA tirent continuellement des enseignements des résultats de l'exécution des tests afin d'optimiser la génération des futurs cas de test. Ces systèmes peuvent identifier les scénarios de test les plus susceptibles de révéler des défauts sur la base des données historiques, des zones de risque de l'application et des mesures de la complexité du code.

Automatisation des tests à autorégulation : Lorsque les applications subissent des changements, les outils de 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, ce qui permet aux équipes de concentrer les efforts de test sur les domaines à haut risque et d'optimiser l'allocation des ressources.

Principales capacités d'IA dans les outils modernes de MBT :

  • Traitement du langage naturel : Convertir les exigences rédigées en anglais simple en modèles de test exécutables, rendant ainsi les MBT plus accessibles aux parties prenantes non techniques.
  • Reconnaissance visuelle : Identifiez automatiquement les éléments de l'interface utilisateur et interagissez avec eux sur différentes plateformes et appareils.
  • Détection des anomalies : Identifiez les comportements inhabituels du système qui peuvent indiquer des défauts, même s'ils ne provoquent pas d'échecs explicites des tests.
  • Tests basés sur les risques : Priorisez l'exécution des tests sur la base d'une évaluation des risques des modifications du code et des composants du système, pilotée par l'IA.
  • Apprentissage continu : Améliorez la précision du modèle et l'efficacité des tests au fil du temps grâce à des 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 de l'efficacité des tests et de la qualité des logiciels. Cette combinaison permet de réduire les frais de maintenance des tests tout en augmentant les taux de détection des défauts. Cela se traduit par des délais de mise sur le marché plus courts, des coûts de test réduits et une plus grande satisfaction des clients 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 exploitant des modèles abstraits pour automatiser la génération de cas de test, en éliminant le processus manuel fastidieux et en réduisant le risque d'erreur humaine. Grâce aux tests basés sur des modèles proposés par [nom de l'outil ou de la plateforme], vous pouvez assurer 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 transparente avec les pipelines DevOps et les améliorations pilotées par l'IA permet à vos équipes de maintenir la précision à la vitesse, ce qui permet des mises en production plus rapides sans compromettre la qualité. Le résultat ? Des logiciels fiables et centrés sur l'utilisateur qui soutiennent les objectifs stratégiques et renforcent 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 se traduit par une meilleure couverture des tests, une détection plus rapide des défauts et une plus grande cohérence des tests. Si la mise en œuvre nécessite une planification réfléchie et une discipline de modélisation, les avantages à long terme sont indéniables, surtout lorsqu'ils sont soutenus par les bons outils et les meilleures pratiques.

Pour les organisations qui souhaitent étendre leurs tests fonctionnels automatisés, améliorer la collaboration entre les équipes et fournir des logiciels très performants, les tests basés sur des modèles offrent une voie claire vers l'avenir. En adoptant cette approche, vous mettez votre équipe en position de réaliser des gains durables en termes d'efficacité des tests, de qualité des logiciels et de confiance globale dans les livraisons.

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