La qualité de la génération des cas de test dépend de la spécificité et de la structure de l’invite
L’IA ne fait pas de magie. Elle suit des modèles et si vous lui donnez des instructions vagues, vous obtiendrez des résultats imprévisibles. La manière dont vous formulez une demande détermine la qualité du résultat. Si vous demandez à GPT-engineer de « générer un test », vous obtiendrez quelque chose, mais pas nécessairement ce dont vous avez besoin. En revanche, si vous lui donnez une instruction structurée avec des objectifs clairs, un cadre, un flux de travail et des assertions clés, il pourra générer des cas de test fonctionnels et fiables avec un minimum de corrections.
Pourquoi cela se produit-il ? Parce que l’IA ne « pense » pas comme un testeur humain. Elle prédit la suite en se basant sur des modèles qu’elle a déjà vus. Si votre question est ambiguë, elle commence à combler les lacunes par sa meilleure hypothèse. C’est là que les incohérences apparaissent. En revanche, une invite bien structurée agit comme un modèle, éliminant l’ambiguïté et augmentant la probabilité d’un scénario de test qui fonctionne réellement sans que vous ayez à modifier chaque détail manuellement.
La possibilité de générer des cas de test complets à la demande, sans passer des heures sur des scripts manuels, se traduit par des économies de coûts et une mise sur le marché plus rapide. Mais, comme pour toute automatisation pilotée par l’IA, les résultats ne sont valables que dans la mesure où les données d’entrée le sont.
Les différents types d’incitations sont plus ou moins efficaces.
Tous les messages-guides ne se valent pas. En testant différentes approches, nous avons constaté que les messages-guides structurés sont les plus efficaces. Mais ce qui est encore plus intéressant, c’est de voir comment de petites variations dans la formulation peuvent avoir un impact significatif sur la qualité du scénario de test.
Par exemple, si vous demandez à GPT-engineer de « tester la page de connexion » ou de « tester une connexion réussie et une connexion non réussie avec des informations d’identification incorrectes », vous obtiendrez deux résultats très différents. Le premier est large et laisse place à l’interprétation. Le second définit clairement les attentes, en veillant à ce que l’IA génère à la fois des scénarios de réussite et d’échec.
Ce qu’il faut en retenir ? L’IA suit les instructions, mais seulement si elles sont précises. La structure est importante, et de petites améliorations dans la façon dont vous formulez une invite peuvent avoir un impact sur la qualité des tests générés.
L’utilisation de la terminologie « chemins heureux/malheureux » améliore la précision des cas de test.
Les mots ont leur importance, même dans le domaine de l’automatisation. Nous avons constaté que l’utilisation de chemins « heureux » et « malheureux », termes courants dans les tests de logiciels, permet d’obtenir des cas de test plus précis et plus structurés que l’utilisation de tests « positifs » et « négatifs ».
Pourquoi ? Parce que les chemins heureux et malheureux définissent clairement l’intention.
- Le chemin du bonheur : Le parcours idéal de l’utilisateur, où tout fonctionne comme prévu.
- Chemin malheureux : Les cas limites, les erreurs et les entrées inattendues, où les choses se cassent.
Lorsque nous avons demandé à GPT-engineer de « couvrir les cas de test positifs et négatifs », les résultats étaient aléatoires. En revanche, lorsque nous avons utilisé « chemins heureux et malheureux », l’IA a systématiquement généré des tests structurés couvrant les conditions de réussite et d’échec. Cela suggère qu’elle reconnaît mieux la terminologie standard de l’industrie.
Pour les entreprises, ce petit changement de formulation représente un effort minime mais un impact important. Il permet de s’assurer que les tests générés par l’IA couvrent à la fois ce qui est attendu et ce qui pourrait mal se passer, réduisant ainsi le risque de voir des bogues passer inaperçus.
Des étapes de test spécifiques améliorent la cohérence des cas de test générés.
La précision est essentielle. Si vous laissez une place à l’interprétation, l’IA interprétera. Parfois correctement, parfois non. Nous avons testé différents niveaux de détail dans les messages-guides et avons constaté que la définition explicite de chaque étape, tout en conservant la concision des messages-guides, permettait d’obtenir des cas de test plus fiables.
Si vous demandez à GPT-engineer d' »ajouter des produits au panier », l’IA peut choisir un, deux ou dix produits au hasard. Mais si vous spécifiez « ajouter exactement deux produits et passer à la caisse », le résultat est cohérent.
C’est important parce que dans l’automatisation au niveau de l’entreprise, vous avez besoin de répétabilité. Si chaque test produit des étapes légèrement différentes, le débogage devient un cauchemar. En affinant les invites pour y inclure des étapes claires, les entreprises peuvent réduire la variabilité, améliorer la fiabilité de l’automatisation et accélérer les tests.
Les invites spécifiant plusieurs cas de test améliorent l’organisation de la suite de tests
L’un des plus grands défis en matière de tests automatisés est d’organiser efficacement les suites de tests. Lorsque nous avons demandé à GPT-engineer de générer un seul test, il a souvent tout regroupé dans un seul fichier. Mais lorsque nous avons spécifié plusieurs cas de test, chacun avec des scénarios clairs, l’IA les a automatiquement structurés en une suite bien organisée.
Par exemple, nous lui avons donné ceci :
- Testez une connexion réussie et un processus de paiement complet.
- Échec de la connexion au test en raison d’informations d’identification incorrectes.
- Échec du test de vérification en raison de l’absence de données personnelles.
Au lieu de tout fusionner en un seul script, GPT-engineer a créé des cas de test distincts, ce qui facilite la gestion et le développement. Les tests automatisés restent structurés, modulaires et plus faciles à maintenir.
En bref, traitez les tests générés par l’IA comme n’importe quelle autre tâche d’ingénierie : Donnez-lui des informations claires et structurées, et vous obtiendrez des résultats fiables et évolutifs.
Le modèle de page-objet améliore la maintenabilité
Parlons de la maintenance de l’automatisation. Écrire des tests est facile. Les maintenir propres et évolutifs ? C’est là que la plupart des entreprises se débattent. Le modèle d’objet de page est la norme de l’industrie pour structurer l’automatisation des tests d’interface utilisateur. Il crée des composants réutilisables, séparant la logique de test des localisateurs d’éléments de l’interface utilisateur, afin que les tests ne soient pas interrompus chaque fois que le front-end change.
GPT-engineer peut générer des scripts de test en utilisant ce modèle, mais voici le problème : il n’applique pas toujours le modèle d’objet de page correctement à moins d’en avoir reçu l’instruction explicite. Nous avons vu des cas où il créait des fichiers d’objets de page mais ne les utilisait pas dans les scripts de test, utilisant par défaut des sélecteurs en ligne à la place. La solution ? Soyez direct. Au lieu de dire simplement « Utilisez le modèle d’objet de page », spécifiez : « Assurez-vous que les classes d’objets de page sont référencées dans le code de test ».
Pour le développement de logiciels à grande échelle, cela n’est pas négociable. Les entreprises qui ignorent la maintenabilité dans leur stratégie d’automatisation passeront plus de temps à corriger les tests qu’à en écrire. L’objectif des scénarios de test générés par l’IA n’est pas seulement la rapidité, mais aussi la fiabilité et la durabilité dans le temps.
Incohérences au niveau du cadre et des dépendances
L’IA n’est pas parfaite. L’une des plus grandes frustrations que nous ayons rencontrées a été l’incohérence de GPT-engineer dans l’application des versions du framework. Même lorsque nous avons explicitement spécifié « Utiliser Cypress 13.13.3 », l’IA a parfois choisi par défaut une version plus ancienne. D’autres fois, il utilisait la dernière version mais structurait le projet de manière incorrecte, plaçant des fichiers dans des répertoires obsolètes ou appliquant des conventions de dénomination qui n’étaient plus standard.
Pourquoi cela se produit-il ? Les modèles d’IA ne sont pas dynamiquement conscients des mises à jour logicielles en temps réel. Ils génèrent le code en fonction des modèles qu’ils ont observés dans les données d’entraînement, qui peuvent inclure des informations obsolètes. Même avec des instructions précises, l’IA ne valide pas par rapport à la documentation officielle actuelle, à moins qu’elle n’ait été réglée avec précision pour le faire.
Pour les entreprises qui mettent en œuvre l’IA dans leurs flux de développement de logiciels, il s’agit d’une limitation importante à comprendre. L’IA accélère l’automatisation mais ne remplace pas la supervision humaine. La meilleure approche ? Utilisez l’IA pour générer rapidement des tests, puis validez manuellement les dépendances pour garantir la conformité avec votre pile technologique.
L’ingénieur GPT organise efficacement les tests
La façon dont vous structurez les fichiers de test a un impact sur l’évolutivité, la lisibilité et la vitesse d’exécution. Par défaut, GPT-engineer a tendance à regrouper tous les tests générés dans un seul fichier. Cela peut fonctionner pour de petits projets, mais devient un véritable gâchis dans le cadre de l’automatisation d’une entreprise.
Nous avons constaté que le fait de demander explicitement à l’IA de générer des fichiers de spécifications distincts pour chaque cas de test permettait d’obtenir des structures de test propres et modulaires. Par exemple, l’instruction suivante : « Chaque test doit être placé dans un fichier de spécification distinct : « Chaque test doit être placé dans un fichier de spécifications distinct » a permis de créer des suites de tests organisées où les fonctionnalités de connexion, de paiement et de panier sont isolées, ce qui facilite le débogage.
Il s’agit d’un élément clé pour les entreprises qui intègrent l’IA dans l’automatisation des tests. Vous contrôlez la structure par le biais de l’invite. Si vous ne précisez pas l’organisation des fichiers, vous obtiendrez ce que l’IA considère comme le meilleur, ce qui n’est pas toujours optimal pour les projets à grande échelle.
L’inclusion d’assertions spécifiques dans les invites améliore la validation des tests.
La qualité des tests automatisés dépend de leurs assertions. Les assertions vérifient que le système se comporte comme prévu, qu’il s’agisse de vérifier l’existence de messages d’erreur, de confirmer une connexion réussie ou de s’assurer qu’une transaction est terminée.
Par défaut, GPT-engineer inclut des assertions de base, mais elles sont souvent génériques. Lorsque nous avons testé des invites sans spécifier d’assertions, l’IA a parfois ignoré des validations critiques. La solution ? Soyez explicite. Au lieu de dire simplement : « Créez un test pour le flux de paiement », dites : « Vérifiez que le panier affiche le nombre correct d’articles, confirmez que la page de paiement contient un résumé des produits sélectionnés et assurez-vous qu’un message de remerciement s’affiche après un achat réussi ».
Le résultat ? Des tests plus fiables et plus précis. Cela peut sembler un petit ajustement, mais dans l’automatisation d’entreprise, des assertions manquantes conduisent à des défauts manqués, qui finissent par devenir des échecs dans le monde réel.
Le maintien de la cohérence entre les différentes générations de tests reste un défi
L’une des principales limites de l’IA est la prévisibilité. Exécutez deux fois la même invite et vous obtiendrez peut-être deux résultats légèrement différents. Dans le domaine de l’automatisation des tests, où la cohérence est essentielle, c’est un problème.
Nous avons constaté que même en utilisant des invites identiques, GPT-engineer générait parfois des configurations, des sélecteurs ou des structures de projet différents. Cette variabilité rend le débogage plus difficile et réduit la confiance dans les tests générés par l’IA.
Pourquoi cela se produit-il ? L’IA ne conserve pas de mémoire entre les exécutions, elle génère des résultats basés sur des probabilités, et non sur des règles codées en dur. Si le même scénario de test produit des choix de sélecteurs différents selon les exécutions, vous risquez d’avoir des tests bancals, c’est-à-dire des tests qui échouent de manière incohérente. Or, en matière de tests de logiciels, les tests défectueux sont pires que l’absence de tests.
Comment remédier à cette situation ? La meilleure façon d’améliorer la cohérence est de rendre vos questions plus spécifiques. Au lieu de : « Testez le processus de paiement », essayez plutôt : « Utilisez les sélecteurs Cypress pour les clics sur les boutons et les assertions. Vérifiez que la page de réussite de la commande contient la mention ‘Thank You for Your Order’ et que le nombre correct d’articles apparaît dans le récapitulatif de la commande. »
Cela permet de réduire la part de supposition de l’IA et de produire des tests plus stables et reproductibles.
Pour les entreprises qui développent l’automatisation des tests, la conclusion est claire : l’IA peut aider, mais le contrôle de la qualité nécessite toujours une supervision humaine. Plus vos cas de test sont prévisibles, moins vous passerez de temps à déboguer les échecs causés par une automatisation incohérente.
Un message bien rédigé équilibre brièveté et détails.
L’IA n’est pas télépathe. Si vous la surchargez de détails, elle risque de s’arrêter sur des éléments inutiles. Mais si vous êtes trop vague, vous obtiendrez des cas de test incomplets ou incorrects. Il est essentiel de trouver le bon équilibre.
Après de multiples itérations, nous avons constaté que les messages concis mais structurés sont ceux qui fonctionnent le mieux. Le point idéal est constitué par les éléments suivants :
- Le cadre de test (par exemple, Cypress 13.13.3)
- La structure du test (un ou plusieurs fichiers de spécifications)
- Flux et scénarios (par exemple, connexion, paiement, traitement des erreurs)
- Assertions (par exemple, « Vérifier que le message de réussite s’affiche après le paiement »)
- Modèles de conception (par exemple, modèle d’objet de page)
Par exemple, ceci est trop vague : « Créez un test pour l’ajout d’articles au panier ».
C’est trop détaillé : « Créez un test qui se connecte, clique sur le troisième article de l’inventaire, vérifie que le nom de l’article correspond à la valeur attendue dans un tableau, l’ajoute au panier, va dans le panier, vérifie le calcul de la taxe, retire l’article, le réajoute, puis se déconnecte ».
Voici ce qui convient : « Créez un test automatisé pour l’ajout d’articles au panier à l’aide de Cypress 13.13.3. Vérifiez que le panier affiche le nombre correct d’articles. Utilisez le modèle objet de la page et stockez les tests dans des fichiers spec séparés. »
L’IA conserve une certaine flexibilité, mais reste dans des limites définies, produisant des cas de test structurés et fonctionnels sans complexité inutile.
Pour les dirigeants qui cherchent à mettre en œuvre des tests assistés par l’IA, il s’agit là d’un élément clé : La qualité de l’automatisation est directement liée à la précision de vos données. Une invite bien structurée peut faire la différence entre une automatisation qui fait gagner du temps et une automatisation qui crée plus de travail.
Principaux enseignements pour les décideurs
- L’automatisation des tests générés par l’IA dépend de la précision des instructions : Des invites mal structurées conduisent à des cas de test peu fiables, alors que des instructions bien définies améliorent la précision, la maintenabilité et l’évolutivité. Les dirigeants devraient investir dans des stratégies d’ingénierie des invites pour maximiser l’efficacité de l’IA.
- La conception structurée des cas de test réduit le temps de débogage : L’IA est plus performante lorsqu’elle dispose de flux de travail clairs, de scénarios de test multiples et d’assertions explicites. Les décideurs devraient imposer des modèles d’invite normalisés pour garantir la cohérence entre les différentes générations de tests.
- La gestion des cadres et des dépendances nécessite une surveillance : L’IA peut mal interpréter ou appliquer des cadres de test obsolètes, ce qui entraîne des problèmes de compatibilité. Les équipes doivent valider les tests générés par l’IA par rapport aux normes les plus récentes afin d’éviter les inefficacités.
- L’IA améliore l’automatisation mais ne remplace pas la supervision humaine : Si l’IA accélère la création de tests, les choix incohérents de sélecteurs et la variabilité structurelle nécessitent une validation humaine. Les entreprises doivent combiner l’automatisation de l’IA avec des processus de révision manuelle pour maintenir la qualité des logiciels à l’échelle.
