[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-tester-avec-l-ia-generative":3,"highlight-python-prompt = f\"\"\"Génère ":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/0bc8d4dc-b298-11f1-a993-d8ca06000363","Tester avec l'IA générative","tester-avec-l-ia-generative",null,"Testeurs, ingénieurs qualité, développeurs, responsables de test.","Pratique du test logiciel et connaissance des techniques de conception de tests.","Utiliser l'IA générative pour concevoir, automatiser et maintenir les tests.","--day1--\n\n## Cadre, usages et limites\n\n-   Ce que l'IA générative apporte au test et ce qu'elle ne remplace pas\n-   Risques : cas de test plausibles mais non pertinents, couverture illusoire, dérive du référentiel\n-   Confidentialité : code source, données de production, spécifications sensibles\n-   Formulation de consignes efficaces pour des tâches de test\n-   Vérification systématique des productions et responsabilité du testeur\n-   Travaux pratiques : génération de cas de test à partir d'une spécification et analyse critique du résultat\n\n--break--\n\n## Conception assistée et données de test\n\n-   Génération de cas de test à partir d'exigences et complémentarité avec les techniques formelles\n-   Génération de scénarios Gherkin et revue par le métier\n-   Production de jeux de données réalistes et anonymisation\n-   Aide à l'identification des cas limites et des conditions oubliées\n-   Génération et maintenance de code d'automatisation\n-   Travaux pratiques : production d'un jeu de données de test et d'un script d'automatisation, puis correction des erreurs introduites\n\n--day2--\n\n## Tester les systèmes intégrant de l'IA\n\n-   Spécificités : non-déterminisme, absence de résultat attendu unique, dérive dans le temps\n-   Définition de critères d'acceptation pour une réponse générée\n-   Évaluation automatisée : jeux d'évaluation, modèles évaluateurs, métriques\n-   Tests de robustesse : injections d'instructions, entrées adverses, contenus sensibles\n-   Tests de biais, d'équité et de conformité au cadre réglementaire applicable\n-   Travaux pratiques : construction d'un jeu d'évaluation pour une fonctionnalité conversationnelle\n\n--break--\n\n## Intégrer dans la pratique de l'équipe\n\n-   Règles d'usage et revue renforcée des artefacts générés\n-   Mesure des gains réels et des effets sur la qualité du référentiel de tests\n-   Supervision continue d'un système d'IA en production\n-   Évolution du métier de testeur et compétences à développer\n-   Préparation à la certification ISTQB sur l'IA générative pour le test (certification en option)\n-   Travaux pratiques : rédaction d'une charte d'usage de l'IA générative pour l'équipe de test","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L1-TST-09","2026-09-18T09:45:10+00:00","2026-09-17T15:02:32+00:00","1470.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/0ac284fd-b298-11f1-a993-d8ca06000363","Test et automatisation","test-et-automatisation",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Utilisez l'IA générative pour générer des cas de test, des données réalistes et du code d'automatisation, tout en identifiant ses limites, et abordez le test spécifique des applications qui intègrent elles-mêmes des composants d'IA.","L'IA générative change la façon de produire des cas de test, des jeux de données et du code d'automatisation, sans remplacer le jugement du testeur sur ce qui mérite d'être vérifié. Cette formation présente des usages concrets : génération de cas de test à partir d'exigences en langage naturel, création de jeux de données réalistes et anonymisés, et assistance à l'écriture de scripts d'automatisation à partir de prompts ciblés. Elle traite aussi des limites de ces usages, hallucinations et cas de test hors sujet, et de la revue humaine nécessaire avant intégration. La formation aborde enfin le test des applications qui intègrent elles-mêmes des composants d'IA générative, où le non-déterminisme des réponses impose des stratégies de validation spécifiques. Elle s'adresse aux testeurs, ingénieurs qualité et développeurs qui pratiquent déjà le test logiciel.","#6E56CF","mdi:brain","python","prompt = f\"\"\"Génère 5 cas de test au format Gherkin\npour l'exigence suivante :\n{exigence_texte}\nInclus au moins un cas limite.\"\"\"\n\ncas_generes = client.generate(prompt)\nfor cas in cas_generes:\n    valider_avant_integration(cas)","Formation sur les usages concrets de l'IA générative pour produire cas de test, données et automatisation, et sur le test des applications intégrant de l'IA.","Exploitez l'IA générative pour concevoir, automatiser et maintenir vos tests sans renoncer à l'analyse humaine du risque.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">prompt = \u003Cspan class=\"hljs-string\">f"""Génère 5 cas de test au format Gherkin\npour l'exigence suivante :\n\u003Cspan class=\"hljs-subst\">{exigence_texte}\u003C/span>\nInclus au moins un cas limite."""\u003C/span>\n\ncas_generes = client.generate(prompt)\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">for\u003C/span> cas \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> cas_generes:\n    valider_avant_integration(cas)\u003C/code>\u003C/pre>",1789717722716]