AI4Test
L’IA change le métier du test sur deux fronts. Elle accélère la génération et la maintenance des tests. Et elle introduit un objet inédit à tester : les composants IA eux-mêmes, prompts et agents inclus. AI4Test forme vos équipes à ces deux dimensions. Un agent qui appelle des API internes ou agit dans un workflow métier doit être testé comme un composant critique.
L’enjeu : étendre le test aux composants IA
Quand l’IA entre dans la chaîne logicielle, l’usine logicielle doit évoluer. Les pipelines ne valident plus seulement du code et des conteneurs. Ils doivent aussi valider des modèles, des prompts et des agents. Un comportement plausible reste parfois incorrect. Sans contrôle, une hallucination, une régression de prompt ou un appel d’outil non maîtrisé passe en production sans être détecté.
Ce que nous pratiquons avec nos clients
Nos coéquipiers intègrent dans les chaînes de livraison une nouvelle classe de contrôles. Évaluation de LLMs, benchmarks, tests fonctionnels d’agents, détection des hallucinations, régression sur les prompts, supervision des performances d’inférence et red teaming. L’idée directrice : tester l’IA comme on teste le code. Côté productivité, nous utilisons aussi l’IA pour générer et fiabiliser les tests, tout en gardant la couverture et la pertinence des cas.
La formation AI4Test
Nous formons vos testeurs et QA à concevoir des chaînes capables de valider le code, les conteneurs, les modèles, les prompts et les agents. Mise en place de jeux d’évaluation, scénarios de régression sur les prompts, tests fonctionnels agentiques, intégration de ces contrôles dans vos pipelines. Le tout transmis au contact, pour que vos équipes restent autonomes.
Questions fréquentes
Avec des tests fonctionnels sur ses comportements, des jeux d’évaluation, de la régression sur les prompts et du red teaming pour provoquer les défaillances. On le traite comme un composant critique du SI, pas comme une boîte noire.
Elle peut générer des tests et accélérer leur maintenance. Mais la stratégie de test, la couverture et la pertinence des cas restent pilotées par vos équipes. L’IA produit, l’humain valide.
Une démarche offensive qui cherche à faire dérailler l’agent. Hallucinations, actions non prévues, contournement des règles. Le but : identifier et corriger les failles avant la mise en production.
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