Formation Accélérer les processus de test grâce à l’IA générative
Public admis
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Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectif de :
- Présenter les connaissances principales et nécessaires sur l’IA générative :
- types d’IA
- grands modèles de langage
- apprentissage, fenêtre de contexte, hallucination
- Présenter les principales techniques de requêtage des modèles IA : le prompt enginnering. 3 cas d’usage pour les tests logiciels sont mis en pratique à partir d’une application web réelle : conception de tests, optimisation des tests et automatisation des tests.
- Couvrir les risques et les limites de l’IA générative, tels que les hallucinations, les risques au niveau des fuites de données et de la cyber-sécurité, et les problèmes de coûts énergétiques des calculs de l’IA
- Démontrer les méthodes de développement des applications basées sur l’IA générative, telles les Agents IA basés sur les LLM
- Résume, discuter et partager la mise en place opérationnelle de l’usage de l’IA générative pour les tests
À l’issue de cette formation chaque apprenant sera capable de :
- Expliquer la différences entre types d’IA, différencier différents LLM et lister les techniques de requêtage des modèles LLM
- Présenter les principales techniques de requêtage des modèles d’IA générative, tels que le requêtag structuré, basé sur les exemples (few-shot prompting), et les techniques pour analyser des documents du projet ainsi que de créer de requêtes performantes pour accélérer les tâches de conception, optimisation et automatisation des tests.
- Détecter des problèmes d’hallucinations et trouver des solutions pour les résoudre, définir une approche d’utilisation de l’IA générative pour éviter les fuites de données et les risques de cyber-sécurité, mais également estimer l’impact carbone de l’usage de l’IA générative
- Expliquer l’architecture d’une application d’IA générative basée sur les LLM, expliquer la technologie RAG – Retrieval Augmented Generation, ainsi que les principes de fonctionnement des agents basés sur l’IA générative
- Définir une stratégie de mise en place de l’IA générative dans mon environnement, partager avec ses collègues ce qu’il faut privilégir dans l’usage de l’IA générative pour en obtenir des bénéfices concret et éviter les risques
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| Tarif |
A partir de 2 160,00 € |
| Durée | 2 jours en visioconférence (avec un formateur) ou présentiel intra-entreprise |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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|
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| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez comment intégrer efficacement l’IA dans vos processus de test logiciels grâce à notre formation centrée sur la pratique.
Vous apprendrez à maîtriser l’utilisation d’IA conversationnelles et à développer des prompts adaptés pour divers Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs), une compétence essentielle pour améliorer la précision et l’efficacité de vos tests. Vous serez capable d’identifier les possibilités, limites et risques liés à l’utilisation d’une IA pour le test.
Grâce à des exercices pratiques, vous expérimenterez une variété de modèles et outils d’IA, augmentant votre compétence à les intégrer dans vos stratégies de test. Notre formation vise à vous préparer à optimiser les cycles de test, améliorer la qualité logicielle, et révolutionner vos méthodes de test en exploitant l’IA.
Programme
Section 1 – IA générative pour les tests logiciels : Introduction
- Différents types d’IA : machine learning, deep learning et IA générative
- Testons-nous
- Ce que l’IA générative apporte aux tests logiciels
- Prise en main du portail LLM
- Utiliser l’IA générative pour les tests, principes généraux
Section 2 – Prompt Engineering – application aux tests logiciels
- Les techniques du prompting
- Atelier 1 – Amélioration de cas de tests existants
- Atelier 2 – Conception de cas de tests
- Atelier 3 – Automatisation des tests
- Atelier 4 – Analyser des Specs complexes
- Bilan : bonnes pratiques pour requêter un modèle d’IA
- Quiz
Section 3 – Maîtriser les risques de l’IA générative
- Hallucinations, Erreurs et Biais de l’IA
- Atelier 5 – Hallucinations / Erreurs – Exemples dans le domaines des tests
- Risques de cybersécurité
- Consommation d’energie / Impact CO2
- Atelier 6 – Combien cela coûte en énergie ?
- Autres risques : Perte de compétences, dépendance à un service tiers
- Régulation de l’IA – European AI Act
Section 4 – Applications basées LLM pour les tests
- “Les applications basées LLM”
- Atelier 7 – Technologie RAG
- Intégrer des fonctions d’IA générative dans les outils de test
- “Les agents basés su l’IA générative”
- Atelier 8 – Agent Testuer
Section 5 – Synthèse : Mettre en pratique
- J’utilise dès demain – comment en pratique ?
- Je choisis mon modèle d’IA générative pour les tests
- Ce que je veux faire avec l’IA
- Wrap-up
Prérequis
Cette formation ne nécessite pas de prérequis.
Public
- Ingénieurs Qualité, QA Manager
- Testeurs, Consultant Testing
- Développeurs, Automaticien de tests
- Product Owner, Chefs de Projets
- Analystes Métier
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