Since QF-Test 10, AI-driven capabilities are integrated directly into your testing workflow. This post shows how to connect GitHub Copilot to QF-Test using a simple custom model and the Copilot CLI.
L’intelligence artificielle – ou plus précisément les LLM – représente une véritable révolution pour le développement logiciel : jamais il n’a été aussi simple et rapide de produire du logiciel. Cependant, les LLM posent un problème de qualité. Leur rapport à la réalité est lâche, car ce ne sont « que » des modèles statistiques. Ils peuvent générer des résultats, mais ne peuvent pas en assumer la responsabilité.
Cela rend l’assurance qualité logicielle plus importante que jamais. Nous devons garantir la qualité grâce à la supervision humaine, tout en suivant le rythme imposé par le volume et la vitesse du développement logiciel moderne.
C’est l’équilibre que la QA doit atteindre – et c’est notre mission chez QF-Test : proposer des intégrations d’IA qui augmentent la productivité des ingénieurs en automatisation des tests, sans compromettre ni remettre en question la qualité de leurs résultats. QF-Test est conçu pour s’appuyer sur l’expertise des professionnels de la QA, et non pour les remplacer.
C’est pourquoi QF-Test adopte une approche réfléchie et transparente de l’intelligence artificielle, en l’appliquant de manière ciblée là où elle apporte une valeur réelle et mesurable dans les tests au quotidien – sans jamais sacrifier le contrôle des équipes QA à quelque étape que ce soit.
Prochain webinaire QF-Test
When tests become intelligent: AI-driven checks with QF-Test
On Monday, March 2, 2026, 3:30 PM – 4:30 PM CET, in English
In this special webinar, we’ll show you how to get the most out of the new AI integrations in QF-Test. With QF-Test 10, you can use AI to test non-deterministic UIs, validate UI components based on semantic criteria, generate test data, and much more.
Pourquoi l’IA est-elle pertinente pour les tests logiciels aujourd’hui ?
Les logiciels modernes deviennent de plus en plus complexes : les applications regroupent de nombreux composants, évoluent en continu et doivent fonctionner de manière fiable sur différentes plateformes. Parallèlement, des modifications fréquentes de l’interface utilisateur rendent rapidement les tests classiques basés sur des règles instables et augmentent l’effort de maintenance. De plus, les tests manuels prennent beaucoup de temps et deviennent difficilement scalables avec la fréquence croissante de publication.
C’est précisément ici que l’intelligence artificielle appliquée au testing logiciel trouve toute sa pertinence. QF-Test mise sur l’IA pour rendre les tests plus intelligents, adaptatifs et robustes. Les modifications de l’application sont mieux absorbées, les exécutions de tests sont plus stables et les retours sont plus rapides – un atout décisif pour les équipes agiles et les processus DevOps modernes.
Fonctions IA dans QF-Test
QF-Test utilise l’intelligence artificielle là où elle offre une véritable plus-value dans le quotidien du test, avec pour objectif de rendre l’automatisation des tests plus stable, efficace et facile à maintenir. Les fonctionnalités s’appuyant sur l’IA s’intègrent de manière ciblée dans les phases clés du processus de test et soulagent notablement les équipes QA.
Apportez votre propre modèle
QF-Test vous permet d’intégrer la plupart des fournisseurs d’IA existants en quelques clics seulement. Aucun coût supplémentaire et aucun effort de maintenance additionnel.
Interroger l’IA pendant l’exécution des tests
Grâce au module de script ai, vous pouvez facilement envoyer des prompts à n’importe quelle IA configurée dans QF-Test. Utilisez-le pour générer des données de test ou effectuer des vérifications en langage naturel.
Vérifier le texte avec l’IA
Avec notre nœud entièrement intégré « Vérifier le texte avec l’IA », vous pouvez valider les composants de l’interface utilisateur de votre application à l’aide de prompts en langage naturel. Cela permet de valider selon des critères « flous » tels que la langue ou le contenu.
Encore plus à venir
Nous travaillons en permanence à l’ajout de nouvelles fonctionnalités dans QF-Test, et l’IA est pour nous un domaine particulièrement important.
Toutes ces fonctionnalités visent un même objectif : moins de maintenance, des tests plus stables et une prise de décision plus rapide. Découvrez par vous-même comment l’automatisation des tests basée sur l’IA fonctionne en pratique avec QF-Test.
Intelligence artificielle sur notre blog
Max Melzer
Martina Schmid
Bonnes pratiques pour l’automatisation des tests par IA & AI Testing avec QF-Test
La réussite de l’IA en automatisation des tests nécessite une démarche réfléchie, associant apprentissage automatique (Machine Learning) et méthodes éprouvées de test. L’IA doit toujours être considérée comme un soutien, jamais comme un remplacement de l’expertise QA : elle complète les connaissances, mais ne prend pas de décisions stratégiques. Une introduction progressive à partir de cas de test critiques permet d’évaluer les apports de l’IA, de gagner de l’expérience et de limiter les risques. Un monitoring continu et l’ajustement des résultats générés par l’IA sont aussi essentiels pour garantir la fiabilité des tests automatisés et leur adaptation aux besoins évolutifs.
Avec ces bonnes pratiques, l’automatisation des tests assistée par IA devient fiable, maîtrisée et durablement ancrée dans le développement, optimisant ainsi le testing AI-driven, l’intelligence des tests et l’autonomous testing pour l’assurance qualité.
Intéressé par le QF-Test ?
Parlez-nous de vous et nous vous mettrons en contact avec un expert QF-Test qui pourra vous en dire plus sur notre produit.
Limites et défis
Bien que l’IA puisse rendre l’automatisation des tests nettement plus efficace et stable, il existe des limites importantes à connaître.
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L’IA est un outil, pas une personne – elle ne fait que soutenir les processus existants et ne peut pas remplacer la planification ou l’expertise des équipes QA.
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La vision du monde de l’IA repose sur des statistiques et des données d’entraînement et ne reflète pas nécessairement la réalité. Les IA peuvent « halluciner » et inventer des informations.
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Gestion des faux positifs et des faux négatifs : l’IA ne peut pas toujours classer automatiquement toutes les anomalies, donc l’intervention humaine reste nécessaire.
QF-Test offre une transparence totale pour toutes les décisions prises par l’IA grâce au journal d’exécution, permettant aux testeurs de voir exactement comment les résultats sont déterminés. Cela garantit que l’automatisation des tests pilotée par l’IA avec QF-Test reste fiable, contrôlable et pratique.
Conclusion – QF-Test rend l’automatisation des tests par IA réellement exploitable
Les logiciels métiers ont besoin de fiabilité, pas d’expérimentation. Avec QF-Test, l’automatisation des tests par IA est efficace, transparente et utilisée uniquement là où elle apporte un réel bénéfice. Résultat : moins de tests sujets aux erreurs, des boucles de feedback accélérées, et plus de temps pour se consacrer aux tâches réellement créatrices de valeur.