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IA pour les Tests Logiciels

A- Les modalités+

  • Le contenu de la formation est conforme au syllabus certification ISTQB Tester avec l’IA générative – Testing with Generative AI (CT-GenAI).

  • La formation « IA pour les Tests logiciels » est destinée aux professionnels : Ingénieurs Qualité, QA Manager Testeurs, Consultant Testing Développeurs, Automaticien de tests Product Owner, Chefs de Projets, Analystes Métier
  • Cette formation “IA & Test” dure 2 jours sous format VC (visioconférence) ou en présentiel intra-entreprise.
  • Prérequis :
    • Aucun pour la formation
    • Pour la certification ISTQB CT-GenAI : Cette formation inclut la préparation à la certification ISTQB « Tester avec l’IA générative », vous permettant de valider officiellement vos compétences à l’issue du parcours, cependant il faut avoir déjà obtenu la certification ISTQB Foundation (CTFL) ou un niveau équivalent.
Les objectifs du cours sont de :
  • Présenter les principales techniques de requêtage des modèles IA
  • Couvrir les risques et les limites de l’IA générative
  • Démontrer les méthodes de développement des applications basées sur l’IA générative
  • Résumer, discuter et partager la mise en place opérationnelle de l’usage de l’IA générative pour les tests
À l’issue de cette formation vous serez capable de :
  • Expliquer la différences entre types d’IA, différencier différents LLM
  • Présenter les principales techniques de requêtage des modèles d’IA générative
  • Détecter des problèmes d’hallucinations et trouver des solutions pour les résoudre
  • Expliquer l’architecture d’une application d’IA générative basée sur les LLM
  • Définir une stratégie de mise en place de l’IA générative dans mon environnement
LE PLUS POPULAIRE
À PARTIR DE
1800€
3 personnes minimum
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*Prix HT

B- Le sommaire+

1. Introduction à l’IA générative pour les tests logiciels
  • Fondements et concepts clés de l’IA générative
  • Tirer parti de l’IA générative dans les tests logiciels : principes généraux
  • Développement efficace des prompts
  • Application des techniques d’ingénierie du prompting aux tâches de test logiciel
  • Évaluer les résultats de l’IA générative et affiner les requêtes pour les tâches de test logiciel
  • Hallucinations, erreurs de raisonnement et biais
  • Confidentialités des données et risques de sécurité liés à l’IA générative dans les tests logiciels
  • Consommation énergétique et impact environnemental de l’IA générative pour les tests logiciels
  • Règlements, normes et cadres de bonnes pratiques en matière d’IA
  • Approches architecturales pour les infrastructures de test basées sur LLM
  • Fine-Tuning et LLMOps : opérationnalisation de l’IA générative pour les tests logiciels
  • Feuille de route pour l’adoption de l’IA générative dans les tests logiciels
  • Gérer le changement lors de l’adoption de l’IA générative pour les tests logiciels
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