Adha Hrusto

Adha Hrusto est une ingénieure en IA titulaire d’un doctorat en informatique, spécialisée dans l’application de l’apprentissage automatique et de l’IA générative pour améliorer la qualité des logiciels. Son expérience couvre la recherche et l’industrie, y compris le développement de chatbots d’IA agentiques et de cadres d’automatisation des tests basés sur l’IA.

Ses recherches doctorales ont porté sur la détection des anomalies dans DevOps, dans le cadre de la plus grande initiative de recherche suédoise (WASP). Adha a transformé la recherche de pointe en solutions concrètes et percutantes, en travaillant en étroite collaboration avec les clients et en partageant ses résultats par le biais de publications et de présentations lors de conférences internationales.

Par conséquent, elle est passionnée par le partage d’informations sur la façon dont l’IA peut façonner l’innovation et apporter des changements significatifs dans les écosystèmes de développement modernes.

Cette présentation explore l’intégration transformatrice de l’IA dans les tests d’API automatisés. En tirant parti des techniques avancées d’ingénierie des invites et des grands modèles linguistiques, nous générons des modèles de test dans un format structuré prédéfini, conçu pour refléter à la fois les exigences des tests de contrat et de système à partir des besoins commerciaux complets et de la spécification OpenAPI. Ces modèles sont ensuite transformés de manière transparente en code de test exécutable grâce à un mécanisme de création de modèles, ce qui garantit la cohérence et la fiabilité.

Ce processus puissant exploite l’IA pour explorer un large éventail de tests tout en garantissant que la stabilité et la qualité du code final restent intactes. Nous démontrerons ce flux de travail à travers un exemple pratique, en montrant comment les modèles sont générés et convertis en tests exécutables, et comment cette approche accélère considérablement la création de tests. L’exemple soulignera comment la génération basée sur l’IA permet à la fois une couverture plus large et une itération plus rapide sans compromettre la qualité. Les participants repartiront avec des informations pratiques sur la transition de la pratique traditionnelle du codage des tests à une approche moderne axée sur l’examen et l’affinage des fichiers de test générés par l’IA, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère dans les tests de logiciels.

Principaux points à retenir :

• Modèles structurés : L’IA génère des modèles de test clairs et structurés.
• Code basé sur des modèles : Les modèles sont transformés en tests robustes et exécutables.
• Nouveau paradigme : Passage du codage manuel à l’examen stratégique des tests.