Bruno Legeard

Responsable de lAI Lab

Présentation en français

Rejoignez ma présentation sur: un agent IA qui sait dire «Jai un doute», et qui apprend de vous.
Créer une relation de confiance critique et apprenante entre les professionnels de lassurance qualité (QA) et leurs IA de test

En deux ans, létat de lart des agents IA dexécution de tests sur lIHM a franchi un cap: plus de 85% de résultats corrects sur des benchmarks significatifs. Le sujet aujourdhui nest plus la performance brute, ce sont les cas résiduels, ceux où lagent se trompe. Et vous ne voulez pas avoir à le surveiller en permanence.
La bonne nouvelle: nous savons détecter quand lagent doute et risque de se tromper.
En savoir plus

Qui est Bruno Legeard?

Responsable de lAI Lab

Bruno est un professionnel expérimenté des tests logiciels. Depuis des années, il a développé une expertise dans lapplication des technologies dIA en support aux activités de test logiciel. Il contribue à la communauté QA en tant quauteur darticles et douvrages, et comme animateur du CFTL. Il est lun des auteurs de la nouvelle certification ISTQB «Tester avec lIA générative».

De quoi Bruno Legeard va-t-il parler?

Un agent IA qui sait dire «Jai un doute», et qui apprend de vous.
Créer une relation de confiance critique et apprenante entre les professionnels de lassurance qualité (QA) et leurs IA de test

En deux ans, létat de lart des agents IA dexécution de tests sur lIHM a franchi un cap: plus de 85% de résultats corrects sur des benchmarks significatifs. Le sujet aujourdhui nest plus la performance brute, ce sont les cas résiduels, ceux où lagent se trompe. Et vous ne voulez pas avoir à le surveiller en permanence.
La bonne nouvelle: nous savons détecter quand lagent doute et risque de se tromper. Cela ouvre deux possibilités très utiles: lagent indique «jai un doute», et un dialogue sengage entre lagent IA et le QA pour lever les incertitudes et apprendre.
Cest ce changement de paradigme que je souhaite partager dans cette présentation, en mappuyant sur deux ans de retour dexpérience. La présentation sarticule autour de trois mécanismes concrets.

Mesurer rigoureusement: un cadre dévaluation qui va au-delà du verdict final pour mesurer la précision de chaque étape et la reproductibilité des résultats de lIA lors de lexécution des tests.

Savoir sarrêter et dialoguer: quand lagent doute, il ninvente pas. Après lexécution, il pose des questions au QA. Un agent qui sait douter est plus fiable quun agent qui tranche toujours.

Apprendre, mémoriser et utiliser la connaissance: chaque dialogue forge des éléments de connaissance dans la mémoire à long terme de lagent. Ainsi, lagent ne pose pas deux fois la même question. Il utilise les connaissances acquises pour réaliser correctement sa tâche, en sadaptant aux pratiques et aux attentes de léquipe QA pour laquelle il opère.

Ce qui émerge, cest un nouveau rôle pour le QA: ni surveillant passif ni remplacé, mais éducateur dun agent IA qui gagne en autonomie tout en laissant au QA le contrôle sur ce qui compte.

Inscrivez-vous à ma présentation

* indicates required

A4Q is committed to protecting and respecting your privacy, and we’ll only use your personal information to administer your account and to provide the products and services you requested from us. From time to time, we would like to contact you about our products and services, as well as other content that may be of interest to you. In order to provide you the content requested, we need to store and process your personal data. If you consent to us storing your personal data for this purpose, please tick the checkbox below.

I agree to receive other marketing information and receive one-to-one communication regarding sales, customer services, promotions, or additional information from A4Q and the sponsors.

We use Mailchimp as our marketing platform. By clicking below to subscribe, you acknowledge that your information will be transferred to Mailchimp for processing. Learn more about Mailchimp’s privacy practices.