Hingo Niklas dos Santos

Hingo Santos est un responsable de l’assurance qualité axé sur les résultats, avec plus de 18 ans d’expérience dans les tests de logiciels, la stratégie de qualité, l’automatisation et l’activation de DevOps. Il a dirigé des équipes mondiales d’AQ en Europe, en Inde et en Amérique latine, en créant de solides communautés de test, en encadrant des professionnels et en concevant des cadres évolutifs qui améliorent la qualité, la rapidité et la fiabilité de la livraison.

Il a récemment terminé ses études de troisième cycle en intelligence artificielle, renforçant ainsi son engagement à relier les connaissances théoriques à l’application pratique dans les tests de logiciels modernes.

Actuellement chez BNP Paribas à Lisbonne, Hingo définit la stratégie d’AQ pour les applications essentielles et dirige de multiples initiatives axées sur l’IA visant à améliorer les performances de l’équipe grâce à des solutions pratiques à fort impact intégrées aux flux de travail de test quotidiens.

Alors que de nombreuses présentations se perdent dans des architectures et des modèles complexes avec des milliards de paramètres, la plupart des professionnels des tests se retrouvent toujours sans réponse aux questions essentielles : quels types d’intelligence artificielle existent, qu’est-ce qui fonctionne réellement dans un contexte de test et, surtout, par où commencer sans tomber dans une exagération alimentée par le battage médiatique ?

Cette session ralentit les choses, non pas pour trop simplifier, mais pour rendre le sujet accessible et applicable à ceux qui sont sur le terrain chaque jour pour assurer la qualité. Elle présente les principaux types d’IA (apprentissage supervisé et non supervisé, PNL, apprentissage profond et GenAI), avec des exemples inspirés de cas réels largement utilisés dans l’industrie.

Avec une approche pratique et directe, elle explore les moyens d’appliquer l’IA à des activités telles que la classification des défauts, l’analyse des journaux, l’extraction de scénarios et la validation visuelle des interfaces. La session comprend des exercices simples, des invites prêtes à l’emploi et une liste de contrôle de maturité pour aider chaque équipe à comprendre où elle en est et comment elle peut progresser.

Plus qu’une discussion technique, c’est un appel à l’action : vous n’avez pas besoin d’être un scientifique des données pour utiliser l’IA dans les tests — vous avez juste besoin de contexte, de clarté et de curiosité.