Formation · Claude Code · Automatisation des tests & QA

Claude Code pour l’automatisation des tests et la QA

Le coding agentique avec Claude Code dans le terminal et l’IDE : CLAUDE.md, sous-agents, hooks, MCP, CI et gestion fine des permissions.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Claude Code aux processus quotidiens du domaine Automatisation des tests & QA. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

Claude Code est l’assistant de développement agentique d’Anthropic, qui travaille directement dans votre terminal et dans les principaux IDE. Au lieu de compléter des lignes isolées, il explore votre dépôt, planifie des modifications sur plusieurs fichiers, lance des commandes et des tests, puis prépare les commits. En deux jours, vous apprenez à l’utiliser de façon maîtrisée : des consignes de projet claires dans CLAUDE.md, une gestion réfléchie du contexte et une méthode où vous gardez la main sur la direction et sur chaque modification.

La formation s’appuie sur des tâches de développement concrètes : analyser un bug, livrer une fonctionnalité, refactorer du code hérité, compléter la couverture de tests. Vous configurez des sous-agents spécialisés, imposez des contrôles qualité grâce aux hooks, connectez des systèmes externes via le Model Context Protocol (MCP) et capitalisez le savoir de l’équipe sous forme de skills. Pour finir, vous exécutez Claude Code en mode headless dans vos pipelines CI et définissez permissions, sandbox et règles d’approbation adaptées aux environnements sensibles.

L’assurance qualité est sous pression : les cycles de livraison raccourcissent, les applications se complexifient et le codage assisté par IA produit davantage de code en moins de temps, à tester. Les automaticiens de test et ingénieurs QA tirent donc un bénéfice particulier des assistants et agents IA. Ceux-ci déduisent des cas de test des user stories et critères d’acceptation, écrivent des tests Playwright ou Cypress aux sélecteurs robustes, génèrent des tests d’API à partir de spécifications OpenAPI, analysent les tests instables et construisent des générateurs de données de test. Le rôle évolue aussi : la QA devient la fonction qui sécurise méthodiquement le code généré par l’IA. Vous apprendrez à utiliser l’IA pour concevoir, automatiser et analyser les tests, et à adapter votre stratégie à ce nouveau rythme.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Automaticiens de test et SDET
  • Ingénieurs QA et responsables de recette
  • Développeurs en charge de suites de tests
  • Testeurs fonctionnels qui se lancent dans l’automatisation

Les défis concrets que nous traitons

  • Des tests de bout en bout instables, avec problèmes de synchronisation et sélecteurs fragiles
  • Un effort important de rédaction, de maintenance des cas de test et de préparation des données
  • Une couverture lacunaire des API, des cas limites et des scénarios d’erreur
  • Un volume croissant de code généré par l’IA à sécuriser de manière ciblée

Objectifs pédagogiques

  • Vous confiez à Claude Code des tâches de développement en plusieurs étapes tout en gardant le contrôle de chaque modification.
  • Vous tenez à jour un fichier CLAUDE.md qui transmet efficacement conventions, commandes et repères d’architecture à l’agent.
  • Vous étendez Claude Code avec des sous-agents, des hooks, des serveurs MCP et des skills adaptés à votre équipe.
  • Vous intégrez Claude Code à vos workflows Git et à vos pipelines CI avec des résultats traçables et couverts par des tests.
  • Déduire méthodiquement des cas de test des exigences avec l’IA et les automatiser avec Playwright, Cypress ou des tests d’API.
  • Analyser les tests instables et les lacunes de couverture avec l’IA et les corriger durablement.
  • Adapter votre stratégie de test au développement assisté par IA et sécuriser de façon ciblée le code généré.

Programme

Jour 1

Module 1 Principes et fonctionnement de Claude Code
  • Installation, connexion et utilisation dans le terminal, VS Code et les IDE JetBrains
  • Comprendre la boucle agentique : lire, planifier, agir, vérifier
  • Utiliser le mode plan pour valider l’approche avant toute modification
  • Rédiger des demandes efficaces avec objectif, contexte et critères d’acceptation
Module 2 Contexte projet avec CLAUDE.md et gestion du contexte
  • Structurer CLAUDE.md au niveau du projet, des répertoires et de l’utilisateur
  • Documenter commandes de build, de test et conventions de style pour que l’agent les respecte
  • Maîtriser la fenêtre de contexte : références ciblées, compactage, nouvelles sessions
  • Reprendre une session et découper les tâches longues en étapes maîtrisables
Module 3 Étendre Claude Code : sous-agents, hooks, MCP et skills
  • Définir des sous-agents pour la revue de code, la recherche ou la génération de tests
  • Utiliser les hooks pour imposer formatage, linting ou contrôles avant et après chaque outil
  • Connecter des serveurs MCP pour les outils de tickets, les bases de données ou la documentation interne
  • Créer des commandes slash et des skills pour les workflows récurrents de l’équipe
Module 4 Workflows Git, tests et assurance qualité
  • Créer branches, commits explicites et pull requests avec Claude Code
  • Travailler en test d’abord : faire écrire les tests avant l’implémentation
  • Relire les diffs méthodiquement, rejeter ou affiner les modifications
  • Organiser le travail en parallèle avec les worktrees Git et plusieurs sessions

Jour 2

Module 5 Mode headless, CI et sécurité
  • Exécuter Claude Code de façon non interactive dans des scripts et pipelines CI
  • Automatiser revues et traitement des tickets dans GitHub ou GitLab
  • Configurer modes de permission, règles d’autorisation et d’interdiction, sandbox
  • Gérer les secrets, les risques d’injection de prompt et les politiques d’entreprise
Module 6 Atelier pratique : Automatisation des tests & QA
  • Déduire les cas de test des exigences
  • Écrire des tests Playwright et Cypress
  • Analyser les tests instables
  • Tests d’API à partir de spécifications
  • Générer des données de test
  • Couverture et tests de mutation
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données de test doivent être synthétiques ou efficacement anonymisées : des données de production à caractère personnel ne peuvent être utilisées sans protection ni en environnement de test ni dans les prompts (RGPD). Les identifiants des systèmes de test relèvent d’un coffre-fort de secrets, pas du code de test, et dans les secteurs réglementés les résultats de test doivent être traçables et documentés, par exemple comme preuves au titre de NIS2 ou du Cyber Resilience Act.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Déduire les cas de test des exigences

L’assistant transforme user stories et critères d’acceptation en cas de test structurés – classes d’équivalence, valeurs limites, scénarios négatifs –, au besoin sous forme de scénarios Gherkin pour le BDD.

Écrire des tests Playwright et Cypress

L’IA rédige des tests de bout en bout avec sélecteurs basés sur les rôles, page objects ou fixtures et attentes explicites plutôt que des pauses fixes, puis les exécute en boucle jusqu’à stabilité.

Analyser les tests instables

L’agent examine historique, traces, captures et logs, identifie les causes – conditions de concurrence, dépendances entre tests, données instables – et propose des corrections durables.

Tests d’API à partir de spécifications

Les descriptions OpenAPI donnent des tests d’API couvrant codes de statut, schémas, authentification et cas d’erreur, ainsi que des tests de contrat qui révèlent tôt les changements d’interface entre équipes.

Générer des données de test

L’IA crée des générateurs de données synthétiques réalistes, des factories et des scripts d’initialisation qui couvrent délibérément les cas limites sans recourir à de vraies données personnelles.

Couverture et tests de mutation

Les rapports de couverture et les résultats des outils de mutation testing sont analysés, les chemins non testés identifiés et les tests manquants ajoutés pour renforcer la valeur réelle de la suite.

Projets pratiques possibles

Rapport de tests instables

Un script qui agrège les résultats JUnit XML de plusieurs exécutions de CI, repère les tests instables et produit une liste priorisée avec les motifs d’échec.

Générateur de données de test

Une CLI qui crée, à partir d’un schéma de base de données ou d’un JSON Schema, des enregistrements synthétiques réalistes incluant les cas limites.

Suite E2E pour une application de démo

Une suite Playwright avec page objects, comparaisons visuelles et intégration CI, construite par un agent IA pour une application web existante.

Prérequis

Vous avez une pratique réelle de la programmation dans au moins un langage et maîtrisez Git ainsi que la ligne de commande. Une expérience du test logiciel ou de l’automatisation des tests et des bases dans au moins un langage comme JavaScript, TypeScript, Python ou Java.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec droits administrateur, Git, environnement Node.js et un éditeur récent ; un abonnement Claude ou un accès à l’API Anthropic est nécessaire pour les exercices.

Protection des données & conformité

Les données de test doivent être synthétiques ou efficacement anonymisées : des données de production à caractère personnel ne peuvent être utilisées sans protection ni en environnement de test ni dans les prompts (RGPD). Les identifiants des systèmes de test relèvent d’un coffre-fort de secrets, pas du code de test, et dans les secteurs réglementés les résultats de test doivent être traçables et documentés, par exemple comme preuves au titre de NIS2 ou du Cyber Resilience Act.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 30 novembre 2026 – mar. 1 décembre 2026 Hanovre Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 Munich Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui distingue Claude Code de l’autocomplétion classique ?

L’autocomplétion propose les lignes suivantes, alors que Claude Code agit comme un agent capable de traiter une tâche entière : il explore le dépôt, planifie des modifications sur plusieurs fichiers, exécute tests et commandes, puis se corrige à partir des résultats. Vous fixez l’objectif et validez le résultat au lieu de piloter chaque ligne.

Claude Code est-il suffisamment sûr pour un usage en entreprise ?

Par défaut, Claude Code demande une validation avant de modifier un fichier ou de lancer une commande. Règles de permission, sandbox, paramètres gérés et hooks permettent de définir précisément ce que l’agent a le droit de faire. Pendant la formation, vous apprenez à les configurer selon vos exigences de sécurité et de protection des données, et à évaluer des risques comme l’injection de prompt.

Claude Code fonctionne-t-il avec mon langage et ma stack technique ?

Oui. Claude Code est indépendant du langage, car il travaille avec des fichiers, des commandes de terminal et vos outils de build et de test existants. Python, Java, TypeScript, Go, développements SAP ou infrastructure as code : l’essentiel est un CLAUDE.md bien rédigé qui décrit vos commandes et conventions. Chaque déclinaison de la formation apporte l’ancrage métier.

Faut-il savoir programmer pour suivre cette formation ?

Des bases dans un langage de programmation sont utiles, car vous devrez lire, comprendre et adapter les tests générés. Les testeurs fonctionnels peu expérimentés en code en tirent néanmoins un grand profit, l’IA expliquant le code et facilitant les premiers pas dans l’automatisation. Les exercices tiennent compte des différents niveaux de départ.

L’IA remplace-t-elle les tests manuels et exploratoires ?

Non. L’IA automatise les tâches répétitives comme la rédaction de cas de test, le scripting et l’analyse des échecs, ce qui libère du temps pour les tests exploratoires, l’évaluation des risques et la recette fonctionnelle. Face au code généré par l’IA, le jugement critique de professionnels QA expérimentés devient plus important, et non l’inverse.

Combien coûte la formation « Claude Code pour l’automatisation des tests et la QA » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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