Formation – Développement d’agents IA – Automatisation des tests & QA

Développement d’agents IA pour l’automatisation des tests et la QA

Développer des agents IA de qualité professionnelle : architectures, tool use, SDK d’agents, LangGraph, mémoire, évaluations et déploiement.

Durée
6 heures, une session
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Développement d’agents IA pour l’automatisation des tests et la QA » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Automaticiens de test et SDET, Ingénieurs QA et responsables de recette et Développeurs en charge de suites de tests. Vous découvrez Développement d’agents IA non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Automatisation des tests & QA.

Les agents IA vont bien au-delà des chatbots classiques : ils décomposent les tâches, appellent des outils et des API, analysent les résultats et itèrent jusqu’à atteindre leur objectif. Cette formation compacte vous apprend à concevoir de tels systèmes pour qu’ils fonctionnent de manière fiable, traçable et sûre en entreprise. Vous comparez les modèles d’architecture, du workflow simple à la boucle agentique jusqu’aux systèmes multi-agents, et les mettez en pratique avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK et LangGraph.

L’objectif n’est pas la démo rapide, mais le passage en production. Vous concevez avec soin les interfaces d’outils et le contexte, connectez des outils via le Model Context Protocol, structurez mémoire à court et à long terme et mettez en place des évaluations qui révèlent tôt les régressions. S’y ajoutent les garde-fous contre l’injection de prompt et les actions indésirables, la validation humaine, le traçage, la maîtrise des coûts et le déploiement. Vous saurez ensuite quand un agent se justifie, quand un workflow déterministe suffit et quel framework convient à votre projet.

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 choisissez le bon patron pour chaque tâche, du workflow fixe à l’agent autonome.
  • Vous concevez outils et contexte pour que vos agents travaillent de façon fiable et économique.
  • Vous implémentez des agents avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK ou LangGraph.
  • Vous mettez en place évaluations et traçage pour mesurer la qualité et détecter les régressions.
  • 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

Module 1 Architectures d’agents et patrons de conception
  • Workflows ou agents : chaînage de prompts, routage, parallélisation, orchestrateur-exécutants
  • La boucle agentique : planifier, agir, observer, ajuster
  • Systèmes multi-agents, sous-agents et passages de relais entre agents
  • Critères de choix du modèle, du framework et du niveau d’autonomie
Module 2 Tool use et ingénierie du contexte
  • Function calling et sorties structurées avec JSON Schema
  • Bien concevoir ses outils : granularité, nommage, messages d’erreur, idempotence
  • Connecter et réutiliser des outils via des serveurs MCP
  • Gérer la fenêtre de contexte : résumé, compaction, retrieval et prompt caching
Module 3 Les frameworks en pratique
  • Claude Agent SDK : boucle agentique, outils, sous-agents, permissions et hooks
  • OpenAI Agents SDK : agents, handoffs, garde-fous et traçage
  • LangGraph : graphes à état, checkpointing et validation humaine
  • Comparaison sur une même tâche et critères de choix d’un framework
Module 4 Mémoire, évaluations et observabilité
  • Mémoire à court et long terme, stratégies de stockage et d’oubli
  • Jeux d’évaluation, LLM-as-a-judge et mesure du succès par tâche
  • Traçage des appels d’outils, de la consommation de tokens et des latences
  • Tests de non-régression lors de changements de prompts, de modèles ou d’outils
Module 5 Garde-fous, sécurité et déploiement
  • Se protéger contre l’injection de prompt, la fuite de données et les outils trop privilégiés
  • Contrôles des entrées et sorties, étapes de validation et sandboxing
  • Déploiement en service, exécution asynchrone, reprises et plafonds de coûts
  • Gouvernance, journalisation et exigences du RGPD et de l’AI Act européen
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

De solides compétences en Python ou en TypeScript, une expérience des API REST et une première pratique des API de LLM ou des assistants IA. 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

Un ordinateur portable avec Python ou Node.js, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM, par exemple Anthropic ou OpenAI. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

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 & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne ven. 11 décembre 2026 6 h Demander

Questions fréquentes

Quel framework d’agents choisir ?

Tout dépend de votre stratégie de modèles, du niveau de contrôle souhaité et des compétences de l’équipe. Les SDK des éditeurs offrent un démarrage léger avec des fonctions bien intégrées, tandis que LangGraph donne un contrôle plus fin sur l’état et les enchaînements. Pendant la formation, vous résolvez la même tâche avec plusieurs frameworks et en tirez des critères de choix concrets.

Comment empêcher un agent d’exécuter des actions erronées ou dangereuses ?

En combinant plusieurs niveaux de protection : outils au périmètre restreint et aux droits minimaux, validation des entrées et sorties, étapes d’approbation pour les actions critiques, sandboxing et évaluation continue. L’injection de prompt via des contenus externes est traitée comme un risque bien réel. Vous appliquez ces mesures directement à votre propre agent.

Toute automatisation nécessite-t-elle un agent ?

Non. De nombreuses tâches se traitent de façon plus fiable, moins coûteuse et plus transparente avec un workflow fixe de quelques appels au LLM. Un agent se justifie lorsque le chemin de résolution ne peut pas être planifié à l’avance et que le système doit s’adapter aux résultats intermédiaires. Nous travaillons précisément cet arbitrage sur des exemples concrets.

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 « Développement d’agents IA pour l’automatisation des tests et la QA » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous 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 et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

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