Formation · GitHub Copilot · Automatisation des tests & QA

GitHub Copilot pour l’automatisation des tests et la QA

Maîtriser GitHub Copilot : complétion, chat, mode Agent, agent de codage pour issues et PR, revue de code et politiques d’entreprise.

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

« GitHub Copilot 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 GitHub Copilot 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.

GitHub Copilot n’est plus un simple outil d’autocomplétion : c’est une plateforme d’IA qui accompagne tout le cycle de développement. Dans l’éditeur, vous disposez des suggestions en ligne, des suggestions de prochaine modification et de Copilot Chat ; en mode Agent, Copilot traite des tâches sur plusieurs fichiers et exécute des commandes. Sur GitHub, l’agent de codage prend en charge les issues qui lui sont assignées et livre des pull requests. En deux jours, vous apprenez à mobiliser chacune de ces briques à bon escient.

Au-delà de la pratique dans l’éditeur, la formation aborde le pilotage et la qualité. Les instructions personnalisées et les fichiers de prompts transmettent à Copilot la connaissance du projet, MCP lui ouvre d’autres outils, et la revue de code Copilot complète la relecture humaine. Pour les responsables d’équipe et d’organisation, nous traitons les politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise, les exclusions de contenu, l’activation des modèles et le suivi de l’usage, afin de préparer un déploiement sûr, traçable et efficace.

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 utilisez à bon escient la complétion, le chat et le mode Agent de Copilot dans vos tâches quotidiennes.
  • Vous formalisez la connaissance du projet dans des instructions personnalisées et des fichiers de prompts pour améliorer les résultats.
  • Vous confiez les issues adaptées à l’agent de codage et relisez ses pull requests avec rigueur.
  • Vous intégrez la revue de code Copilot de façon pertinente dans votre processus de revue.
  • 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 Copilot dans l’éditeur : complétion et chat
  • Accepter, rejeter et orienter efficacement les suggestions en ligne et de prochaine modification
  • Utiliser Copilot Chat pour expliquer du code, déboguer et générer des tests
  • Définir le contexte avec précision : fichiers, sélection, espace de travail, variables de chat
  • Choix du modèle et différences entre VS Code, Visual Studio et les IDE JetBrains
Module 2 Mode Agent et extensions
  • Planifier des tâches en plusieurs étapes en mode Agent et en garder le contrôle
  • Intégrer commandes du terminal, exécutions de tests et erreurs dans la boucle de l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour accéder à d’autres outils et sources de données
  • Relire les modifications, les accepter en partie ou les annuler
Module 3 Transmettre le savoir du projet avec les instructions personnalisées
  • Rédiger des instructions de dépôt sur l’architecture, le style et les tests
  • Créer des instructions par chemin et des fichiers de prompts réutilisables
  • Combiner judicieusement consignes personnelles et consignes d’organisation
  • Améliorer les instructions en continu selon la qualité obtenue
Module 4 Agent de codage et revue de code sur GitHub
  • Rédiger des issues que l’agent de codage peut traiter de manière fiable
  • Relire, commenter et faire itérer les pull requests de l’agent
  • Utiliser la revue de code Copilot comme contrôle complémentaire dans le processus de PR
  • Configurer l’environnement de l’agent grâce aux étapes de préparation et aux Actions

Jour 2

Module 5 Administration, politiques et sécurité
  • Attribution des licences et politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise
  • Exclusions de contenu, activation des modèles et filtre de code public
  • Exploiter journaux d’audit et métriques d’usage pour piloter l’adoption
  • Clarifier risques de sécurité, gestion des secrets et responsabilités sur le code généré
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 développez régulièrement, travaillez avec Git et GitHub (issues, pull requests) et utilisez un IDE moderne. 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 VS Code ou un IDE JetBrains, l’extension Copilot installée et un compte GitHub disposant d’une licence Copilot active ; l’agent de codage nécessite une offre adaptée.

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.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Berlin Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 3 février 2027 – jeu. 4 février 2027 Munich Demander
  • jeu. 11 février 2027 – ven. 12 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Quelle différence entre le mode Agent et l’agent de codage ?

Le mode Agent fonctionne dans votre IDE : vous travaillez en interaction avec Copilot, suivez chaque étape et validez les commandes. L’agent de codage, lui, opère de façon autonome sur GitHub dès que vous lui assignez une issue, dans son propre environnement d’exécution, puis ouvre une pull request que vous relisez comme la contribution d’un collègue.

Comment s’assurer que Copilot respecte nos règles internes ?

Au niveau de l’organisation et de l’entreprise, vous activez ou bloquez fonctionnalités, modèles et extensions. Les exclusions de contenu tiennent les fichiers sensibles à l’écart du contexte, et les journaux d’audit rendent l’usage traçable. Pendant la formation, nous montrons comment articuler ces leviers avec la protection des données, la sécurité de l’information et vos standards de code.

La formation est-elle utile si nous utilisons déjà Copilot ?

Oui, et même tout particulièrement. Beaucoup d’équipes s’en tiennent à la complétion et exploitent peu le chat, le mode Agent, les instructions personnalisées ou l’agent de codage. La formation montre comment les utiliser de façon structurée, améliorer les résultats grâce au contexte du projet et éviter les pièges courants. Les utilisateurs aguerris tirent surtout profit des volets revue et gouvernance.

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 « GitHub Copilot 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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