Formation · OpenAI Codex · Automatisation des tests & QA

OpenAI Codex pour l’automatisation des tests et la QA

Déléguer le développement avec OpenAI Codex : CLI et agent cloud, AGENTS.md, sandbox, approbations et workflows de PR en équipe.

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

« OpenAI Codex 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 OpenAI Codex 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.

OpenAI Codex est un agent de développement qui fonctionne aussi bien en local, sous forme d’outil en ligne de commande et d’extension d’IDE, que dans le cloud. En local, Codex lit votre dépôt, propose des modifications et exécute des commandes dans un environnement isolé. Dans le cloud, il traite en parallèle les tâches que vous lui déléguez dans des conteneurs dédiés et restitue des diffs ou des pull requests traçables. En deux jours, vous apprenez à combiner ces deux usages et à découper le travail pour que l’agent le mène à bien.

Le pilotage et la sécurité sont au cœur de la formation. Avec AGENTS.md, vous transmettez à Codex la connaissance du projet, les commandes de build et de test ainsi que vos conventions. Vous configurez les modes d’approbation et la sandbox pour que l’agent n’agisse que dans le cadre autorisé, et préparez des environnements cloud avec des scripts d’installation adaptés. Vous intégrez enfin Codex à vos workflows de pull request, exploitez la revue de code automatisée et fixez les règles de délégation et de contrôle avant fusion.

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 Codex en local et dans le cloud pour les tâches de développement adaptées à chaque mode.
  • Vous rédigez un AGENTS.md qui guide l’agent de manière fiable dans votre projet.
  • Vous configurez modes d’approbation et sandbox selon vos exigences de sécurité.
  • Vous déléguez des tâches à l’agent cloud et en vérifiez méthodiquement les résultats.
  • 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 Panorama de Codex : CLI, IDE et cloud
  • Comparer le fonctionnement de Codex en local et dans le cloud
  • Installer la CLI Codex, s’authentifier et la lancer dans un dépôt
  • Sessions interactives, exécution non interactive et choix du modèle
  • Distinguer les tâches adaptées à un agent de celles qui ne le sont pas
Module 2 La connaissance du projet avec AGENTS.md
  • Construire un AGENTS.md avec les commandes de build, de test et de lint
  • Formuler précisément conventions, repères d’architecture et interdits
  • Utiliser des AGENTS.md imbriqués pour les monorepos et sous-projets
  • Mesurer l’effet des consignes et les améliorer par itérations
Module 3 Sandbox, approbations et sécurité
  • Choisir le mode d’approbation, de la lecture seule à une large autonomie
  • Comprendre les limites de la sandbox pour le système de fichiers et le réseau
  • Gérer secrets, dépendances téléchargées et injection de prompt
  • Fichiers de configuration pour des standards d’équipe et des réglages sûrs par défaut
Module 4 Déléguer des tâches à l’agent cloud
  • Configurer des environnements cloud avec scripts d’installation et dépendances
  • Rédiger des tâches avec objectif, contexte et critères d’acceptation
  • Lancer plusieurs tâches en parallèle et comparer les résultats
  • S’appuyer sur les journaux et sorties de tests pour comprendre les solutions

Jour 2

Module 5 Workflows de PR et revue de code en équipe
  • Transformer les résultats en pull requests et demander des corrections
  • Utiliser la revue de code automatisée de Codex sur GitHub
  • Intégrer Codex dans des scripts et des pipelines CI
  • Définir les règles d’équipe : délégation, obligations de revue, responsabilités
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, maîtrisez Git et la ligne de commande et connaissez les workflows basés sur les pull requests. 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 terminal, Git et environnement Node.js ; une offre ChatGPT incluant Codex ou une clé API OpenAI, ainsi qu’un compte GitHub pour les exercices cloud.

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.

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 – mer. 2 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • mar. 15 décembre 2026 – mer. 16 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 9 février 2027 – mer. 10 février 2027 Brême Demander

Questions fréquentes

Quand utiliser Codex en local et quand dans le cloud ?

En local, vous travaillez de manière interactive au plus près du code, par exemple pour déboguer ou explorer une piste en suivant chaque étape. L’agent cloud convient aux tâches bien délimitées qui peuvent se dérouler seules, comme compléter des tests ou corriger de petits bugs. Vous pouvez en lancer plusieurs en parallèle et relire chacune sous forme de pull request.

Que doit contenir un bon AGENTS.md ?

Un bon AGENTS.md explique comment construire, tester et vérifier le projet, quelles conventions s’appliquent et quelles zones ne doivent pas être modifiées. Il reste court, concret et à jour. Des repères d’architecture et la liste des pièges fréquents sont également utiles. Pendant la formation, vous rédigez un AGENTS.md pour votre propre projet et en mesurez l’effet.

Est-il risqué de laisser Codex exécuter des commandes ?

Par défaut, Codex travaille dans une sandbox qui restreint l’accès aux fichiers et au réseau, et demande une approbation avant les opérations sensibles. Vous déterminez le degré d’autonomie via les modes d’approbation et la configuration. La formation vous apprend à choisir ces réglages en connaissance de cause et à limiter des risques comme l’injection de prompt.

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 « OpenAI Codex 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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