L'objectif du projet est l'amélioration du niveau d'automatisation dans le processus de test des applications. Ceci est réalisé par l'identification automatique des résultats de test inexacts, réduisant ainsi le nombre d'alertes d'échec.

But du cas d'usage

Détection automatique des résultats de test inexacts dans un processus de développement d'applications

Description

La phase de test représente un point critique pour de nombreuses entreprises, avec un fort impact technologique. L'exécution des tests n'est souvent pas complètement automatisée, ce qui nécessite un effort important en termes de personnes et de temps. L'analyse du journal des événements des tests peut empêcher la présence de faux positifs (échecs de tests non liés à des échecs dans l'application cible), peut aider à identifier l'étape au cours de laquelle l'erreur s'est produite et peut aider à identifier le résultat réel du test. La solution consiste à adopter des méthodologies d'apprentissage automatique pour analyser les données disponibles (provenant de différentes applications et sources impliquées dans les tests), identifier les corrélations et les modèles afin d'identifier les faux positifs, automatiser les phases de test et recommander des actions d'atténuation.

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