Détection des défauts à l’aide de l’intelligence artificielle dans les tests de logiciels – Apprendre des autres industries

“Intelligence artificielle” était l’un des termes les plus recherchés dans le Base de données scientifique Scopus en 2018, rejoignant le cancer, les crises cardiaques et le Big Data dans le top dix.

L’amélioration continue de la qualité, un processus cyclique d’évaluation des performances, de mise en œuvre de plans d’amélioration et de réévaluation des résultats, est l’objectif de chaque organisation dans tous les secteurs et les logiciels ne font pas exception.

Des tests efficaces contribuent à améliorer la qualité en identifiant et en supprimant les défauts dès le début du cycle et les technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et les domaines connexes de l’intelligence artificielle tels que les sciences des données et l’apprentissage automatique devraient avoir un impact significatif sur l’exécution de meilleurs tests au fil des années. venir.

Les Les tests de logiciels et la qualité en tant que discipline ont largement emprunté à l’industrie manufacturière et à d’autres industries. Kaizen, Kanban, Lean Manufacturing, Just-in-time Manufacturing et d’autres approches ont été utilisées dans les logiciels pour améliorer la qualité au fil des ans. De même, l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle pour identifier et éliminer les défauts dans d’autres secteurs peut être considérée comme un apprentissage et appliquée dans le monde des tests et de la qualité des logiciels. Regardons quelques exemples.

Motorola fait appel à “Instrumental Inc“, une société qui aide en cas de défauts en temps réel détection des problèmes connus et imprévus sur les lignes de fabrication à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Instrumental regroupe toutes les données d’image dans une base de données cloud, où elles peuvent être analysées par des dizaines, voire des centaines d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les défauts ou les changements qui intéressent les ingénieurs.

L’Université polytechnique de Hong Kong (PolyU) a récemment développé un système intelligent de détection des défauts des tissus, appelé « WiseEye », qui exploite des technologies avancées, notamment l’intelligence artificielle (IA) et le Deep Learning, pour améliorer la qualité dans l’industrie textile.

Les fabricants de textiles comptent actuellement sur les efforts humains pour inspecter le tissu au hasard, à l’œil nu. En raison de facteurs humains tels que la négligence ou la fatigue physique, la détection des défauts par le travail humain est généralement incohérente et peu fiable. L’équipe de recherche de “WiseEye” a relevé le défi en appliquant les technologies Big Data et Deep Learning. En saisissant des milliers de mètres de données sur les tissus dans le système, l’équipe a formé « WiseEye » pour détecter environ 40 défauts courants des tissus.

Les « données » sont au cœur de l’intelligence artificielle et comme nous pouvons le voir dans les exemples ci-dessus, la voie vers une meilleure qualité vient des données passées, qui sont utilisées pour entraîner les systèmes d’intelligence artificielle. Il s’agit d’un vaste domaine d’apprentissage qui peut être appliqué dans d’autres secteurs aux tests et à la qualité des logiciels.

Collecter les défauts passés, les catégoriser en conséquence et les utiliser pour former des systèmes d’intelligence artificielle peut aider les tests logiciels à détecter les défauts, contribuant ainsi à élever la barre de qualité dans les environnements de production.

Peu importe que vous soyez ingénieur, CTO, QA, etc. Lorsque des problèmes surviennent en production, il est de la responsabilité collective de chacun de détecter les défauts, de les corriger et de travailler sur des versions de qualité.

Apprenez-en davantage sur l’intelligence artificielle, l’intelligence artificielle, l’intelligence augmentée et sur l’influence de ces technologies et leur impact sur les tests logiciels.

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