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🎤 Webinaire Gratuit | IA & Test Logiciel - Pour tous les profils
Suite à vos nombreuses demandes, UpToTest vous donne rendez-vous pour un nouveau webinaire 100% gratuit et en ligne !
L'intelligence artificielle transforme en profondeur les métiers du test logiciel. Cette évolution crée à la fois de nouvelles opportunités pour les professionnels en activité et ouvre grand les portes du secteur à ceux qui souhaitent s'y reconvertir.
* Testeurs & ingénieurs QA souhaitant monter en compétences sur l'IA
* Professionnels IT en quête de nouvelles opportunités
* Personnes en reconversion cherchant un métier d'avenir dans l'IT
📅 Vendredi 21 Aout 2026
🕐 20h00 - Heure France | 19h00 - Heure Tunisie
💻 100% en ligne & GRATUIT
Au programme :
✅ Comment l'IA générative révolutionne le test logiciel
✅ Automatisation intelligente : les compétences recherchées par les recruteurs
✅ Opportunités de marché & progression de carrière
✅ Comment se positionner ou se reconvertir efficacement dans ce secteur
Aucun prérequis technique nécessaire - ce webinaire est accessible à tous.
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⚡ Fini les tests qui échouent ! Place à Playwright Avancé 🎭
On vous a préparé quelque chose de grand… 80 heures de formation intensive, 5 niveaux, 100% pratique - et tout ça avec DevOps & IA intégrée ! 🤖
Le 8 Septembre 2026, on passe à la vitesse supérieure avec la Formation Playwright Avancée.
Au programme :
✅ Playwright maîtrisé de bout en bout
✅ CI/CD & DevOps intégrés
✅ IA & MCP pour booster vos tests
✅ Cucumber & BDD
✅ 5 niveaux pour évoluer à votre rythme
📅 8 Septembre 2026 | ⏱ 80H | 5 niveaux
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🚨POM est-il mort ?
Non. Mais il est challengé.

Ce qui reste vrai : abstraire les sélecteurs de la logique de test. Toujours valide.

Ce qui vieillit mal :
→ POM classique crée des God Objects ingérables à 50+ pages
→ Les actions ne sont pas réutilisables inter-scenarios naturellement
→ Le pattern ne scale pas en équipe sans convention stricte

Ce qui émerge :
→ Screenplay Pattern : acteur + tâche + question → testé, lisible, SOLID
→ Fluent API : chaînage d'actions → code qui se lit comme un scénario

👉POM est une fondation. Ce n'est plus un plafond.

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🤖 **Une IA peut donner de bonnes réponses… sans être réellement juste.**

Les biais sont souvent invisibles.
Ils ne provoquent pas de plantage.
Ils influencent simplement les résultats.

Pour construire une IA fiable, il est essentiel de tester :
✅ Les réponses selon différents profils
✅ L'équilibre des résultats produits
✅ Les scénarios de *Red Teaming*
✅ Les indicateurs de fairness

Une IA responsable est avant tout une IA correctement testée.

💬 Selon vous, le test des biais devrait-il devenir une étape obligatoire dans tous les projets IA ?

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🚀 **Changer de carrière ne signifie pas repartir de zéro.**

De nombreux développeurs choisissent aujourd'hui d'évoluer vers le métier de **SDET spécialisé en automatisation et IA**.
Le témoignage d'un ancien stagiaire résume parfaitement cette transition :

💬 *« J'automatisais des tâches en Python. Aujourd'hui, je pilote une suite de tests IA en production. »*

Chaque parcours est différent, mais tous commencent par une première étape.
Vous réfléchissez à cette évolution ?
Posez vos questions en commentaire, notre équipe sera ravie d'échanger avec vous.

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🚀 **Et si l'IA construisait vos scénarios de tests de charge ?**

Les utilisateurs réels ne naviguent jamais de manière parfaitement linéaire.
Pourquoi continuer à tester avec des scénarios qui ne reflètent pas la réalité ?
Grâce à **k6 + l'intelligence artificielle**, vous pouvez :

✅ Générer des scénarios inspirés des données de production
✅ Simuler des pics de trafic réalistes
✅ Tester les parcours réellement utilisés par vos utilisateurs

Une meilleure simulation permet de détecter les problèmes avant qu'ils n'impactent vos clients.

💬 Vos tests de performance sont-ils vraiment représentatifs de votre trafic ?

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🚀 **Automatiser un pipeline Playwright complet n'a jamais été aussi simple.**

Imaginez un workflow qui :
✅ Lance automatiquement les tests après chaque *push*
✅ Exécute les tests en parallèle
✅ Génère un rapport Allure
✅ Le publie automatiquement
✅ Vous alerte sur Slack en cas de problème

Le tout sans serveur dédié à maintenir.
💬 Écrivez **« PIPELINE »** en commentaire si vous souhaitez obtenir le workflow GitHub Actions complet.

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**Votre LLM est performant… mais est-il réellement robuste ?**

Un modèle capable de répondre correctement aux utilisateurs peut pourtant échouer face à une simple tentative de manipulation.

C'est tout l'enjeu des **tests adversariaux**.

Voici quelques scénarios incontournables :
🛡️ **Prompt Injection** : le modèle ignore-t-il ses instructions de sécurité ?
🔓 **Jailbreak** : résiste-t-il aux techniques de contournement (roleplay, personas, encodages...) ?
📏 **Boundary Testing** : que se passe-t-il avec des entrées extrêmes ou inattendues ?
🔍 **Context Leakage** : protège-t-il réellement son prompt système et ses informations sensibles ?

Tester un LLM ne consiste plus seulement à vérifier la qualité de ses réponses.
Il faut désormais évaluer sa capacité à résister aux attaques.
💬 Quels scénarios de sécurité testez-vous aujourd'hui sur vos modèles IA ?

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📈 **90 % de couverture de tests... mais des bugs arrivent toujours en production ?**

La couverture est importante, mais elle ne raconte qu'une partie de l'histoire.
Pour mieux piloter la qualité, il est essentiel de suivre d'autres indicateurs comme :

✅ Le taux de tests instables (*Flaky Tests*)
✅ Le temps moyen de détection des bugs
✅ Le nombre de bugs qui passent en production
✅ Le temps de retour de votre pipeline CI/CD
✅ L'état réel de votre patrimoine de tests

Une bonne stratégie QA repose autant sur **les bonnes métriques** que sur les bons outils.

💬 Selon vous, quelle est la métrique la plus importante pour mesurer la qualité d'un projet logiciel ?

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🚀 **À quel niveau de maturité IA se situe votre équipe QA ?**

L'intégration de l'intelligence artificielle dans les tests logiciels ne se fait pas du jour au lendemain.

On peut distinguer **5 niveaux d'évolution** :

0️⃣ Aucun usage de l'IA.

1️⃣ L'IA aide à générer du code.

2️⃣ Les prompts et les données de test sont maîtrisés.

3️⃣ Des agents IA participent au pipeline de tests.

4️⃣ L'équipe devient **AI-Native**, avec une collaboration intelligente entre le QA et l'IA.

🎯 L'objectif n'est pas seulement d'utiliser l'IA, mais de l'intégrer dans une véritable stratégie qualité.

💬 Et vous, à quel niveau se situe votre équipe ? Dites-nous en commentaire.

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