Une méthode pour augmenter la couverture de l'automatisation à l'aide de l'analyse visuelle alimentée par l'IA/apprentissage automatique

La mise en œuvre de solutions basées sur l'image alimentées par l'IA/l'apprentissage automatique peut automatiser des scénarios de test de produits difficiles à automatiser, améliorant ainsi la couverture des tests.
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La récente tendance à la numérisation a entraîné l’accélération des cycles de publication de produits, passant de plusieurs mois à quelques semaines, jours et heures. Par exemple, sur des sites de commerce électronique comme Amazon, Flipkart et d’autres, le contenu change toutes les quelques heures. La mise en marché d’un produit dans un délai aussi court soulève une question cruciale concernant sa mise à l’essai. Ceci crée une demande pour une vaste équipe de ressources humaines travaillant 24h/24 et 7j/7 avec l’infrastructure requise ou pour une automatisation. De plus, l’évolution de la technologie représente une autre barrière, car les cadres libres ne fonctionnent pas avec tous les types de technologies. L’automatisation devient alors une solution à ces défis — un investissement ponctuel, automatiser une fois et exécuter au besoin.

Le marché propose divers cadres/outils d’automatisation des tests commerciaux et libres, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. La plupart de ces outils exigent des ressources spécialisées possédant une grande expertise en programmation, ce qui représente encore un défi pour les équipes de livraison. Les outils existants sur le marché présentent également des limites en matière d’amélioration de la couverture, puisque certains scénarios de test sont difficiles à automatiser. Il se crée donc une demande pour un cadre d’automatisation des tests nouvelle génération sans code utilisant l’IA/l’AM afin de répondre à tous les besoins d’automatisation et d’améliorer la couverture.

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