IA générative et agentique pour la QA — parcours long

Public

Testeurs expérimentés, ingénieurs qualité, automaticiens, responsables de centres de test et test managers

Prérequis

Expérience pratique du test (conception et exécution) ; fondamentaux des cycles de développement. Notions de scripting utiles pour les travaux d'automatisation. Aucune certification exigée

Objectifs

• Mobiliser l'IA générative pour concevoir, documenter et automatiser des tests
• Définir une stratégie et une gouvernance d'usage de l'IA dans une organisation de test
• Tester des systèmes à base d'apprentissage automatique, de grands modèles de langage et de recherche augmentée
• Concevoir et industrialiser un agent de test
• Tester des systèmes agentiques et multi-agents, et en évaluer la sécurité
• Inscrire ces pratiques dans une démarche qualité durable et conforme

Déroulé

Principe

Un livrable cumulatif par jour. Révélation progressive du contexte : environ 20 % du dossier au J1, la totalité au J10. Chaque demi-journée fait avancer le même projet qualité

J1 — Cadrage

Panorama IA générative et agentique pour la QA. Découverte partielle de l'application. Cadre de confidentialité et politique d'usage. Livrable : note de cadrage

J2 — Prompts et conception

Prompt engineering appliqué au test. Génération de cas de test et de jeux de données. Livrable : premier corpus de tests généré et critiqué

J3 — Documentation et revue

Revue de spécifications assistée, analyse de couverture, aide au triage. Livrable : rapport de revue comparé à la revue humaine

J4 — Automatisation assistée

Génération et maintenance de scripts, refactoring, limites. Livrable : suite automatisée partielle

J5 — Stratégie et gouvernance

Politique d'usage, traçabilité des recours à l'IA, mesure du gain réel, points de contrôle. Livrable : charte d'usage et indicateurs

J6 — Tester l'apprentissage automatique

Qualité des données, biais, métriques de performance, test métamorphique. Livrable : plan de test du composant ML

J7 — Tester les LLM et la recherche augmentée

Hallucinations, robustesse, ancrage documentaire, jeux d'évaluation. Livrable : campagne d'évaluation du LLM

J8 — Construire un agent de test

Architecture d'un assistant qualité, outillage, garde-fous. Livrable : agent de test fonctionnel

J9 — Tester l'agentique

Systèmes multi-agents, enchaînements, sécurité, injection de prompt. Livrable : plan de test des fonctions agentiques

J10 — Consolidation

Qualité IA durable et conforme. Restitution du dossier qualité complet. Livrable : dossier final et soutenance

Ateliers et mises en pratique

Structure

Deux ateliers par jour, en équipes de taille libre, avec correction collective en fin de demi-journée

Fil rouge

Fil rouge : application réelle anonymisée (serveur Flask + classeur de 36 feuilles), enrichie de composants IA — assistant conversationnel sur les données métier et fonctions agentiques.

Progression

Le dossier qualité se construit par accumulation : chaque livrable quotidien s'intègre au précédent

Point d'attention pédagogique

L'injection de prompt est traitée en situation (J9) : les stagiaires en constatent l'effet plutôt que d'en entendre parler

Cahiers

Deux versions par jour : cahier stagiaire et cahier formateur avec corrigés. Les corrigés restent à l'écran, jamais déposés

Évaluation et certification

Certification

Aucune pour le parcours lui-même

Prolongements certifiants

Les participants peuvent viser ensuite le GenAiA-TE (formation WCY-C-035), le CT-GenAI (036) ou le CT-AI (037)

Évaluation

Positionnement en entrée et en sortie ; qualité des livrables quotidiens ; soutenance finale

Livrable stagiaire

Dossier qualité IA complet, transposable au contexte de son entreprise

Ce qui distingue cette formation

Contre le cas d'école

Les applications support de ce type de parcours sont d'ordinaire des démonstrateurs fabriqués pour l'occasion. Ici l'application est réelle, avec ses ambiguïtés, ses données imparfaites et ses contraintes héritées

Effet observable

Les hallucinations, les biais et les échecs d'ancrage se produisent en conditions authentiques — c'est ce qui rend la formation crédible auprès de praticiens expérimentés

Méthode propre

La révélation progressive place les stagiaires en situation de consultants qualité découvrant un contexte, et non d'élèves recevant un énoncé complet

Transfert

Le dossier produit est un modèle réutilisable, pas un exercice jetable

Source du contenu : Création originale du formateur. Aucun référentiel n'existant pour ce parcours, le contenu est intégralement rédigé en propre, à partir de la pratique et de la littérature technique publique sur le test des systèmes d'IA

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