Exécuter des cas de test, ça peut s’automatiser.
Mais la vraie valeur d’un testeur, c’est sa façon de raisonner.

Dans cet épisode, je t’explique pourquoi “penser comme un testeur” est une compétence clé… et comment toute l’équipe peut en bénéficier.

👉 Au programme :

• Pensée divergente vs convergente : deux visions complémentaires

• Les modèles de raisonnement QA

• La posture du testeur : curiosité, doute méthodique, observation

• Comment transmettre ce mindset aux devs et POs

• Les outils pratiques à utiliser

✨ En bref : penser comme un testeur, ce n’est pas un super-pouvoir réservé à la QA.
C’est un état d’esprit collectif qui transforme la qualité en culture partagée.

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Et si l’IA pouvait enfin rendre l’exécution manuelle des tests plus rapide, plus fiable… et plus intelligente ?

Dans ce dernier épisode, on explore comment les agents IA peuvent transformer la manière d’exécuter les tests fonctionnels, en s’inspirant des approches de Business Process Automation.

👉 Au programme :

• Pourquoi les outils d'automatisation des tests ne respectent pas toujours l’intention du testeur

• L’idée clé : créer une architecture multi-agents IA, chacun spécialisé dans une tâche précise
  • Un orchestrateur
  • Un agent pour interpréter le langage naturel et découper les actions
  • Un agent pour exécuter
  • Un autre pour vérifier
  • Et enfin, un agent pour expliquer ce qui a été réalisé

• L’objectif : une exécution intelligente, traçable et compréhensible

• Exemple concret avec Lynqa, l’app JIRA Cloud qui exécute vos tests Xray et alimente automatiquement les résultats et preuves d’exécution

✨ En bref : l’avenir du test manuel, c’est peut-être de le rendre… augmenté par l’IA.

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Hype ou véritable révolution ? L’IA s’invite aujourd’hui dans la QA, mais entre promesses marketing et usages concrets, il est temps de faire le tri.

Dans cet épisode, on explore les cas d’usage réels de l’IA dans le test logiciel et leurs limites :

👉 Au programme :

• Panorama des usages actuels : génération de cas de test, maintenance auto, détection d’anomalies

• Conception & maintenance : GPT peut-il écrire un scénario pertinent ? Exemple et débrief en direct

• Exécution : création/maintien des scripts auto, détection d’anomalies, aide à la priorisation

• La checklist en 4 questions avant d’adopter un outil IA QA (problème ciblé, qualité des données, impact sur l’équipe, valeur mesurable)

✨ En bref : ce n’est pas l’IA qui remplacera les testeurs, mais bien les testeurs qui sauront utiliser l’IA qui prendront une longueur d’avance.

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