Stratégies de test de l’IA - par nabil idhammou et florent parolini

Certaines solutions d’IA sont désormais intégrées aux produits, aux processus métier et aux outils de test. Pourtant, leur validation reste souvent réduite à la chasse aux hallucinations, ce qui ne représente qu’une partie des erreurs et risques associés à l’usage de l’IA.

Ce tutoriel propose de changer de prisme : considérer l’IA comme un système logiciel à part entière.
À travers des cas pratiques concrets, les participants apprendront à identifier certaines de ces erreurs, à les qualifier, à les tester et à mettre en place des stratégies d’atténuation réalistes. Objectif : amorcer le passage d’une confiance aveugle ou d’un rejet instinctif à une meilleure maîtrise de la qualité des solutions IA.

Description : Proposer 2 ou 3 cas d’erreurs courants (hors hallucinations) les illustrer par des cas pratiques avec les participants. Fournir des explications / sensibiliser et proposer des solutions d’atténuation.

Chaque situation sera analysée sous l’angle du test logiciel : détection, qualification du risque et impact métier.
Des techniques de test adaptées aux systèmes IA seront présentées.
Des leviers d’atténuation concrets seront discutés : cadrage, prompts, données, contrôles, garde-fous.
L’objectif est de renforcer l’esprit critique et la maîtrise qualité pour les solutions IA.

 

Architectures d’agent IA et leur intégration dans le processus et l’outillage de test - par bruno legeard et frédéric tamagnan

Les agents IA sont des systèmes d’IA générative qui permettent de réaliser des tâches complexes à partir de consignes de l’utilisateur. Leur arrivée à maturité en 2026 facilite l’intégration de l’IA au sein des processus et des outillages de test existants (Jira, Xray, référentiels de test, automatisation). Ces agents IA se diffusent dans notre éco-système QA pour améliorer les US, générer les tests, leur exécution par IA des tests, ou l’aide à l’automatisation. Ce tutoriel présente les architectures d’agents IA pertinentes pour les activités de test, ainsi que les bonnes pratiques et exemples d’intégration au sein du processus et de l’outillage de test. Deux expérimentations pratiques seront réalisées :

• Atelier Context Engineering (Analyse & Conception de tests) : vous expérimentez un agent RAG spécialisé pour connecter les données métier à des tâches d’analyse et de conception de tests assistés par l’IA.
• Atelier Exécution de tests par agent IA : vous expérimentez l'usage d'un agent d’exécution de tests capable de naviguer sur une IHM pour exécuter des tests fonctionnels, générer les preuves et rapporter les résultats, le tout sous le contrôle du testeur.

Objectif : Repartir avec des connaissances et une méthodologie pour déployer une stratégie d'IA agentique pour la QA, alliant productivité, traçabilité et maîtrise des risques dans votre environnement.

Réduire la consommation de ressources de ses applicationS - par marc hage chahine et julien cahu

L’impact des activités humaines sur le climat et la biodiversité n’est plus à démontrer. L’industrie du numérique, tout particulièrement à l’heure de la généralisation des IAs se doit de faire attention à sa consommation de ressources. Les impacts concrets du numérique et plus particulièrement des LLMs sur les ressources se font déjà ressentir notamment avec le prix des cartes graphiques qui sont un maillon essentiel au fonctionnement de ces services.

Dans ce tutoriel nous parlerons de la situation actuelle à travers les impacts environnementaux et humains mais aussi les initiatives comme EROOM et Tiny11 et les cadres comme le RGESN qui existent pour nous aider à faire face à ces défis.

Nous verrons aussi quelques pistes d’optimisation qui peuvent permettre dans de nombreux cas de diminuer la consommation de ressources… Tout en améliorant la qualité (utilisabilité, maintenabilité, performances…).

Enfin nous vous proposerons un travail par groupe autour de 3 mini ateliers qui auront pour but d’optimiser la consommation de ressources qui auront pour but de rendre concret les pistes présentées. Ces ateliers tourneront autour de l’algorithmie (à travers un cas simple), le poids d’une fonctionnalité (à travers un besoin de log) et un autre cas lié à la gestion des images.

A l’issu de cet atelier vous aurez:

• Une vision l’impact actuel des services numériques
• Des outils pour mesurer la consommation de vos services et définir des objectifs de réduction de la consommation
• Des pistes concrètes d’amélioration de la consommation de vos produits
• Des pistes pour tester la consommation de vos logiciels

L’IA sous stress : Comment tester la robustesse et la cybersécurité des systèmes d’IA ? - par alain ribault

Alors que les systèmes d’IA s’imposent dans les applications et services du quotidien, les approches traditionnelles de validation et de test atteignent leurs limites ; les approches classiques de validation montrent leurs limites. Comment garantir qu’un modèle reste fiable lorsqu’il est confronté aux données réelles du terrain, à l’imprévu ou à des usages malveillants ?

Cet atelier propose une présentation concrète dans les pratiques actuelles de test des modèles d’IA, avec un focus sur l’évaluation de leur robustesse à travers des travaux pratiques de tests métamorphiques, ainsi que sur les enjeux de cybersécurité abordés via les tests adversariaux.

Et parce que réfléchir au test de systèmes IA demande des forces, une pause gourmande bretonne sera proposée au cours de la session. 

 

Quand l’ambiguïté des exigences casse les tests — et comment l’éviter ? – par le groupe de travail ingénierie des exigences

Comment éviter que des exigences mal formulées génèrent des tests erronés et des incompréhensions coûteuses ? Cet atelier immersif guide les participants dans la construction d’un référentiel d’exigences clair, structuré et traçable. En partant volontairement de situations ambiguës pour mieux en mesurer les effets, ils apprennent à réintroduire le contexte métier, hiérarchiser les exigences et produire des tests pertinents. L’objectif : sécuriser la chaîne exigences-validation et améliorer la qualité globale des projets.