29 Optimisation de l’automatisation des tests logiciels à l’aide de l’intelligence artificielle PFE

Contexte et objectifs

• Intégrer des techniques d'intelligence artificielle (machine learning ou NLP) pour améliorer l'efficacité et la couverture des tests automatisés dans le cycle de développement logiciel.
• Développer une plateforme capable de générer automatiquement des cas de test à partir des spécifications fonctionnelles ou du code source, de prioriser les cas de test selon l’historique des anomalies ou les modifications récentes, et d'utiliser le NLP pour comprendre les user stories ou exigences en langage naturel.

Missions principales

• Concevoir et implémenter des modules de génération automatique de cas de test (à partir de spécifications, user stories ou code) et d'algorithmes de priorisation basés sur l'historique des anomalies et les commits récents.
• Développer et entraîner des modèles NLP (ex. spaCy, BERT) pour l'analyse des user stories/exigences et intégrer des modèles ML (scikit-learn, TensorFlow) pour la classification/priorisation des tests.
• Intégrer et automatiser l'exécution des tests sur des frameworks existants (Selenium, Cypress, JUnit, PyTest) et créer des pipelines CI/CD (Jenkins, GitHub Actions) avec conteneurisation (Docker).

Profil recherché

• Ingénieur — 2 stagiaires : (1) Génie Logiciel, (1) Data & IA.
• Compétences souhaitées : Python, JavaScript, Java ; expériences avec Selenium, Cypress, JUnit, PyTest ; connaissances en ML/NLP (scikit-learn, TensorFlow, spaCy, BERT).

Environnement technique et livrables attendus

• Technologies : Python, JavaScript, Java ; Selenium, Cypress, JUnit, PyTest ; scikit-learn, TensorFlow, spaCy, BERT ; Jenkins, GitHub Actions, Docker.
• Livrables : prototype de plateforme d'automatisation (génération + priorisation), jeux de tests et scripts d'intégration CI, rapport d'évaluation (couverture, gains de temps), documentation technique et guide d'utilisation.

Compétences transverses et modalités

• Soft skills : autonomie, esprit d'analyse, travail en équipe, communication avec les équipes produit et QA.
• Durée : 6 mois.
• Contact pour candidature : stagetunisie.tn@capgemini.com.