Contexte : Les mises en page de sites Web changent souvent avec de nouvelles tendances de design et des frameworks front-end. L'assurance qualité est nécessaire pendant ces changements, mais les tests manuels prennent beaucoup de temps et d'argent. Les tests manuels sont la méthode standard pour maintenir la qualité, mais ils sont lents et coûteux. Les changements dans les interfaces graphiques peuvent entraîner des erreurs ou casser des fonctionnalités, ce qui affecte la qualité. Rédiger des tests manuels est la partie du processus qui prend le plus de temps. Objectifs : Cet article présente un outil qui utilise ChatGPT pour créer des tests en langage naturel à partir de captures d'écran et d'instructions d'opérateurs. L'objectif est de réduire le temps consacré à la création de tests manuels et de maintenir la qualité tant dans les tests que dans l'application. Méthode : Nous avons utilisé deux méthodes d'évaluation. Tout d'abord, nous avons mené une enquête auprès de 18 professionnels et étudiants en tests de logiciels pour comparer les tests réalisés par ChatGPT et par des humains. Deuxièmement, nous avons utilisé des techniques de traitement du langage naturel pour mesurer la similarité entre les tests générés par ChatGPT et ceux réalisés par des humains. Résultats : L'analyse qualitative a montré que les tests de ChatGPT surpassent les tests humains en termes de complétude avec une différence de 5,56 %, atteignant un taux d'acceptation de 36,11 %. Les tests humains ont surpassé les tests de ChatGPT en clarté avec un écart de 6,95 %, atteignant un taux d'acceptation de 41,67 %. L'analyse quantitative a révélé que 66,7 % des tests de ChatGPT partageaient plus de 50 % de similarité avec les tests humains. Conclusions : Notre outil peut aider à automatiser la création de tests logiciels. La similarité entre les tests générés par l'IA et ceux réalisés par des humains montre que cette approche peut faire gagner du temps et réduire les coûts, tout en maintenant la qualité des tests à un niveau acceptable. Ce cadre peut aider à maintenir la qualité pendant les changements de mise en page des sites Web et le développement d'applications.
Aranda et al. (Mer,) ont étudié cette question.