Un guide complet pour générer des cas de test à partir des cas d’utilisation et des diagrammes de comportement

Introduction à la génération de tests alimentée par l’intelligence artificielle

Dans le paysage de l’assurance qualité logicielle, la génération de cas de test à partir des descriptions de cas d’utilisationou des diagrammes de comportement—tels que les diagrammes d’activité ou de séquence—est une étape cruciale. Elle garantit que le logiciel répond aux exigences fonctionnelles, couvre les cas limites et est prêt à une vérification et une validation rigoureuses. Toutefois, la dérivation manuelle est souvent longue et sujette aux erreurs humaines.

L’outil Studio de modélisation des cas d’utilisation par IA (souvent appelé Studio de cas d’utilisation par IA) révolutionne ce processus. En exploitant l’intelligence artificielle pour analyser les descriptions textuelles et les modèles visuels, l’outil peut dériver des scénarioset générer automatiquement des cas de test structurés comprenant des préconditions, des étapes, des résultats attendus et des types de test. Ce guide décrit le processus pratique et étape par étape de l’utilisation de ces fonctionnalités afin d’optimiser les flux de test, en s’appuyant sur des exemples issus d’un système typique de réservation de restaurant.

Pourquoi générer des cas de test à partir des cas d’utilisation et des diagrammes de comportement ?

Fermer l’écart entre les exigences narratives et le test structuré offre plusieurs avantages distincts dans le cycle de développement :

• Traçabilité :Les tests peuvent être retracés directement jusqu’à des exigences spécifiques, aux flux de cas d’utilisation et aux points de décision dans les diagrammes d’activité.
• Couverture :Les algorithmes d’intelligence artificielle aident à dériver des scénarios positifs (parcours normal), ainsi que des scénarios négatifs (exceptions), aux limites et alternatifs, qui pourraient être manqués manuellement.
• Efficacité :Automatiser le processus de dérivation permet de gagner beaucoup de temps, car l’IA déduit instantanément les branches, les conditions et les conditions aux limites.
• Complétude :Les diagrammes de comportement mettent en évidence la logique cachée, telles que la parallélisation et les boucles, ce qui conduit à des chemins testables plus complets.

Prérequis dans le Studio de cas d’utilisation par IA de Visual Paradigm

Avant de commencer le processus de génération, assurez-vous que les prérequis suivants sont remplis dans l’écosystème Visual Paradigm :

1. Accéder à la plateforme :Connectez-vous à Visual Paradigm Online ou à l’édition bureau.
2. Ouvrir le Studio de modélisation des cas d’utilisation :Accédez au studio en cliquant sur « Créer avec l’IA » et en recherchant des applications liées aux cas d’utilisation (par exemple, « Générateur de description de cas d’utilisation par IA ») ou en accédant aux projets existants via le tableau de bord.
3. Définir le cas d’utilisation :Vous devez disposer d’un cas d’utilisation défini avec un nom, un acteur et une brève description. Idéalement, un description détaillée du cas d’utilisation incluant les préconditions, les flux principaux, les alternatives et les exceptions doit être présent.

Étape 1 : Créer ou charger un cas d’utilisation avec sa description

La base de la génération de tests par IA repose sur une description de cas d’utilisation solide. Vous pouvez soit charger un cas d’utilisation existant, soit en générer un à partir de zéro à l’aide d’outils d’IA.

Utilisation du générateur de description de cas d’utilisation par IA

Si vous commencez à partir de zéro, accédez au tableau de bord et sélectionnez+ Nouveau. Utilisez le générateur IA en entrant une requête telle que : « Un client réserve une table dans un restaurant via une application mobile, incluant la recherche, la sélection d’un créneau, la confirmation et la gestion des conflits. »

L’IA générera les données structurées suivantes :

• Nom du cas d’utilisation : Réserver une table
• Acteur : Client
• Préconditions : Le client est authentifié et dispose de méthodes de paiement valides.
• Scénario principal de succès : Étapes de sélection de l’heure, de validation de la disponibilité et de confirmation de la réservation.
• Extensions/Exceptions : Gestion des créneaux indisponibles ou des échecs de paiement.

Une fois généré, examinez et affinez la description. Ce texte sert de source principale pour la génération des cas de test suivants.

Étape 2 : Générer des vues de comportement (facultatif mais recommandé)

Bien que des cas de test puissent être générés uniquement à partir de texte, la création de vues de comportement visuelles permet à l’IA « voir » plus clairement les branches logiques, ce qui conduit à une couverture de test plus élevée.

Création de diagrammes d’activité et de séquence

Accédez à la vue du comportement UC ou couches UC MVC onglets. En utilisant le Cas d’utilisation vers diagramme d’activité application, vous pouvez analyser la description textuelle pour générer automatiquement un diagramme d’activité. Cette représentation visuelle inclura :

• Décisions :Vérifications logiques telles que « Le créneau est-il disponible ? »
• Forks :Processus parallèles tels que l’envoi d’une notification tout en mettant à jour la base de données.
• Exceptions :Chemins de gestion des erreurs.

De même, la fonctionnalité UC MVC Layers peut identifier les objets Modèle-Vue-Contrôleur (par exemple, Modèle de réservation, Contrôleur de réservation) et générer diagrammes de séquence. Ces diagrammes mettent en évidence la logique interne du système, fournissant à l’IA un contexte approfondi pour la dérivation des tests.

Étape 3 : Générer automatiquement les cas de test

Visual Paradigm propose des outils intégrés pour transformer les définitions et diagrammes préparés en cas de test structurés.

En utilisant l’onglet UC MVC Layers / Cas de test

La méthode principale de génération consiste à utiliser l’interface spécifique aux cas de test :

1. Passez à l’onglet UC MVC Layers onglet.
2. Sélectionnez le cas d’utilisation cible (par exemple, « Réserver une table »).
3. Localisez l’onglet Cas de test sous-onglet dans le panneau droit. Ce tableau comprend les colonnes : ID du test, Scénario, Préconditions, Étapes, Résultat attendu et Type.
4. Cliquez sur le bouton Générer les tests bouton (généralement un bouton violet avec des icônes de scintillements IA).

L’IA analyse le flux principal pour les tests positifs, les alternatives/exceptions pour les tests négatifs, et les préconditions pour les étapes de configuration. Elle crée un tableau rempli similaire à la structure ci-dessous :

Méthodes alternatives

Au-delà de l’onglet principal, les utilisateurs peuvent utiliser le Analyseur de scénarios d’utilisation IA pour créer des tableaux de décision qui s’exportent vers des cas de test, ou utiliser le Chatbot IA pour demander de manière interactive des types de test spécifiques (par exemple, « Générer des tests aux limites pour les limites de taille de table »).

Étape 4 : Affiner, exporter et tracer

Après que l’IA a généré l’ensemble initial de cas de test, le raffinement humain garantit que les tests sont exploitables et précis.

Raffinement et injection de données

Examine les lignes générées pour ajouter des valeurs de données spécifiques. Par exemple, remplacez les espaces réservés génériques par « 4 personnes » ou « 2026-01-20 19:00 ». Vous pouvez également souhaiter ajouter manuellement des tests aux limites, comme tenter de réserver une date passée ou dépasser la taille maximale du groupe.

Traçabilité et exportation

Visual Paradigm facilite la génération de rapports de traçabilité. Utilisez le tableau de bord ou l’onglet Rapport pour générer une matrice reliant les Cas d’utilisation → Scénarios → Cas de test. Enfin, exportez le projet au format JSON, générez un rapport PDF, ou copiez directement le tableau au format CSV/Excel pour l’importer dans des outils tiers de gestion des tests.

Conclusion

Le studio de modélisation des cas d’utilisation avec IA de Visual Paradigm transforme la création de cas de test d’une tâche manuelle fastidieuse en une stratégie semi-automatisée à couverture élevée. En partant d’une description solide du cas d’utilisation et en permettant à l’IA de créer des vues de comportement, les équipes peuvent générer des cas de test cohérents, intelligents et traçables en quelques minutes. Cette approche accélère non seulement le développement, mais réduit également de manière significative le risque de défauts en assurant une couverture complète des scénarios.