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  • Présentation de l'outil:
    Automatisation de tests E2E par IA, en langage naturel, web et mobile.
  • Date d'inclusion:
    2025-10-28
  • Réseaux sociaux et e-mails:
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Informations sur l'outil

Qu’est-ce que testRigor AI

testRigor AI est un outil d’automatisation de tests basé sur l’IA qui permet de créer des scénarios en langage naturel, sans écrire de code. Conçu pour des cas de test de bout en bout, il traduit des instructions de haut niveau en étapes d’exécution précises afin d’accélérer la validation fonctionnelle et de simplifier la maintenance. La plateforme prend en charge les applications web, mobiles, bureautiques et les environnements mainframe, aidant les équipes QA et produit à unifier leurs tests et à fiabiliser les livraisons.

Fonctionnalités principales de testRigor AI

  • Rédaction en langage naturel (anglais simple) pour décrire les scénarios sans scripts techniques.
  • Automatisation de bout en bout couvrant des parcours utilisateurs complets et multi-étapes.
  • Test sans code pour réduire la barrière à l’entrée et accélérer la création de cas.
  • Traduction d’instructions de haut niveau en étapes concrètes et exécutables.
  • Support multi-plateformes : web, mobile, desktop et mainframe dans un même outil.
  • IA de test pour interpréter les intentions et améliorer la lisibilité des scénarios.
  • Simplification de la maintenance en limitant la dépendance aux sélecteurs fragiles et aux scripts complexes.

À qui s’adresse testRigor AI

testRigor AI convient aux équipes QA, testeurs manuels souhaitant passer à l’automatisation, SDET, développeurs et chefs de produit. Il est adapté aux organisations qui veulent standardiser les tests end-to-end sur web, mobile, desktop et mainframe, ainsi qu’aux équipes recherchant une approche no-code pour accélérer la couverture de test et fluidifier la collaboration.

Comment utiliser testRigor AI

  1. Créer un projet et définir l’application cible (web, mobile, desktop ou mainframe).
  2. Décrire le scénario de test en langage naturel (anglais simple) avec les objectifs métier.
  3. Laisser l’IA traduire les instructions en étapes d’automatisation exécutables.
  4. Configurer l’environnement d’exécution et lancer les tests de bout en bout.
  5. Analyser les résultats, ajuster les instructions et enrichir la suite de tests.
  6. Répéter pour couvrir les parcours critiques et les régressions majeures.

Cas d’utilisation de testRigor AI

Validation d’un parcours d’achat e-commerce du panier au paiement, tests d’onboarding et de navigation d’une application mobile, vérification de processus métiers sur une application desktop, contrôle d’opérations critiques sur un système mainframe, et scénarios de régression fonctionnelle couvrant plusieurs canaux utilisateurs.

Avantages et inconvénients de testRigor AI

Avantages :

  • Création rapide de tests grâce au langage naturel et à l’approche no-code.
  • Couverture end-to-end sur plusieurs plateformes avec un seul outil.
  • Réduction de la complexité et de la maintenance des scripts.
  • Meilleure collaboration entre profils techniques et métiers.
  • Traduction automatique d’instructions en étapes actionnables.

Inconvénients :

  • Dépendance à la formulation en anglais simple pour décrire les scénarios.
  • Moins de granularité pour certains cas très techniques nécessitant un contrôle bas niveau.
  • Courbe d’adaptation pour formaliser des intentions métier en étapes testables.

Questions fréquentes sur testRigor AI

  • Peut-on automatiser des tests sans écrire de code ?

    Oui. testRigor AI permet de décrire les scénarios en langage naturel, l’outil générant les étapes d’exécution automatiquement.

  • Quels types d’applications sont pris en charge ?

    L’outil supporte les applications web, mobiles, desktop et les environnements mainframe pour des tests de bout en bout.

  • Faut-il rédiger les scénarios dans une langue particulière ?

    Les scénarios sont conçus pour être écrits en anglais simple afin d’être interprétés correctement par l’IA.

  • testRigor AI convient-il aux tests de régression ?

    Oui, il peut automatiser des parcours clés et accélérer l’exécution de suites de régression multi-plateformes.

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