Eggplant, qui a déjà fait l’objet d’un article dans la taverne, est un outil d’automatisation des tests. Une de ses particularités est d’être agnostique au code. C’est à dire que contrairement à des outils plus usuels comme Selenium ou Cypress qui vont identifier des objets grâce au code que l’on peut retrouver sur une page web en inspectant cette dernière (pour trouver des « id » ou déterminer un xpath par exemple), Eggplant va lui se baser sur une reconnaissance graphique (image ou texte).
Cette particularité facilite l’automatisation de technologies (ex: Salesforce Lightning, SAP, PLM…) ou fonctionnalités habituellement complexes à automatiser (ex: vérification de la présence d’une pièce en 3D dans une représentation).
Points forts et points faibles d’Eggplant
Points forts:
- Eggplant est un outil très puissant capable de pratiquement tout automatiser
- La reconnaissance textuelle ou d’image peut faciliter les tests de portabiliter (ex: 1 unique script pour iOS et Android)
- Les scripts Eggplant sont en KDT ce qui facilite sa prise en main par des profils peu techniques
Point faibles:
- Eggplant est cher (prix catalogue de base pour 1 licence Dev et 2 licences d’exécution 33 000€ en 2024)
- L’architecture d’Eggplant nécessite des connexion RDP et la mise en place de machines (virtuelles ou non) pour gérer les licences et les résultats
Conclusion
Eggplant est un outil très puissant capable d’automatiser beaucoup d’applications qui semble très compliquées à automatiser. Sur le papier on peut quasiment tout automatiser. Néanmoins cette puissance a un coût. Ce coût est financier avec le coût des licences mais aussi lié à l’infrastructure car Eggplant, pour fonctionner doit « simuler » un utilisateur. Pour cela il doit prendre le contrôle du système à tester (SUT) ce qui requiert des connexions spécifiques (RDP). Ces contraintes font qu’Eggplant est, pour moi, un outil qui doit être considéré lorsque l’on se retrouve dans un contexte où l’on n’arrive pas à bien automatiser les tests que l’on souhaite.
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Une réponse
Avec l’essor et la démocratisation de l’AI, nous allons assister à au retour des technologies de reconnaissance d’image et de test sur le devant des approches d’automatisation.
La question du prix et des flux de données restera centrale néanmoins sur ces types de solutions comparé à des approches devenues plus traditionnel.