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L’IA peut générer des tests, mais peut-elle garantir leur fiabilité ? – Audrey Moulins
L’organisation Product & Tech du Boncoin repose sur des Feature Teams mixtes, chacune dédiée à des domaines fonctionnels précis. Au sein de la Feature Team Homepage & Reco, nous gérons l’intégralité de la chaîne, du front-end au Machine Learning, pour proposer des recommandations pertinentes. Ces modules suggèrent des contenus ou des annonces aux utilisateurs à des moments clés : sur la page d’accueil, lors de la consultation d’une annonce ou via la recherche par image. C’est sur ce périmètre que nous avons voulu construire une première base de tests de non-régression sur des parcours web critiques. L’objectif était de sécuriser certains
Accessibilité/RGAA : Tester le contraste, ou ne pas croire (que) ce que l’on voit
Pour tester l’accessibilité, on se base sur des référentiels comme les WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) du W3C ou le RGAA (Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité) applicable en France (voir à ce sujet l’article de Marc Hage Chahine). Parmi les vérifications, ils prescrivent entre autres de vérifier le contraste entre le premier plan (le texte, les objets graphiques et les éléments UI) et l’arrière-plan (le fond sur lequel ils s’affichent), pour garantir leur visibilité par tous, même dans des conditions dégradées. Ces tests, les sites n’affichant que des éléments noirs sur fond blanc (ou l’inverse) les passent haut la main. Cependant,
Présentation du RGAA
Introduction Vous avez sûrement déjà entendu parler d’accessibilité numérique. Cela peut être à travers des articles de la taverne, ce webinaire de 2023 ou toute autre source comme des conférences ou des articles de médias. Au delà d’une importance de principe pour garantir un accès au plus grand nombre (dans un contexte aussi large que possible) au service numérique, le monde de l’accessibilité est structuré. La principale référence est le WCAG qui propose des règles priorisées. Le WCAG est un référentiel reconnu internationalement… qui n’est évidemment pas contraignant. Ce n’est pas le cas du RGAA pour Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité
Du RAG Naïf (Naive RAG) au RAG Modulaire (Modular RAG) : comment le RAG s’intègre dans un workflow de test agentique
Du RAG naïf (Naive RAG) au RAG avancé (Advanced RAG), puis au RAG Modulaire (Modular RAG) et son intégration dans des workflows de test orchestrés
Cas de test par fonction VS par processus
Dans la continuité de l’article sur les pas de test, un deuxième sujet ressort assez souvent lors des états des lieux que je réalise : la granularité des cas de test. De manière générale on retrouve deux types de granularité pour les cas de test : les cas de test par fonction et les cas de test par processus. Cette fois l’impact n’est pas sur la « pénibilité » d’exécution, mais sur l’efficience du processus de test, au travers de la réutilisation des cas de test, de la capitalisation et de la facilité de gestion. Cas de test par fonction La maille est ici la