Bonjour à tous 👋 On entend beaucoup parler d'IA, mais très peu de cas d'usages concrets et sécurisés adaptés au métier du test logiciel. Aujourd'hui, je vous partage une vidéo complète où nous analysons comment intégrer un LLM local et la technique du RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour optimiser nos activités QA au quotidien — tout en gardant 100% de contrôle sur la confidentialité des données. 💡 Ce que vous allez découvrir dans cette présentation : 1. La cartographie des tâches QA : Du cadrage du besoin au pilotage des incidents, où se situe la vraie valeur ajoutée de l'IA ? 2. Le Test Manuel d'abord : Pourquoi la maîtrise du test manuel et des standards (ISTQB) reste le prérequis indispensable avant de vouloir automatiser. 3. Cas pratique d'Analyse & Conception : Comment passer de 2 à 3 jours de travail d'analyse documentaire à moins d'une journée grâce au RAG. 4. Démo 100% locale (Llama 3 + Ollama) : - Connexion de nos spécifications Confluence et e-mails clients à un modèle Llama 3. - Analyse automatique de bugs et génération instantanée de cas de test normés. - Garantir la sécurité des données d'entreprise sans dépendantes de jetons ou de serveurs externes. 🎬 Regardez la vidéo et dites-moi en commentaire : Utilisez-vous déjà l'IA dans vos phases de conception de test ? Quelle est la tâche la plus chronophage dans votre quotidien de testeur ? 👇 Bon visionnage à tous !