Le débat autour du retour sur investissement (ROI) concernant l’utilisation de plusieurs niveaux de test ne date pas d’hier. Plusieurs études ont été menés sur le sujet, notamment une publiée en 2009 par Microsoft. Cette étude porte sur la comparaison des bogues obtenus entre la V1 et la V2 d’un projet réalisé en C#, qui a duré deux années en mobilisant 32 développeurs et 15 testeurs. La V1 a été réalisée avec des tests manuels et la V2 introduisait des tests unitaires automatisés (sans TDD). Les tests étaient écrits après les développements tous les 2-3 jours.
21. HITEMA – Groupama Gan Vie L’automatisation des tests fonctionnels SIMON Emeline 20 Nouveautés Il a donc été nécessaire de développer de nouveaux tests de Turing, simple pour l’utilisateur et irrésolvable pour un ordinateur. C’est ainsi que depuis 2009, le projet ReCaptcha appartient à Google. Celui-ci révolutionne les captcha habituels. En ne proposant qu’une simple case à cocher et quelques informations à écrire, il est possible de déterminer si l’utilisateur est un ordinateur ou humain. Le système ne va pas contrôler les informations rentrées, mais comment elles ont été rentrées : les mouvements réalisés par l’utilisateur, le scroll3 , les mouvements de souris… En fonction de ceux-ci, le système est capable de différencier un robot d’un humain. Et ce n’est pas tout, en cas de doute, un deuxième test est proposé. Cela peut être un captcha classique, ou bien un test encore très difficile pour un robot : une série de photos présentant un intrus à retrouver. Une étape simple sur le plan cognitif pour un cerveau, beaucoup plus complexe pour un programme. Trouver une photo similaire à celle présentée, ou à l’inverse un intrus parmi les photos, reste trop difficile à ce jour pour un robot. De plus, d’après Google, le moteur s’enrichit également sans cesse : toutes les actions menées par les utilisateurs servent à lui apprendre à affiner sa détection de ce qui semble réel ou, au contraire, de ce qui est simulé. Pourquoi ne peut-on pas automatiser les tests ? Un CAPTCHA comme expliqué précédemment, ne peut être reconnu par un ordinateur. Cela signifie que lancer des reconnaissances de forme par un logiciel, ne rendrait pas un résultat correct. Il existe à ce jour des logiciels permettant la comparaison d’image. Ceux-ci comparent l’image fournie au départ (par les testeurs / clients) avec l’image rencontrée durant le test. Il est possible de régler un “taux de validation”. On considère pour chaque type d’image un taux de validation à passer. Par exemple, en moyenne pour une image de type .JPG, on accepte le scénario de test à partir de 80% de ressemblance. En revanche, pour un GIF, ce taux monte à 95%. Cela prouve qu’il existe néanmoins une marge d’erreur possible. Ce système ne peut être utilisé avec les captcha, générés aléatoirement. Le logiciel n’ayant aucun point de comparaison, il ne peut utiliser cette méthode. 3 Faire défiler verticalement le contenu d’un document à l’aide de la molette d’une souris – Source : Wikipédia
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