Les logiciels de tests fonctionnels cherchent à reproduire le comportement d’un utilisateur lors de l’utilisation d’une application. L’outil doit donc reconnaître les actions et évènements déclenchés sur les différents éléments de l’interface. La reconnaissance des objets est ainsi importante car si l’outil arrive à reconnaître un objet en utilisant ses caractéristiques et non pas par ses coordonnées à l’écran, le test sera de meilleure qualité et pourra être réutilisé même en cas d’une réorganisation des objets à l’écran.
The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) started the research and development of automated visual surveillance and monitoring (VSAM) program, between 1997 and 1999, and airborne video surveillance (AVS) programs, from 1998 to 2002. Currently, there is a major effort underway in the vision community to develop a fully automated tracking surveillance system. Automated video surveillance monitors people and vehicles in real time within a busy environment. Existing automated surveillance systems are based on the environment they are primarily designed to observe, i.e., indoor, outdoor or airborne, the amount of sensors that the automated system can handle and the mobility of sensor, i.e., stationary camera vs. mobile camera. The purpose of a surveillance system is to record properties and trajectories of objects in a given area, generate warnings or notify designated authority in case of occurrence of particular events.[70]
Cette fonctionnalité permet à des testeurs sans aucune connaissance en programmation de construire des tests fonctionnels et d’acceptation. La plupart du temps, les testeurs disposent au travers de ce genre d’outil d’un langage de programmation allégé leur permettant de réaliser ces tests. Avec Selenium, le besoin pour les testeurs d’utiliser un tel langage de test ne se limite qu’à de petites correction sur des scripts générés.
Chaque logiciel présenté ci-après gère son référentiel d’objets d’une manière différente. vTest propose de visualiser et de modifier les propriétés uniquement des objets qui sont reconnus lors des tests. TestComplete et TestPartner permettent de créer des modèles ou des objets-types et donnent la possibilité de faire reconnaître au logiciel des objets complexes aux propriétés personnalisées.
Get an inventory of operating system resources including installed applications and other configuration items. Use rich reporting and search to quickly find detailed information on everything that’s configured within the operating system. Track changes across services, daemons, software, registry, and files to promptly investigate issues—and turn on diagnostics and alerting to monitor for unwanted changes.
Ainsi qu’évoqué plus haut, le plus grand défi à relever dans l’automatisation des tests est la difficulté à les maintenir dans le temps. Aussi pour répondre à cette problématique, nous avons mis en place différentes stratégies, parmi lesquelles l’utilisation du Page Object pattern, ou encore des pattern plus évolués comme le Screenplay pattern qui est une approche pour écrire du code de haute qualité pour les tests automatisé et qui est basés sur les principes du SOLID on peut citer à titre d’exemple, le Single Responsability principle ou le Open Closed principle.
 Zalenium est une extension de Selenium Grid permettant la mise en place locale et dynamique de plateformes de tests en utilisant des conteneurs Docker. Elle utilise Docker Sélénium pour exécuter des tests automatiques sur Firefox et Chrome localement, et redirige vers un fournisseur de tests cloud (Sauce Labs, BrowserStack, TestingBot) lorsqu’un script doit être exécuté sur un navigateur différent

Based on a formula by Gilles Saint-Paul, an economist at Toulouse 1 University, the demand for unskilled human capital declines at a slower rate than the demand for skilled human capital increases.[100] In the long run and for society as a whole it has led to cheaper products, lower average work hours, and new industries forming (i.e., robotics industries, computer industries, design industries). These new industries provide many high salary skill based jobs to the economy. By 2030, between 3 and 14 percent of the global workforce will be forced to switch job categories due to automation eliminating jobs in an entire sector. While the number of jobs lost to automation are often offset by jobs gained from technological advances, the same type of job lost is not the same one replaced and that leading to increasing unemployment in the lower-middle class. This occurs largely in the US and developed countries where technological advances contribute to higher demand for high skilled labor but demand for middle wage labor continues to fall. Economists call this trend “income polarization” where unskilled labor wages are driven down and skilled labor is driven up and it is predicted to continue in developed economies.[101]
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
I used Firebug to find the ID of the search button (magnifying glass) on the page, then used .getElementById again to grab it, and the .Click method to click it. Alternatively, we could have submitted the search box form like this instead objIE.document.getElementById("search_form_homepage").Submit. Actually, there’s a simpler method still that would allow us to skip the previous 3 steps altogether. Can you see it? Hint: take a look at the url we ended up with… https://duckduckgo.com/?q=auto+parts+in+Houston+TX. Got it? If you still don’t see it, and you don’t think you’ll be able to sleep tonight, email me 🙂
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