L'avenir des tests de régression visuelle à l'ère de l'IA

Découvrez l'avenir des tests de régression visuelle à l'ère de l'IA. Gardez une longueur d’avance grâce aux dernières avancées en matière de tests logiciels.

Les tests de régression garantissent que les modifications apportées au code source ne posent pas de problèmes au système actuel. Les tests visuels sont centrés sur la façon dont l'utilisateur final perçoit l'interface finale d'un produit en régression. L'interaction de l'utilisateur avec l'application est importante, notamment concernant les éléments visuels des pages web.

Qu’est-ce que les tests de régression visuelle ?

Les tests de régression visuelle consistent à vérifier l'exactitude de l'interface utilisateur d'une application, d'un site Web ou d'un logiciel suite à toute modification du code.

Les bugs visuels, qui ont un impact significatif sur l'expérience utilisateur d'un site Web, d'une application ou d'un logiciel, sont très visibles pour les utilisateurs et constituent souvent leurs premières impressions.

De plus, les tests de régression visuelle sont tout aussi précieux pour les applications, garantissant la fonctionnalité des boutons, la visibilité et la lisibilité du texte et empêchant les publicités d'obstruer les éléments visuels.

Les tests de régression visuelle impliquent de générer, d'analyser et de comparer des captures d'écran du navigateur pour identifier les changements de pixels. Ces écarts sont appelés différences visuelles, différences de perception, différences CSS ou différences d'interface utilisateur.

Pourquoi des tests de régression visuelle ?

Les tests de régression visuelle sont essentiels pour éviter que des problèmes visuels coûteux n’atteignent le stade de la production. Négliger la validation visuelle peut nuire à l’expérience utilisateur, entraînant potentiellement une perte de revenus.

Comment fonctionnent les tests de régression visuelle ?

Pour effectuer des tests visuels, un programme d'exécution de tests est requis pour écrire et exécuter les tests, ainsi qu'un cadre d'automatisation du navigateur capable de répliquer les actions des utilisateurs. De nombreux programmes peuvent simuler les fonctions utilisateur et le programme de test visuel capture des captures d'écran. Ces captures d'écran sont comparées aux captures d'écran de base initiales prises avant le début des tests.

Chaque fois qu'un changement est détecté, une capture d'écran est capturée et certains outils de test mettent même en évidence les différences observées par rapport à la ligne de base. Les évaluateurs évaluent ensuite si les problèmes proviennent de bogues liés au code que les développeurs doivent résoudre ou s'ils sont associés à des problèmes d'intégration publicitaire.

Comment les tests de régression visuelle identifient-ils les problèmes ?

Les tests de régression visuelle utilisent des captures d'écran pour identifier les problèmes potentiels ou existants résultant de la régression. Cette méthodologie identifie efficacement où un bug visuel a pu être introduit dans le système.

Par exemple, des problèmes peuvent résulter d'un chevauchement de texte rendant une partie de la page illisible, ou d'un texte encombrant un bouton, le rendant non fonctionnel. Les tests de régression visuelle vérifient également les publicités couvrant la page, conduisant à un texte illisible ou à des boutons et liens inaccessibles. Les problèmes de compatibilité entre les navigateurs, les tailles d'écran et les systèmes d'exploitation peuvent contribuer à de tels problèmes. De nombreuses combinaisons et configurations de périphérique, taille d'écran, résolution, système d'exploitation et navigateur peuvent modifier la façon dont le code affiche les pixels.

Comment mettre en œuvre des tests de régression visuelle ?

La mise en œuvre des tests de régression visuelle peut être abordée de différentes manières, en fonction de vos besoins.

Définir des scénarios de test :

Générez des scénarios de test décrivant ce qu'il faut capturer et quand capturer les captures d'écran.

Utilisez des outils de tests visuels automatisés :

Utilisez un outil de test visuel automatisé pour comparer les captures d'écran récemment prises (modifications du code postal) avec les images d'application existantes.

Identifiez les écarts dans l'interface utilisateur :

Examinez les résultats pour déceler les écarts ou les problèmes d'interface utilisateur, en signalant les modifications apportées à la dernière conception du produit.

Corriger les bugs visuels :

Si des bugs visuels sont identifiés, corrigez-les et résolvez-les.

Mettez à jour la capture d'écran, en la désignant comme image de base pour les tests de régression visuelle ultérieurs.

Importance des tests de validation visuelle

Les tests de régression visuelle sont importants, car des problèmes de lisibilité sur un site Web ou des aspects non fonctionnels d'une application en raison d'erreurs d'interface visuelle peuvent amener les utilisateurs à quitter ou à désinstaller l'application. Cela a un impact direct sur les revenus, car les utilisateurs ne tirent aucun bénéfice de telles expériences.

L'optimisation de l'expérience utilisateur est cruciale pour maximiser les revenus. L'interface utilisateur doit être fonctionnelle et offrir la meilleure expérience possible pour maintenir l'engagement des utilisateurs. Une interface visuellement attrayante, complétée par un logo bien conçu reflétant l'identité de la marque, est essentielle pour attirer l'engagement et, par conséquent, influencer les revenus publicitaires, l'optimisation des moteurs de recherche et d'autres aspects de la gestion du site Web.

De plus, une interface utilisateur et une expérience exemplaires contribuent à renforcer la confiance et la crédibilité auprès de la base d’utilisateurs. Ils renforcent l’image de marque, guident les utilisateurs vers les actions souhaitées et attirent l’attention sur les éléments clés de la page. La lisibilité globale et la fonctionnalité d’un site Web propre et visuellement équilibré sont essentielles à la réalisation de ces objectifs.

Même des distorsions mineures dans l’interface utilisateur peuvent être gênantes ou, dans le pire des cas, préjudiciables à l’entreprise. Même si les développeurs ne tiennent pas compte de chaque taille et résolution d'écran, ils doivent garantir une expérience cohérente sur toutes les plateformes telles qu'Apple, Android et Windows, ainsi qu'entre les environnements mobiles et de bureau.

Différentes approches des tests de régression visuelle

Explorons les types et les processus de tests de régression visuelle.

Aperçu des tests visuels :

Les tests visuels impliquent la production, l’analyse et la comparaison de captures d’écran pour détecter les changements de pixels. Un exécuteur de tests et un framework sont utilisés, le premier permettant la création et l'exécution de tests, et le second reproduisant les actions de l'utilisateur pendant la navigation. De longs instantanés sont pris pour mesurer les modifications par rapport à un benchmark, et une fois définis, l'équipe QA exécute le code de test. L'outil génère un rapport automatique après exécution, permettant aux développeurs d'effectuer des réparations si des problèmes sont identifiés.

Tests visuels manuels :

Cette méthode oblige les développeurs à inspecter manuellement le code sans utiliser d'outils de test automatisés. Bien qu’il soit adapté aux premières phases de développement, il pourrait être plus rapide et plus pratique pour des tests d’applications complets. Le risque d’erreur humaine est également un inconvénient.

Comparaison de mise en page :

Cette approche compare la taille et la position des éléments de l'interface utilisateur plutôt que des pixels individuels. Les changements de taille ou de position déclenchent des échecs de test.

Comparaison pixel par pixel :

Cette méthode analyse les captures d'écran au niveau des pixels, mettant en évidence les écarts. Bien qu'exhaustif, il peut signaler des cas non pertinents et des faux positifs, nécessitant un examen manuel.

Comparaison structurelle :

Cette approche compare la structure DOM (Document Object Model) pour identifier les modifications du balisage HTML, en cas d'échec si elles sont présentes.

Comparaison de l'IA visuelle :

Tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'IA, cette méthode prend deux images sans nécessiter une image de référence. Il imite la vision humaine, évitant les faux positifs et testant efficacement le contenu dynamique.

Comparaison basée sur DOM :

Combinant comparaison de mise en page et analyse DOM, cette approche identifie les changements structurels dans les éléments de l'interface utilisateur avant et après les modifications. Cependant, les résultats peuvent être sujets à des flocons, ce qui nécessite un examen manuel minutieux.

Création de tests de régression visuelle dédiés :

Des tests de régression visuelle dédiés peuvent être créés pour garder le contrôle sur la validation visuelle, en équilibrant les efforts de rédaction des tests et les considérations de temps.

Insertion de points de contrôle visuels :

Des points de contrôle visuels peuvent être insérés à l’aide de tests fonctionnels existants pour valider la fonctionnalité de l’application. Cependant, cela limite les outils de couverture des tests.

Insertion d'une validation visuelle implicite :

En ajoutant une validation visuelle implicite au cadre de test existant, cette méthode intègre des contrôles visuels avec un minimum de code supplémentaire et convient à la validation génétique.

Tests de régression visuelle manuels ou automatisés :

Alors que les tests manuels sont sujets aux erreurs et prennent du temps, les tests visuels automatisés offrent rapidité, précision et rentabilité à long terme. Malgré des dépenses initiales plus élevées, les tests automatisés s’avèrent bénéfiques pour les tests continus et la maintenance des tests au fil du temps. Le choix entre les tests manuels et automatisés dépend de la rapidité, de la précision et des exigences globales du projet. Les tests d'automatisation sont particulièrement avantageux pour les applications complexes et dynamiques avec des changements fréquents.

Intégrer l'IA dans les tests visuels

Le paysage des tests se transforme, s'éloignant des méthodes traditionnelles reposant sur des cadres d'inspection manuelle ou d'automatisation comme Selenium. Ces derniers étaient souvent confrontés à des difficultés liées à l'évolution du code d'application, conduisant à des faux négatifs et nécessitant de fréquentes révisions de script.

L’IA apparaît comme une solution plus efficace. Les outils de test intègrent des « localisateurs visuels » avancés qui améliorent la robustesse, éliminant les problèmes associés aux approches rigides basées sur des sélecteurs. L'IA dans les tests visuels utilise des localisateurs visuels similaires à la perception humaine, atténuant ainsi les défis posés par les changements dans les sélecteurs d'éléments.

Utiliser l'IA visuelle

L’IA visuelle est largement utilisée et influence divers marchés et industries. Les exemples incluent Face ID d'Apple, l'étiquetage automatique des images dans Google Photos et les magasins sans caisse comme Amazon Go. Les progrès de l’IA visuelle alimentent des technologies telles que les voitures autonomes, l’analyse d’images médicales, les outils sophistiqués d’édition d’images et les tests visuels logiciels pour la prévention des bogues.

Limites des tests d'instantanés

Les tests instantanés, visant à évaluer l'apparence d'une application, présentent des limites. En s'appuyant sur des instantanés de base pour les comparaisons, l'examen au niveau des pixels aboutit souvent à des faux positifs en raison de facteurs tels que les effets d'anticrénelage, les modifications dynamiques du contenu et la variabilité du navigateur. Ces défis génèrent un mécontentement parmi les ingénieurs de test d'assurance qualité, nécessitant une intervention manuelle pour traiter les faux positifs.

Comment fonctionne l’IA visuelle ?

L'IA visuelle résout les inconvénients des techniques pixel et DOM en identifiant les éléments visuels sur un écran ou une page Web. Au lieu d’une analyse au niveau des pixels, Visual AI utilise la vision par ordinateur pour reconnaître les éléments comme des objets dotés de divers attributs, similaires à la vision humaine. Il compare ensuite les éléments du point de contrôle aux lignes de base, détectant les différences visibles.

Flux de travail de la solution Visual AI

Collecte et prétraitement des données :

• Collectez l'interface utilisateur et le DOM de base après une version réussie.
• Capturez des captures d'écran et le DOM des pages Web modifiées lorsque les modifications sont appliquées.
• Prétraitez les images pour obtenir des images de référence et actuelles comparables.

Classement des éléments :

• Examinez les éléments DOM pertinents pour les tests visuels, en identifiant et en filtrant les éléments non pertinents.
• Examinez la ligne de base et testez les DOM pour détecter les changements dans les éléments visuels.

Localisateurs visuels d'IA :

• Utilisez la vision par ordinateur pour localiser des composants visuels prédéfinis sur des pages Web.
• Scannez les captures d'écran modifiées pour détecter la présence de localisateurs.

Différences visuelles :

• Comparez les localisateurs et les éléments des pages de référence et modifiées pour identifier les disparités visuelles.
• Générez un rapport complet mettant en évidence les différences visuelles.

L'approche Visual AI surpasse les tests basés sur les pixels et le DOM en ignorant les écarts mineurs, en différenciant les éléments visuels et non visuels et en reconnaissant le mouvement autorisé des éléments visuels.

Comment l'IA visuelle transforme le développement et les tests de logiciels aujourd'hui

Les tests manuels restent répandus dans les méthodologies conventionnelles de test de logiciels, même au sein des organisations dotées de cadres automatisés. L'IA visuelle relève les défis en validant efficacement l'intégralité de la page Web et en automatisant les localisateurs et les assertions complexes. Face à la complexité croissante des applications et aux versions accélérées, Visual AI aide à maintenir la couverture des tests et à accélérer le processus de test sur diverses plates-formes et navigateurs.

Comment l’IA visuelle aide aux tests multi-navigateurs

L'IA visuelle ouvre la possibilité de rationaliser et d'accélérer les tests multi-navigateurs et multi-appareils en adoptant une approche de « rendu » sur diverses combinaisons d'appareils et de navigateurs. LambdaTest, servant de plate-forme d'orchestration et d'exécution de tests basée sur l'IA, prend en charge les tests manuels et automatisés sur 3 000 systèmes d'exploitation et appareils réels. Il propose des tests visuels basés sur l'IA dans plus de 3 000 environnements de bureau et mobiles réels à l'aide de frameworks tels que Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium, et plus encore !

Conclusion

À l’ère numérique d’aujourd’hui, la plupart des informations visuelles que nous rencontrons sont sous format numérique. Qu'ils y accèdent via des ordinateurs de bureau, des ordinateurs portables ou des smartphones, les particuliers et les entreprises s'appuient sur des capacités informatiques étendues et sur l'accès à une myriade d'applications conviviales.

Le paysage numérique contemporain, regorgeant de grandes quantités de données visuelles, doit une part importante de son existence à l’assistance apportée par l’intelligence artificielle. L’IA visuelle, qui exploite la vision par ordinateur pour interpréter les images à la manière des humains, joue un rôle central. Alors que le contenu numérique donne de plus en plus la priorité aux visuels, l’importance de l’IA dans la compréhension et la gestion des images à grande échelle a augmenté.

L'automatisation des tests basée sur l'IA n'est pas seulement un concept théorique mais une solution pratique alignée sur les exigences fondamentales de l'entreprise. Il a le potentiel d’évoluer efficacement, ouvrant la voie à la prochaine génération d’automatisation des tests.