Tester des applications basées sur un langage est devenu de plus en plus complexe. Les chatbots doivent comprendre l'argot régional, les assistants vocaux doivent interpréter différents accents et les systèmes de sentiments doivent tenir compte des nuances culturelles. Même un petit malentendu dans la reconnaissance d’intention peut perturber l’expérience utilisateur. Le défi s'accroît lorsque les applications doivent fonctionner dans plusieurs langues et dialectes.
Les équipes sont confrontées à une pression constante pour valider l'exactitude, identifier les cas extrêmes et garantir que les flux de conversation ont du sens. Les outils de traitement du langage naturel (NLP) aident en prenant en charge la création de tests, en validant la compréhension du langage et en évaluant si une application interprète correctement les entrées de l'utilisateur.
Ce guide présente cinq plates-formes qui prennent en charge le développement et le test d'applications orientées langage.
Comment nous avons sélectionné ces outils de test PNL
Cette liste restreinte est basée sur la documentation publique des fournisseurs, les capacités des produits et les tendances d'adoption observées dans le secteur. L'accent a été mis sur les outils qui améliorent les tests via le NLP plutôt que sur les fonctionnalités d'automatisation à usage général.
Facteurs clés inclus :
- Création de tests basée sur la PNL
- Validation de la compréhension du langage
- Prise en charge multilingue
- Intégration IA/ML
- Convivialité pratique
Liste des principaux outils de test du traitement du langage naturel
Fonctionnaliser
Capacité NLP : permet aux utilisateurs de décrire des scénarios de test dans un anglais simple, en les convertissant en tests automatisés.
Intégration de l'IA : utilise la PNL parallèlement à l'apprentissage automatique pour gérer la génération de tests et la maintenance continue.
Portée du traitement du langage : analyse les user stories, les exigences et les critères d'acceptation écrits en langage naturel pour créer des tests pertinents.
Présentation : Functionize met l'accent sur la saisie en langage naturel pour la création de tests, permettant aux membres non techniques de l'équipe de contribuer à l'automatisation.
Idéal pour : les équipes souhaitant créer des tests basés sur le PNL sans expertise en codage.
Fonctionnalité exceptionnelle : conversion des descriptions anglaises en tests automatisés tout en interprétant le contexte et l'intention.
ACCELQ
Capacité NLP : prend en charge les scénarios de test en anglais simple qui sont automatiquement transformés en tests exécutables.
Focus utilisateur : conçu pour permettre aux analystes commerciaux de participer directement à la création de tests.
Portée du traitement du langage : gère la logique conditionnelle et les flux de travail en plusieurs étapes via des descriptions en langage naturel.
Présentation : ACCELQ propose une plate-forme basée sur le cloud centrée sur l'automatisation low-code et sans code utilisant des entrées en langage naturel.
Idéal pour : les organisations où les utilisateurs techniques et non techniques collaborent.
Fonctionnalité exceptionnelle : création de scénarios de test en langage naturel pour des flux de travail complexes.
Panaya
Capacité NLP : fournit des invites en langage naturel (« texte à tester ») pour générer des scénarios de test.
Focus sur la plateforme : construit autour de l'intelligence du changement avec une prise en charge solide des applications d'entreprise.
Intégration d'entreprise : fonctionne dans de grands systèmes tels que les environnements ERP.
Présentation : Panaya utilise le NLP pour aider les testeurs à exprimer leurs exigences et leurs scénarios en langage naturel.
Idéal pour : les équipes d'entreprise testent des fonctionnalités sensibles au langage au sein des écosystèmes ERP.
Fonctionnalité exceptionnelle : génération de tests basés sur des invites en langage naturel pour les environnements axés sur les processus.
Clé Optique
Capacité NLP : permet la création de tests via des descriptions en anglais simple.
Intégration de l'IA : intègre le NLP et d'autres techniques d'IA pour prendre en charge l'automatisation sans code.
Intégration de la plateforme : inclut des assistants basés sur l'IA pour faciliter la création de tests via des interactions en langage naturel.
Présentation : Opkey se concentre sur la démocratisation de l'automatisation des tests pour les applications d'entreprise.
Idéal pour : les organisations testant des ERP et des applications packagées.
Fonctionnalité exceptionnelle : assistants IA intégrés qui prennent en charge la création de tests via une saisie conversationnelle.
Mabel
Capacité NLP : utilise des critères de langage naturel pour valider les sorties de texte dynamiques ou variables.
Intégration de l'IA : conçu pour tester des applications modernes basées sur l'IA et le langage.
Portée du traitement du langage : prend en charge la création de tests autonomes à partir de descriptions en langage naturel.
Présentation : Mabl inclut des fonctionnalités pour valider les réponses du chatbot, le contenu génératif et d'autres scénarios de langage variable.
Idéal pour : les équipes testant les chatbots et l’IA générative.
Fonctionnalité exceptionnelle : assertions en langage naturel pour valider les réponses conversationnelles et génératives.
Facteurs à prendre en compte lors du choix d'un outil de test PNL
– Précision de la PNL et interprétation de l’intention
– Couverture des fonctionnalités linguistiques
– Prise en charge multilingue
– Intégration avec les workflows de développement
– Facilité d’utilisation pour les utilisateurs non techniques
Pensées finales
Les cinq plates-formes apportent des fonctionnalités NLP qui peuvent renforcer les tests d'applications centrées sur le langage. Le bon choix dépend de votre environnement. Les tests de validation de principe avec un langage de domaine réel sont le meilleur moyen d'évaluer l'adéquation.
