What is Mabl?
La publication de mises à jour logicielles peut être une expérience angoissante. Vous souhaitez innover rapidement, mais vous devez également garantir une expérience utilisateur irréprochable. Mabl est une plateforme d'automatisation des tests native de l'IA qui vous aide à atteindre ces deux objectifs. Elle rationalise l'ensemble du cycle de vie des tests, de la création à l'exécution et à la maintenance, afin que vous puissiez publier en toute confiance et rapidité.
Principales caractéristiques :
🚀 Accélérez la création de tests grâce à la GenAI : Transformez des descriptions en langage clair (comme des récits utilisateur ou des exigences) en tests structurés et réutilisables. Mabl apprend de vos tests et flux existants, ce qui vous fait gagner un temps considérable.
🤖 Minimisez la maintenance des tests grâce à l'autoréparation basée sur l'IA : L'IA de Mabl met à jour dynamiquement vos tests à mesure que l'interface utilisateur de votre application évolue. Cela réduit la nécessité de mises à jour manuelles jusqu'à 95 %, ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur la création de nouvelles fonctionnalités.
🌐 Unifiez les tests sur une plateforme native du cloud : Gérez tous vos besoins en matière de tests (web, mobile, API, accessibilité et performance) en un seul endroit. Cela élimine les silos et favorise une collaboration efficace.
🧑💻 Donnez à chacun les moyens d'agir grâce au low-code (et à la flexibilité du code) : Les utilisateurs métiers peuvent créer facilement des tests grâce à l'interface intuitive de Mabl. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités avec du code (Playwright, Appium, Postman) et contribuer directement, favorisant ainsi une culture de qualité collaborative.
🔄 Maximisez l'efficacité grâce à la réutilisation des tests : Réutilisez les ressources de test sur différentes plateformes (web, mobile, API) et types de tests (fonctionnels, performance). Cela améliore considérablement l'efficacité et la maintenabilité.
📊 Obtenez des informations globales grâce à des rapports unifiés : Obtenez une vue d'ensemble de la qualité de votre application. Les rapports de Mabl mettent en évidence les liens entre tous les aspects fonctionnels et non fonctionnels de l'expérience utilisateur.
Cas d'utilisation :
Des mises à jour quotidiennes sans stress : Imaginez une entreprise qui publie des mises à jour quotidiennement. Grâce à l'autoréparation de Mabl et à la création rapide de tests, l'équipe QA peut valider rapidement chaque mise à jour, en s'assurant que les nouvelles fonctionnalités ne nuisent pas aux fonctionnalités existantes. Un responsable de l'ingénierie QA a déclaré : "Mabl a été essentiel à notre capacité à publier quotidiennement. Les tests ne sont plus un goulot d'étranglement..."
Des mises à jour d'applications mobiles transparentes : Une équipe de développement d'applications mobiles doit prendre en charge iOS et Android. En utilisant Mabl, elle crée un seul ensemble de tests qui s'exécutent sur les deux plateformes dans le cloud. Cela leur permet d'économiser du temps et des ressources, et de détecter rapidement les problèmes spécifiques à chaque plateforme. Comme l'a dit un responsable de l'assurance qualité : "L'interface utilisateur intuitive de Mabl et l'intégration CI/CD rendent les tests d'applications mobiles simples et puissants. Nous pouvons effectuer des tests automatiques après chaque commit de code, garantissant ainsi une qualité élevée pour les utilisateurs d'iOS et d'Android."
Garantir la performance de l'API en cas de charge : Une entreprise de commerce électronique souhaite se préparer à un événement de vente important. Elle utilise Mabl pour réutiliser ses tests API fonctionnels existants afin de créer des tests de performance. Cela lui permet d'identifier rapidement les goulots d'étranglement et de s'assurer que ses systèmes peuvent gérer l'augmentation du trafic, sans script complexe.
Conclusion :
Mabl offre une solution complète, basée sur l'IA, pour les tests logiciels modernes. Elle permet à toute votre équipe de contribuer à la qualité, accélère vos cycles de publication et vous aide à offrir des expériences utilisateur exceptionnelles. Avec Mabl, vous pouvez passer de tests réactifs à une assurance qualité proactive.
FAQ :
En quoi l'IA de Mabl diffère-t-elle des autres outils de test ?
L'IA de Mabl est intégrée tout au long du cycle de vie des tests, et n'est pas simplement ajoutée après coup. Elle repose sur 8 ans d'innovation en matière d'IA et est reconnue par les analystes du secteur (5 fois lauréate du prix AI Breakthrough). Elle va au-delà de la simple autoréparation pour inclure l'IA générative pour la création et la validation de tests.
Les développeurs et les non-développeurs peuvent-ils utiliser Mabl efficacement ?
Oui. Mabl est conçu pour les deux. Les utilisateurs non techniques peuvent créer des tests à l'aide de l'interface low-code, tandis que les développeurs peuvent exploiter leurs compétences existantes avec Playwright, Appium et Postman, et même ajouter du code personnalisé. Cela favorise la collaboration et permet à chacun de contribuer à la qualité.
Comment Mabl aide-t-il aux tests de performance ? Mabl permet de réutiliser les tests fonctionnels existants de navigateur et d'API pour créer des tests de performance. Vous pouvez facilement configurer la concurrence, définir des critères d'échec (temps de réponse, taux d'erreur, durée du flux utilisateur, Core Web Vitals) et visualiser les indicateurs de performance pour identifier les goulots d'étranglement. Cela élimine le besoin d'outils et de scripts de test de performance distincts.
Quelles intégrations sont disponibles ? Mabl s'intègre aux outils DevOps et de collaboration populaires, notamment Jira, GitHub, GitLab, Bitbucket, Slack, et bien d'autres. Cela vous permet d'intégrer l'automatisation intelligente des tests de manière transparente tout au long de votre pipeline de développement.
Comment Mabl gère-t-il les tests pour les applications basées sur l'IA ? Mabl est spécifiquement conçu pour relever les nouveaux défis de test posés par l'IA. Ses capacités GenAI vous permettent de valider le comportement complexe des applications, y compris les visuels, les chatbots et autres fonctionnalités d'IA, en utilisant des descriptions en langage naturel.
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