| Titre : |
Analyse et exploration du mutation testing dans un projet Java à grand échelle |
| Type de document : |
Travail de fin d'études |
| Auteurs : |
Yiming ZHAO, Auteur ; Alexandre CUCUMEL, ; Philippe Dekimpe, |
| Editeur : |
ECAM |
| Année de publication : |
2024 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Architecture software |
| Index. décimale : |
TFE - Informatique (ECAM) |
| Résumé : |
Dans le monde du développement logiciel, les tests sont une étape cruciale pour garantir la qualité et la fiabilité d'une application. Cependant, avec la complexité croissante des systèmes informatiques, le nombre de tests nécessaires augmente également de manière exponentielle. Alors que nous nous efforçons de couvrir tous les scénarios possibles, une question essentielle se pose : comment s'assurer que ces tests sont correctement réalisés ? L'une des approches consiste à développer des indicateurs de qualité des tests. Ces indicateurs peuvent prendre diverses formes, mais leur objectif principal est de fournir une évaluation de la fiabilité des tests effectués. Cela peut inclure des métriques telles que le taux de réussite des tests, le temps moyen passé sur chaque test, ou encore la couverture de code atteinte par les tests. Ces données permettent aux équipes de développement de détecter les zones où les tests sont insuffisants ou peu fiables. Cependant, même avec ces mesures en place, il peut être difficile de déterminer quels tests sont les moins fiables, surtout lorsque les ensembles de tests sont extrêmement vastes. C'est là que le mutation testing entre en jeu. Le mutation testing est une technique avancée qui consiste à introduire délibérément de petites modifications, appelées mutations, dans le code source de l'application. Cette approche apporte une valeur significative à l'architecture d'un projet de grande taille. Elle permet de découvrir les lacunes dans les tests et de renforcer la robustesse de l'application. En identifiant les zones du code qui ne sont pas correctement testées, les équipes de développement peuvent prioriser leurs efforts pour améliorer la qualité globale du logiciel. |
Analyse et exploration du mutation testing dans un projet Java à grand échelle [Travail de fin d'études] / Yiming ZHAO, Auteur ; Alexandre CUCUMEL, ; Philippe Dekimpe, . - ECAM, 2024. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Architecture software |
| Index. décimale : |
TFE - Informatique (ECAM) |
| Résumé : |
Dans le monde du développement logiciel, les tests sont une étape cruciale pour garantir la qualité et la fiabilité d'une application. Cependant, avec la complexité croissante des systèmes informatiques, le nombre de tests nécessaires augmente également de manière exponentielle. Alors que nous nous efforçons de couvrir tous les scénarios possibles, une question essentielle se pose : comment s'assurer que ces tests sont correctement réalisés ? L'une des approches consiste à développer des indicateurs de qualité des tests. Ces indicateurs peuvent prendre diverses formes, mais leur objectif principal est de fournir une évaluation de la fiabilité des tests effectués. Cela peut inclure des métriques telles que le taux de réussite des tests, le temps moyen passé sur chaque test, ou encore la couverture de code atteinte par les tests. Ces données permettent aux équipes de développement de détecter les zones où les tests sont insuffisants ou peu fiables. Cependant, même avec ces mesures en place, il peut être difficile de déterminer quels tests sont les moins fiables, surtout lorsque les ensembles de tests sont extrêmement vastes. C'est là que le mutation testing entre en jeu. Le mutation testing est une technique avancée qui consiste à introduire délibérément de petites modifications, appelées mutations, dans le code source de l'application. Cette approche apporte une valeur significative à l'architecture d'un projet de grande taille. Elle permet de découvrir les lacunes dans les tests et de renforcer la robustesse de l'application. En identifiant les zones du code qui ne sont pas correctement testées, les équipes de développement peuvent prioriser leurs efforts pour améliorer la qualité globale du logiciel. |
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