GenAI for software testing automation

Topic description

I am seeking a candidate for a Master's thesis to conduct research on the use of generative AI, such as large language models (LLMs), for automating software testing. Testing is a critical aspect of software quality assurance and primarily involves generating test data, using this data to stimulate and observe software behavior, and identifying various types of defects, such as security vulnerabilities, integration issues, functional errors, and performance bottlenecks. Automating these tasks can significantly reduce the risk of human error, enhance efficiency, and improve the reliability of testing results. The goal of this project is to explore the potential applications of generative AI in automating testing activities and to propose LLM-powered solutions for such automation and their integration within DevOps workflows.

Je recherche un(e) candidat(e) pour un mémoire de Master afin de mener des recherches sur l'utilisation de l'IA générative, telle que les modèles de langage de grande taille (LLM), pour l'automatisation des tests logiciels. Les tests sont un aspect crucial de l'assurance qualité des logiciels et consistent principalement à générer des données de test, à utiliser ces données pour stimuler et observer le comportement du logiciel, et à identifier divers types de défauts, tels que des vulnérabilités de sécurité, des problèmes d'intégration, des erreurs fonctionnelles et des goulots d'étranglement en termes de performance. L'automatisation de ces tâches peut réduire considérablement le risque d'erreur humaine, améliorer l'efficacité et renforcer la fiabilité des résultats des tests. L'objectif de ce projet est d'explorer les applications potentielles de l'IA générative dans l'automatisation des activités de test et de proposer des solutions basées sur les LLM pour cette automatisation, ainsi que leur intégration dans le contexte de DevOps.

Funding category

No particular funding (self-financing, teaching hours, teaching fellowship)

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