La qualité logicielle dépend de tests complets : l'IA élargit le champ des possibles en générant des cas de test, en détectant les défauts et en surveillant le comportement des modèles. Snyk applique l'IA à la recherche de vulnérabilités de sécurité dans le code et les images de conteneurs avant le déploiement. Lakera teste les applications LLM contre les risques d'injection de prompt et de fuite de données, tandis que Patronus AI et Arthur AI exécutent des évaluations structurées des sorties de LLM. GitLab Duo et CircleCI intègrent des tests assistés par l'IA dans le pipeline CI/CD.
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