Interview with Gokul Choudhary: AI redefines QA

• BTW media a récemment eu l'occasion de parler avec Gokul Choudhary, un ingénieur QA expérimenté travaillant actuellement chez Tech Mahindra.
• Récemment, il s'est concentré sur les tests d'IA, travaillant sur des projets innovants chez Meta (anciennement Facebook) qui impliquent des fonctionnalités pilotées par l'IA pour les montres connectées et les lunettes intelligentes.
• Son expérience approfondie avec les principales plateformes de médias sociaux comme Facebook, WhatsApp et Instagram, combinée à ses certifications en tests logiciels Agile, a fait de lui une figure clé dans le paysage évolutif de l'assurance qualité logicielle et matérielle.
• Tech Mahindra, un acteur de premier plan dans l'industrie mondiale des services informatiques et du conseil, est réputé pour son engagement envers l'innovation et l'excellence.
• L'entretien avec Gokul Choudhary offre un aperçu fascinant du rôle évolutif de l'assurance qualité (QA) dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans la technologie quotidienne, le rôle des ingénieurs en assurance qualité (QA) évolue également.

Nous avons récemment eu l'occasion de parler avec Gokul Choudhary, un ingénieur QA expérimenté travaillant actuellement chez Tech Mahindra, qui a passé plus d'une décennie dans les tests logiciels et plus de deux ans à se spécialiser dans les applications pilotées par l'IA. Avec plus d'une décennie dans les tests logiciels, Gokul Choudhary possède une expérience diversifiée en QA, couvrant les applications mobiles, de bureau et web. Son expertise s'étend au commerce électronique, à la santé, aux services bancaires et aux applications vocales. Récemment, il s'est concentré sur les tests d'IA chez Meta, travaillant avec des montres connectées et des lunettes intelligentes pour garantir des commandes et réponses d'IA précises. Sa vaste expérience avec les principales plateformes de médias sociaux et ses certifications Agile le positionnent comme un acteur important dans le paysage évolutif de l'assurance qualité.

Q: Aujourd'hui, nous aimerions aborder quelques sujets, notamment les différences entre les tests logiciels traditionnels et les tests d'applications d'IA, ainsi que les outils et techniques que vous trouvez les plus utiles. Pour commencer, pourriez-vous donner un aperçu des principales distinctions entre les tests de logiciels traditionnels et les applications pilotées par l'IA ? Comment la présence de l'IA influence-t-elle vos stratégies de test ?

Gokul: Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

Bien sûr. En ce qui concerne l'IA, prenons l'exemple des lunettes intelligentes. Lorsque nous donnons une commande, comme demander « Quel temps fait-il maintenant ? », l'IA se connecte à une base de données ou à une API pour récupérer la réponse en fonction de l'emplacement actuel. Nous testons les fonctionnalités de base pour nous assurer que l'IA répond dans un délai donné. Voir aussi: Association ECHOES.

Avec les logiciels traditionnels, vous pourriez avoir besoin de taper des commandes ou des entrées manuellement. Cependant, l'IA permet des commandes vocales, ce qui la rend beaucoup plus rapide et plus pratique, surtout lorsque vous êtes en déplacement ou incapable de taper. C'est l'un des principaux avantages de l'IA: elle accélère les processus et améliore l'expérience utilisateur en fournissant des réponses rapides en temps réel, mais elle manque d'intuition pour comprendre le contexte et les nuances. Voir aussi: Département IT - Athlok.

Q: L'IA rend donc le processus beaucoup plus rapide et efficace. Quels outils et techniques trouvez-vous les plus efficaces pour tester les applications pilotées par l'IA ? Pourriez-vous partager quelques exemples ?

Gokul: Voir aussi: Alejandro Estua.

En fait, pour les tests d'IA, nous ne nous appuyons pas sur des outils automatisés spécifiques. La plupart des tests sont effectués manuellement. Nous travaillons avec l'IA générative, comme les modèles d'IA basés sur des invites, et utilisons des commandes en langage naturel pour interagir avec l'IA. Voir aussi: Alejandro Manzo.

Par exemple, dans l'IA de Meta, nous activons l'appareil et émettons des commandes. L'IA traite ces commandes et répond en conséquence. Elle stocke également les commandes vocales et leurs réponses dans un format de discussion au sein de l'application mobile connectée. Cela nous permet d'examiner et de vérifier toutes les interactions. Voir aussi: Alejandro Hernandez.

Q: Donc, vous utilisez principalement Meta AI, ce qui ressemble à ChatGPT ou Gemini. C'est bien cela ?

Gokul: Voir aussi: Alejandro Garza.

Oui, c'est exact. Bien que j'utilise ChatGPT occasionnellement à des fins de test, Meta AI a des capacités plus spécifiques. Par exemple, lorsque nous donnons une commande à Meta AI, elle stocke toutes les commandes vocales et les réponses dans un historique de discussion sur l'application mobile. Cela nous permet de suivre et d'examiner toutes les interactions. Voir aussi: Alejandro Guerrero.

Par exemple, si je donne l'ordre de capturer l'image d'un bâtiment à l'aide de lunettes intelligentes, Meta AI traite l'image, identifie le bâtiment comme un centre commercial et fournit des informations à son sujet. Toutes ces données sont stockées sur le serveur de discussion et sont accessibles dans l'historique des discussions.

Q: C'est fascinant. Étant donné les progrès rapides de l'IA, il est clair qu'il y a de nombreux avantages, mais aussi des défis, comme les considérations éthiques. Pourriez-vous développer ce point ?

Gokul:

Absolument. Les considérations éthiques sont en effet inévitables, surtout avec la collecte de données extensive et l'autonomie croissante de l'IA.

Q: Pourriez-vous clarifier ce que vous entendez par considérations éthiques ?

Gokul:

Bien sûr, il y a une tendance à voir l'IA comme une panacée, mais ce n'est qu'un outil puissant. De nombreuses organisations se précipitent pour adopter une automatisation complète par l'IA pour découvrir des lacunes là où les capacités de l'IA sont insuffisantes. Par exemple, les outils de test pilotés par l'IA peuvent avoir du mal à interpréter avec précision les éléments de conception créative ou ne pas tenir compte du comportement des utilisateurs spécifique à une culture, ce qui entraîne un décalage avec les besoins des utilisateurs. C'est là que la touche humaine devient inestimable.

Lorsque l'on travaille avec l'IA, il est crucial de s'assurer que la confidentialité des données et le consentement de l'utilisateur sont respectés. Nous devons être transparents sur la manière dont les données sont utilisées, stockées et partagées pour éviter toute utilisation abusive des technologies d'IA. Cela implique une planification minutieuse et le respect des directives éthiques pour protéger les droits des utilisateurs et l'intégrité des données.

Le rôle de l'IA dans l'assurance qualité continuera de croître, mais il nécessitera toujours une supervision humaine, surtout à mesure que de nouveaux défis imprévisibles émergent. Bien que l'IA soit un allié incroyable, l'esprit humain est irremplaçable.

À propos de Tech Mahindra

Tech Mahindra, un acteur de premier plan dans l'industrie mondiale des services informatiques et du conseil, est réputé pour son engagement envers l'innovation et l'excellence. Fondée en 1986 en tant que filiale du groupe Mahindra, Tech Mahindra est devenu un fournisseur leader de solutions de transformation numérique, de services informatiques et d'externalisation des processus métier.

Avis personnel: Naviguer dans l'évolution de l'assurance qualité à l'ère de l'IA

L'entretien avec Gokul Choudhary offre un aperçu fascinant du rôle évolutif de l'assurance qualité dans le domaine de l'intelligence artificielle. La vaste expérience de Gokul souligne un changement critique dans l'industrie: alors que les tests logiciels traditionnels reposaient fortement sur des entrées manuelles et des procédures prédéfinies, l'IA introduit une nouvelle dimension de test à la fois dynamique et complexe.

Passage des tests manuels aux tests à commande vocale: Les idées de Gokul sur les tests d'IA révèlent une transformation fondamentale dans notre approche de l'assurance qualité. Les tests traditionnels impliquaient souvent de taper des commandes et de valider les résultats manuellement. Cependant, les applications pilotées par l'IA, en particulier celles utilisant des commandes vocales comme les lunettes intelligentes de Meta, rationalisent ce processus. La capacité d'émettre des commandes vocales et de recevoir des réponses en temps réel améliore non seulement l'efficacité, mais s'aligne également sur les exigences rapides des utilisateurs modernes. Ce changement met en évidence une tendance plus large dans la technologie: où la commodité et la rapidité deviennent primordiales.

Tests manuels dans un monde automatisé : Il est intéressant de noter que, malgré les progrès de l'IA, Gokul souligne que les tests d'applications d'IA reposent encore largement sur des techniques manuelles. Cela semble contre-intuitif à une époque où l'automatisation est omniprésente. Le recours aux tests manuels pour les fonctionnalités pilotées par l'IA, telles que les interactions vocales et le traitement des données en temps réel, souligne la nécessité d'une supervision humaine pour valider les performances de l'IA. C'est un rappel que, même si la technologie évolue, la touche humaine reste cruciale pour garantir la qualité et l'exactitude.

Considérations éthiques: La discussion sur les considérations éthiques est particulièrement remarquable. Alors que les technologies d'IA traitent des données de plus en plus sensibles, garantir la confidentialité des données et le consentement de l'utilisateur devient primordial. L'accent mis par Gokul sur la transparence et le respect des directives éthiques reflète une prise de conscience croissante des responsabilités liées au développement de l'IA. Le défi de concilier innovation et normes éthiques est une préoccupation majeure qui façonnera l'avenir de l'IA et son intégration dans la vie quotidienne.