QA automatique
BLACKBOX
Un moteur qui explore une application web, invente ses scénarios de test et ne garde que les bugs qui se reproduisent.
En bref
BLACKBOX explore une application avec Playwright, génère des scénarios à partir des parcours découverts, les exécute chacun dans un environnement neuf et juge les résultats selon des critères d'acceptation explicites. Chaque échec est rejoué pour séparer un bug confirmé d'une simple suspicion, puis transformé en test de régression pytest. Le protocole et les critères de réussite ont été commités avant la première ligne du moteur.
Le rôle des agents et de l'IA
Le moteur se comporte comme un agent de test : il observe, planifie des scénarios, agit et rend un verdict. Une garde technique (hook d'audit Python) l'empêche de lire les réponses cachées ou de contacter un service externe.
Ce que fait le projet
- Application de démonstration RésaLocale avec 10 défauts injectés et un évaluateur séparé
- Spécification publique de 14 critères d'acceptation (AC-01 à AC-14)
- Rejeu systématique des échecs : bug confirmé ou suspicion
- Test de régression pytest généré pour chaque bug confirmé
Technologies
- Python
- Playwright
- pytest
- Flask
- SQLite
Limites connues
Le même auteur (un assistant IA) a écrit les défauts et le moteur : le rappel de 10/10 est une borne optimiste, qui prouve que la chaîne fonctionne mais pas qu'elle généralise à toute application.
Les autres projets
- AQRSRecherche quantitative multi-agents
- CloaklyExtension Chrome, IA locale
- HelloTalk AssistantAgent IA local
- WizePartenaire de pensée IA
- MIRRORSimulation de données
- Aivancity HubPortail étudiant, hackathon 2025
- CareerOSRecherche d'emploi
- PHANTOMAutomatisation web
- LandIA MeshRéseau local humanitaire
- AuPifPWA mobile
- O Cœur de la RueSite associatif
- L'IA : déconnexionCourt-métrage 3D, 8 min
- Le Dernier TrainCourt-métrage 3D, 1 min 05