Pour s'assurer que les constructions logiques du code sont testées.
- Méthodologies : Ergonomie, Ressources humaines, Gestion des risques
Test de couverture logique

Test de couverture logique
- Amélioration continue, Assurance qualité, Contrôle de qualité, Gestion des risques, Ingénierie logicielle, Software Testing, Méthodes d'essai, Validation, Vérification
Objectif :
Comment il est utilisé :
- Technique de test en boîte blanche qui se concentre sur l'exécution d'instructions logiques (par exemple, AND, OR, XOR) dans le code. Elle implique la création de cas de test pour s'assurer que tous les résultats possibles des conditions logiques sont testés.
Avantages
- Fournit un niveau élevé de couverture de test ; peut découvrir des erreurs dans des expressions logiques complexes.
Inconvénients
- Il peut être difficile et fastidieux d'obtenir une couverture de 100% ; ne teste pas les erreurs en dehors des expressions logiques.
Catégories :
- Ingénierie, Qualité
Idéal pour :
- Tester des logiciels critiques pour la sécurité dans lesquels des erreurs logiques peuvent avoir des conséquences graves.
Le test de couverture logique est particulièrement utile dans les secteurs où la sécurité est primordiale, tels que l'aérospatiale, l'automobile et la santé, où les défaillances logicielles peuvent avoir des conséquences catastrophiques. Cette méthodologie est souvent employée dans la phase de vérification du développement de logiciels, en particulier pour les systèmes qui reposent fortement sur des processus logiques et décisionnels complexes. Les ingénieurs et les testeurs, y compris les développeurs de logiciels et les équipes d'assurance qualité, initient généralement cette approche de test en analysant les chemins de code et en identifiant les déclarations logiques qui doivent être exécutées pour assurer une validation fonctionnelle complète. Elle peut être associée à des techniques de vérification formelle afin d'accroître la confiance dans la fiabilité des systèmes, en particulier lorsque les normes réglementaires imposent des exigences de conformité strictes. Par exemple, dans l'industrie automobile, le test de couverture logique pourrait être appliqué aux unités de contrôle électronique (ECU) qui gèrent les performances du moteur, où la moindre erreur de logique pourrait compromettre la sécurité. Dans le domaine de la santé, les dispositifs médicaux utilisant des algorithmes complexes, tels que les pompes à perfusion ou les dispositifs de diagnostic, peuvent être soumis à ces tests afin de prévenir les dysfonctionnements potentiels qui pourraient mettre en péril la sécurité des patients. La méthode peut révéler des conditions logiques cachées qui peuvent ne pas être évidentes avec les approches de test traditionnelles, améliorant ainsi la robustesse du logiciel. Bien qu'il faille beaucoup de temps et de ressources pour concevoir des cas de test complets, le niveau élevé de couverture atteint permet de s'assurer que toutes les branches logiques ont été évaluées, ce qui atténue les risques associés à des erreurs logicielles non détectées.
Principales étapes de cette méthodologie
- Identifier toutes les déclarations logiques du code qui peuvent être testées.
- Déterminez les résultats possibles pour chaque énoncé logique.
- Créez des cas de test qui couvrent chaque résultat de chaque condition logique.
- Exécuter les cas de test et observer les résultats par rapport aux résultats attendus.
- Analyser les résultats pour identifier les éventuelles erreurs logiques basées sur les chemins d'exécution empruntés.
- Affiner les cas de test si nécessaire pour s'assurer que toutes les branches logiques ont été testées.
- Répéter les essais jusqu'à ce que toutes les conditions logiques soient remplies avec une couverture satisfaisante.
Conseils de pro
- Utiliser des tables de décision pour couvrir systématiquement toutes les combinaisons de conditions d'entrée, en garantissant un test exhaustif des résultats logiques.
- Incorporer des tests de mutation pour vérifier que les tests identifient effectivement les failles logiques en introduisant de petites modifications dans le code et en vérifiant si les tests échouent comme prévu.
- Exploiter les outils de couverture du code qui permettent de repérer spécifiquement les branches logiques non testées, ce qui permet d'affiner les cas de test de manière ciblée pour améliorer la fiabilité.
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Contexte historique
1828
1850
1854
1854
1911
1928
1950
1827
1848
1850
1854
1895
1914
1943
1970
(si la date est inconnue ou n'est pas pertinente, par exemple "mécanique des fluides", une estimation arrondie de son émergence notable est fournie)
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