Amélioration et Automatisation de la Génération des Cas de Tests Logiciels à l’Aide du Modèle Llama (2025)

Abstract: L’émergence des Large Language Models (LLM) a révolutionné l’ingénierie logicielle grâce à leurs capacités de compréhension et de génération du langage naturel. Bien qu’ils soient utilisés pour la génération automatique de cas de test, les approches actuelles reposant uniquement sur les méthodes focales ou sur des descriptions textuelles présentent des limites: elles peinent à capturer les comportements attendus, les cas limites et les scénarios d’erreur, et sont peu compatibles avec le développement piloté par les tests (TDD). Pour répondre à ces contraintes, nous proposons une approche hybride (Texte, Méthodes focales → Cas de test), combinant les commentaires présents dans le code avec la logique de la méthode cible. En exploitant le modèle LLaMA 3-8B et des techniques de prompt engineering, ainsi que l’évaluation des cas de test générés à l’aide d’un LLM en tant que juge, notre méthode vise à automatiser et améliorer la génération des cas de test. Testée sur des projets open source, elle a permis de générer 7 606 cas de test, avec un taux de correction syntaxique de 97 %.

## contexte et travaux connexes dans cette section, nous introduisons les concepts fondamentaux du test logiciel, des cas de test et des large language models (llm), avant de passer en revue les travaux connexes pour justifier et motiver notre étude.