INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
De deux jours à deux heures : l’IA générative accélère la révision des plans de test ECU
ALTEN au Maroc a développé un assistant LLM optimisé pour un constructeur automobile mondial de premier plan, automatisant la révision des plans de test ECU par rapport à un catalogue de règles standard, réduisant ainsi le temps de révision de plusieurs jours à quelques heures.
La vérification et la validation des Electronic Control Units (ECU) reposent sur des plans de test rigoureux, élaborés à partir des exigences système et vérifiés par rapport à un vaste ensemble de règles et recommandations standard avant validation. La révision des plans de test par rapport à plus de 100 règles est essentielle pour la qualité, mais il s’agit d’une tâche lente et minutieuse qui génère souvent des retours clients, même lorsque les tests sous-jacents sont techniquement solides, ce qui en fait un goulot d’étranglement dans des cycles de livraison serrés. Un constructeur automobile mondial de premier plan a fait appel à ALTEN pour l’aider à relever ce défi.
Le défi : Automatiser la révision des plans de test ECU par rapport à un vaste catalogue de règles standard, afin de réduire le temps consacré à cette étape dans un cycle de livraison serré.
La solution : Un assistant LLM optimisé qui vérifie les plans de test par rapport à un catalogue de 160 règles et génère un rapport indiquant si chaque règle est respectée, y compris l’emplacement des éventuelles erreurs.
Les avantages :
- La révision des plans de test devrait passer de deux jours à seulement deux heures
- Un délai de traitement plus rapide dans un calendrier de livraison exigeant de sept jours
- Une vérification systématique, règle par règle, réduisant la dépendance aux contrôles manuels
- Des rapports clairs et exploitables qui localisent précisément les erreurs
Un assistant optimisé pour une révision basée sur des règles
Les cas de test chez le client sont créés à partir des exigences système en trois étapes : l’analyse des exigences (environ 5 % de l’effort), la création du plan de test (environ 60 %) et la révision du plan de test (environ 35 %). ALTEN a concentré ses objectifs IA sur l’automatisation de cette troisième étape critique. L’assistant LLM optimisé prend en entrée le plan de test, fourni sous forme de fichier Excel, ainsi qu’un catalogue de 160 règles, et produit un rapport indiquant si chaque règle est respectée, ainsi que l’emplacement précis des éventuelles erreurs. La solution est développée avec PyTorch, Microsoft Phi-3, Google T5, Python et le NLP.
Des révisions plus rapides, une qualité plus stable
Dans un calendrier de livraison de sept jours, la révision des plans de test à elle seule consomme actuellement deux jours complets, malgré le fait que les tests techniques soient souvent solides, simplement en raison du volume de règles à vérifier manuellement. En automatisant cette étape, la solution devrait réduire le temps de révision à environ deux heures, libérant ainsi les équipes pour qu’elles se concentrent sur la résolution de problèmes réels plutôt que sur la vérification manuelle d’un catalogue de 160 règles, et offrant au client un chemin plus rapide et plus prévisible, de la création du plan de test à sa validation.
L’IA générative aide ce constructeur automobile à vérifier les plans de test plus rapidement et de manière plus cohérente, sans compromettre la rigueur exigée par la validation des ECU.
