Devzery Latest

Une phrase pour présenter

Devzery est une plateforme de tests de régression pour les API d’IA destinée aux équipes de développement et de QA. Elle génère des scénarios de test à partir de la description du projet, de la structure des interfaces et des requêtes réelles, et gère de manière centralisée les flux utilisateurs bout en bout, les défauts, le taux de couverture ainsi que les déclencheurs CI/CD.

Présentation des outils

Devzery a été créée par Devzery Technologies Pvt Ltd et s’adresse principalement aux petites et moyennes équipes de développement logiciel, aux projets de microservices ainsi qu’aux organisations techniques ayant besoin d’une validation continue des interfaces. La plateforme met l’accent sur une maintenance sans code ou à faible code, permettant aux tests de s’adapter aux modifications de l’API, au lieu de devoir réécrire manuellement les scripts à chaque publication.

En novembre 2025, VideoDB a annoncé l’acquisition de Devzery, précisant que les produits existants continueraient d’être pris en charge, et que des efforts seraient faits par la suite pour renforcer l’intégration des tests des pipelines de données vidéo et des applications intelligentes. Par conséquent, cette entrée doit être décrite comme un produit en exploitation continue, et il ne convient pas de conserver le nom vague de « Version la plus récente ».

Quels problèmes Devzery peut-il résoudre ?

• Générer des cas de test API adaptés à un secteur d’activité spécifique à partir du PRD ou du contexte du projet.
• Classer plusieurs interfaces selon le flux réel de l’utilisateur et transmettre des variables de dépendance entre les étapes.
• Exécuter automatiquement des tests de régression après la fusion ou le déploiement du code, afin de détecter au plus tôt les changements dans le comportement des interfaces.
• Avec les mises à jour des tests d’ajustement de l’API, on réduit les coûts de maintenance liés aux pannes fréquentes des scripts fixes.
• Générer pour les défauts des résultats attendus, des résultats réels, une description de l’erreur, ses impacts et des cas d’utilisation associés.
• Mesurer la couverture du kit de tests statistiques et la distribution des méthodes de requête pour identifier les interfaces non vérifiées.
• Générer des documents Swagger à partir de la structure de l’interface pour réduire le décalage entre les documents et le comportement réel.
• Envoyer les résultats des tests dans les processus de développement existants tels que GitHub, Jenkins et Jira.

Aperçu des compétences clés

Fonction principale

Kit de test d’API générative

Le moteur d’IA de Devzery peut analyser les PRD ou les détails du projet, et, en combinant la structure des interfaces, générer des tests pertinents pour le contexte du produit. Le contenu généré ne couvre pas seulement des endpoints individuels, mais tente également d’inclure des flux d’utilisateurs trans-interfaces ainsi que des scénarios de bordure.

Test de régression bout en bout

L’équipe peut exécuter des processus métier complets au niveau de l’API, tels que l’inscription, l’authentification, la création de ressources, les paiements et la consultation de l’état. Les tests au niveau de l’API s’exécutent généralement plus rapidement que les tests d’interface, mais ils ne peuvent pas remplacer la vérification du layout du navigateur, de l’accessibilité et de l’interaction avec des appareils réels.

Séquence d’interfaces et dépendances de variables

L’interface de gestion des tests permet d’ajuster l’ordre des API par glisser-déposer, et de transmettre les variables de réponse de l’étape précédente aux requêtes suivantes. Cette fonctionnalité est adaptée à la validation de flux dépendants de l’état, tels que les tokens, les IDs de ressources, les curseurs de pagination et les transactions en plusieurs étapes.

Maintenance des tests adaptatifs

L’agent IA identifie les changements dans l’API et met à jour les tests correspondants afin de maintenir une couverture continue des retours. L’ajustement automatique nécessite néanmoins un examen du code, car les modifications d’interface peuvent représenter des défauts réels ou bien de nouveaux contrats approuvés.

Exécution multi-environnement

Les kits de test peuvent être exécutés dans différents environnements, ce qui aide les équipes à comparer les environnements de développement, de pré-publication et prédéploiement. Les variables d’environnement, les identifiants et les données de test doivent être configurés séparément, afin d’éviter de copier des clés de production ou des données réelles d’utilisateurs dans des systèmes non produits.

Rapport de défaut d’IA

Les tests échoués peuvent générer des fiches de bogues contenant l’état, les cas d’utilisation associés, les résultats attendus et réels, ainsi que des descriptions des erreurs. L’équipe peut également les classifier par étiquettes et déterminer la priorité des corrections en fonction de leur impact et du risque qu’elles représentent.

Génération de documents Swagger

Devzery peut analyser des structures de données complexes et générer des Swagger Schema, afin d’aider les développeurs à maintenir des références d’interfaces lisible. La documentation automatique doit être vérifiée en croisement avec le contrat API officiel et la mise en œuvre du code, en particulier pour ce qui concerne l’authentification, les codes d’erreur et les champs optionnels.

Extension de navigateur

L’extension de navigateur pour la gestion des bogues mentionnée dans le tarif de base convient à enregistrer rapidement les problèmes au cours des tests. La page publique ne affiche pas de manière stable la version actuelle du magasin, les droits d’accès et la date de mise à jour ; il convient de vérifier ces informations sur le site officiel avant l’installation.

Middleware SDK

Devzery propose un SDK de middleware pour la collecte des requêtes et réponses API, compatible avec Node.js, Java, Python et Go. Une fois intégré dans une application, ce middleware enregistre les interactions avec les interfaces, fournissant ainsi un contexte pour la génération de tests d’IA, des journaux en temps réel et des tests de régression continus.

Le site officiel qualifie ces composants de SDK, mais les documents publics ne listent pas de manière fiable pour chaque répertoire les versions, les licences, les frameworks pris en charge et la portée de la compatibilité. Avant une intégration officielle, il convient de vérifier les instructions relatives au répertoire concerné, les dernières contributions ainsi que la sécurité des dépendances, et non de se fier uniquement aux pages marketing.

Intégration du CI/CD à la gestion de projet

• La connexion GitHub permet de sélectionner un dépôt de projet et de mapper le flux de travail au microservice correspondant.
• GitHub Actions peut déclencher des tests de régression ciblés à chaque fusion ou déploiement de code.
• La connexion Jenkins est utilisée pour exécuter des tests Devzery dans une pipeline de construction existante et consulter les résultats.
• Jira peut créer des problèmes en fonction des résultats des tests, ce qui réduit les erreurs de copie manuelle des informations.
• Basic liste les intégrations CI/CD, mais ce n’est que Pro qui inclut explicitement la gestion de projet courante et les intégrations CI/CD ; la portée réelle doit être confirmée via le compte.
• Enterprise permet de personnaliser la gestion de projets et l’intégration des pipelines en fonction des systèmes existants de l’organisation.

Principe de fonctionnement complet

1. Créer un projet et décrire le produit, les principaux flux d’utilisateurs ainsi que l’étendue des API à valider.
2. Grâce au SDK Middleware, aux documents d’interface ou aux entrées de projet, Devzery obtient les requêtes, les réponses et le contexte métier.
3. L’IA génère des cas de test et organise les interfaces correspondantes en flux contenant des variables dépendantes.
4. Les QA ou les développeurs vérifient les résultats attendus, les données de test, ainsi que les conditions d’authentification et les conditions limites.
5. Choisissez un environnement de développement ou de pré-déploiement pour exécuter le kit, et enregistrez la couverture, les échecs et les différences de comportement.
6. Une fois le défaut réel confirmé, il est synchronisé sur Jira ou dans le processus existant, pour être corrigé par l’équipe.
7. Intégrez les tests dans GitHub Actions ou Jenkins pour les exécuter de manière continue lors des fusionnements et déploiements ultérieurs.
8. Vérifier les mises à jour de tests suggérées par l’IA lorsque l’API change, afin de s’assurer que les modifications contractuelles ne masquent pas des retours.

Tutoriel d'utilisation de Devzery

Première étape : Définir la portée du test

Choisissez d’abord un service aux limites bien définies ou un processus utilisateur clé, et n’intégrez pas l’ensemble du système de production dès la première connexion. Préparez le contrat API actuel, des comptes de test, un PRD ainsi que les limites connues, afin que l’IA comprenne le comportement attendu.

Deuxième étape : Données de la demande d’accès

1. Choisissez le middleware Node, Java, Python ou Go en fonction du langage backend.
2. Installez le SDK dans un environnement non productif et configurez des identifiants distincts pour la connexion à Devzery.
3. Créer des règles de désensibilisation pour exclure les mots de passe, les tokens, les informations de paiement et les données personnelles inutiles.
4. Exécuter un ensemble de processus métier connus pour permettre au middleware d’capturer l’ordre des interfaces et les dépendances de données.
5. Vérifier sur la plateforme que la méthode de requête, le chemin, le code d’état et le schéma de réponse sont correctement identifiés.
6. Une fois que les coûts de collecte et le traitement des erreurs ont été vérifiés comme étant conformes aux exigences, on peut alors élargir la portée.

Étape 3 : Génération et révision des tests

1. Téléchargez ou saisissez le PRD, les objectifs d’interface et les histoires d’utilisateurs clés.
2. Après la génération des cas de test, ils sont filtrés en fonction du risque commercial ; tous les résultats de l’IA ne sont pas acceptés directement.
3. Gérer les limites telles que les permissions supplémentaires, la concurrence, les requêtes répétées, les entrées illégales, les délais d’attente et le retrait des opérations.
4. Vérifier les variables dépendantes de chaque étape et nettoyer les données de test, afin d’éviter que l’exécution d’une étape n’affecte la suivante.
5. Exécuter dans un environnement de pré-déploiement pour valider les valeurs attendues, et supprimer les assertions instables ou sans importance métier.
6. Les tests soumis à une vérification manuelle seront marqués comme baseline de régression.

Étape 4 : Intégration au processus de publication

1. Connectez-vous à GitHub Actions ou Jenkins, puis sélectionnez le dépôt de code et l’environnement de déploiement à protéger.
2. Commencez par utiliser un petit nombre de cas d’usage à haut risque comme vérifications non bloquantes, afin d’observer le temps d’exécution et les faux positifs.
3. Après avoir corrigé les tests instables, configurez ensuite les processus clés comme des points de contrôle de fusion ou de déploiement.
4. Se connecter à Jira et définir quand créer automatiquement des Issues, des étiquettes, un responsable et une priorité.
5. Réviser régulièrement les tendances d’échec, les zones non couvertes et les tests mis à jour automatiquement, afin de maintenir le kit en bon état.

À qui s’adresse-t-il

• Équipe de développement backend : Vérification automatique des régressions d’interface avant la fusion et le déploiement du code.
• Ingénieur QA : Établir rapidement une base de test à partir des exigences et des données des demandes, puis compléter avec les limites professionnelles.
• DevOps et équipes de plateforme : intégrer la validation des API dans les pipelines GitHub Actions ou Jenkins.
• Équipe de microservices : orchestre les flux d’utilisateurs à travers plusieurs services et gère les variables de dépendance.
• Start-up : Valider un projet unique avec la version gratuite de Basic et réduire les coûts des outils de test initiaux.
• Équipe de logiciels en croissance : Pro prend en charge jusqu’à 5 utilisateurs et des retours continus pour 2 projets.
• Organisation d’ingénierie d’entreprise : obtenez plus d’utilisateurs, de projets, de rapports et un support personnalisé grâce à des solutions sur mesure.
• Développeurs d’infrastructures vidéo et d’IA : profiter des capacités de fiabilité de VideoDB et de la chaîne intelligente planifiées après l’acquisition.

Scénarios d'utilisation typiques

• Vérifier les processus d’authentification tels que la connexion, le renouvellement des tokens, les permissions et les paramètres du compte.
• Tester la chaîne interinterface pour le panier d’achat, les commandes, les paiements, les remboursements et les rappels d’état.
• Vérifier les contrats intermédiaires et les parcours d’utilisateurs clés après la publication des microservices.
• Générer la première version de test à partir du PRD, puis faire ajouter par le QA les réglementations et les limites métier.
• Exécuter la régression cible après chaque fusion pour empêcher la dégradation de fonctionnalités clés connues.
• Organiser automatiquement les résultats d’échec en problèmes Jira, en conservant les attentes, les résultats réels et les cas d’usage associés.
• Couverture des interfaces statistiques et des méthodes de requête, afin d’identifier les points d’extrémité qui n’ont pas été testés depuis longtemps.
• Générer un brouillon de document Swagger à partir de la structure API existante, pour examen par les développeurs.

Avantages du produit

• Axé sur le retour des fonctionnalités API et les flux utilisateurs, ce n’est pas simplement un client d’interface générale pour envoyer des requêtes individuelles.
• Il est possible de générer des tests à partir du PRD, du contexte du projet et de la demande réelle, ce qui abaisse le seuil d’entrée pour créer la première version du kit.
• Prend en charge le tri des interfaces et les dépendances de variables entre étapes, adapté aux chaînes métier réelles.
• Regrouper les tests, les défauts, la couverture et la documentation sur une même plateforme pour réduire la dispersion du contexte.
• Fournit des middleware pour Node, Java, Python et Go, couvrant les stacks technologiques backend courantes.
• Se connecte à GitHub Actions, Jenkins et Jira pour faciliter son intégration dans les processus de livraison existants.
• Basic est fourni gratuitement pour un utilisateur unique, un projet unique et 150 cas de test d’IA par mois.
• Après l’acquisition par VideoDB, il a été officiellement confirmé que le produit continuera d’être pris en charge, avec une intégration plus approfondie des infrastructures d’IA prévue.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Les tests générés par l’IA peuvent omettre des règles métier ou produire des affirmations erronées ; ils ne peuvent pas remplacer l’examen effectué par les responsables QA et les développeurs.
• La couche API n’est pas correcte en tant que produit complet ; l’interface, les appareils, l’accessibilité et le réseau réel nécessitent encore d’autres tests.
• Les tests adaptatifs peuvent considérer des modifications d’interfaces non approuvées comme une nouvelle ligne de base ; il convient de vérifier le contrat et la demande de modification avant de mettre à jour.
• Le middleware gère les requêtes et les réponses ; il est nécessaire de masquer au préalable les mots de passe, les tokens, les informations de paiement et les données personnelles.
• Basic ne propose que 150 cas d’usage générés par l’IA par mois, et ce, avec une limite à 1 utilisateur et 1 projet.
• Bien que Pro énumère des cas d’usage illimités pour la génération par IA, les limites en termes d’exécution, d’environnement, de quantité d’interfaces ou d’autres ressources ne sont pas clairement indiquées sur la page des prix.
• L’entrée du site officiel indique de s’inscrire sur la liste d’attente ou de contacter le fondateur ; l’ouverture du compte n’est pas nécessairement possible par achat automatique immédiat.
• La voie à suivre après l’acquisition du produit pourrait être modifiée ; l’intégration VideoDB prévue ne doit pas être considérée comme une fonctionnalité déjà disponible de manière générale.
• Les multiples d’efficacité et la baisse des coûts sur la page des prix sont des indicateurs marketing qui ne peuvent pas servir directement de garantie pour le ROI du projet lui-même.
• Tester une API de production peut modifier des données réelles ou déclencher des actions externes ; il convient de privilégier des environnements isolés et des comptes de test réversibles.

Confidentialité et sécurité des données

Devzery collecte des données relatives aux comptes, aux paiements, aux saisies des utilisateurs, aux fichiers, aux retours d’information, aux appareils, aux journaux et à l’utilisation du service. La politique de confidentialité indique que les services généraux peuvent être utilisés pour améliorer le service ou entraîner des modèles associés, et précise les modalités de retrait ; quant aux opérations traitées au nom de clients professionnels, elles sont régies par l’accord client.

• Avant de se connecter, il convient de vérifier les dispositions du contrat client concernant les journaux des requêtes, la conservation des données, leur suppression et l’entraînement des modèles.
• La politique de confidentialité indique que les données peuvent être traitées et stockées en Inde, et transmises à des prestataires dans d’autres régions.
• Lorsqu’il s’agit de données personnelles européennes ou britanniques, il convient d’évaluer la base légale, les mécanismes transfrontaliers et le DPA.
• Ne collecter que les champs minimums nécessaires aux tests, afin d’éviter d’envoyer par défaut la réponse complète de production à des tiers.
• Utiliser des clés indépendantes et au minimum de privilèges pour les connexions SDK et CI, et les renouveler régulièrement.
• Préparez des données synthétiques dans un environnement non productif, en évitant d’utiliser des clients, des patients ou des informations de paiement réels.
• Vérifier les journaux et exporter les défauts pour empêcher que des réponses sensibles ne se propagent davantage via les rapports Jira ou CI.
• La plateforme met en œuvre des mesures de sécurité raisonnables sur le plan commercial, mais ne garantit pas absolument la sécurité d’Internet et d’e-mail.

Prix et forfaits

Voici les prix publics vérifiés au 22 août 2026. Les options de paiement mensuel et annuel sont présentes sur la même page : pour Pro, le paiement mensuel coûte 25 dollars et le paiement annuel 250 dollars ; la page du paiement annuel indique une remise de 15 % ; pour Enterprise, un devis sur mesure est nécessaire.

Pro propose une période d’essai gratuite de 2 semaines, tandis que Basic est la version gratuite. Les taxes, les ressources d’exécution, la portée du support et les contrats Enterprise peuvent faire l’objet de conditions particulières ; le prix final et les fonctionnalités disponibles dépendront de l’activation effective et de la commande passée.

Remboursement et annulation

Les modifications de prix prennent généralement effet 14 jours après leur publication, mais peuvent s’appliquer immédiatement pour des raisons légales ou en raison d’ajustements au service Beta. Les litiges relatifs aux factures doivent être soulevés dans un délai de 30 jours à partir de la date de la facture ; les entreprises doivent conserver les commandes, les factures et les confirmations d’annulation.

Plateforme et sortie

GitHub et le monde du logiciel open source

La plateforme principale de test d’API Devzery, le moteur de test d’IA et les services hébergés ne sont pas des projets open source ; les conditions d’utilisation restreignent en outre le reverse engineering ainsi que l’extraction des modèles, algorithmes et systèmes sous-jacents. L’organisation GitHub officielle comprend un outil indépendant de génération de cas de test UI, qu’il ne faut pas confondre avec la plateforme commerciale de tests de régression d’API.

Ce générateur de cas de test d’UI utilise Flask, CrewAI, BeautifulSoup et LangChain pour générer des cas de test fonctionnels à partir de la structure HTML, et est licencié sous la licence Apache-2.0. Il peut remplacer les modèles pris en charge par LangChain, mais l’utilisateur doit néanmoins configurer lui-même les clés correspondantes aux modèles.

Informations de base

Indice de recommandation

Le score de recommandation est de 4,0 sur 5. Devzery combine les tests, l’orchestration d’interfaces, la maintenance adaptative, CI/CD et la gestion des défauts ; sa version gratuite Basic ainsi que la version Pro à 25 dollars par mois permettent aux petites équipes d’accéder au service avec un faible seuil d’entrée.

Le principal défaut réside dans le fait que les documents d’aide publics, les versions du SDK et les quotas de ressources ne sont pas suffisamment complets, et que l’accès au compte se fait par une option de mise en attente ou en contactant le fondateur. L’équipe doit d’abord vérifier le processus d’activation réel après l’acquisition, les protocoles de données ainsi que la compatibilité avec ses propres types d’API.

Questions fréquentes

Quel outil est Devzery ?

Il s’agit d’une plateforme de test IA utilisée pour les tests de régression des fonctionnalités API, capable de générer des tests liés au contexte du produit, d’orchestrer les flux d’interfaces, d’exécuter automatiquement les tests de régression et de gérer les défauts. Elle n’est pas équivalente à un client de débogage d’interfaces généraliste, et ne couvre pas l’ensemble des tests UI et de dispositifs.

Devzery est-il gratuit ?

Basic est gratuit et comprend 1 utilisateur, 1 projet ainsi que 150 cas de test générés par l’IA par mois. La version payante annuelle correspond à 1 800 cas de test par an ; les limites des autres ressources doivent être confirmées au moment de l’activation.

Combien Pro ?

Pro coûte 25 dollars par mois ou 250 dollars par an, prend en charge jusqu’à 5 utilisateurs et 2 projets, et liste des cas d’usage illimités pour la génération par IA. Pro offre une période d’essai gratuite de 2 semaines.

Quelles langages de développement sont pris en charge ?

La page officielle du SDK Middleware liste Node.js, Java, Python et Go. La compatibilité des frameworks, les versions et les licences pour chaque langage doivent être vérifiées dans le répertoire correspondant, car on ne peut pas supposer qu’elles soient entièrement identiques.

Peut-on l’intégrer à GitHub Actions ?

Oui, Devzery prend en charge la connexion aux projets GitHub et déclenche automatiquement des tests de régression par IA dans les workflows. Avant de l’installer officiellement comme porte d’accès aux fusions, il convient d’abord de résoudre les faux positifs, les temps d’exécution et le nettoyage des données de test.

Est-ce que c’est compatible avec Jenkins et Jira ?

Support : Jenkins est utilisé pour exécuter des tests dans le pipeline, Jira est utilisé pour synchroniser ou créer des défauts. Pro liste les outils courants de gestion de projet et d’intégration CI/CD, Enterprise est personnalisable.

Devzery pourra-t-il encore être utilisé après avoir été racheté ?

Dans un communiqué officiel de novembre 2025, VideoDB a indiqué que le produit continuait d’être pris en charge et qu’une intégration plus profonde était prévue. Les fonctionnalités prévues pourront être déployées progressivement ; la portée actuellement disponible doit toujours faire l’objet d’une confirmation via le compte et des communications officielles.

Devzery est-il open source ?

La plateforme principale n’est pas open source. Le générateur officiel de cas de test d’interface utilisateur est distribué sous la licence Apache-2.0, et le SDK Middleware est disponible sur GitHub, mais ces composants ne représentent pas un service commercial complet en open source.

Les tests générés par l’IA peuvent-ils être mis en ligne directement ?

Il n’est pas recommandé de l’utiliser directement comme mécanisme d’accès. Le développement et le QA doivent vérifier les attentes métier, les permissions, les limites, le nettoyage des données et les facteurs d’instabilité, avant d’inclure les tests validés dans les tests de régression continues.

Les données demandées seront-elles utilisées pour l’entraînement ?

La politique de confidentialité générale indique que le contenu des utilisateurs peut être utilisé pour améliorer les services ou entraîner des modèles, et propose des moyens de se désinscrire ; le traitement du contenu commercial est régi par l’accord client. Avant d’accéder aux services, il convient de demander clairement les termes du DPA, les modalités de désinscription pour l’entraînement, ainsi que les conditions de conservation et de suppression.

Peut-il remplacer Postman ou le QA manuel ?

Devzery se concentre sur la génération par IA et les tests continus, sans pour autant couvrir l’ensemble des capacités de débogage des clients d’interfaces universelles. Il ne peut pas non plus remplacer l’examen métier, les tests exploratoires, les tests d’interface et les évaluations spécialisées en matière de sécurité.

Résumé

Devzery convient aux équipes de développement et de QA qui doivent intégrer les tests de régression API dans leur processus de livraison quotidien, en générant des tests à partir de requêtes réelles, de PRD et de la structure des interfaces, puis en assurant un retour continu via GitHub Actions, Jenkins et Jira. La version gratuite et le middleware multilingue facilitent la validation à partir d’un seul projet.

Lors du choix, il convient de se concentrer sur les modalités de mise en service après acquisition, la compatibilité avec le SDK, les ressources nécessaires à l’exécution réelle, ainsi que les conditions de formation et de conservation des données. Tant la génération automatique que la maintenance adaptative doivent faire l’objet d’une vérification manuelle ; il est en particulier interdit de permettre à des données sensibles de pénétrer sur la plateforme de test sans avoir été masquées.