Test & validation · Robot Framework · IA agentique

Cyril Montiel

Ingénieur Quality Engineering, automatisation des tests (SAP, web, API).
QA augmentée par l'IA.

Spécialiste test et validation logiciel · QA Automation SDET · Test Automation Engineer · Agentic AI Trainer

Robot Framework Python Playwright Tricentis Tosca IA agentique (MCP) SAP GUI, Fiori, OData & RFC Odoo Ivalua CI/CD, Docker
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Brest · Finistère, France  ·   ·  LinkedIn

Permis A & B, véhiculé · RQTH · Mobilité : France, Belgique, Luxembourg, Suisse romande · Télétravail ou hybride

Un test automatisé casse rarement parce que l'application est fausse. Il casse au premier changement d'écran, d'identifiant ou de langue. Mon métier consiste à prendre le problème par le haut : on décrit ce qu'on veut vérifier, et la tuyauterie reste en dessous, là où elle peut changer sans emporter les tests. Les applications d'entreprise en sont le terrain le plus dur, SAP en tête, avec ses deux mondes, le client lourd et le web.

Ingénieur Quality Engineering, je conçois et j'industrialise l'automatisation des tests, du web aux API, avec Robot Framework, Python et Playwright. Mon terrain principal est SAP, sur ses trois canaux : SAP GUI (ECC), Fiori / S/4HANA (SAPUI5) et API (OData, RFC) ; j'applique la même approche à Odoo et à d'autres applications. Chez Accenture, j'industrialise les campagnes de non-régression (TNR), de recette et de Post-Refresh sur les trajectoires de migration ECC vers S/4HANA et sur les intégrations SAP / Ivalua (Procure-to-Pay). L'IA générative et agentique est entrée dans ce cycle par les endroits où elle tenait vraiment : des agents qui planifient, génèrent et réparent les tests, des serveurs MCP pour qu'ils voient l'application réelle plutôt qu'une capture, de l'auto-réparation de localisateurs. Sur les campagnes, ça donne 40 % de temps gagné à produire et à exécuter les tests, pour une couverture plus large et des risques mieux tenus. Ce chiffre n'est pas une estimation : il sort du retour d'expérience d'une conversion de patrimoine UFT vers Tosca sur ECC, menée chez un client.

Je suis arrivé au test par l'autre bout : trente ans à construire et à exploiter des systèmes, du logiciel embarqué au réseau d'entreprise, avant de basculer côté qualité en 2024. Je teste donc comme quelqu'un qui a longtemps été de l'autre côté du téléphone quand ça cassait en production.

Référent GenAI sur des projets TaaS (Testing as a Service) et consultant auprès des équipes projets sur leurs sujets de test et de QA augmentée par l'IA. Formateur aussi, à l'Accenture Technology Center de Brest : 150 collaborateurs en salle, plus de mille en distanciel, sur l'IA agentique. Je préfère laisser derrière moi une équipe capable de continuer sans moi qu'un outil que personne n'ose rouvrir. Certifié ISTQB CTFL v4.0.

Le soir, je construis des outils libres autour du test : rf-test-agents (des agents IA qui écrivent et réparent des suites Robot Framework), ODOOFX pour Odoo, et SAPFX, né d'un pari : prouver par A + B que Robot Framework pouvait piloter un SAP, du client lourd à l'API. SAPFX sert d'abord à tester, et je le pousse maintenant vers l'écriture contrôlée de données : jeux de test, bases à garnir, chargements.

3
canaux testés : GUI, Fiori, API
+40 %
de vitesse, mesuré sur une conversion UFT vers Tosca
1 150+
collaborateurs formés à l'IA agentique
381
scénarios validés en direct sur 4 systèmes SAP réels, 440 sur 6 cibles au total (SAPFX v0.8.4)

Parcours

Trente ans à faire tourner des systèmes.
Depuis 2024, à les mettre en défaut.

Ingénieur Automatisation QE & Référent GenAI

2024 – aujourd'hui

Accenture Technology Solutions · Brest ATC

Rôles successifs : Ingénieur d'études (depuis sept. 2024) · Test Automation Engineer / SDET (depuis nov. 2024) · Data Platform Engineer (mars à déc. 2025) · Faculty « Reinvention with Agentic AI » (depuis oct. 2025).

  • Campagnes de non-régression (TNR), de recette et de Post-Refresh sur ECC et S/4HANA, via un outillage custom et l'IA appliquée à la génération et à la maintenance des tests : couverture élargie et campagnes plus rapides.
  • Conversion d'un patrimoine de tests UFT (Unified Functional Testing) vers Tricentis Tosca sur ECC, chez un client : c'est le retour d'expérience chiffré de ce projet qui donne le +40 % de vitesse de production et d'exécution cité plus haut.
  • Automatisation des tests fonctionnels SAP sur les trois canaux (parcours SAP GUI, applications Fiori, appels API) sur des processus métiers critiques ; recette de bout en bout des intégrations Ivalua / SAP sur les flux achats (Procure-to-Pay).
  • Référent GenAI sur des projets TaaS (Testing as a Service) : pilotage du déploiement de solutions d'IA dédiées à l'automatisation et à la rétro-ingénierie fonctionnelle.
  • Bibliothèques et mots-clés Robot Framework développés en Python, versionnés sous Git et intégrés aux pipelines CI/CD ; Tricentis Tosca déployé pour l'automatisation scriptless.
  • IA agentique introduite dans le cycle de test (agents plan / generate / heal, serveurs MCP) et évaluation des cas d'usage GenAI : conception de jeux de tests, mesure de qualité et TNR des sorties LLM avant mise en production.
  • Définition du stack technique global des campagnes (automatisation, performance NeoLoad et IA) et fiabilisation des données de test (extractions PL/SQL, RPA Power Automate).
  • Formations à l'IA agentique pour le Brest ATC et Accenture EMEA : 150 collaborateurs en présentiel, plus de 1 000 en distanciel ; appui-conseil aux équipes projets et mentorat des profils juniors.

Secteurs clients : horlogerie haut de gamme, assurance.

Mission évolution et conformité du système d'information

mai – juin 2024

Ulamir Aulne · Châteauneuf-du-Faou

  • Mise en conformité technique, sécurité, administrative et réglementaire des services informatiques.
  • Création et déploiement d'un serveur Windows 2022 (AD DS, AD CS) sous hyperviseur Proxmox ; création et configuration d'un tenant Microsoft 365 / SharePoint.

Technicien Systèmes, Réseaux & Cybersécurité

2022 – 2024

Optimadsi / Unixo · Rennes

  • Missions et régies d'infrastructure N1 et N2 en autonomie complète.
  • Administration Microsoft Entra ID et sécurisation d'environnements tenant Microsoft 365.
  • Déploiement et durcissement d'équipements réseau : routeurs, commutateurs, firewalls pfSense.

Chef de Projet E-commerce

2018 – 2022

Yelca-M · Trégourez

  • Création et gestion du site marchand electro-domotique.fr : développement web et optimisation de l'expérience utilisateur sur PrestaShop 1.7.
  • Administration d'une infrastructure VPS sécurisée (cPanel / WHM).
  • Gestion commerciale, logistique et SAV ; management d'une équipe de 5 personnes ; maître de stage et d'apprentissage.

Intégrateur Applications, Réseaux & Domotique (indépendant)

2013 – 2022

Terres et Rêves Smarthome · Trégourez

Activité menée en parallèle des postes ci-dessus.

  • Conception, programmation (API) et validation fonctionnelle d'infrastructures pour l'habitat haut de gamme et le bâtiment communicant : petits bâtiments intelligents, salles de cinéma privées, solutions logicielles et réseau (LAN).
  • Encadrement et suivi pédagogique d'apprentis et de stagiaires.

Parcours initial : supervision technique et développement logiciel

1995 – 2010

Téléperformance / IntraCall · GeodeHD · MM Africa

  • Responsable commercial et technique (GeodeHD, 2007 – 2010) : réception numérique par satellite.
  • Superviseur d'équipe (Téléperformance / IntraCall, Lyon, 2005 – 2010) : encadrement de 15 techniciens, support N2 pour Canal+ (satellite & TNT) et N1 pour Numéricâble (Internet).
  • Développeur logiciel (MM Africa, 1995 – 2005) : applications sur systèmes embarqués (Java) et solutions web.

Open source

Le soir, je construis les outils
que j'aurais voulu avoir le matin.

SAPFX

Automatisation de tests SAP multi-canal · Robot Framework · Python · Apache 2.0 · 2026 – aujourd'hui

Tests SAP en langage métier, sur trois canaux, sans licence. Le même test fonctionne qu'il pilote le SAP GUI, Fiori ou l'API OData / RFC. En dessous, la mécanique est faite pour ne pas casser bêtement : attente réelle de SAP, assertions indépendantes de la langue, auto-réparation des localisateurs. Et par-dessus, des agents IA écrivent et réparent les tests via MCP, pendant qu'une sentinelle surveille les écrans sans qu'on ait écrit un seul scénario.

Dernier en date : la cartographie des interfaces d'un système SAP. Elle relève en lecture seule ce que le système expose et échange (destinations RFC, flux IDoc, services OData, jobs, trafic), puis dessine le paysage sur une planche A3 et dans un rapport. Le verdict sur chaque interface vient d'une règle, jamais d'un modèle de langage : une interface n'est confirmée que par deux sources indépendantes, et ce que le système ne peut pas voir est dit comme tel. Validée sur deux systèmes de développement ; dans le dépôt, pas encore publiée.

Un autre chantier récent : l'analyse d'impact. Quand un transport arrive sur un système SAP, elle lit ce qu'il contient, suit chaque objet jusqu'à ceux qui l'utilisent et propose les suites à rejouer selon ce qu'elles exécutent vraiment, pas selon ce qu'elles mentionnent. Sur un transport de 113 objets, une recherche textuelle remontait 22 suites ; 5 l'exécutent. Ensuite, c'est un humain qui tranche, rejouer ou écarter avec sa raison, et sa décision reste consignée. Une première version, dans le dépôt, publiée avec la prochaine version.

Cette prochaine version apporte aussi de quoi écrire sous contrôle : une politique de session qui décide avant chaque geste d'écriture, avec une piste d'audit, et une approbation donnée par un humain pour une cible précise. S'y ajoutent un verdict GO ou NO-GO calculé sur les résultats d'un run, et la vérification du certificat SSL qu'un système sert réellement. Validé sur deux systèmes de développement, pas encore publié ; la politique est un garde-fou d'exploitation, pas un contrôle de sécurité.

Il sait aussi écrire, supprimer et relire ce qu'il a écrit par un second canal, l'écran d'un côté et l'API de l'autre. C'est ce qui ouvre la suite : des jeux de données pour les campagnes de test, des bases à garnir avant des tests de performance, des chargements de paramétrage ou de migration contrôlés. Pour l'instant, l'écriture et le contrôle croisé sont validés sur des systèmes de développement ; le reste est un cap, pas un livrable.

Film pédagogique (11 min 11, en anglais, voix de synthèse, sous-titres français) : la façon de travailler derrière SAPFX, ses sept principes, sa boîte à outils et ce que cela change, sans cacher ce qui lui manque, le support éditeur et un éditeur graphique. Tout est dessiné, aucune prise de vue.

Go To Transaction    VA01          # SAP GUI
Open App             Sales Order   # Fiori
3 canaux 3264 tests unitaires 95 % de couverture 381 scénarios sur 4 systèmes SAP réels UI5 1.60 → 2.0 Apache 2.0

Voir le projet sur GitHub

Rien de magique, surtout beaucoup de plomberie peu glamour. Mais ça tient.

rf-test-agents

Agents de test IA pour Robot Framework · Version 1.0.0 · Apache 2.0

Cinq agents : plan, generate et heal explorent l'application en direct via serveur MCP (perception d'écran, snapshots ARIA, réponses d'API réelles), un concepteur écrit les plans ISTQB hors ligne, un vérificateur relit en lecture seule et ne corrige rien. Chaque étape générée est exécutée en direct avant d'être écrite, et un humain relit. Cibles web, API, mobile et bases de données.

La méthode qu'ils appliquent a un nom, le Spec-Test-Driven Development (STDD), détaillé juste en dessous. C’est une méthode utilisant des agents, pas une architecture agentique.

Voir sur GitHub

rf-web-recorder

Recorder web universel pour Robot Framework · Apache 2.0 · 2026

La brique de captation de SAPFX généralisée en recorder web pour la bibliothèque Browser : enregistrement et relecture, assertions à chaud, export vers des plans de test, dont un plan ISTQB rejouable hors de Robot Framework.

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rf-test-videos

Des vidéos de tests manuels aux suites Robot Framework · Apache 2.0 · 2026

Une vidéo de test manuel devient un plan de test lisible, puis une suite Robot Framework rejouable : transcription pilotée par l'IA (Claude Code ou GitHub Copilot), vérifiée en direct via le serveur MCP rf-mcp.

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Chantiers ouverts

Ce sur quoi je travaille en ce moment.

Programme R&D, avant entraînement

CabrIA

Modèle expert en Quality Engineering, à entraîner et servir en local · 2026

Je prépare un modèle ouvert spécialisé sur le test logiciel, à entraîner sur les artefacts de mes propres frameworks et à servir chez moi. Il n'est pas encore entraîné, et c'est voulu : le banc d'évaluation d'abord (77 cas), puis une chaîne qui capte mes suites de tests et mes sessions d'agents et fait noter chaque exemple par un second modèle avant de le garder. Le corpus compte près de 1 900 exemples. L'index local, plus de 4 100 passages, est déjà consulté par mes agents, qui citent leurs sources.

La première mesure du modèle de base a fait tomber quelques certitudes sur ce que ces modèles savent écrire. Ce que l'entraînement change, je ne le dirai qu'après l'avoir comparé à lui, sur le même banc.

Phase de conception

CabraFlow

Orchestrateur de tests keyword-driven au-dessus de Playwright · 2026

Décrire un test en commentant à voix haute une démonstration de l'application, pendant qu'un moteur réconcilie ce qui est dit et ce qui est cliqué dans l'arbre d'accessibilité. Le test qui en sort reste en langage métier, sans un seul sélecteur CSS, et se rejoue sur trois cibles. Les specs sont posées, le code reste à écrire : rien d'exécutable à montrer aujourd'hui.

Amorçage

ODOOFX

Automatisation de tests Odoo pour Robot Framework · Apache 2.0 · 2026

Le même esprit que SAPFX, appliqué à Odoo Community comme Enterprise. La version 0.1.0 est sur PyPI depuis le 5 octobre : son canal API (XML-RPC jusqu'à Odoo 18, JSON-2 à partir d'Odoo 19) lit, écrit sous garde (l'écriture est fermée par défaut et journalisée) et prouve sa cible avant tout geste. Il est éprouvé en direct sur Odoo 16 et 19 par 65 tests du flux du devis de vente, sur des instances de laboratoire. Le canal web, en lecture seule, est développé dans le dépôt et sera publié avec la prochaine version ; l'introspection complète de l'ORM reste à venir. Aucun résultat sur une instance client n'est revendiqué.

Voir sur GitHub · Voir sur PyPI

Mes pistes de recherche

CabraMesh · Ma réflexion sur l’ingénierie agentique

Mon travail sur les agents de test m’amène à explorer une autre question : comment faire coopérer des modèles et des outils sans perdre le contrôle ni la qualité du résultat ? J’ai nommé cette piste CabraMesh. Voici les grandes lignes de mes travaux V2.

Mon point de départ : les agents de test

Avec rf-test-agents, j’ai structuré le travail de cinq agents pour planifier, générer, réparer, vérifier et documenter des tests Robot Framework. Ils appliquent STDD : une méthode qui utilise des agents, pas une architecture agentique. Cette V1 est disponible en version 1.0.0 sous Apache 2.0.

V1 · Disponible en libre

Voir rf-test-agents sur GitHub

Des rôles clairs, pas une IA à tout faire

Avec CabraMesh, je prolonge cette réflexion : séparer ce qui prépare le travail, ce qui peut agir et ce qui vérifie le résultat. Je cherche à donner à chaque rôle un contexte délimité et des droits adaptés, plutôt qu’à confier toute la chaîne à un seul agent.

V2 · Recherche

Choisir le modèle pour le travail

Je m’intéresse à une architecture multimodèle locale : comparer les capacités sur des cas concrets, selon la qualité, la latence et les ressources nécessaires. Un modèle utile pour préparer un plan ne l’est pas forcément pour analyser un écart. Mes règles de travail doivent rester stables quand le modèle change.

V2 · Recherche

Garder la main et vérifier dans le réel

Je veux distinguer une proposition d’action de son autorisation, puis confronter le résultat aux observations du système. Des contrôles logiciels doivent borner l’exécution ; les critères d’acceptation restent la référence. Un message « terminé » ne me suffit pas, et un échec doit rester visible.

V2 · Recherche

CabraMesh est encore un travail de conception et de recherche. Je ne présente pas une V2 livrée et je ne revendique ni déploiement ni gain mesuré. Il me reste à mettre ces choix à l’épreuve de cas concrets. La V1 rf-test-agents est, elle, utilisable dès maintenant.

Méthodologie

La logique de TDD,
une brique plus tôt.

Je l'appelle Spec-Test-Driven Development (STDD). C'est elle qui tient ensemble mes agents de test, SAPFX et rf-test-agents.

En TDD, le test vient d'abord : il échoue, puis le code le fait passer. Rouge, vert. Sauf qu'avant le test, il y a une spec, et une spec est verte par défaut, en théorie. On l'écrit, on la croit, personne ne l'exécute : rien ne peut la faire échouer.

Le STDD la met à l'épreuve du système réel avant la première ligne de test. Sa phase rouge, c'est tout ce que le système réfute. Sa phase verte, la version observée. Le test et le code viennent après, pas avant.

TDD Test Rouge : il échoue Code Vert : il passe

STDD Spec en langage humain Rouge : le système la réfute Verte : la version observée Test Code

La spec d'abord, en langage humain

Un objectif métier en trois phrases, une user story, un scénario BDD, un cas de test ISTQB, une suite existante : toutes les formes conviennent. Un agent la confronte au système réel, écran par écran, et écrit ce qu'il a observé. C'est cette version-là qui fait foi, relue par un humain.

Le test tiré de la spec

La suite Robot Framework est générée depuis la version observée, chaque étape exécutée en direct avant d'être écrite. Elle porte l'empreinte du plan : si le plan bouge sans que la suite soit régénérée, un contrôle automatique la refuse.

Le code tiré du test

Ce que le test demande et que la bibliothèque ne sait pas encore faire devient une capacité de la bibliothèque, avec son test unitaire, jamais un contournement caché dans la suite. Et quand c'est le métier qui change, on remonte à la spec.

Sur un cas récent, un voyage à créer dans une application Fiori Elements, la fiche de départ portait douze hypothèses. Le système en a fait tomber plusieurs avant la première ligne de test, à commencer par la plus lourde : aucune tuile du launchpad n'ouvrait l'application visée. La limite est connue. Sans système réel à interroger, pas de phase rouge : la spec reste une hypothèse, et le plan le dit au lieu de faire comme si.

La méthode, en film

Film pédagogique (8 min 34, en anglais, voix de synthèse, sous-titres français) : un agent, un messager et le système SAP réel suivent ce cas maillon par maillon, et le parallèle avec TDD arrive dès la première minute. Tout est dessiné, aucune prise de vue ; les écarts montrés sont ceux de la campagne.

L'IA en test automatique

Film pédagogique (6 min 43, en anglais, voix de synthèse, sous-titres français) : un agent IA peut-il écrire et maintenir des tests SAP ? Ce qu'il fait bien, là où il échoue sans bruit, et les garde-fous qui rendent l'essai utile. Essayé pour de vrai, sur des systèmes SAP réels. Tout est dessiné, aucune prise de vue.

Boîte à outils

Compétences

Test, validation & recette SAP

SAP GUI Scripting (ECC) · SAPUI5 / Fiori (S/4HANA) · API OData & RFC · Ivalua (Source-to-Pay) · tests d'intégration Ivalua / SAP · recette fonctionnelle · non-régression (TNR) sur processus critiques · validation de bout en bout · campagnes Post-Refresh

IA dans le cycle de test

GenAI & IA agentique · agents plan / generate / heal · serveurs MCP · auto-réparation des localisateurs · évaluation de prompts · TNR des sorties LLM

Frameworks & langages

Robot Framework · Python · Playwright · Tricentis Tosca (Model-Based Test Automation) · UFT (Unified Functional Testing), en conversion vers Tosca

Méthodes & gestion des tests

ISTQB CTFL v4.0 · Spec-Test-Driven Development (STDD) · stratégie et plans de test · Jira, Xray, Zephyr, ALM · Agile Scrum

CI/CD & versioning

Git · Jenkins · GitLab CI · Azure DevOps · Docker

Performance & données

NeoLoad (tests de charge et de performance) · PL/SQL · Power Automate · Power BI

Formation & transmission

Ingénierie pédagogique · animation d'ateliers techniques · mentorat

Certifications

  • 2024ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) v4.0 · ENI École Informatique
  • 2024POEI Testeur / Business Analyste · ENI École Informatique
  • 2024Titre RNCP Technicien Supérieur Systèmes & Réseaux, spécialisation cybersécurité · Simplon.co
  • 2024Green Software for Practitioners (LFC131) · The Linux Foundation
  • 2022MOOC Sécurité Numérique · ANSSI / SecNumacadémie
  • 2018Installateur certifié domotique · Z-Wave Alliance
  • 2013Domotique au service du handicap · CMRRF de Kerpape

Formations complémentaires

  • Reinvention with Agentic AI : Facilitator · Accenture
  • Développer une solution RAG avec ses propres données · Azure AI Foundry
  • Building & Implementing Test Automation Frameworks
  • Robot Framework : Jenkins CI & Git Version Control
  • Maîtriser Windows Server, de débutant à expert

Engagements

  • Jury professionnel et mentor national
  • Référent informatique associatif (Ulamir)
  • Formateur bénévole auprès des seniors

Distinction

  • Crystal BlackBerry 10 Dev Alpha Award : trophée envoyé par l'équipe développeurs de BlackBerry aux auteurs d'une application publiée sur BlackBerry 10

Langues

  • Français : langue maternelle
  • Espagnol : professionnel
  • Anglais : lecture courante de documentation technique

Parlons tests.

Automatisation, recette, IA dans le cycle de test : ceux où l'outillage reste à inventer et où les équipes sont à embarquer m'intéressent en premier. Si vous avez un sujet en cours, le plus simple est d'en parler.

À l'écoute de sujets à forte valeur technologique

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