Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.
Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.