QA OPS LAB

Parce que TestRail et Xray ne sont pas faits pour les QA

TestRail est un héritage des années 2010 figé dans son ergonomie. Xray dépend totalement de l'écosystème Atlassian (donc Jira) et facture comme tel. Et tous les deux passent à côté de ce qui compte vraiment pour un QA Architect en 2026 : l'analyse prédictive, l'industrialisation, et la liberté de stack.

QA OPS LAB part d'un constat simple : un QA Architect avec 20 ans d'expérience sait ce qui manque dans les outils existants. Plutôt que d'attendre qu'un éditeur l'ajoute (jamais), je l'ai construit moi-même.

FastAPI + SQLite chiffré + vanilla JS

Volontairement sobre. Pas de framework JS lourd, pas de microservices à 12 conteneurs, pas de cloud provider obligatoire. Une stack qui marche en prod avec un seul process Python et un fichier de base de données chiffré.

37 fichiers Python, organisés clean

Le backend a été refactorisé fin 2025 / début 2026 d'un monolithe en une structure modulaire claire. Chaque router porte un domaine métier, chaque service encapsule la logique applicative.

# Structure backend QA OPS LAB
qaopslab/
├── core/                 # Coeur applicatif
│   ├── main.py           # Bootstrap FastAPI
│   ├── config.py         # Settings via Pydantic
│   ├── database.py       # SQLAlchemy + chiffrement
│   ├── models.py         # Modeles SQL
│   ├── middleware.py     # Auth, audit, CORS
│   └── auth.py           # JWT + RBAC
│
├── routers/              # 24 routers metier
│   ├── projects.py
│   ├── test_cases.py
│   ├── defects.py
│   ├── requirements.py
│   ├── strategy.py
│   ├── reports.py
│   └── ... (18 autres)
│
├── services/             # 5 services applicatifs
│   ├── ai_helpers.py             # Generation IA via Groq/LLaMA
│   ├── defect_predictor.py       # ML defaut prediction
│   ├── pdf_generator.py          # Rapports PDF
│   ├── requirement_helpers.py    # SpaCy NLP
│   └── strategy_generator.py     # Strategie auto
│
└── standalone/           # Scripts utilitaires
    ├── db_crypt.py
    ├── defect_similarity.py
    └── migrate_password.py

Trois niveaux, sans surprise

Ce qui arrive

• DataLab — module d'insights IA versionnés sur tes datasets de test. Identifier les patterns de défauts récurrents, les corrélations cachées, les exigences sources de bugs.
• Frontend modularisé — refonte du frontend en modules vanilla JS séparés (un module par fonctionnalité), pour faciliter la maintenance et la contribution.
• Module Visual Testing intégré — intégration native d'OculiX dans QA OPS LAB pour faire du test visuel pur depuis l'interface.
• API publique documentée — exposition de l'API en mode "headless" pour permettre les intégrations custom.

Accès sur inscription

La plateforme n'est pas accessible publiquement. Demande un accès si tu veux tester en conditions réelles, ou contacte-moi pour discuter d'un déploiement on-premise.