Ce billet de blog explore deux méthodes pour évaluer la qualité des suites de tests automatisés, particulièrement dans le contexte de l'écriture de tests par des modèles de langage (LLMs). L'auteur, Mark Seemann, discute d'abord de la couverture de code, souvent critiquée mais potentiellement utile pour les tests générés par des LLMs, car elle peut servir de seuil minimal. Ensuite, il aborde la mutation testing, une technique plus avancée qui modifie le code pour vérifier si les tests détectent ces changements, révélant ainsi des cas non couverts. Bien que ces méthodes aient des limites, elles offrent des pistes pour critiquer et améliorer les tests, surtout dans un contexte où les tests sont générés automatiquement.