Panto AI

Vous pilotez un appareil réel avec des commandes en langage naturel depuis votre éditeur, et l'agent se connecte, exécute et répond. L'intérêt, c'est la vitesse : un développeur qui veut confirmer une correction ponctuelle n'a pas à écrire un nouveau script ni à quitter son IDE. La configuration passe par une seule ligne collée dans votre agent, qui se charge ensuite de la connexion à la ferme d'appareils.

Au lieu de tester sur un seul émulateur, Panto AI exécute vos scénarios sur plus de 150 appareils physiques et combinaisons de système, un appareil à la fois sur le plan standard. C'est la capacité qui le distingue des outils purement script. Un plantage qui ne touche qu'un Pixel et qui passerait pour propre sur un émulateur isolé est signalé, parce que le même scénario tourne sur les téléphones que les gens portent vraiment.

Quand une exécution échoue, la plateforme fait le diagnostic au lieu de vous laisser un résultat rouge. Elle regroupe les échecs, fait ressortir la cause probable et renvoie des pistes dans le rapport. Pour une équipe qui livre chaque semaine, la valeur se mesure à l'écart entre l'exécution ratée et la correction, et une cause racine dans le rapport réduit cet écart.

Vous pouvez créer, maintenir et modifier des tests dans Appium et Maestro, si bien que les suites existantes sont réutilisées au lieu d'être réécrites pour une nouvelle plateforme. Les équipes qui écrivent déjà ces scénarios peuvent pointer Panto AI dessus et gagner la ferme d'appareils et la couche de rapports par-dessus, sans changer la façon dont les tests sont rédigés.

Chaque exécution met à jour un tableau de bord avec le taux de réussite, le score de stabilité, les bugs détectés et des chiffres de santé de l'application comme la mémoire, le temps de démarrage et la fréquence d'images. Une régression de mémoire qui grimpe de 242 Mo à 302 Mo sur cinq exécutions apparaît comme une tendance tandis que la fréquence d'images et le taux de plantage restent plats, ce qui pointe une fuite plutôt qu'un ralentissement général. Les chiffres se mettent à jour après chaque exécution, si bien qu'une décision de mise en production repose sur des preuves.

La planification en un clic et l'intégration CI/CD laissent la matrice d'appareils tourner à chaque commit ou selon un calendrier nocturne sans que personne ne la déclenche. Les intégrations API et base de données tirent des données simulées dynamiques en temps réel et des enregistrements structurés pendant l'exécution, si bien qu'un test contre une forme de données vivante reste représentatif au lieu de tourner sur des données figées.

Panto AI indique être en cours d'attestation SOC 2 Type 2 et se soumet à des audits annuels, en plus d'une certification de conformité Cert-In. Le déploiement sur site est disponible, et les plans entreprise prennent en charge des configurations dédiées ou en cloud sur site, le SSO et un déploiement flexible sur Azure, AWS et GCP.