Outil IA de pentest formulaire de paiement

Capture du Parcours Client Le processus débute par l'apprentissage autonome d'un parcours de commande sur le site "promo-garden". L'agent Navigather navigue à travers les étapes du checkout, renseignant automatiquement les informations de contact, de livraison et de paiement. Cette phase de "learning" est essentielle pour modéliser le comportement utilisateur et capturer les interactions clés. Simulation de Scénario d'Échec L'objectif de cet apprentissage est de simuler un scénario de refus de carte bancaire. L'agent est configuré pour tenter une transaction qui échouera, permettant ainsi de valider la gestion des erreurs de paiement par le système. Une fois le refus CB détecté, l'apprentissage est considéré comme terminé. Génération et Exécution du Script Après l'apprentissage, un script automatisé est généré automatiquement. Ce script contient toutes les actions enregistrées, prêtes à être rejouées. La vidéo montre ensuite l'exécution de ce script par plusieurs agents virtuels (Josephine Boutin, William Tanguy, Étienne Delmas) qui reproduisent le même parcours de commande et rencontrent le même refus de paiement, confirmant la robustesse du scénario d'échec.