Les systèmes déployés dans être testés pendant l’élasticité, ce qui entraîne plusieurs problématiques. D’abord, l’exécution d’un test pendant l’élasticité peut exiger de conduire le CBS dans une succession de comportements élastiques spécifiques, càd., une séquence d’ajout/retrait de ressources, qui nécessite des variations précises de la charge des requêtes envoyées au cloud. Seconde, certaines adaptations du CBS ne sont réalisées qu’à un moment précis, par exemple après un ajout de ressources et, par conséquent, leurs tests doivent être synchronisés avec des états spécifiques du CBS. Troisième, les testeurs doivent rejouer les tests pendant l’élasticité de manière déterministe afin de déboguer et corriger le CBS. Quatrième, la création des tests pendant l’élasticité est complexe et laborieuse dû au large nombre de paramètres, et à la particularité du cloud computing. Enfin, seulement quelques combinaisons de paramètres peuvent causer des problèmes au CBS, que les cas de test créés au hasard peuvent manquer, alors qu’un jeu de tests couvrant toutes les combinaisons possibles serait trop grand et impossible à exécuter. Dans cette thèse, nous abordons toutes ces problématiques en proposant plusieurs approches :1) une approche qui conduit les CBSs dans une suite de comportements élastiques prédéfinis, 2) une approche qui synchronise l’exécution des tests selon les états du CBS, 3) une approche qui permette la reproduction des tests pendant l’élasticité, 4) un langage spécifique à ce domaine (DSL, selon l’acronyme anglais) qui résume la mise en œuvre des tests pendant l’élasticité, 5) une approche qui génère des petits ensembles de tests pendant l’élasticité tout en révélant des problèmes liés à l’élasticité. / Systems deployed on elastic infrastructures deal with resource variations by adapting themselves, which may cause errors, or even degrade their performance. Therefore, we must test the Cloud-Based Systems(CBSs) throughout elasticity, which faces problematics. First, executing elasticity tests may require the lead of CBS throughout a specific elastic behavior, i. e.,sequence of resource changes, which depends on an accurate workload generation. Second, CBS adaptations occur at a precise moment, such as after a resource scale out, which requires to test them during a specific CBS states. Third, testers must re-execute elasticity tests in a deterministic manner to debug and fix the CBS. Fourth, implementing elasticity tests is complex and laborious given the wide possibility of parameters, and the peculiarity of cloud computing. Finally, specific combinations of parameters may cause the system issues, where random tests may miss such combinations, while a test set that covers all thecombinations may be large and impractical to execute. In this thesis, we tackle all these five problematics by proposing several approaches: 1) an approach to drive the CBS throughout preset elastic behaviors, 2) an approach to synchronize tests according to the CBS states, 3) an approach to enable reproducing elasticity testing, 4) a Domain Specific Language (DSL)-basedapproach to abstract the elasticity testing implementation, and 5) an approach to generate small sets of tests that reveal relevant elasticity-related issues.