Développer avec l’IA sans compromettre la sécurité

Le vibrocodage assisté par l’IA accélère le développement de logiciels et démocratise la création d’applications.

L’IA a commencé à faire quelque chose d’intéressant dans le développement de logiciels : elle supprime les frictions. C’est une bonne chose. Avec le codage vibratoire alimenté par de grands modèles de langage (LLM), vous n’avez plus besoin d’attendre trois mois pour obtenir un prototype d’application. Vous tapez une invite et le système vous donne un code fonctionnel, des éléments frontaux, des configurations système, tout. Tout est là, emballé et prêt à fonctionner. Ce n’est pas seulement pour les développeurs. Les équipes de produits, les opérations, le marketing, tous ceux qui comprennent le problème qu’ils sont en train de résoudre, peuvent lancer un prototype. Ce n’est pas si mal.

Le rythme est rapide, ce qui est exactement ce dont nous avons besoin dans les entreprises modernes. Gartner prévoit que d’ici 2028, 40 % des applications d’entreprise seront créées à l’aide d’outils de ce type. Il s’agit d’un changement important par rapport aux modèles en cascade et agiles qui prennent plus de temps et dépendent plus fortement d’un pool limité de talents techniques. Ces outils permettent aux collaborateurs de votre entreprise de commencer à élaborer, tester et réitérer des idées à un coût quasi nul et à une vitesse quasi instantanée.

Mais n’oubliez pas que la vitesse seule n’est pas une stratégie. Si la démocratisation est une bonne chose, les dirigeants doivent penser dès le départ à l’échelle, à la sécurité et à la fiabilité. La vitesse n’a de valeur que si elle est durable. L’objectif n’est pas la production, mais la création d’outils utiles, stables et sûrs. C’est là que vos équipes ont encore de l’importance. Même si la première ébauche vient rapidement de l’IA, le produit final a toujours besoin d’une direction humaine claire.

Le développement rapide de codes vibrants amène souvent les utilisateurs à négliger des responsabilités essentielles en matière de maintenance et de sécurité.

Le problème des sorties rapides est qu’elles donnent un faux sentiment d’achèvement. Ce n’est pas parce que l’application fonctionne que le travail est terminé. Le code est peut-être fonctionnel, mais est-il sécurisé ? Peut-il évoluer ? Qui est responsable de l’assistance lorsque les utilisateurs se connectent et cassent des choses ou rencontrent des bogues ? Ces questions ont tendance à être ignorées dans les premières étapes de la construction d’applications basées sur l’IA. C’est là que le risque commence à croître.

Une fois le code expédié, la réalité apparaît. La maintenance, les correctifs, les tests de conformité, rien de tout cela ne disparaît. Mais de nombreuses personnes utilisant le codage vibratoire ne sont pas des techniciens, et ne sont donc pas forcément conscientes de ces besoins. Vous ne compteriez pas sur une application créée au cours d’un week-end et directement mise en production pour passer les audits de tiers ou survivre à un déni de service. Pour cela, il faut de l’expérience en ingénierie, et pas seulement une génération spontanée.

Les dirigeants doivent s’assurer que leurs équipes ne se laissent pas abuser par la facilité de construire quelque chose qui « fonctionne ». Fonctionner et être prêt pour la production, ce n’est pas la même chose. Vous avez besoin d’une supervision. Intégrez des examens de sécurité avant le déploiement. Mettez en place une surveillance continue. Mettez en place un contrôle de version autour de la base de code. Il s’agit d’étapes élémentaires, mais il est facile de les ignorer lorsque tout le monde cherche à accélérer les choses. Et si l’IA prend de l’ampleur, l’évolution de la sécurité doit suivre la même cadence.

C’est votre responsabilité. L’intégrité opérationnelle doit croître en même temps que les capacités. Sinon, vous livrerez un produit plus rapide qui échouera plus tôt, éventuellement devant les clients.

Le code généré par l’IA peut donner lieu à des applications fonctionnelles mais intrinsèquement peu sûres en raison d’un manque de connaissances approfondies en matière de sécurité.

Voici ce qui se passe lorsque vous vous fiez trop à l’IA pour écrire du codeL’intelligence artificielle : elle commence à générer des modèles basés sur ce qu’elle a vu auparavant. Cela semble bien, jusqu’à ce que vous réalisiez que l’IA n’a pas été formée pour comprendre le contexte dans lequel vous opérez. Elle ne connaît pas votre exposition spécifique aux menaces, vos exigences en matière de conformité ou les types de défaillances que vous ne pouvez pas vous permettre. Elle veut simplement que le code soit compilé et exécuté.

Le résultat est souvent une application qui semble correcte, qui passe les tests de fonctionnalité de base et qui donne rapidement aux équipes exactement ce qu’elles ont demandé, mais sans aucune idée réelle de la manière dont ce logiciel se comportera sous pression. L’IA n’a pas l’instinct de la réponse au risque ou des compromis. Elle ne reconnaît pas les cas où les informations d’identification ne devraient jamais être codées en dur. Elle ne vous alertera pas si des données de session sont exposées par hasard dans les journaux. Ce sont ces types de défaillances qui conduisent à des violations graves.

C’est pourquoi vos équipes de sécurité sont toujours aussi importantes. L’expertise qu’elles apportent ne peut pas encore être remplacée par la reconnaissance des formes ou les résultats générés. Même si le code est techniquement correct, il peut encore être fragile, mal configuré ou mal synchronisé avec l’architecture de votre infrastructure. Vous ne pouvez pas déléguer entièrement votre jugement à un modèle d’IA. L’intuition humaine continue de définir ce qui est acceptable, ce qui est dangereux et ce qui doit être réécrit avant d’être mis en production.

Les dirigeants doivent être clairs : l’utilisation de l’IA pour construire plus rapidement ne signifie pas qu’il faille faire l’impasse sur les compétences fondamentales. Au contraire, cela exige une meilleure compréhension de la manière dont les choses peuvent se briser, car les ruptures à grande vitesse sont plus graves. Vous aurez besoin d’une politique claire en matière d’examen, de propriété et d’audits réguliers des logiciels générés par l’IA avant qu’ils ne soient déployés auprès des utilisateurs ou des clients.

L’utilisation de cadres de sécurité tels que STRIDE de Microsoft est essentielle pour évaluer l’état de préparation des applications codées par vibration.

Si vos équipes évoluent rapidement avec des logiciels générés par l’IA, vous avez besoin de quelque chose pour vérifier leur travail avant qu’il ne soit mis en service. Le cadre STRIDE de Microsoft est l’un des moyens les plus rapides d’effectuer une évaluation de base. Il couvre six catégories de menaces : usurpation, altération, répudiation, divulgation d’informations, déni de service et élévation de privilèges. Il ne faut pas longtemps pour passer en revue chaque point de contrôle, et cela permet de découvrir des risques que la plupart des gens ne penseraient jamais à rechercher. En particulier ceux qui ne sont pas des développeurs.

Avec STRIDE, vous commencez à poser des questions telles que : Quelqu’un peut-il se faire passer pour un autre utilisateur ? L’application donne-t-elle trop de détails dans les journaux d’erreurs ou les API ouvertes ? Que se passe-t-il si quelqu’un envoie 500 requêtes par seconde, l’application s’arrête-t-elle ou continue-t-elle à les accepter ? Il s’agit de vérifications de base que vous devez effectuer avant de supposer que le logiciel est sûr ou avant de l’exposer à des données réelles.

L’avantage de STRIDE est qu’il est simple et structuré. C’est utile dans tout environnement où des non-développeurs ou des ingénieurs débutants créent des applications fonctionnelles avec l’IA. Ils ne détecteront pas tous les cas de figure. Mais avec une telle liste de contrôle en place, ils risquent moins de manquer les cas critiques.

Du point de vue de la direction, il s’agit de définir des normes. Les applications codées par Vibe ne bénéficieront pas, par défaut, d’un contrôle traditionnel de l’assurance qualité ou de la sécurité des logiciels. Vous devez intégrer cet examen minutieux. STRIDE, ou d’autres frameworks de ce type, offre à vos équipes un moyen reproductible de vérifier ce que l’IA fournit et de s’assurer que ce qui est mis en production peut résister à une utilisation réelle. Sans cela, vous vous fiez à des hypothèses, et les hypothèses ne sont pas évolutives.

La supervision humaine reste essentielle dans le développement assisté par l’IA afin de sécuriser et d’adapter efficacement les applications.

L’IA accélère la phase de construction, cela ne fait aucun doute. Mais elle ne remplace pas l’expérience. La qualité de ce qui sort d’un processus codé par vibration ne peut atteindre un certain plafond que si des personnes qualifiées sont présentes dans la boucle. Que vous écriviez pour cinq utilisateurs ou cinq mille, la fiabilité, les performances et la sécurité de l’application dépendent toujours de la direction humaine.

Les premiers prototypes créés par codage vibratoire passent souvent à côté des couches plus profondes de la conception logicielle. Des éléments tels que l’architecture évolutive, la résilience aux erreurs, les hiérarchies de permissions et le traitement robuste des données nécessitent des décisions ancrées dans l’expérience de l’ingénierie, et pas seulement la génération de code. Les outils d’IA ne comprennent pas l’impact commercial, les dépendances du système ou la maintenabilité à long terme. Ils sont conçus pour répondre, pas pour anticiper.

Voici ce que les dirigeants doivent garder à l’esprit : la vitesse est précieuse, mais pas au prix d’une amplification des risques. Si l’organisation adopte le développement assisté par l’IA, elle doit également créer un espace pour les développeurs expérimentés afin d’affiner et de protéger ce qui est lancé. Cela inclut la mise en place de pipelines CI/CD, l’exécution de révisions manuelles si nécessaire et l’attribution de la responsabilité de la santé du code à long terme.

Garder un être humain dans la boucle ne signifie pas ralentir. Il s’agit de fixer un seuil plus élevé. Les décisions prises par des ingénieurs expérimentés, non seulement au cours du développement mais aussi au cours de l’assistance et de la mise à l’échelle, permettent d’éviter que la dette technique ne devienne incontrôlable par la suite. Si vous êtes en train de prendre de l’élan avec un codage vibrant, c’est très bien. Veillez simplement à ce que les fondations tiennent lorsque l’échelle et la complexité se manifestent.

Les outils automatisés peuvent améliorer de manière significative la fiabilité et la sécurité des applications créées à l’aide de méthodes assistées par l’IA.

Dès que vous commencez à créer des applications avec l’IA, vous augmentez le volume de code que votre équipe peut produire. Cela augmente également la surface de risque. Pour y faire face, vous aurez besoin d’une automatisation adaptée à la vitesse et à l’ampleur de votre développement. La bonne nouvelle, c’est que les outils existent déjà.

Les outils d’analyse de la sécurité peuvent examiner automatiquement les dépendances logicielles et détecter les vulnérabilités connues dans les paquets dont dépend votre application. Les crochets de pré-commission dans vos pipelines CI/CD peuvent bloquer les informations d’identification codées en dur avant qu’elles n’arrivent dans un référentiel partagé. Le suivi des métadonnées peut aider à différencier le code généré par l’IA du code écrit manuellement, de sorte que les responsables de l’ingénierie puissent prioriser les efforts de révision là où c’est important.

Ces outils ne sont pas facultatifs. Ils constituent la nouvelle norme si vous expédiez rapidement. Ils apportent une structure là où l’attention humaine peut être inégale, en particulier dans les équipes où tout le monde n’a pas une expérience approfondie en matière d’ingénierie ou de sécurité. La valeur qu’ils apportent s’accroît rapidement en détectant les erreurs à un stade précoce et en faisant apparaître les risques avant la production.

Pour les dirigeants, il s’agit d’une question de stratégie. Mettez en place des contrôles légers et automatisés dès le début de votre processus au lieu de réagir plus tard. Ne pensez pas que la génération de code signifie moins de complexité, cela signifie généralement que plus de systèmes doivent fonctionner ensemble. Lorsque les choses tournent mal, l’automatisation n’empêchera pas tous les problèmes, mais elle réduira les angles morts et permettra à vos ingénieurs de se concentrer sur des décisions de plus haut niveau. C’est exactement ce que vous souhaitez.

Les protocoles de sécurité doivent s’adapter à la rapidité du codage vibratoire pour atténuer efficacement les risques associés.

Les outils de développement assistés par l’IA sont rapides. Cette rapidité permet aux équipes de lancer rapidement des idées, de tester des variantes et de raccourcir les boucles de rétroaction. Mais la vitesse sans discipline de sécurité entraîne des problèmes que vous ne pouvez pas vous permettre. Si votre équipe peut passer à la production en quelques heures, vos pratiques de sécurité doivent être tout aussi immédiates, sans retards, sans étapes manuelles qui prennent des jours à exécuter.

Vous ne pouvez pas ajouter la sécurité plus tard et vous attendre à ce que les choses se maintiennent. Il s’agit d’intégrer la confiance et la résilience dans le processus dès le début. Cela signifie qu’il faut examiner les architectures alors que l’application n’est encore qu’une ébauche, signaler les risques au cours des premières itérations et déclencher des contrôles automatisés dans le cadre du flux de développement naturel. Lorsque vous élargissez ce processus à plusieurs équipes et applications, il devient essentiel de l’appliquer au moyen d’outils et d’une politique clairement définie.

Il ne s’agit pas seulement d’une nécessité technique. Il s’agit d’une décision stratégique. Les organisations qui s’appuient sur le développement piloté par l’IA doivent mettre en place leur dispositif de sécurité en fonction de la rapidité. Cela inclut la modélisation automatisée des menaces, la gestion des dépendances et le suivi des audits, qui ne sont pas des améliorations optionnelles, mais des exigences intégrées. Lorsque les équipes comprennent que le volume et la vitesse ne sont pas une excuse pour ignorer la sécurité, le système s’améliore à tous les niveaux.

Les dirigeants doivent s’attacher à donner le ton. Faites en sorte que la sécurité soit assurée avant, pendant et après la génération du code. Mettez à disposition des technologies et des lignes directrices qui vont dans ce sens. Créez une responsabilité à cet égard. La sécurité n’est pas un obstacle dans cet environnement, c’est un stabilisateur pour une croissance durable. Si vous augmentez la production de votre application mais que vous n’augmentez pas la surveillance, quelque chose finira par tomber en panne d’une manière qui sera difficile à réparer. Il ne s’agit pas d’empêcher la vitesse. Il s’agit d’éviter qu’elle ne se transforme en exposition.

En conclusion

Le développement assisté par l’IA n’est plus expérimental, il est opérationnel. Le rythme, la flexibilité et l’accessibilité qu’il apporte sont déjà en train de remodeler la façon dont les équipes construisent et lancent des logiciels. C’est un progrès. Mais la vitesse sans la stabilité n’est pas évolutive. Et un logiciel qui fonctionne aujourd’hui mais qui ne pourra pas résister à la pression demain n’est pas une victoire.

Pour les décideurs, c’est le moment d’agir avec clarté. Définissez des attentes qui associent la vitesse de l’IA à la discipline d’une bonne ingénierie. Assurez-vous que les équipes comprennent qu’une production rapide nécessite toujours une appropriation, une maintenance et de véritables cadres de sécurité intégrés à chaque couche. Donnez-leur les outils et les politiques qui leur permettront d’avancer rapidement sans rogner sur les coûts.

L’IA peut se charger des tâches les plus lourdes. Votre rôle est de veiller à ce que le travail effectué vaille réellement la peine d’être expédié. Cela signifie des applications sécurisées, maintenables et évolutives, et pas seulement des prototypes fonctionnels. L’objectif n’est pas de produire plus de logiciels. L’objectif est d’obtenir de meilleurs résultats. Faites en sorte que vos équipes se concentrent sur cet objectif, et la vitesse se transformera en quelque chose de significatif.