Des outils comme Kubernetes et l’infrastructure en tant que code ont précédemment marqué des changements technologiques majeurs, à l’instar de la transition en cours vers l’IA générative. Les équipes DevSecOps sont aujourd’hui confrontées à une période de transformation similaire, nécessitant une refonte des compétences et des approches pour s’adapter à cette nouvelle vague technologique.
Les grands modèles de langage (LLM) et les copilotes d’IA changent la façon dont les développeurs, les scientifiques des données et les ingénieurs travaillent, entraînant des améliorations de la productivité, de la qualité et de l’innovation. À mesure que ces technologies s’intègrent dans les tâches quotidiennes, il devient impératif de comprendre leurs capacités et leurs limites.
Avec l’intégration de l’IA générative, les équipes DevSecOps sont confrontées à de nouveaux défis en matière de données et de sécurité. Les équipes doivent acquérir des compétences dans la gestion de ces risques, ce qui nécessite une connaissance approfondie des fonctionnalités de l’IA et de leurs vulnérabilités potentielles.
Préparer les équipes informatiques à l’IA
Les directeurs des systèmes d’information (DSI) et autres responsables informatiques s’attachent à doter leurs équipes des compétences nécessaires pour exploiter efficacement l’IA. Il est essentiel de donner la priorité à la formation qui comprend une expérience pratique des technologies de l’IA pour favoriser une main-d’œuvre adaptable et compétente.
À mesure que l’automatisation et l’IA prennent en charge les tâches routinières de script et de surveillance, on assiste à une évolution vers la priorisation des compétences analytiques de plus haut niveau. Les domaines d’intérêt comprennent désormais l’analyse des besoins en produits, la conception de logiciels et la planification stratégique – des compétences qui exigent un niveau plus élevé de réflexion et de créativité.
En complément, les équipes DevOps s’orientent vers des rôles qui exigent davantage de créativité et de vision stratégique, montrant la nécessité de compétences qui vont au-delà des connaissances techniques pour inclure des capacités de résolution de problèmes qui peuvent favoriser l’innovation et les résultats stratégiques.
Compétences clés pour l’IA générative
Invitation à l’IA et validation
La maîtrise de l’art de solliciter les outils d’IA et de valider leurs résultats constitue la base d’un déploiement efficace de l’IA générative. Les développeurs et les analystes doivent acquérir la capacité de générer des invites qui conduisent à des résultats de haute qualité et d’évaluer de manière critique ces résultats pour y déceler des erreurs ou des biais. Alors que les outils d’IA comme ChatGPT ou d’autres copilotes deviennent omniprésents dans le développement de logiciels et l’analyse de données, la capacité à discerner les informations exactes et trompeuses générées par l’IA a un impact direct sur la prise de décision et l’intégrité opérationnelle.
Gestion du pipeline de données
Les ingénieurs de données sont de plus en plus amenés à gérer des pipelines de données complexes qui sont essentiels pour alimenter les modèles d’IA avec des données correctes et pertinentes. Ces pipelines doivent traiter un large éventail de types de données, y compris des données non structurées telles que des textes et des images, qui sont essentielles pour l’apprentissage de modèles d’IA génératifs. Les compétences en matière de nettoyage, de prétraitement et de transformation de ces données pour les adapter aux applications de l’IA sont donc très demandées. Comprendre comment maintenir la qualité des données tout au long de ce processus est essentiel pour la fiabilité des résultats de l’IA.
Connaissance de la pile d’IA
Une compréhension approfondie de la pile d’IA devient indispensable pour les développeurs qui travaillent dans cette nouvelle ère. Il s’agit notamment de se familiariser avec les logiciels traditionnels ainsi qu’avec les outils et plateformes émergents qui soutiennent le développement de l’IA, tels que les bases de données vectorielles et les API axées sur l’IA fournies par des plateformes telles que Hugging Face, Llama et LangChain. Les développeurs doivent se tenir au courant de ces technologies pour créer des applications plus efficaces et plus innovantes basées sur l’IA.
Sécurité et essais dans la mise en œuvre de l’IA
Déplacer les pratiques de sécurité plus tôt dans le cycle de vie du développement – communément appelé « déplacement vers la gauche » – devient de plus en plus important à mesure que les organisations s’appuient davantage sur des processus pilotés par l’IA. L’IA pouvant automatiser de nombreux aspects de la sécurité et des tests, la dépendance à l’égard des procédures de test manuelles diminue. Les équipes doivent intégrer des mesures de sécurité complètes dès les premières étapes du développement du projet afin de détecter les vulnérabilités avant qu’elles ne se transforment en menaces plus importantes.
Des compétences en matière de détection des menaces pilotée par l’IA et de gestion des pipelines automatisés d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD) sont désormais indispensables. Les équipes doivent savoir utiliser l’IA pour identifier les menaces potentielles pour la sécurité et les inefficacités dans le code. La capacité à gérer et à sécuriser les flux de travail améliorés par l’IA permet de prévenir efficacement les perturbations et de renforcer la sécurité des produits logiciels.
Avec l’expansion continue des technologies de l’IA, il est essentiel d’assurer une surveillance continue pour détecter les incidents et y répondre en temps réel. Les vulnérabilités uniques introduites par l’IA générative, telles que les injections rapides ou l’empoisonnement des données, nécessitent des stratégies et des outils spécifiques. Les équipes doivent acquérir des compétences dans la mise en place et la gestion de systèmes capables de surveiller les comportements de l’IA et de déclencher rapidement des réponses appropriées aux menaces.
Défis et opportunités
Naviguer entre les réglementations et les risques associés à l’IA générative peut être à la fois un défi et une opportunité. Alors que les législateurs et les industries s’adaptent au déploiement rapide des technologies de l’IA, les organisations doivent suivre le rythme des nouvelles réglementations qui visent à atténuer les risques sans étouffer l’innovation. La compréhension de ces environnements réglementaires permet d’élaborer des stratégies qui tirent parti des technologies de l’IA tout en respectant les normes juridiques.
L’opérationnalisation de l’IA implique de développer des modèles d’IA et de s’assurer qu’ils sont complets, évolutifs et bien intégrés dans les systèmes existants. Les organisations s’efforcent de faire passer les projets d’IA de la phase expérimentale à la production à grande échelle. Les compétences en matière de gestion du cycle de vie des modèles d’IA – y compris le déploiement, la surveillance et l’amélioration continue – sont essentielles pour maintenir la pertinence et l’efficacité des solutions d’IA dans les environnements de production.
