Les outils de codage de l’IA changent la donne
Les assistants de codage alimentés par l’IA, comme GitHub Copilotsont en train de transformer le développement de logiciels. Ils modifient fondamentalement la manière dont le code est écrit. Depuis la fin de l’année 2022, ces outils se sont généralisés. Microsoft indique que l’utilisation de GitHub Copilot a augmenté de 50 % au cours des deux dernières années et qu’il sert désormais 150 millions de développeurs.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Apiiro fait état d’une augmentation de 70 % des demandes de téléchargement (PR) depuis le troisième trimestre 2022, dépassant de loin la croissance des dépôts (30 %) et l’augmentation du nombre de développeurs (20 %). Plus de code est écrit, plus rapidement que jamais. Il s’agit d’un gain d’efficacité majeur, mais cela soulève également des questions. Les organisations sont-elles prêtes à gérer l’afflux rapide de code généré par l code généré par l’IA?
C’est bien de coder plus vite, mais la vitesse sans contrôle crée des risques. Le défi consiste à s’assurer que la qualité et la sécurité ne prennent pas de retard. Les entreprises qui exploitent le développement piloté par l’IA sans disposer d’un plan de contrôle solide vont vite, mais elles ne vont peut-être pas dans la bonne direction.
Les risques de sécurité augmentent avec le code généré par l’IA
L’IA écrit plus de code que jamais, mais les équipes de sécurité ne peuvent pas suivre. Le simple volume de code généré par l’IA submerge les processus traditionnels d’examen de la sécurité. Les points d’extrémité d’API sensibles ont presque doublé, exposant des données précieuses à des risques auxquels de nombreuses entreprises ne sont pas entièrement préparées.
L’IA ne reconnaît pas les politiques de sécurité comme le font les développeurs humains. Elle ne prend pas automatiquement en compte les règles de conformité ou les facteurs de risque organisationnels. C’est pourquoi le code non sécurisé se faufile plus vite que les équipes de sécurité ne peuvent l’attraper.
Gartner confirme ce que de nombreux responsables de la sécurité savent déjà : les flux de travail de sécurité manuels sont des goulots d’étranglement dans un monde de développement axé sur l’IA. Sans automatisation et sans nouveaux modèles de sécurité, les entreprises continueront à prendre du retard. Les entreprises ont besoin de solutions de sécurité qui évoluent aussi rapidement que leur production de code pilotée par l’IA.
L’IA expose plus de données clients que jamais
Le code généré par l’IA déplace des données sensibles d’une manière que les entreprises ne peuvent se permettre d’ignorer. Depuis le deuxième trimestre 2023, les référentiels contenant des informations personnelles identifiables (PII) et des détails de paiement ont été multipliés par trois, selon Apiiro.
Des réglementations telles que le GDPR dans l’UE et au Royaume-Uni, et le CCPA aux États-Unis, imposent des sanctions strictes en cas de mauvais traitement des données des clients. Les violations entraînent des amendes massives et des atteintes à la réputation à long terme. Le problème est que l’IA ne comprend pas la conformité. Elle génère du code qui incorpore accidentellement des données sensibles dans des référentiels, créant ainsi des angles morts de sécurité que les équipes pourraient ne pas détecter avant qu’il ne soit trop tard.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un problème de cybersécurité et d’un risque commercial. Les organisations doivent intégrer l’analyse automatisée et la surveillance de la conformité dans les flux de travail pilotés par l’IA. Si elles ne le font pas, elles risquent de perdre la confiance de leurs clients et de s’exposer à des amendes réglementaires.
La multiplication par 10 des API non sécurisées pose problème
Les API sont l’épine dorsale des applications modernes. Elles connectent les systèmes, permettent les transactions et alimentent des modèles commerciaux entiers. Mais le code généré par l’intelligence artificielle est en train de produire des API plus rapidement que les équipes de sécurité ne peuvent les sécuriser.
L’étude d’Apiiro a révélé une multiplication par 10 des référentiels contenant des API dont la sécurité de base, comme l’autorisation et la validation des entrées, n’est pas assurée. Cela signifie plus de points faibles, plus d’opportunités pour les attaquants et plus de violations potentielles de données.
Les dirigeants doivent reconnaître le compromis. Le développement piloté par l’IA permet de gagner en rapidité et en efficacité, mais il élargit également la surface d’attaque. Les stratégies de sécurité qui fonctionnaient il y a cinq ans ne suffisent plus.
« Les entreprises ont besoin de solutions automatisées de sécurité des API qui peuvent évoluer à la vitesse de l’IA. Sans elles, elles laissent les portes grandes ouvertes aux attaquants. »
La gouvernance traditionnelle de la sécurité est défaillante
La plupart des cadres de sécurité n’ont pas été conçus pour code généré par l’IA. Une seule demande d’extraction assistée par l’IA peut générer des milliers de lignes de nouveau code. Les processus de révision manuelle ne sont pas conçus pour gérer une telle échelle. Résultat ? La dette de sécurité s’accumule et les vulnérabilités passent inaperçues.
L’étude de Gartner met en évidence ce que de nombreuses entreprises expérimentent directement : les flux de travail de sécurité obsolètes deviennent les plus grands goulets d’étranglement de l’innovation. Les entreprises qui s’appuient sur des revues de code manuelles et des modèles de gouvernance traditionnels sont à la traîne.
Les dirigeants devraient y voir un signal d’alarme. La gouvernance de la sécurité doit être repensée pour l’ère de l’IA. L’analyse automatisée du code, la détection des menaces par l’IA et les solutions de conformité évolutives sont essentielles. Elles sont essentielles pour rester en phase avec la réalité du développement piloté par l’IA.
L’IA ne doit pas servir d’excuse à une sécurité insuffisante
Les outils de codage de l’IA ne ralentissent pas. Les entreprises qui les utilisent efficacement réaliseront des gains d’efficacité considérables. Celles qui ignorent les risques de sécurité s’exposent à des responsabilités considérables.
La solution consiste à construire plus intelligemment. La sécurité doit s’adapter au développement piloté par l’IA. Les audits de sécurité automatisés, la surveillance de la conformité en temps réel et les modèles de gouvernance tenant compte de l’IA sont la voie à suivre. Les entreprises qui investissent dans ces domaines aujourd’hui seront celles qui prospéreront dans l’avenir axé sur l’IA.
L’IA change la donne. La question est de savoir si les entreprises jouent pour gagner ou si elles s’exposent à l’échec.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Le développement basé sur l’IA s’accélère, mais la sécurité est à la traîne : Les outils de codage de l’IA tels que GitHub Copilot ont considérablement augmenté la production des développeurs, avec des demandes de téléchargement en hausse de 70 %. Les dirigeants doivent s’assurer que les pratiques de sécurité évoluent au même rythme pour éviter les vulnérabilités non contrôlées.
- Le code généré par l’IA dépasse les examens de sécurité traditionnels : Les expositions aux API sensibles ont presque doublé, car les assistants d’IA ne sont pas sensibilisés à la conformité et aux risques. Les organisations doivent intégrer des audits de sécurité automatisés pour suivre le développement piloté par l’IA.
- L’exposition aux données sensibles est un risque de conformité croissant : Les dépôts contenant des informations personnelles identifiables (PII) et des données de paiement ont triplé depuis 2023. Les dirigeants doivent mettre en place une surveillance en temps réel et une application automatisée de la conformité pour éviter les amendes réglementaires.
- Les API non sécurisées se multiplient à un rythme alarmant : La multiplication par 10 des API dépourvues des éléments de base de la sécurité, comme l’autorisation et la validation des entrées, expose les entreprises à des menaces majeures. Les dirigeants doivent donner la priorité à l’automatisation de la sécurité des API pour prévenir les violations.
- Une gouvernance de la sécurité dépassée est un goulot d’étranglement pour l’innovation : Les processus d’examen manuel ne peuvent pas gérer le volume de code généré par l’IA, ce qui entraîne une dette de sécurité croissante. Les entreprises doivent passer à des cadres de sécurité pilotés par l’IA pour maintenir la vitesse sans compromettre la protection.
- Les gains de productivité de l’IA doivent être équilibrés par une sécurité proactive : Si les outils de codage de l’IA améliorent l’efficacité, le fait de ne pas les sécuriser crée de sérieux risques financiers et de réputation. Les dirigeants doivent investir dans des solutions de sécurité évolutives pour soutenir la croissance à long terme dans un paysage axé sur l’IA.
