L'approche agile pour coder avec l'IA en toute sécurité

Selon une étude de McKinsey, les développeurs qui utilisent l'intelligence artificielle sont deux fois plus productifs que ceux qui ne l'utilisent pas. Pourtant, il est crucial de comprendre que les avantages de l'IA ne peuvent être pleinement exploités qu'avec une formation appropriée aux meilleures pratiques de sécurité.

Faire confiance aveuglément à l'IA pour programmer, même avec une bonne préparation des instructions, ne garantit pas la qualité du code. Prenons l'exemple d'une image générée par IA : au premier coup d'œil, elle semble convaincante, mais en y regardant de plus près, on peut remarquer un nombre excessif de doigts ou d'oreilles. Il en va de même pour le code généré par IA : il peut fonctionner et résister à un examen superficiel... mais à y regarder de plus près, des failles apparaissent, révélant potentiellement des vulnérabilités.

La formation en sécurité est un impératif pour les développeurs tout au long de leur carrière. Les solutions idéales offrent un développement continu nécessaire pour suivre le rythme des évolutions. Les formations traditionnelles ne suffisent pas pour le développement de code sécurisé via l'IA. Trouver des cours pertinents et à jour n'est pas chose aisée dans un domaine en constante évolution. Les développeurs doivent plutôt se former de manière flexible, si possible, avec des matériaux et des scénarios pertinents qu'ils rencontrent dans leur travail quotidien.

Comprendre l'IA et les risques associés est essentiel. Les menaces exploitant l'IA évoluent aussi rapidement que la technologie elle-même. Par exemple, le "hallucination squatting", où les réponses incorrectes de l'IA peuvent être utilisées à des fins malveillantes. L'IA a tendance à "halluciner" des réponses incorrectes avec une certaine assurance, plutôt que d'admettre son ignorance. Ceci augmente déjà le potentiel de dommages critiques et d'erreurs qui peuvent être utilisés pour subvertir un morceau de code.

Si un développeur n'a pas une connaissance complète de cette hallucination et ne peut pas clairement identifier les signes d'un code non sécurisé, les attaquants peuvent profiter de son inexpérience. Les développeurs doivent être capables d'affiner leurs compétences en codage sécurisé et leur sensibilisation. Après tout, ils sont la première ligne de défense pour protéger les organisations contre l'introduction de bogues de sécurité au niveau du code et de configurations erronées – surtout à mesure que l'adoption des outils de codage assistés par IA augmente. Les efforts traditionnels de formation échouent souvent parce qu'ils sont trop rigides et basés sur des informations et des contextes peu pertinents. À l'ère de l'IA, la formation des développeurs doit être adaptée aux besoins individuels, avec des techniques qui abordent les dernières tendances en matière de vulnérabilités et d'attaques.

L'apprentissage agile est apparu comme une approche qui aide les développeurs à affiner leurs compétences et les assiste dans leur chemin vers devenir des ingénieurs logiciels plus avancés et compétents en matière de sécurité. Il favorise la flexibilité et offre aux développeurs plusieurs chemins pour se former sur les sujets qui leur sont les plus pertinents. Utiliser des sessions d'enseignement "micro-burst" juste à temps permet aux équipes d'apprendre et d'appliquer rapidement les connaissances dans le contexte de leur travail réel.

Les équipes qui mettent en œuvre l'apprentissage agile dans le développement de code sécurisé, ainsi que le déploiement sûr des outils d'assistance IA, profitent de l'expérience pratique avec les outils tout en atteignant une sécurité accélérée. Ceci a été notoirement difficile à réaliser, surtout si les développeurs ont peu d'expérience avec la sensibilisation et la formation à la sécurité. L'approche "juste à temps" se lie directement à ce que les développeurs font au quotidien, avec un contexte qui leur permet d'anticiper et de résoudre les problèmes de vulnérabilité créés par l'IA.

Les individus auront toujours un style d'apprentissage préféré. Alors que les organisations passent à offrir plus de flexibilité dans l'éducation, les développeurs reçoivent alors un curriculum plus personnalisé, basé sur leurs besoins, leur journée de travail et leurs préférences éducatives. La nature adaptative des modèles d'apprentissage automatique et des grands modèles linguistiques fournira une expérience d'apprentissage plus individuelle et sur mesure pour les développeurs.

L'IA a démontré un grand potentiel pour améliorer la manière de travailler des gens lorsqu'elle est utilisée avec compétence, discernement et esprit critique. Les organisations en sont conscientes et seront tentées de voir jusqu'où elles peuvent pousser les limites – cependant, une surdépendance entraînera des erreurs critiques à long terme. Tout usage de l'IA sans formation ou orientation appropriée sera une erreur encore plus coûteuse.

À court terme, les entreprises qui dépendent de l'IA, même si elles manquent de formation en sécurité et se concentrent sur le développement rapide, produiront des logiciels plus rapidement et connaîtront une croissance rapide. Cette approche superficielle de la sécurité finira par les rattraper, entraînant des problèmes majeurs qui conduiront à d'importantes complications pour les utilisateurs et les clients. Les entreprises avisées qui souhaitent tirer pleinement parti de l'IA doivent investir dans un apprentissage agile pour leur cohorte de développement, avec une approche axée sur la sécurité pour permettre une adoption prudente de cette technologie.