L'IA au service des équipes DevOps pour une sécurité logicielle renforcée

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) dans le développement logiciel ne visent plus seulement à automatiser les tâches répétitives et à accélérer les livraisons de code. En devenant de véritables partenaires, ces technologies permettent aux équipes DevOps de livrer un code de meilleure qualité, plus fiable et de renforcer la sécurité des applications destinées à leur entreprise et leurs clients.

Voici comment l'IA contribue à améliorer la sécurité de vos développements logiciels, de la détection des failles de sécurité à la protection des données sensibles :

Détection et corrections des vulnérabilités en un temps record

Face à une faille de sécurité, chaque seconde compte. Comprendre précisément la nature du problème constitue la première étape vers une correction efficace. C'est là que l'IA révèle tout son potentiel. Traditionnellement, les équipes doivent examiner manuellement des centaines de lignes de code pour détecter les vulnérabilités : des revues de code qui s'avèrent chronophages, avec le risque d'erreurs humaines. Désormais, l'IA permet de générer instantanément des résumés clairs des vulnérabilités en identifiant la manière dont elles pourraient être exploitées, et mieux encore, en suggérant des mesures d'atténuation concrètes, accompagnées d'exemples de code pertinents pour chacune d'entre elles. En offrant des recommandations directement exploitables, l'IA aide ainsi les développeurs et les équipes de sécurité à réduire rapidement et efficacement les risques.

Des revues de code repensées et plus efficaces

Lorsqu'un développeur soumet son code à la relecture, l'IA peut considérablement accélérer le processus et identifier les problèmes potentiels en amont.

Elle peut également aider l'auteur à choisir le meilleur relecteur, à savoir une personne connaissant bien le code base, plus à même de détecter les anomalies critiques, et moins susceptible d'ignorer la revue de code ou de la bâcler. Alors que sélectionner manuellement les meilleurs relecteurs peut s'avérer fastidieux et imprécis, les algorithmes de machine learning analysent les modifications apportées ainsi que le graphique de contributions du projet pour recommander les profils de relecteurs les plus adaptés.

L'IA va même plus loin en générant automatiquement un résumé de la merge request afin d'aider les relecteurs à comprendre rapidement les enjeux des modifications à examiner et d'assurer un transfert fluide du processus de revue du code.

Génération de tests pour garantir une couverture optimale

L'un des principaux moyens de s'assurer que le code fonctionne comme prévu et qu'il n'introduit pas de failles de sécurité consiste à tester minutieusement les modifications apportées au code. Toutefois, rédiger des scénarios de tests peut s'avérer fastidieux, au point que certaines modifications font souvent l'objet d'un push vers l'environnement de production sans la couverture de test nécessaire.

L'IA est capable d'analyser les modifications de code et de suggérer des tests pertinents ainsi que les fichiers de test associés. Les développeurs peuvent ainsi consacrer moins de temps à concevoir des tests et plus de temps à coder.

En réalité, de nombreuses équipes DevOps utilisent déjà l'IA pour générer des tests. Selon notre enquête 2024 menée auprès de plus de 5 000 professionnels DevSecOps dans le monde entier, près d'un tiers (32 %) des personnes interrogées dont les entreprises ont adopté l'IA l'utilisent déjà pour automatiser la génération de tests.

Protection des données sensibles à l'ère de l'IA

Pour de nombreuses entreprises, il est important que les gains de productivité liés à l'utilisation de l'IA et du ML ne se fassent pas au détriment de la confidentialité, de la sécurité ou de la conformité. Plus de la moitié des répondants à notre enquête (55 %) estiment que l'introduction de l'IA dans le processus de développement logiciel comporte des risques. Les préoccupations relatives à la protection de la vie privée et à la sécurité des données constituent le principal obstacle à son adoption.

Avant d'intégrer des outils d'IA à vos processus de développement logiciel, assurez-vous de comprendre si et comment vos données propriétaires seront exploitées pour entraîner ses modèles de machine learning. Laisser vos équipes DevOps utiliser un outil d'IA inadapté vous expose à de graves et coûteuses conséquences : fuites de code source, divulgation de données sensibles et stratégiques, entre autres.

Découvrez comment votre équipe DevSecOps peut appréhender et mesurer l'impact de l'IA générative.

Renforcez la sécurité avec des workflows DevSecOps alimentés par l'IA

Les solutions d'IA comme GitLab Duo offrent des fonctionnalités intelligentes, telles que des résumés de vulnérabilités, des suggestions de tests, des suggestions de relecteurs et des résumés de merge requests, qui permettent à vos équipes DevOps de tirer parti de l'IA pour renforcer la sécurité tout au long du cycle de développement logiciel.

Conçu avec une approche axée sur la confidentialité, GitLab Duo n'entraîne pas les modèles de ML avec les données propriétaires ou le code source des clients. Une promesse forte pour aider les entreprises et les organisations réglementées à adopter l'IA en toute sécurité.