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Assistants de codage IA : Une productivité maximale s'accompagne de risques accrus

Secure Code Warrior
Publié le 10 novembre 2025
Dernière mise à jour le 10 novembre 2025

Votre assistant de codage IA est peut-être votre coéquipier le plus rapide et le plus productif, mais il peut aussi représenter votre plus grand risque en matière de sécurité. 

Dans notre dernier livre blanc, nos cofondateurs Pieter Danhieux et Matias Madou, Ph.D., explorent l'épée à double tranchant que sont les assistants de codage IA et la façon dont ils peuvent être à la fois un ajout bienvenu et une responsabilité importante en matière de sécurité. 

Les assistants de codage de l'IA - la nouvelle norme ? 

Il est impossible d'échapper à la montée en puissance des assistants de codage LLM. Qu'il s'agisse de GitHub, de Copilot ou du tout nouveau Deepseek, ils sont pratiquement partout, et de nouveaux apparaissent presque chaque semaine. Ils sont devenus un membre supplémentaire de l'équipe, produisant du code en un temps record, ouvrant même la voie au "vibe coding", où une personne sans compétences de programmation qualifiées peut créer une application entière en quelques secondes en donnant simplement les bonnes instructions. Les assistants de codage IA sont devenus si précieux qu'à la mi-2023, 92 % des développeurs interrogés par GitHub ont déclaré utiliser des outils IA au travail ou même en dehors du travail. 

Mais il y a un problème : on ne peut pas faire confiance aveuglément au code généré par l'IA et le laisser entièrement à lui-même.

Malgré leur adoption rapide, les organisations doivent rester vigilantes quant aux risques. Si ces outils accélèrent les livraisons, ils peuvent également présenter des failles importantes s'ils ne sont pas contrôlés. La commodité qu'ils offrent s'accompagne souvent de risques cachés, c'est pourquoi nous avons examiné de plus près les performances de ces assistants dans notre dernier livre blanc.

‍Quandvitesse et risque vont de pair

Les outils d'aide au codage de l'IA sont formés sur des milliards de lignes de code source ouvert, qui contiennent souvent des modèles dangereux. Lorsqu'elles sont copiées, ces faiblesses n'atterrissent pas seulement dans votre base de code, elles se propagent, créant un effet d'entraînement de vulnérabilités dans le SDLC au sens large. 

De manière alarmante, une étude récente de Snyk a révélé que 80 % des développeurs admettent qu'ils n'appliquent pas les politiques de sécurité du code de l'IA, tandis que 76 % des personnes interrogées pensent que le code généré par l'IA est plus sûr que le code écrit par des humains. Ce sont des chiffres que nous ne pouvons pas ignorer. 

Définir des lignes directrices en matière d'IA est un bon début, mais sans compétences mesurées et vérifiées en matière de sécurité, elles n'empêcheront pas le code non sécurisé de se glisser dans la production. Les garde-fous traditionnels ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme du volume de code que l'IA peut produire. 

Armer vos développeurs pour l'avenir

La seule solution évolutive ? Donner aux développeurs la capacité de repérer et de corriger les vulnérabilités avant même que le code ne soit mis en ligne et garder toujours une longueur d'avance sur l'IA. 

Un programme solide de gestion des risques pour les développeurs de l'ère de l'IA devrait comporter les éléments suivants :

  • Étalonnez vos compétences en matière de sécurité : Établissez une base de référence, suivez les progrès et identifiez les lacunes en matière de compétences. 
  • Vérifiez la fiabilité de l'IA : Vérifiez le mécanisme d'apprentissage en ligne et l'outil lui-même. 
  • Validez chaque livraison : Intégrez des contrôles de sécurité dans le flux de travail.
  • Maintenez une observabilité permanente : Surveillez tous les référentiels pour détecter les modèles non sécurisés et appliquez automatiquement des politiques. 
  • Proposez un apprentissage spécifique au rôle et à la langue : Concentrez la formation sur les cadres, les plateformes et les outils exacts utilisés par votre équipe. 
  • Restez agile : mettez à jour la formation au fur et à mesure que les nouvelles technologies et les besoins des entreprises évoluent. 

Sécurité et IA : aller de l'avant 

Les assistants de codage par IA sont là pour rester, et leurs avantages en termes de productivité sont trop importants pour être ignorés. Mais si la sécurité n'est pas intégrée au processus dès le premier jour, les entreprises risquent de troquer la rapidité et la commodité à court terme contre des problèmes de vulnérabilité et de sécurité à long terme (et plus compliqués).

L'avenir de la sécurité des logiciels ne consiste pas seulement à choisir entre l'IA et les développeurs humains. Il s'agit de combiner leurs forces, avec une réflexion sur la sécurité comme ciment. Cela signifie que chaque développeur, qu'il écrive le code ou qu'il guide l'IA, doit avoir les compétences nécessaires pour savoir ce qu'il faut rechercher et garantir la sécurité du code. 

La productivité pilotée par l'IA stimule la productivité, mais n'oubliez pas qu'un code sécurisé préserve l'avenir.

Téléchargez le livre blanc complet dès aujourd'hui !

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Dans notre dernier livre blanc, nos cofondateurs Pieter Danhieux et Matias Madou, Ph.D., explorent l'épée à double tranchant que sont les assistants de codage IA et la façon dont ils peuvent être à la fois un ajout bienvenu et une responsabilité importante en matière de sécurité.

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Secure Code Warrior fait du codage sécurisé une expérience positive et attrayante pour les développeurs à mesure qu'ils améliorent leurs compétences. Nous guidons chaque codeur le long de son propre parcours d'apprentissage, afin que les développeurs compétents en matière de sécurité deviennent les super-héros quotidiens de notre monde connecté.

Secure Code Warrior est là pour vous aider à sécuriser le code tout au long du cycle de vie du développement logiciel et à créer une culture dans laquelle la cybersécurité est une priorité. Que vous soyez responsable AppSec, développeur, CISO ou toute autre personne impliquée dans la sécurité, nous pouvons aider votre organisation à réduire les risques associés à un code non sécurisé.

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Secure Code Warrior
Publié le 10 novembre 2025

Secure Code Warrior fait du codage sécurisé une expérience positive et attrayante pour les développeurs à mesure qu'ils améliorent leurs compétences. Nous guidons chaque codeur le long de son propre parcours d'apprentissage, afin que les développeurs compétents en matière de sécurité deviennent les super-héros quotidiens de notre monde connecté.

Cet article a été écrit par Secure Code Warrior L'équipe d'experts du secteur de s'engage à fournir aux développeurs les connaissances et les compétences nécessaires pour créer des logiciels sécurisés dès le départ. S'appuyant sur une expertise approfondie des pratiques de codage sécurisé, des tendances du secteur et des connaissances du monde réel.

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Votre assistant de codage IA est peut-être votre coéquipier le plus rapide et le plus productif, mais il peut aussi représenter votre plus grand risque en matière de sécurité. 

Dans notre dernier livre blanc, nos cofondateurs Pieter Danhieux et Matias Madou, Ph.D., explorent l'épée à double tranchant que sont les assistants de codage IA et la façon dont ils peuvent être à la fois un ajout bienvenu et une responsabilité importante en matière de sécurité. 

Les assistants de codage de l'IA - la nouvelle norme ? 

Il est impossible d'échapper à la montée en puissance des assistants de codage LLM. Qu'il s'agisse de GitHub, de Copilot ou du tout nouveau Deepseek, ils sont pratiquement partout, et de nouveaux apparaissent presque chaque semaine. Ils sont devenus un membre supplémentaire de l'équipe, produisant du code en un temps record, ouvrant même la voie au "vibe coding", où une personne sans compétences de programmation qualifiées peut créer une application entière en quelques secondes en donnant simplement les bonnes instructions. Les assistants de codage IA sont devenus si précieux qu'à la mi-2023, 92 % des développeurs interrogés par GitHub ont déclaré utiliser des outils IA au travail ou même en dehors du travail. 

Mais il y a un problème : on ne peut pas faire confiance aveuglément au code généré par l'IA et le laisser entièrement à lui-même.

Malgré leur adoption rapide, les organisations doivent rester vigilantes quant aux risques. Si ces outils accélèrent les livraisons, ils peuvent également présenter des failles importantes s'ils ne sont pas contrôlés. La commodité qu'ils offrent s'accompagne souvent de risques cachés, c'est pourquoi nous avons examiné de plus près les performances de ces assistants dans notre dernier livre blanc.

‍Quandvitesse et risque vont de pair

Les outils d'aide au codage de l'IA sont formés sur des milliards de lignes de code source ouvert, qui contiennent souvent des modèles dangereux. Lorsqu'elles sont copiées, ces faiblesses n'atterrissent pas seulement dans votre base de code, elles se propagent, créant un effet d'entraînement de vulnérabilités dans le SDLC au sens large. 

De manière alarmante, une étude récente de Snyk a révélé que 80 % des développeurs admettent qu'ils n'appliquent pas les politiques de sécurité du code de l'IA, tandis que 76 % des personnes interrogées pensent que le code généré par l'IA est plus sûr que le code écrit par des humains. Ce sont des chiffres que nous ne pouvons pas ignorer. 

Définir des lignes directrices en matière d'IA est un bon début, mais sans compétences mesurées et vérifiées en matière de sécurité, elles n'empêcheront pas le code non sécurisé de se glisser dans la production. Les garde-fous traditionnels ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme du volume de code que l'IA peut produire. 

Armer vos développeurs pour l'avenir

La seule solution évolutive ? Donner aux développeurs la capacité de repérer et de corriger les vulnérabilités avant même que le code ne soit mis en ligne et garder toujours une longueur d'avance sur l'IA. 

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  • Étalonnez vos compétences en matière de sécurité : Établissez une base de référence, suivez les progrès et identifiez les lacunes en matière de compétences. 
  • Vérifiez la fiabilité de l'IA : Vérifiez le mécanisme d'apprentissage en ligne et l'outil lui-même. 
  • Validez chaque livraison : Intégrez des contrôles de sécurité dans le flux de travail.
  • Maintenez une observabilité permanente : Surveillez tous les référentiels pour détecter les modèles non sécurisés et appliquez automatiquement des politiques. 
  • Proposez un apprentissage spécifique au rôle et à la langue : Concentrez la formation sur les cadres, les plateformes et les outils exacts utilisés par votre équipe. 
  • Restez agile : mettez à jour la formation au fur et à mesure que les nouvelles technologies et les besoins des entreprises évoluent. 

Sécurité et IA : aller de l'avant 

Les assistants de codage par IA sont là pour rester, et leurs avantages en termes de productivité sont trop importants pour être ignorés. Mais si la sécurité n'est pas intégrée au processus dès le premier jour, les entreprises risquent de troquer la rapidité et la commodité à court terme contre des problèmes de vulnérabilité et de sécurité à long terme (et plus compliqués).

L'avenir de la sécurité des logiciels ne consiste pas seulement à choisir entre l'IA et les développeurs humains. Il s'agit de combiner leurs forces, avec une réflexion sur la sécurité comme ciment. Cela signifie que chaque développeur, qu'il écrive le code ou qu'il guide l'IA, doit avoir les compétences nécessaires pour savoir ce qu'il faut rechercher et garantir la sécurité du code. 

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Les assistants de codage de l'IA - la nouvelle norme ? 

Il est impossible d'échapper à la montée en puissance des assistants de codage LLM. Qu'il s'agisse de GitHub, de Copilot ou du tout nouveau Deepseek, ils sont pratiquement partout, et de nouveaux apparaissent presque chaque semaine. Ils sont devenus un membre supplémentaire de l'équipe, produisant du code en un temps record, ouvrant même la voie au "vibe coding", où une personne sans compétences de programmation qualifiées peut créer une application entière en quelques secondes en donnant simplement les bonnes instructions. Les assistants de codage IA sont devenus si précieux qu'à la mi-2023, 92 % des développeurs interrogés par GitHub ont déclaré utiliser des outils IA au travail ou même en dehors du travail. 

Mais il y a un problème : on ne peut pas faire confiance aveuglément au code généré par l'IA et le laisser entièrement à lui-même.

Malgré leur adoption rapide, les organisations doivent rester vigilantes quant aux risques. Si ces outils accélèrent les livraisons, ils peuvent également présenter des failles importantes s'ils ne sont pas contrôlés. La commodité qu'ils offrent s'accompagne souvent de risques cachés, c'est pourquoi nous avons examiné de plus près les performances de ces assistants dans notre dernier livre blanc.

‍Quandvitesse et risque vont de pair

Les outils d'aide au codage de l'IA sont formés sur des milliards de lignes de code source ouvert, qui contiennent souvent des modèles dangereux. Lorsqu'elles sont copiées, ces faiblesses n'atterrissent pas seulement dans votre base de code, elles se propagent, créant un effet d'entraînement de vulnérabilités dans le SDLC au sens large. 

De manière alarmante, une étude récente de Snyk a révélé que 80 % des développeurs admettent qu'ils n'appliquent pas les politiques de sécurité du code de l'IA, tandis que 76 % des personnes interrogées pensent que le code généré par l'IA est plus sûr que le code écrit par des humains. Ce sont des chiffres que nous ne pouvons pas ignorer. 

Définir des lignes directrices en matière d'IA est un bon début, mais sans compétences mesurées et vérifiées en matière de sécurité, elles n'empêcheront pas le code non sécurisé de se glisser dans la production. Les garde-fous traditionnels ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme du volume de code que l'IA peut produire. 

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  • Étalonnez vos compétences en matière de sécurité : Établissez une base de référence, suivez les progrès et identifiez les lacunes en matière de compétences. 
  • Vérifiez la fiabilité de l'IA : Vérifiez le mécanisme d'apprentissage en ligne et l'outil lui-même. 
  • Validez chaque livraison : Intégrez des contrôles de sécurité dans le flux de travail.
  • Maintenez une observabilité permanente : Surveillez tous les référentiels pour détecter les modèles non sécurisés et appliquez automatiquement des politiques. 
  • Proposez un apprentissage spécifique au rôle et à la langue : Concentrez la formation sur les cadres, les plateformes et les outils exacts utilisés par votre équipe. 
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Les assistants de codage par IA sont là pour rester, et leurs avantages en termes de productivité sont trop importants pour être ignorés. Mais si la sécurité n'est pas intégrée au processus dès le premier jour, les entreprises risquent de troquer la rapidité et la commodité à court terme contre des problèmes de vulnérabilité et de sécurité à long terme (et plus compliqués).

L'avenir de la sécurité des logiciels ne consiste pas seulement à choisir entre l'IA et les développeurs humains. Il s'agit de combiner leurs forces, avec une réflexion sur la sécurité comme ciment. Cela signifie que chaque développeur, qu'il écrive le code ou qu'il guide l'IA, doit avoir les compétences nécessaires pour savoir ce qu'il faut rechercher et garantir la sécurité du code. 

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Cet article a été écrit par Secure Code Warrior L'équipe d'experts du secteur de s'engage à fournir aux développeurs les connaissances et les compétences nécessaires pour créer des logiciels sécurisés dès le départ. S'appuyant sur une expertise approfondie des pratiques de codage sécurisé, des tendances du secteur et des connaissances du monde réel.

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Il est impossible d'échapper à la montée en puissance des assistants de codage LLM. Qu'il s'agisse de GitHub, de Copilot ou du tout nouveau Deepseek, ils sont pratiquement partout, et de nouveaux apparaissent presque chaque semaine. Ils sont devenus un membre supplémentaire de l'équipe, produisant du code en un temps record, ouvrant même la voie au "vibe coding", où une personne sans compétences de programmation qualifiées peut créer une application entière en quelques secondes en donnant simplement les bonnes instructions. Les assistants de codage IA sont devenus si précieux qu'à la mi-2023, 92 % des développeurs interrogés par GitHub ont déclaré utiliser des outils IA au travail ou même en dehors du travail. 

Mais il y a un problème : on ne peut pas faire confiance aveuglément au code généré par l'IA et le laisser entièrement à lui-même.

Malgré leur adoption rapide, les organisations doivent rester vigilantes quant aux risques. Si ces outils accélèrent les livraisons, ils peuvent également présenter des failles importantes s'ils ne sont pas contrôlés. La commodité qu'ils offrent s'accompagne souvent de risques cachés, c'est pourquoi nous avons examiné de plus près les performances de ces assistants dans notre dernier livre blanc.

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Les outils d'aide au codage de l'IA sont formés sur des milliards de lignes de code source ouvert, qui contiennent souvent des modèles dangereux. Lorsqu'elles sont copiées, ces faiblesses n'atterrissent pas seulement dans votre base de code, elles se propagent, créant un effet d'entraînement de vulnérabilités dans le SDLC au sens large. 

De manière alarmante, une étude récente de Snyk a révélé que 80 % des développeurs admettent qu'ils n'appliquent pas les politiques de sécurité du code de l'IA, tandis que 76 % des personnes interrogées pensent que le code généré par l'IA est plus sûr que le code écrit par des humains. Ce sont des chiffres que nous ne pouvons pas ignorer. 

Définir des lignes directrices en matière d'IA est un bon début, mais sans compétences mesurées et vérifiées en matière de sécurité, elles n'empêcheront pas le code non sécurisé de se glisser dans la production. Les garde-fous traditionnels ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme du volume de code que l'IA peut produire. 

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  • Étalonnez vos compétences en matière de sécurité : Établissez une base de référence, suivez les progrès et identifiez les lacunes en matière de compétences. 
  • Vérifiez la fiabilité de l'IA : Vérifiez le mécanisme d'apprentissage en ligne et l'outil lui-même. 
  • Validez chaque livraison : Intégrez des contrôles de sécurité dans le flux de travail.
  • Maintenez une observabilité permanente : Surveillez tous les référentiels pour détecter les modèles non sécurisés et appliquez automatiquement des politiques. 
  • Proposez un apprentissage spécifique au rôle et à la langue : Concentrez la formation sur les cadres, les plateformes et les outils exacts utilisés par votre équipe. 
  • Restez agile : mettez à jour la formation au fur et à mesure que les nouvelles technologies et les besoins des entreprises évoluent. 

Sécurité et IA : aller de l'avant 

Les assistants de codage par IA sont là pour rester, et leurs avantages en termes de productivité sont trop importants pour être ignorés. Mais si la sécurité n'est pas intégrée au processus dès le premier jour, les entreprises risquent de troquer la rapidité et la commodité à court terme contre des problèmes de vulnérabilité et de sécurité à long terme (et plus compliqués).

L'avenir de la sécurité des logiciels ne consiste pas seulement à choisir entre l'IA et les développeurs humains. Il s'agit de combiner leurs forces, avec une réflexion sur la sécurité comme ciment. Cela signifie que chaque développeur, qu'il écrive le code ou qu'il guide l'IA, doit avoir les compétences nécessaires pour savoir ce qu'il faut rechercher et garantir la sécurité du code. 

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