Au-delà de la génération de code : intégrer l'IA tout au long du cycle de vie du développement de logiciels
L'intelligence artificielle est une technologie au potentiel de transformation considérable, à condition qu'elle soit mise en œuvre de manière judicieuse.
Aujourd’hui, toute équipe impliquée dans le développement et la fourniture de logiciels se heurte au paradoxe de devoir déployer des logiciels sécurisés et conformes plus rapidement que jamais en travaillant avec un budget et des ressources limités. L’IA est souvent considérée comme un outil permettant d’accélérer la génération de code, mais, si elle est cantonnée à la seule automatisation du développement du code, l’IA reste fortement sous-exploitée.
Une récente étude de GitLab montre que les développeurs ne passent que 25 % de leur temps de travail à écrire du code, le reste étant consacré à l’ajuster, le comprendre, le tester et le gérer, et à identifier et atténuer les failles de sécurité. Si l’utilisation de l’IA est cantonnée à la génération du code, les entreprises risquent de passer à côté de certaines des opportunités les plus transformatrices qu’elle peut offrir en termes de développement de logiciels.
Voyons trois façons d’intégrer l’IA aux workflows DevSecOps pour réduire le temps de cycle et accélérer le flux de la chaîne de valeur : l’analyse prédictive, les tests et revues de code et la détection des failles de sécurité.
Planification et analyse prédictive
Les équipes DevSecOps peuvent intégrer l’IA à l’ensemble du cycle de développement de logiciels, et ce dès les premières étapes, avant même de commencer à écrire le code. En associant l’IA à un magasin de données centralisé, l’ensemble des données créées dans le cadre du cycle de développement de logiciels peut être analysé de manière à visualiser les processus de bout en bout, identifier les zones peu efficaces et optimiser les workflows pour générer de la valeur rapidement et efficacement.
L’IA peut également améliorer la collaboration entre équipes en automatisant les processus de gestion de projet, en synthétisant les échanges concernant les livrables et en procédant à la création, l’organisation et l’étiquetage automatique des incidents et demandes de fusion afin d’améliorer la planification et l’exécution.
Les équipes peuvent également utiliser l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur en analysant les métriques, les feedbacks et les comportements des utilisateurs et générer des propositions d’amélioration. Une fois ces informations disponibles, les résultats peuvent être validés à l’aide de l’IA sans avoir à analyser manuellement les données et remonter jusqu’au aux goulots d’étranglement.
Révision du code et assurance qualité
Les développeurs sont soumis à une pression énorme pour fournir du code au rythme du marché tout en garantissant sa qualité et sa sécurité. L’IA peut analyser les modèles de données et identifier les éventuels dysfonctionnements dans le code, permettant ainsi d’accélérer les tests, de réduire le nombre de bugs et d’améliorer la qualité des logiciels. En automatisant en amont, les algorithmes intelligents peuvent repérer les bugs et les erreurs pouvant échapper à l’homme.
Un autre processus essentiel à la garantie de livraison d’un code de haute qualité est la révision de code. Celle-ci est essentielle au partage des connaissances entre développeurs et au maintien de logiciels de haute qualité. Cependant, dans les grandes équipes, il peut s’avérer difficile et fastidieux d’identifier la personne la plus qualifiée en termes d’expérience et de contexte pour effectuer cette revue. L’IA peut être utilisée pour identifier les réviseurs les plus expérimentés sans devoir se fier à des suppositions et en assurant que ceux-ci disposent des connaissances contextuelles nécessaires pour réviser efficacement le code sélectionné. Ainsi, certains goulots d’étranglement survenant au sein des grandes équipes peuvent être évités et les logiciels peuvent être livrés plus rapidement.
Identification des failles de sécurité
Les responsables de la sécurité sont soumis à une pression similaire à celle qui pèse sur leurs homologues développeurs. Malgré les restrictions de budgets, les équipes sont plus que jamais tenues de garantir la sécurité des entreprises face à une menace croissante et omniprésente de cybercriminalité. En intégrant stratégiquement l’IA dans les processus de sécurité, les équipes de sécurité peuvent se consacrer à des tâches proactives plutôt qu’aux tâches subalternes et répétitives.
L’IA peut ainsi être utilisée pour identifier et atténuer les menaces potentielles de sécurité en analysant les modèles de données et le comportement des utilisateurs. Elle peut également servir à automatiser les tests et les analyses de sécurité. Cela permet d’accélérer la détection des failles et leur remédiation sans sacrifier la précision.
La garantie de la sécurité est plus que jamais partagée entre les professionnels de la sécurité et les développeurs. L’IA peut alléger la charge de travail des équipes de sécurité et aider les développeurs à identifier et atténuer les failles de leur propre chef, favorisant ainsi une collaboration plus étroite entre les deux équipes. Cela permet d’optimiser le processus de sécurisation des applications afin de détecter les failles susceptibles d’être exploitées en production.
Rappelons avant tout que l’IA n’est pas une technologie universelle. Il incombe à chaque entreprise de soigneusement examiner les domaines prioritaires pour intégrer l’automatisation des processus de développement de logiciels. En commençant à petite échelle et en identifiant les domaines présentant le moins de risques, les entreprises peuvent développer leur intégration de l’IA de manière stratégique sans créer de vulnérabilités, sans compromettre le respect des normes de conformité et sans entraver les relations avec les clients, les partenaires, les investisseurs et les autres intervenants.
L’IA est une technologie au potentiel extrêmement transformateur si elle est intégrée de manière réfléchie. En évitant de la cantonner à la seule génération de code, les entreprises peuvent tirer parti de son plein potentiel et l’intégrer à leurs workflows pour améliorer l’efficacité et la sécurité et stimuler l’innovation.