4 avantages de l’IA pour la revue de code

La revue de code est essentielle pour créer des applications sécurisées de grande qualité et évolutives. Cependant, les entreprises disposent de ressources humaines limitées et ne peuvent consacrer qu’un nombre restreint d’heures aux revues de code manuelles. En renforçant les efforts humains grâce à l’IA, les organisations peuvent repérer les bugs, traiter les vulnérabilités divulguées publiquement et identifier les risques de sécurité potentiels.

4 avantages de l’automatisation des revues de code par l’IA

La revue de code par l’IA est un outil puissant pour optimiser le développement logiciel. L’automatisation des revues de code par l’IA présente notamment les avantages suivants :

1. Améliorer la qualité globale

2. Réduire les risques d’erreur humaine

3. Accroître la productivité des développeurs sans les ralentir

4. Détecter les problèmes connus et inconnus

À cela s’ajoute le fait que l’IA apprend à vos côtés et crée ainsi une boucle de rétroaction qui favorise l’amélioration continue.

1. Améliorer la qualité globale

Les revues de code par l’IA détectent les problèmes tels que les vulnérabilités de sécurité, les défauts de conception du code, les goulots d’étranglement des performances, et bien plus encore. Elles repèrent des schémas récurrents et recommandent des améliorations qui optimisent l’efficacité et la maintenabilité, tout en réduisant la dette technique.

La rapidité et la capacité de l’IA expliquent nombre des avantages des revues de code par l’IA, notamment leur aptitude accrue à détecter les problèmes qui échappent aux réviseurs humains. Un modèle d’IA peut traiter d’énormes quantités de données en un temps record et suivre les dernières tendances, évolutions, vulnérabilités et corrections dans le domaine du code bien mieux que ne le pourraient les humains. Un outil SAST sans IA ne peut pas en faire autant. Par exemple, comme l’IA peut analyser plus rapidement que les humains les schémas de code dans de nombreux langages, elle peut détecter rapidement et précocement de nouvelles vulnérabilités dans différents langages. La sécurité devient ainsi plus proactive : les organisations peuvent identifier et corriger les risques de sécurité potentiels avant que des acteurs malveillants ne les exploitent.

La revue de code par l’IA aide également les équipes de développement à atteindre des normes de qualité plus élevées tout en réduisant la charge cognitive liée aux revues manuelles. En tirant parti de l’IA, les développeurs peuvent se concentrer sur les aspects plus stratégiques et créatifs du développement. 

2. Réduire les risques d’erreur humaine

Comme les humains, l’IA n’est pas infaillible. Toutefois, lorsqu’on alimente les algorithmes de revue de code par l’IA avec de grands ensembles d’exemples de code et qu’on utilise des techniques d’apprentissage automatique, ils gagnent en précision au fil du temps — et ne répètent généralement pas les mêmes erreurs. À terme, les revues de code devraient donc être encore plus précises et fiables, et les développeurs pourront confier une part croissante du processus à l’algorithme (même si, comme nous le rappelons toujours, les machines sont faillibles et qu’une supervision humaine devrait généralement faire partie du processus). 

Les algorithmes de revue de code par l’IA peuvent également être conçus pour des langages de programmation et des bonnes pratiques spécifiques. L’IA peut ainsi repérer les problèmes propres à un langage ou à une convention de code donnée, et améliorer la qualité globale du logiciel.

3. Accroître la productivité des développeurs 

En utilisant l’IA pour la revue de code, les développeurs peuvent se consacrer à d’autres aspects de leur travail. Les algorithmes d’IA peuvent examiner des milliers de lignes de code par seconde, tandis qu’un réviseur humain en analyse rarement plus de quelques centaines par heure. 

De plus, l’IA ne se fatigue jamais et fonctionne 24 h/24 et 7 j/7. Elle permet ainsi de surveiller en continu les bases de code volumineuses ou les projets fréquemment mis à jour. Avec la revue de code par l’IA, les développeurs peuvent consacrer leur temps et leur énergie à d’autres priorités.

4. Détecter les problèmes connus et inconnus grâce au SAST et au DAST

Le test statique de sécurité des applications (SAST) et le test dynamique de sécurité des applications (DAST) sont deux techniques utilisées en sécurité des applications. Les deux méthodes permettent de repérer les vulnérabilités d’une application, mais leur fonctionnement diffère.

Le SAST est un test en boîte blanche qui se concentre sur le code source. L’outil repère les failles de sécurité potentielles, telles que les dépassements de tampon, les injections SQL et les scripts intersites (XSS). Les outils SAST analysent le code à la recherche de schémas connus de vulnérabilités et peuvent détecter des problèmes comme des pratiques de codage non sécurisées, des identifiants codés en dur, et bien plus encore. L’IA peut enrichir les outils SAST en apprenant à partir de règles et en suggérant des corrections aux vulnérabilités. Découvrez comment Snyk utilise le moteur DeepCode AI pour le SAST de Snyk Code. 

Le DAST, en revanche, est un test en boîte noire qui évalue l’application en lui envoyant des requêtes et en analysant ses réponses. Les outils DAST peuvent détecter des vulnérabilités invisibles dans le code source, telles que des problèmes de validation des entrées, des failles de gestion des sessions, et bien plus encore. 

En combinant les analyses SAST et DAST, les équipes de sécurité peuvent détecter les vulnérabilités connues et inconnues et maintenir une posture de sécurité applicative optimale à mesure que leurs systèmes évoluent.

La terminologie liée à l’IA peut prêter à confusion. Consultez notre glossaire de l’IA pour mieux utiliser les outils d’IA.

La supervision humaine dans la revue de code par l’IA

Aucun outil automatisé de vérification du code n’est parfait. Nous sommes les seuls acteurs du secteur à effectuer des revues de code par l’IA avec supervision humaine. Comme son nom l’indique, cette approche hybride confie l’essentiel de la revue à l’IA, puis un humain intervient pour examiner et annoter les résultats, et décider si la qualité des règles obtenues justifie leur publication. 

Faux positifs et faux négatifs 

Un faux positif se produit lorsque l’algorithme d’IA signale une erreur ou une anomalie dans un segment de code alors que celui-ci ne présente aucun problème. Cela entraîne généralement une perte de temps et de ressources consacrés à l’examen d’un problème inexistant. 

Un faux négatif se produit lorsque l’algorithme d’IA ne parvient pas à détecter des problèmes dans le code. Cette incapacité à repérer les failles expose le logiciel à des problèmes de performances et à des vulnérabilités de sécurité, qui peuvent coûter cher en temps et en argent.

Les revues de code par l’IA peuvent générer des faux positifs et des faux négatifs (ne vous laissez pas impressionner par les outils de sécurité qui dressent de longues listes de problèmes : la quantité n’est pas forcément gage de qualité). Un humain doit donc examiner les résultats afin de réduire le risque d’erreur. L’approche avec supervision humaine associe la rapidité et l’efficacité de l’IA au jugement et à l’expertise des humains, pour un processus de revue de code plus précis et plus efficace.

Sécurisez votre code avec Snyk grâce à une expérience pensée pour les développeurs 

De nombreux outils SAST traditionnels disponibles sur le marché sont limités par des analyses longues et un manque de précision. Ils génèrent de nombreux faux positifs et nuisent à la confiance des développeurs envers la technologie. Snyk Code change la donne. Cet outil SAST efficace fournit des analyses de sécurité en temps réel, avec le contexte complet de l’application, en quelques secondes. Son analyse sémantique par l’IA détecte les vulnérabilités réelles et pertinentes et permet de les corriger plus rapidement, de manière proactive.

Snyk Code utilise l’IA pour aider les équipes de sécurité à gérer les risques et améliorer l’expérience des développeurs, afin de créer des équipes plus efficaces et des produits plus sécurisés.