La démarche prescriptive pour mettre en œuvre la sécurité de l’IA

En présentant l’AI Security Fabric, nous avons expliqué comment la sécurité doit évoluer à mesure que les humains, les modèles et les agents autonomes développent des logiciels à la vitesse des machines. L’AI Security Fabric définit l’évolution architecturale nécessaire pour instaurer la confiance à la vitesse de l’IA, grâce à la Snyk AI Security Platform.

Nous nous intéressons maintenant à la question suivante : comment les organisations peuvent-elles concrétiser cette vision ?

Déployer la sécurité de l’IA ne consiste pas à activer une fonctionnalité isolée ou à installer un outil. Il faut appliquer délibérément des capacités de sécurité au fil du temps : renforcer la stabilité, réduire les risques réels et maintenir une gouvernance à mesure que le développement piloté par l’IA prend de l’ampleur. La démarche prescriptive fournit un cadre clair et assumé pour y parvenir.

Il est essentiel de comprendre que des scanners disparates ne permettent pas de suivre cette démarche. Des outils déconnectés créent des frictions qui rompent la boucle de rétroaction. Pour réussir, les organisations ont besoin d’une plateforme unifiée qui relie chaque étape de cette évolution : maîtriser les fondamentaux du DevSecOps, intégrer des garde-fous dans les assistants de programmation basés sur l’IA et concevoir les défenses autonomes nécessaires pour sécuriser les applications natives de l’IA.

Ce que la démarche prescriptive est (et n’est pas)

La démarche prescriptive a été conçue pour rendre la sécurité de l’IA concrète. Ce modèle opérationnel assumé aide les organisations à appliquer les capacités de sécurité selon une séquence réfléchie, à mesure que l’adoption de l’IA transforme le développement logiciel. Il privilégie les résultats — instaurer la confiance, réduire les risques réels et maintenir une gouvernance — plutôt que des outils ou des fonctionnalités individuels.

Tout aussi important, la démarche prescriptive n’est pas un modèle de maturité traditionnel. Elle n’impose ni étapes rigides, ni certifications, ni listes de contrôle. Les organisations ne la « terminent » pas et n’en « sortent » pas diplômées. Elle reflète plutôt l’évolution naturelle des priorités de sécurité à mesure que les environnements se stabilisent, que les risques deviennent maîtrisables et que l’automatisation progresse.

La démarche ne correspond pas non plus directement à des produits, domaines de plateforme ou structures organisationnelles spécifiques. Elle s’étend à l’ensemble de la Snyk AI Security Platform et indique quand et comment appliquer différentes capacités pour obtenir des résultats concrets en matière de sécurité.

En bref, la démarche prescriptive aide les organisations à passer du déploiement d’outils de sécurité à une gestion réfléchie de la sécurité de l’IA, rapidement et en toute confiance.

La structure de la démarche prescriptive

La démarche prescriptive s’articule en trois phases — Stabiliser, Optimiser et Déployer à grande échelle — qui correspondent chacune à une évolution des priorités de sécurité à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère.

Au lieu d’imposer des étapes rigides ou des niveaux de maturité, la démarche met l’accent sur les résultats que les organisations doivent atteindre pour avancer en toute confiance :

• Stabiliser (étapes 1 et 2) : instaurer la confiance en éliminant les angles morts et en appliquant des garde-fous tout au long du SDLC, y compris au moment où le code généré par l’IA est créé.

• Optimiser (étapes 3 et 4) : délaisser la détection des vulnérabilités au profit de leur correction. Concentrer les efforts sur les risques réels et accélérer les corrections fiables afin de réduire la dette de sécurité plus vite que les nouveaux risques n’apparaissent.

• Déployer à grande échelle (étapes 5 et 6) : gouverner les résultats de sécurité et en démontrer l’efficacité à l’échelle de l’entreprise, en créant les bases de l’orchestration et de la défense autonome dans les systèmes natifs de l’IA.

Cette démarche est rarement linéaire. La sécurité est un processus itératif : les organisations reviennent souvent sur des actions fondamentales pour renforcer la stabilité, tout en explorant les possibilités de l’automatisation et de l’orchestration. La valeur de la démarche prescriptive ne réside pas dans le fait de cocher des cases, mais dans la clarté qu’elle apporte sur les priorités, alors que l’IA transforme la façon dont les logiciels sont développés, sécurisés et déployés à grande échelle.

Stabiliser — instaurer la confiance et le contrôle

Avant d’accélérer le développement grâce à l’IA, les organisations doivent assurer la stabilité. L’IA accélère le développement, mais les risques apparaissent plus tôt et plus souvent dans les systèmes : nouveaux dépôts, dépendances, images de conteneurs, API et artefacts générés par l’IA. Sans fondations de sécurité stables, la vélocité n’est pas un avantage : elle amplifie les angles morts, le bruit et l’incertitude. L’objectif de l’acte 1 est simple, mais fondamental : établir une compréhension de base de l’existant et veiller à ce qu’aucun nouveau risque ne s’introduise sans contrôle.

Étape 1 : visibilité fondamentale

Impossible de sécuriser ce que l’on ne voit pas. La première étape consiste à obtenir une visibilité complète sur la chaîne d’approvisionnement logicielle, du code source et des dépendances open source jusqu’aux modèles d’IA.

Éliminer les angles morts de la chaîne d’approvisionnement logicielle

Dans les environnements modernes, les logiciels sont créés en continu. Snyk fournit un inventaire automatisé des actifs, mis à jour en permanence, couvrant l’ensemble du périmètre applicatif : code propriétaire, dépendances open source, images de conteneurs, infrastructure, API et désormais composants natifs de l’IA.

À mesure que l’IA s’intègre à la chaîne d’approvisionnement logicielle, la visibilité doit dépasser le cadre des actifs traditionnels. C’est pourquoi Snyk considère les composants d’IA — modèles, serveurs MCP et agents, par exemple — comme des actifs à part entière, afin que les organisations puissent évaluer les risques liés à l’IA avec la même rigueur que le code.

Evo complète la vue des actifs logiciels de votre écosystème. Si vous êtes client de Snyk, que notre inventaire des actifs vous intéresse et que vous souhaitez étendre cette visibilité essentielle pour tirer parti de tout le système d’orchestration Evo, nous vous invitons à consulter le guide Evo et à en savoir plus ci-dessous.

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Vérifier que les actifs existants sont réellement sécurisés

Mais la visibilité seule ne suffit pas. Pour assurer le contrôle, il faut savoir non seulement ce qui existe, mais aussi ce qui est protégé.

Snyk permet aux équipes d’appliquer des politiques de couverture qui classent les actifs, leur associent un contexte métier et imposent des exigences de sécurité cohérentes dans toute l’organisation. La sécurité passe ainsi d’analyses ponctuelles à une couverture délibérée de l’écosystème.

Pour réduire les efforts manuels et combler les lacunes à grande échelle, Snyk va plus loin avec la couverture de sécurité automatique : les nouveaux dépôts, paquets et images de conteneurs sont protégés par défaut dès leur apparition. La synchronisation renforcée avec les registres de conteneurs permet de détecter les nouvelles images et vulnérabilités dès leur apparition, et non après coup.

Résultat : une base de sécurité qui évolue avec le développement, sans dépendre de configurations manuelles ni de connaissances informelles.

Rétablir la confiance dans les signaux de sécurité

La confiance est le fondement de la stabilité. Lorsque les résultats de sécurité sont trop nombreux, incomplets ou incohérents, l’automatisation s’enraye et la confiance s’érode.

Snyk s’appuie sur des moteurs de sécurité des applications parmi les meilleurs du secteur, couvrant le SAST, l’open source, les conteneurs et bien plus encore. Validés par des analystes indépendants, ils inspirent confiance à l’échelle des entreprises. La rapidité renforce cette confiance : les organisations constatent des analyses 80 % plus rapides avec Snyk, pour que les analyses de sécurité approfondies ne deviennent jamais un goulot d’étranglement.

Snyk continue d’investir dans ce domaine pour améliorer la précision et la couverture de la détection, notamment grâce à de nouvelles capacités qui détecteront les secrets avant qu’ils ne s’intègrent discrètement aux bases de code ou aux contenus générés par l’IA.

Il est tout aussi important que ces signaux de confiance couvrent les écosystèmes réellement utilisés par les équipes, des langages et frameworks modernes aux systèmes essentiels utilisés depuis longtemps. La prise en charge élargie à venir de langages comme C, C++ et COBOL garantira la stabilité de l’ensemble de votre parc technologique.

Étape 2 : prévention et garde-fous de l’IA

La visibilité révèle les risques, mais la prévention les empêche de s’amplifier. Cette étape fait passer l’organisation de l’analyse réactive à une stabilisation proactive, afin que l’accélération du développement ne génère pas des risques plus vite que vous ne pouvez les corriger.

Appliquer des garde-fous pour stopper les risques à la source

Depuis sa création, Snyk place les développeurs au premier plan. Depuis des années, nos extensions IDE permettent aux développeurs de tester et de corriger localement les problèmes évitables, et ainsi d’éviter les coûteuses reprises dues à la détection tardive des défauts dans le pipeline.

Snyk intègre ces garde-fous préventifs à tout le SDLC — dans l’IDE, les demandes de fusion et les pipelines CI/CD — afin de détecter les problèmes tôt, avant qu’ils ne se propagent et n’amplifient les risques.

Sécuriser les risques générés par l’IA dès leur apparition

Ces garde-fous restent essentiels, mais l’IA accélère la création et accroît le risque de goulots d’étranglement. Si le code généré par l’IA n’est vérifié qu’au moment de la fusion ou de la compilation, la sécurité devient un obstacle. Les équipes doivent alors faire un choix risqué : retarder la création de valeur génératrice de revenus pour corriger les problèmes, ou contourner la sécurité pour livrer à temps.

Snyk Studio applique notre approche éprouvée, qui place les développeurs au premier plan, à cette nouvelle ère. De même que nos extensions IDE sécurisent le code écrit par des humains, Snyk Studio intègre des garde-fous directement dans les assistants de programmation basés sur l’IA et fournit des commentaires contextuels en temps réel au fil de la génération du code.

Les développeurs peuvent activer ces protections automatisées en quelques clics grâce à des procédures de configuration simplifiées, avec les outils qu’ils utilisent déjà, comme Cursor, Windsurf et Copilot. À partir d’aujourd’hui, Gemini CLI et Claude Code sont également pris en charge.

Parallèlement, les entreprises peuvent définir et diffuser de manière centralisée des comportements sécurisés par défaut dans toutes leurs équipes. Une documentation complète et de nouvelles recommandations pour le déploiement géré sont désormais disponibles, afin de faciliter plus que jamais la standardisation du déploiement de Snyk Studio à grande échelle dans votre organisation.

Play Video: Secure At Inception

Optimiser — concentrer les efforts et accélérer les corrections

Une fois la stabilité établie, le défi change. À la vitesse de l’IA, les organisations ne sont plus submergées par manque de données, mais parce qu’elles en ont trop. Les vulnérabilités s’accumulent plus vite que les équipes ne peuvent les trier. Les scores de gravité ne reflètent pas à eux seuls l’impact réel. Et même lorsque les priorités sont claires, les corrections piétinent si les développeurs n’ont pas confiance dans les méthodes de correction proposées. L’objectif est maintenant de transformer les signaux en actions, en concentrant les efforts sur ce qui compte vraiment et en accélérant les corrections là où les développeurs travaillent.

Étape 3 : hiérarchisation stratégique des priorités

Les vulnérabilités n’ont pas toutes la même importance. À cette étape, les organisations s’appuient sur un contexte et une analyse complets des risques pour distinguer les risques théoriques des menaces réelles et permettre aux équipes de se concentrer sur les problèmes qui comptent vraiment.

Aller au-delà de la gravité pour évaluer les risques réels

À grande échelle, les méthodes traditionnelles de hiérarchisation des priorités en matière de sécurité montrent leurs limites. La gravité indique à quel point un problème pourrait être grave en théorie, mais pas son importance réelle pour votre application. Dans les environnements accélérés par l’IA, cet écart entraîne du bruit, des efforts inutiles et des corrections qui piétinent.

La hiérarchisation des priorités de Snyk réunit des données concrètes sur les risques grâce à son score de risque, qui combine la gravité, la maturité de l’exploitation, l’accessibilité et le contexte métier. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur les vulnérabilités qui présentent un risque réel, et non sur une exposition théorique.

Pour aider les développeurs à prendre leurs décisions, nous travaillons à rendre ces informations directement accessibles dans l’IDE et la CLI. Les priorités peuvent ainsi être définies plus tôt et les frictions réduites dans les workflows.

L’accessibilité joue ici un rôle essentiel. En répondant à une question simple — le code vulnérable de cette dépendance peut-il réellement être exécuté dans cette application ? —, l’analyse de l’accessibilité réduit considérablement le bruit et affine les priorités. La prise en charge étendue d’autres écosystèmes, en plus de Java, JavaScript, TypeScript et C#, notamment Python, garantit la pertinence de ce signal dans un large éventail de stacks modernes.

Pour les risques liés à l’open source, Snyk a repensé la hiérarchisation des priorités afin de se concentrer sur les dépendances plutôt que sur les CVE individuelles. Les équipes peuvent ainsi repérer les mises à niveau à fort impact qui résolvent plusieurs problèmes d’un coup. Cette approche simplifiée a des effets concrets :

Avoir confiance dans les corrections, pas seulement dans les priorités

Même lorsque les équipes savent quoi corriger, l’hésitation persiste. La dette de sécurité s’accumule lorsque les développeurs ne sont pas sûrs qu’une correction puisse être appliquée sans risque. La crainte d’interrompre la production ralentit les corrections, surtout dans les arborescences de dépendances complexes.

Pour répondre à ce besoin, Snyk présentera le risque de rupture pour les mises à niveau suggérées de dépendances open source. En analysant l’impact d’une mise à niveau sur une base de code spécifique, Snyk aide les équipes à distinguer les correctifs qu’elles peuvent appliquer sans risque de ceux qui nécessitent davantage de prudence.

Play Video: Breakability

La remédiation cesse ainsi d’être un pari risqué pour devenir un processus prévisible, fondé sur la confiance. Les équipes peuvent fusionner davantage de correctifs plus rapidement, sans craindre autant les régressions.

Étape 4 : accélérer la remédiation grâce à l’IA

Une fois que les équipes font confiance à la priorité et au correctif, la remédiation peut enfin s’accélérer. Nous passons ici des correctifs manuels à une remédiation assistée par l’IA, qui permet aux développeurs de résoudre les problèmes en toute sécurité et de manière autonome, sans jamais quitter leur flux de travail.

Accélérer la remédiation là où travaillent les développeurs

Avec Snyk, les correctifs sont proposés directement là où travaillent les développeurs, grâce à Snyk Agent Fix dans l’IDE et les demandes de tirage. Cette proximité est importante : détecter et corriger les problèmes en amont, dans l’IDE, permet de réduire de 75 % le temps de remédiation.

Grâce à la remédiation intelligente dans Snyk Studio, les développeurs peuvent simplement demander à leur assistant IA de résoudre un problème avec Snyk. Nous avons encore simplifié le processus avec les nouveaux workflows de remédiation, qui peuvent déclencher un plan de remédiation de bout en bout dans une base de code. Au lieu de guider un agent IA pas à pas, les développeurs saisissent simplement /snyk-fix et Studio s’occupe du reste.

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À l’avenir, cette même base permettra de créer des workflows de remédiation plus autonomes, dans lesquels les agents pourront planifier, valider et préparer des correctifs sûrs de bout en bout, avec le niveau de supervision humaine approprié.

Valider les risques à l’exécution grâce à des signaux déterministes

Pour les résultats DAST à l’exécution, la remédiation exige un niveau de confiance supplémentaire. En corrélant ses moteurs SAST et DAST de pointe, Snyk peut désormais relier automatiquement les cibles à l’exécution aux dépôts de code correspondants, qu’il s’agisse d’un monolithe ou de microservices répartis sur cinquante dépôts. En reliant directement les résultats à l’exécution aux lignes de code exactes qui en sont responsables, les développeurs peuvent passer directement de la détection au correctif, sans recherches ni suppositions.

Play Video: SAST DAST

Passer à l’échelle : gouverner, démontrer et orchestrer

À mesure que la sécurité gagne en rapidité et en automatisation, un dernier défi se pose : le passage à l’échelle. À la vitesse de l’IA, détecter et corriger efficacement les risques ne suffit pas. Les organisations doivent pouvoir gouverner la sécurité de manière cohérente, démontrer son impact en termes métier et étendre l’automatisation en toute sécurité, à mesure que le développement piloté par l’IA se déploie au sein des équipes, des applications et des agents. L’objectif de l’acte 3 est d’amplifier les résultats en matière de sécurité en toute confiance, en veillant à ce que la gouvernance, la mesure et l’automatisation se renforcent mutuellement au lieu d’introduire de nouveaux risques.

Étape 5 : gouverner, mesurer et démontrer

Pour faire passer la sécurité à l’échelle, il faut remplacer les revues manuelles par l’application automatisée des politiques. À cette étape, les organisations démontrent en continu leur conformité en définissant et en appliquant des politiques dans l’ensemble de leur chaîne de production logicielle, afin que la rapidité ne se fasse jamais au détriment du contrôle.

Gouverner la sécurité sans ralentir les équipes

À mesure que la remédiation s’accélère, les organisations ont besoin de garde-fous clairs pour s’assurer que les décisions sont délibérées, examinées et auditables, en particulier dans les environnements réglementés. Snyk permet aux équipes de sécurité de définir et d’appliquer des politiques de façon cohérente dans les workflows de développement, sans réintroduire de friction.

Des fonctionnalités comme Ignore Approval Workflow garantissent que lorsqu’un développeur demande à ignorer un problème, cette exception est documentée, justifiée et encadrée, préservant ainsi la visibilité et la responsabilité, même lorsque les équipes accélèrent.

Cet équilibre est essentiel : la sécurité doit permettre aux développeurs d’agir rapidement, tout en donnant aux responsables l’assurance que les risques sont gérés de façon délibérée.

Démontrer l’impact grâce à des rapports axés sur les résultats

Une sécurité durable exige des preuves, non seulement pour satisfaire aux exigences de gouvernance, mais aussi pour célébrer les réussites et renforcer les comportements positifs qui favorisent l’évolution de la culture.

Les responsables de la sécurité doivent de plus en plus répondre à des questions simples :

• Nos garde-fous sont-ils vraiment efficaces ?

• Les risques diminuent-ils, ou sont-ils simplement déplacés ?

• L’IA améliore-t-elle la productivité sans accroître l’exposition aux risques ?

Pour répondre à ce besoin, Snyk a considérablement amélioré son expérience d’analyse et de reporting. Une vaste bibliothèque de rapports prêts à l’emploi offre une visibilité immédiate sur la posture de risque, l’état de conformité et les performances des programmes, tout en permettant une personnalisation pour créer un véritable centre de pilotage de la sécurité.

Pour les organisations dont les environnements de données sont complexes, l’extensibilité via les API et les intégrations permet d’analyser les données Snyk aux côtés d’indicateurs métier plus larges, afin que les résultats en matière de sécurité soient visibles là où se prennent les décisions stratégiques.

Relier prévention, formation et résultats

Faire passer la sécurité à l’échelle ne consiste pas seulement à corriger les problèmes, mais aussi à les prévenir. Pour les organisations qui utilisent Snyk Learn, de nouveaux rapports sur l’impact et les opportunités relient directement la formation des développeurs aux résultats en matière de sécurité, et montrent comment la formation contribue à la remédiation et à la prévention dans toutes les équipes.

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À l’avenir, Snyk poursuivra dans cette voie avec de nouveaux rapports sur la prévention, conçus pour quantifier les risques stoppés avant même qu’ils n’atteignent la production, et faire ainsi de la prévention un retour sur investissement mesurable.

De même, les prochains rapports pour Snyk Studio donneront une visibilité sur l’application des garde-fous de l’IA au sein des organisations, et fourniront des informations sur leur adoption, leur efficacité et les comportements sécurisés par défaut à grande échelle.

Ensemble, ces fonctionnalités permettent aux responsables de dépasser les indicateurs d’activité et de piloter la sécurité en fonction des résultats. Lorsque la sécurité est mesurable et reproductible, l’orchestration agentique à grande échelle devient possible.

Étape 6 : orchestration agentique

L’orchestration est l’étape ultime du Prescriptive Path. Elle n’est possible que grâce à la stabilité et à l’optimisation obtenues aux étapes 1 à 5 : il est impossible d’automatiser ce que l’on ne voit pas, et d’orchestrer la défense en toute sécurité sans une remédiation fiable. Une fois ces bases établies, la sécurité peut enfin suivre le rythme de l’innovation native de l’IA.

Considérer les systèmes d’IA comme des actifs applicatifs à part entière

Les applications natives de l’IA ne sont pas statiques. Ce sont des systèmes évolutifs composés de modèles, d’invites, d’agents et d’outils, qui changent continuellement à l’exécution. Pour les sécuriser, il faut dépasser une approche limitée à l’infrastructure et traiter les composants d’IA comme des actifs applicatifs à part entière.

À cette étape, le système d’orchestration Evo construit en continu une cartographie évolutive de la composition des applications d’IA et de leur évolution. Il élimine ainsi les angles morts des analyses traditionnelles et donne aux équipes une compréhension en temps réel du fonctionnement réel de leurs systèmes d’IA, et pas seulement de leur configuration.

La découverte des actifs d’IA dans Evo montre comment les responsables de la sécurité peuvent enfin obtenir une visibilité et un contrôle en temps réel sur leurs environnements d’IA.

Gouverner le comportement de l’IA, pas seulement sa configuration

Dans les systèmes agentiques, les risques ne découlent pas uniquement de mauvaises configurations statiques : ils émergent aussi du comportement. Lorsque les agents prennent des décisions, utilisent des outils et accèdent aux données, la sécurité doit encadrer leurs intentions, et pas seulement leurs paramètres.

L’orchestration dans Evo permet aux équipes de définir et d’appliquer des politiques qui encadrent les actions autorisées des systèmes d’IA, en évaluant continuellement ces contrôles pendant le développement et à l’exécution. Les organisations peuvent ainsi gérer l’imprévisibilité inhérente aux systèmes autonomes sans freiner l’innovation.

De la visibilité à l’intelligence, puis à l’action

La dernière étape consiste à passer de la prise de conscience à l’autonomie. En corrélant les signaux de visibilité, de gouvernance et de comportement, Evo permet aux systèmes de sécurité d’agir comme une couche de défense active. Au lieu de simplement signaler les problèmes, Evo relie directement la détection à la remédiation, pour des réponses à la vitesse des machines. Résultat : une posture de sécurité qui s’adapte d’elle-même et qui ne se contente pas toujours de jouer le rôle de gardien, mais favorise à grande échelle une innovation sûre, portée par des agents. Faites dès aujourd’hui le premier pas de votre parcours de découverte et repérez les composants d’IA cachés dans votre base de code. Le moyen le plus rapide de commencer avec Evo dès aujourd’hui est d’accéder gratuitement à notre AI-BOM CLI.

Du parcours à la mise en pratique

Le Prescriptive Path propose une méthode claire pour opérationnaliser la sécurité de l’IA, mais ne fonctionne pas en vase clos. Dans chacune des trois phases, les organisations appliquent les fonctionnalités de Snyk AI Security Platform pour obtenir les résultats définis par l’AI Security Fabric.

La plateforme fournit des signaux unifiés, des garde-fous, de l’automatisation et de la gouvernance. Le parcours offre un cadre pour les appliquer de façon délibérée, dans le bon ordre, à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère. Ensemble, ils permettent une transformation fondamentale du fonctionnement de la sécurité :

• De la détection réactive à la prévention appliquée

• Des retards accumulés et bruyants à une remédiation ciblée et accélérée

• Des contrôles fragmentés à une sécurité gouvernée et mesurable à grande échelle

Cette efficacité opérationnelle se traduit directement en valeur métier. Selon Forrester, les organisations qui utilisent Snyk obtiennent un retour sur investissement de 288 %, amorti en moins de six mois. C’est ainsi que la sécurité gagne en résilience à la vitesse de l’IA : intégrée dès la création, plutôt qu’ajoutée après coup.

Le développement piloté par l’IA ne ralentit pas. Les organisations qui réussiront seront celles qui dépasseront l’expérimentation et adopteront une approche délibérée pour le sécuriser : stabiliser la confiance, optimiser la réduction des risques et déployer la sécurité avec assurance dans l’automatisation et l’orchestration.

Découvrez le Prescriptive Path en action

Si vous êtes prêt à passer de la stratégie à l’exécution, la prochaine étape consiste à voir comment ce parcours se concrétise dans les workflows de développement réels.

Inscrivez-vous à l’événement de lancement de Snyk le 11 février pour en savoir plus sur la façon dont Snyk AI Security Platform fournit l’AI Security Fabric, et sur la manière dont le Prescriptive Path aide les organisations à opérationnaliser la sécurité de l’IA en toute confiance.