Avec la normalisation de l’IA, 4 tendances DevSecOps émergent

Le rôle de l’IA dans le développement de logiciels arrive à un moment crucial, qui obligera les organisations et leurs dirigeants à DevSecOps être plus proactif dans la promotion d’une utilisation efficace et responsable de l’IA.

Dans le même temps, les développeurs et la communauté DevSecOps au sens large doivent se préparer à faire face à au moins quatre tendances mondiales en matière d'IA : l'utilisation accrue de l'IA dans les tests de code, les menaces persistantes à la propriété intellectuelle et à la vie privée, une augmentation des biais liés à l'IA et, malgré tout cela. défis, dépendance accrue à l’égard des technologies d’IA. S'aligner avec succès sur ces tendances positionnera les organisations et les équipes DevSecOps sur la voie du succès. Les ignorer pourrait ralentir l’innovation ou, pire encore, faire dérailler la stratégie commerciale.

Du luxe au standard : les organisations adopteront l’IA à tous les niveaux

L'intégration de l'IA deviendra une norme, et non un luxe, dans tous les secteurs de produits et de services, en tirant parti DevSecOps pour créer des fonctionnalités d'IA ainsi que le logiciel qui l'utilisera. Tirer parti de l’IA pour stimuler l’innovation et offrir une plus grande valeur client sera essentiel pour rester compétitif sur le marché tiré par cette technologie.

D'après mes conversations avec les clients de GitLab et mon suivi des tendances du secteur, les organisations repoussant les limites de l'efficacité grâce à l'adoption de l'IA, plus des deux tiers des entreprises intégreront des fonctionnalités d'IA dans leurs offres d'ici la fin 2024. Les organisations évoluent de l'expérimentation de l'IA. se concentrer sur l’IA.

Tirer parti de l’IA pour stimuler l’innovation et offrir une plus grande valeur au client sera essentiel pour rester compétitif sur le marché axé sur l’IA.

Pour se préparer, les organisations devraient investir dans la révision de la gouvernance du développement logiciel et mettre l’accent sur l’apprentissage continu et l’adaptation des technologies d’IA. Cela nécessitera un changement culturel et stratégique. Cela nécessite de repenser les processus commerciaux, le développement de produits et les stratégies d’engagement client. Et cela nécessite une formation, que les équipes DevSecOps disent vouloir et avoir besoin. À la fin Rapport mondial DevSecOps 81 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles souhaiteraient davantage de formation sur la façon d’utiliser efficacement l’IA.

À mesure que l’IA devient plus sophistiquée et fait partie intégrante des opérations commerciales, les entreprises devront prendre en compte les implications éthiques et les impacts sociaux de leurs solutions basées sur l’IA, en s’assurant qu’elles contribuent positivement à leurs clients et à leurs communautés.

L'IA dominera les flux de travail de test de code

L’évolution de l’IA dans DevSecOps transforme déjà les tests de code et la tendance devrait s’accélérer. Une étude de GitLab a révélé que seulement 41 % des équipes DevSecOps utilisent actuellement l'IA pour la génération automatisée de tests dans le cadre du développement de logiciels, mais ce nombre devrait atteindre 80 % d'ici fin 2024 et approcher 100 % d'ici deux ans.

À mesure que les organisations intègrent des outils d’IA dans leurs flux de travail, elles sont confrontées au défi d’aligner leurs processus actuels sur les avantages d’efficacité et d’évolutivité que l’IA peut offrir. Ce changement promet une augmentation radicale de la productivité et de la précision, mais nécessite également des ajustements importants des fonctions et pratiques de test traditionnelles. L'adaptation aux flux de travail basés sur l'IA nécessite de former les équipes DevSecOps à la surveillance de l'IA et d'affiner les systèmes d'IA pour faciliter leur intégration dans les tests de code afin d'améliorer la qualité et la fiabilité globales des produits logiciels.

De plus, cette tendance redéfinira le rôle des professionnels de l’assurance qualité, les obligeant à développer leurs compétences pour surveiller et améliorer les systèmes de test basés sur l’IA. Il est impossible d’exagérer l’importance de la surveillance humaine, car les systèmes d’IA nécessiteront une surveillance et des conseils continus pour être très efficaces.

La menace de l’IA pour la propriété intellectuelle et la confidentialité dans la sécurité des logiciels va s’accélérer

L'adoption croissante de la création de code basée sur l'IA augmente le risque de vulnérabilités introduites par l'IA et le potentiel de fuites généralisées de propriété intellectuelle et de violations de la confidentialité des données qui ont un impact sur la sécurité des logiciels, la confidentialité de l'entreprise et la protection des données des clients.

Pour atténuer ces risques, les entreprises doivent donner la priorité à de solides protections de la propriété intellectuelle et de la vie privée dans leurs stratégies d’adoption de l’IA et garantir que l’IA est déployée en toute transparence sur la manière dont elle est utilisée. La mise en œuvre de politiques strictes de gouvernance des données et l’emploi de systèmes de détection avancés seront essentiels pour identifier et gérer les risques liés à l’IA. Favoriser une plus grande sensibilisation à ces questions grâce à la formation des employés et favoriser une culture proactive de gestion des risques est essentiel pour protéger la propriété intellectuelle et la confidentialité des données.

Les défis de sécurité de l’IA soulignent également la nécessité constante de mettre en œuvre des pratiques DevSecOps tout au long du cycle de vie du développement logiciel, où la sécurité et la confidentialité ne sont pas des réflexions après coup mais font partie intégrante du processus de développement dès le début. En bref, les entreprises doivent garder la sécurité au premier plan lorsqu’elles adoptent l’IA afin de garantir que les innovations qui exploitent l’IA ne se font pas au détriment de la sécurité et de la confidentialité.

Préparez-vous à une augmentation des biais liés à l’IA, même sur une période donnée

Si 2023 a été une année charnière pour l’IA, son essor a mis en lumière les biais des algorithmes. Les outils d’IA qui s’appuient sur les données Internet pour la formation héritent de toute la gamme des préjugés exprimés dans le contenu en ligne. Cette évolution pose un double défi : exacerber les préjugés existants et l’émergence de nouveaux qui ont un impact sur l’équité et l’impartialité de l’IA dans DevSecOps.

Pour contrecarrer les préjugés généralisés, les développeurs devraient se concentrer sur la diversification de leurs ensembles de données de formation, en intégrant des mesures d'équité et en mettant en œuvre des outils de détection des biais dans les modèles d'IA, ainsi qu'en explorant Modèles d'IA conçus pour des cas d'utilisation spécifiques. Une voie prometteuse à explorer consiste à utiliser les commentaires de l’IA pour évaluer les modèles d’IA sur la base d’un ensemble clair de principes, ou d’une « constitution », qui établit des lignes directrices fermes sur ce que l’IA fera et ne fera pas. L’établissement de lignes directrices éthiques et d’interventions de formation est crucial pour garantir des résultats impartiaux en matière d’IA.

Les organisations doivent établir des cadres de gouvernance des données robustes pour garantir la qualité et la fiabilité des données dans leurs systèmes d’IA. Les systèmes d’IA sont aussi performants que les données qu’ils traitent, et de mauvaises données peuvent conduire à des résultats inexacts et à de mauvaises décisions.

Les développeurs et la communauté technologique au sens large devraient exiger et faciliter le développement d’une IA impartiale grâce à une IA constitutionnelle ou à un apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine visant à réduire les biais. Cela nécessite un effort concerté entre les fournisseurs et les utilisateurs d’IA pour garantir un développement responsable de l’IA qui donne la priorité à l’équité et à la transparence.

Se préparer à la révolution de l'IA dans DevSecOps

Alors que les organisations accélèrent leur transition vers des modèles économiques centrés sur l’IA, il ne s’agit pas seulement de rester compétitives, mais aussi de survivre. Les chefs d’entreprise et les équipes DevSecOps devront relever les défis anticipés qui sont amplifiés par l’utilisation de l’IA, qu’il s’agisse de menaces pour la vie privée, de confiance dans ce que produit l’IA ou de problèmes de résistance culturelle.

Ensemble, ces développements représentent une nouvelle ère dans le développement de logiciels et la sécurité. Faire face à ces changements nécessite une approche globale qui englobe le développement et l’utilisation éthiques de l’IA, des mesures de sécurité et de gouvernance vigilantes et un engagement à préserver la vie privée. Les actions que les organisations et les équipes DevSecOps entreprennent aujourd'hui établiront le cap pour l'avenir à long terme de l'IA dans DevSecOps, garantissant sa mise en œuvre éthique, sûre et bénéfique.