De nos jours, le recours à ChatGPT pour coder est devenu courant dans le domaine du développement logiciel. Cette technologie d’IA générative offre des avantages considérables en termes de productivité, mais elle comporte également des risques souvent sous-estimés.
ChatGPT est devenu un outil prisé pour obtenir des échantillons de code rapidement. Toutefois, son utilisation pour coder n’est pas sans risques. Les malwares sont une menace sérieuse dans le monde du développement, et lorsque vous utilisez ChatGPT pour coder, il est crucial d’être extrêmement vigilant.
Les atouts et les pièges de l’IA en développement de logiciel
L’ère numérique a transformé la manière dont le code est écrit. Les développeurs ne s’appuient plus uniquement sur des forums comme Stack Overflow pour obtenir de l’aide. Ils se tournent désormais vers des chatbots basés sur l’IA, tels que ChatGPT. Ces outils révolutionnent la productivité en générant du code, traduisant entre langages de programmation et concevant des tests. Ainsi, ChatGPT est devenu un collaborateur virtuel inestimable au sein des équipes de développement.
Cependant, il y a un inconvénient. Ces outils d’IA ont été formés en analysant des données massives issues de logiciels open source, qui ne sont pas exempts de failles. L’éducation en codage de votre IA pourrait être truffée de bugs ou de codes malveillants, à l’instar d’un chauffeur imprudent enseignant la sécurité routière. Plus d’un milliard de contributions open source sont enregistrées chaque année. En 2022, GitHub compte 400 millions. Ce chiffre accroît le risque d’infiltration de code malveillant de manière significative.
Une vigilance essentielle dans l’usage de ChatGPT pour coder
La confiance aveugle dans le code généré par ChatGPT peut s’avérer risquée. Les développeurs sont parfois inexpérimentés pour détecter les failles subtiles, notamment les backdoors ou les malwares cachés. Une enquête sur LinkedIn révèle une divergence d’opinions quant à l’inspection du code produit par l’IA. Certains sont extrêmement vigilants, tandis que d’autres craignent les insécurités inhérentes.
Pour contrer ces menaces, il est impératif de scruter minutieusement le code issu de ChatGPT pour coder. Les analyses comportementales statiques sont préférables pour détecter des comportements malicieux ou des défauts de conception. Les analyses de composition logicielle (SCA) sont également utiles. Certaines failles pourraient rester inaperçues.
Laisser ChatGPT pour coder sans surveillance équivaudrait à permettre au loup de garder la bergerie. Même si les avantages sont palpables, la maxime « Faites confiance, mais vérifiez » n’a jamais été aussi pertinente.
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