Développement accéléré par l’IA. Moins de risques. Plus de résilience.
Chainguard vous invite à un dîner intimiste et confidentiel réunissant des dirigeants de la sécurité, de l’ingénierie et de la technologie. Au programme : comment adopter un développement piloté par l’IA tout en réduisant sa surface de CVE exploitables.
L’IA bouleverse le rythme du développement logiciel en France et en Europe.
Les développeurs produisent plus de code, s’appuient davantage sur l’open source et livrent leurs applications plus vite que jamais. Pourtant, la sécurité n’a pas toujours su suivre cette cadence, et les approches de réduction des vulnérabilités peinent à s’adapter.
Dans des systèmes d’information toujours plus complexes, les vulnérabilités connues s’accumulent, tandis que l’IA rend leur exploitation plus rapide et plus accessible. Réduire les CVE n’est donc plus seulement l’affaire des équipes de sécurité opérationnelle.
La nouvelle équation du risque logiciel
Mais cette vitesse a un revers : toujours plus de dépendances à intégrer, plus de composants open source, plus de logiciels en production et, potentiellement, plus de vulnérabilités connues dans le parc applicatif.
Dans le même temps, l’IA permet aux attaquants d’exploiter les failles plus vite et à moindre coût.
Un écart se creuse ainsi entre le rythme auquel les logiciels évoluent et celui auquel les organisations parviennent à en réduire les risques. Pour les établissements régulés, il devient difficile à ignorer.
De la gestion des vulnérabilités à la résilience logicielle
Dans le sillage de Mythos et Glasswing, Chainguard accompagne de grandes institutions américaines, dont certaines des plus grandes banques du monde. Pour elles, la réduction des CVE devient une priorité stratégique pour les RSSI comme pour les DSI.
Cette pression commence à gagner l’Europe. En France aussi, les mêmes enjeux apparaissent à mesure que les entreprises régulées accélèrent leurs développements assistés par l’IA.
Banques centrales et régulateurs alertent eux aussi sur l’évolution des menaces : l’IA pourrait aider les acteurs malveillants à cibler plus facilement les institutions financières et à exploiter les vulnérabilités plus rapidement.