Les avancées de l'IA remodèlent le développement logiciel et la cybersécurité
Une vague de progrès en intelligence artificielle transforme rapidement le développement logiciel et la cybersécurité, avec de nouveaux outils et stratégies qui émergent pour répondre aux défis en constante évolution. Les entreprises lancent de nouveaux modèles d'IA conçus pour aider les développeurs, tandis que les équipes de sécurité s'appuient de plus en plus sur l'IA pour gérer le volume croissant de cybermenaces.
Dans le domaine du développement logiciel, Mistral AI, une entreprise française qui se positionne comme un concurrent européen des géants américains de l'IA, a annoncé mardi la disponibilité générale de Mistral Vibe 2.0, une version améliorée de son agent de codage basé sur terminal. Selon VentureBeat, cela marque la "poussée la plus agressive de l'entreprise à ce jour sur le marché concurrentiel du développement logiciel assisté par l'IA". Cette publication marque la transition de Mistral, qui passe d'une offre d'outils de développement en phase de test gratuite à leur intégration dans des plans d'abonnement payants. Cette décision intervient peu après que le PDG de Mistral, Arthur Mensch, a déclaré que l'entreprise s'attendait à dépasser le milliard de dollars.
Parallèlement, Moonshot AI, une entreprise chinoise, a mis à niveau son modèle open source Kimi K2 en Kimi K2.5, le transformant en un modèle de codage et de vision doté d'une architecture qui prend en charge l'orchestration d'essaims d'agents. Emilia David de VentureBeat a rapporté que Kimi K2.5 est un modèle tout-en-un qui prend en charge les entrées visuelles et textuelles, permettant aux utilisateurs d'exploiter le modèle pour des projets de codage plus visuels. Le modèle Kimi K2, sur lequel Kimi K2.5 est basé, comptait 1 000 milliards de paramètres au total et 32 milliards de paramètres activés.
En matière de cybersécurité, les équipes des centres d'opérations de sécurité (SOC) automatisent de plus en plus les processus de triage afin de gérer le nombre considérable d'alertes qu'elles reçoivent quotidiennement. Louis Columbus de VentureBeat a rapporté que le SOC d'une entreprise moyenne reçoit 10 000 alertes par jour, chacune nécessitant de 20 à 40 minutes pour faire l'objet d'une enquête appropriée. Cependant, même les équipes dotées d'un personnel complet ne peuvent traiter que 22 de ces alertes. Plus de 60 % des équipes de sécurité ont admis avoir ignoré des alertes qui se sont avérées critiques par la suite. Par conséquent, les tâches des analystes de niveau 1, telles que le triage, l'enrichissement et l'escalade, deviennent des fonctions logicielles, et de plus en plus d'équipes SOC se tournent vers des agents d'IA supervisés pour gérer le volume. Les analystes humains recentrent leurs priorités sur l'enquête, l'examen et la prise de décisions dans des cas limites, ce qui réduit les temps de réponse.
Cependant, Gartner prévoit que plus de 40 % des implémentations d'IA agentique échoueront en raison d'un manque de limites de gouvernance. "Ne pas intégrer la perspicacité et l'intuition humaines a un coût élevé", a écrit Columbus.
Au-delà de ces applications spécifiques, OpenAI s'efforce également d'intégrer sa technologie dans la recherche scientifique. Selon MIT Technology Review, OpenAI a lancé une nouvelle équipe appelée "OpenAI for Science" en octobre, dédiée à l'exploration de la manière dont ses grands modèles linguistiques peuvent aider les scientifiques et à l'adaptation de ses outils pour les soutenir. Kevin Weil, vice-président d'OpenAI, étudie comment une incursion dans la science s'inscrit dans la mission plus large d'OpenAI et ce que l'entreprise espère réaliser.
Bien que ces avancées en matière d'IA gagnent du terrain, les développeurs explorent également des technologies plus établies. Un utilisateur de Hacker News a partagé des notes sur le début de l'utilisation de Django, un framework web, notant qu'il est agréable de constater que chaque problème a déjà été résolu. L'utilisateur a également noté que Django a moins de magie que Rails.
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