Le “vibe coding” peut devenir un cauchemar de sécurité si certaines mauvaises pratiques ne sont pas évitées.

Exemples de Bad Practices :

• Confiance aveugle dans l’IA : Ne pas réviser ou comprendre le code généré par l’IA. L’IA peut introduire des bugs, des inefficacités ou des vulnérabilités sans intention malveillante. C’est le piège du “code first, refine later” sans le “refine”.
• Absence de validation des entrées : Demander à l’IA de générer un formulaire sans spécifier la validation des entrées, ouvrant la porte aux injections SQL, XSS, etc.
• Hardcoding des secrets : L’IA peut, si le prompt n’est pas explicite, inclure des identifiants, des clés API ou d’autres informations sensibles directement dans le code source.
• Utilisation de dépendances non sécurisées : L’IA peut générer du code qui utilise des bibliothèques obsolètes ou vulnérables sans en informer le développeur.
• Manque de documentation : Le code généré par l’IA peut être moins lisible ou moins bien documenté, rendant sa maintenance et son audit de sécurité difficiles.
• Négliger les tests de sécurité : Se fier uniquement à l’IA pour générer du code “correct” sans effectuer de tests unitaires, d’intégration ou de sécurité.

Comment les éviter :

• Révision humaine systématique : Toujours relire et comprendre le code généré par l’IA. C’est le développeur qui reste responsable du code en production.
• Prompts explicites et sécurisés : Spécifier clairement les exigences de sécurité dans vos prompts (“assurer la validation de toutes les entrées utilisateur”, “utiliser des requêtes préparées”, “gérer les secrets de manière sécurisée”).
• Outillage de sécurité automatisé : Utiliser des outils SAST, SCA, DAST intégrés au pipeline CI/CD pour analyser le code généré en continu.
• Gestion des secrets : Toujours stocker les secrets dans des gestionnaires de secrets dédiés (Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault) et ne jamais les intégrer directement dans le code, même si l’IA le suggère.
• Mise à jour des dépendances : Mettre en place un processus automatisé pour scanner et mettre à jour les dépendances afin d’éviter les vulnérabilités connues.
• Formation et sensibilisation : Former les développeurs aux risques spécifiques du “vibe coding” et aux bonnes pratiques de sécurité avec l’IA.