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Un apprentissage du codage sécurisé qui reflète l'usage réel de l'IA

June 1, 2026

Shannon Holt

Un apprentissage du codage sécurisé aligné sur l'utilisation réelle de l'IA, les flux de travail des développeurs et les pratiques modernes de développement logiciel.

Le développement assisté par IA fait désormais partie intégrante du travail quotidien des ingénieurs.

Un développeur peut écrire manuellement la logique principale d'une application le matin, utiliser l'IA pour générer une couverture de tests l'après-midi, puis examiner des pull requests assistées par IA avant la fin de la journée. Les flux de travail sont fluides. Les outils changent rapidement. Les modèles d'utilisation évoluent de semaine en semaine, parfois d'une équipe à l'autre.

Historiquement, l'apprentissage du codage sécurisé fonctionnait selon des cycles relativement fixes : parcours d'intégration, missions annuelles, formation générale basée sur les rôles ou campagnes de sensibilisation périodiques. Ces modèles étaient pertinents lorsque les outils de développement évoluaient plus progressivement et que les besoins en formation restaient relativement stables au fil du temps.

Le développement assisté par IA suit une dynamique différente. Les équipes de sécurité ont désormais besoin d'un moyen plus réactif pour maintenir les conseils en codage sécurisé en phase avec la réalité du travail des développeurs à chaque instant.

L'apprentissage adaptatif est conçu pour aider les organisations à aligner la formation au codage sécurisé sur l'activité réelle de développement logiciel et les signaux de risque logiciel tout au long du cycle de vie du développement (SDLC).

‍Cela inclut l'activité de développement assisté par IA, les vulnérabilités détectées et l'évolution du comportement des développeurs en fonction de la manière dont le logiciel est réellement construit.

Dans cet article, nous nous concentrons spécifiquement sur l'apprentissage adaptatif avec les signaux IA propulsés par Trust Agent: AI — en utilisant les détections de développement assisté par IA pour aider les organisations à aligner dynamiquement les conseils en codage sécurisé sur les développeurs utilisant activement des outils de codage IA dans leur travail quotidien.

Un apprentissage qui reflète l'utilisation réelle de l'IA

L'apprentissage du codage sécurisé a toujours été plus efficace lorsqu'il reflète la manière dont les développeurs travaillent réellement. Les organisations alignent déjà la formation par rôle, langage de programmation, pile technologique et domaines de vulnérabilité pour rendre la formation plus pertinente pour les équipes d'ingénierie.

Le développement assisté par IA introduit une couche de contexte supplémentaire.

Un ingénieur qui expérimente aujourd'hui du code Python généré par IA peut passer le mois prochain à examiner de l'infrastructure as code dans Terraform ou à utiliser l'IA pour accélérer les flux de travail de test frontend. Certains développeurs s'appuient fortement sur les assistants de codage IA. D'autres les utilisent à peine.

L'apprentissage adaptatif aide les organisations à transformer la visibilité sur l'IA en conseils ciblés sur le codage sécurisé. Lorsque Trust Agent: AI identifie une activité de développement assisté par IA, les organisations peuvent automatiquement attribuer une formation alignée sur ces flux de travail.

Cela signifie que les développeurs utilisant activement des assistants de codage IA peuvent recevoir une formation ciblée liée au travail en cours dans leur environnement — sans que les équipes de sécurité aient à identifier manuellement chaque développeur et à réassigner la formation à mesure que l'utilisation de l'IA se généralise au sein des équipes d'ingénierie.

L'apprentissage adaptatif en pratique

L'apprentissage adaptatif propulsé par Trust Agent: AI est conçu pour s'intégrer naturellement dans les flux de travail de développement logiciel existants.

Les équipes de sécurité peuvent créer une formation ciblée alignée sur les pratiques de développement sécurisé assisté par IA, puis utiliser les détections de Trust Agent: AI pour attribuer dynamiquement cette formation aux développeurs utilisant activement des outils de codage IA dans leurs flux de travail quotidiens. Dès que les développeurs commencent à interagir avec des environnements de développement assisté par IA, des conseils de codage sécurisé pertinents sont automatiquement attribués en fonction de cette activité.

So now we can detect the AI usage, we can understand where it's happening, and we can trigger that targeted training for the right developers. And that's what I'm gonna show you today, how we take that AI signal and turn it into adaptive learning. So there are a few parts of the process which I'll walk through today. The first piece is in the policy setup on TA, then we can go to the Quest side to trigger the training. For the policy, it's super simple and straightforward. So if you want to ensure that developers who use AI need a training, you can head over to this policy section within configuration. And what you wanna do is ensure that the adaptive AI learning is toggled on. Once that's set up, that's all you need to do on the Trust Agent AI side. In this demo itself, we've already gone ahead and set up the installer and all that piece over here. We have various internal external documentation on how to locally install it or use various scripts like Jamf, there'll be other documentation on that. But in this, like I say, in this demo, I'm just gonna head on with the actual policy setup and the adaptive learning creation. Okay. So now this is set up. I'm over into quests, and what I'm gonna do is create a quest to target the specific learners who have used AI. So So once you're in the quest, if you scroll down and you look at the participant section, what we have now is a new participant type, which is trust agent detection. And what this will do is automatically pull the developers who have been flagged in that TA AI report. So what we're gonna do is select this, and we can start to fill out the rest of the quest like normal. So we give it a title, a badge, we'll scroll down to the objectives. And what's really nice about this is the flexibility that the admins have to define the criteria for the training needed. For example, they can go in and they can select the specific content. So they could just go with Coding With AI. They could go with the AI agents and the protocols as well. For this demo, I'm gonna select both of these and keep them as part of the criteria. I can also then decide the schedule, so I'm gonna use fixed dates, and then I can go ahead and configure some of the quest settings as well. One important area to note is the count pass completions. This again is flexible based on customer's needs where we can define if they want learners to complete the training regardless if they've done any of the content before, or they can set a specific time period like three or six months where they have done it recently. So for this demo, I'm gonna set it to redo all content. Once that's filled out, you can then go ahead and save and publish. Now that's set up. That's gonna be available for them developers that were flagged for the Trust Agent AI, and the two steps are complete from an admin's perspective. So we've gone in and we've set up the policy and made sure that's enabled. And we've gone over to Quest and ensure we've created a Quest that's using the new participation type, the trust agent detection. So what I can do now is quickly log in as a learner just so we can see if they have received that training. So just to quickly show you what it's like from the learner perspective, here I am logged in as a learner. I was one of the learners who flagged up based on AI usage, and therefore, I have now received the quest, which you can see here on the screen. And in the normal process, I would then go through and then go through the topics within the quest. Once I have completed this, then I've completed the quest. And that concludes the demo today. So what I've gone through is really just an overview of the importance of Trust Agent AI and adaptive learning, and then gone through to the demo of the admin experience and then quickly briefly through to the learning experience as well. As always, any questions on adaptive learning, please feel free to reach out. Always happy to help. Thank you very much.

La démonstration ci-dessus illustre le fonctionnement concret de l'apprentissage adaptatif avec les signaux IA, notamment la configuration de la détection Trust Agent, la création de quêtes adaptatives, l'attribution dynamique de la formation et le suivi de la participation et de la progression.

Pour obtenir des instructions de configuration étape par étape et des détails sur le paramétrage, consultez l'article de la base de connaissances Adaptive Learning with Trust Agent: AI.

Les conseils en matière de codage sécurisé doivent refléter la réalité du travail des développeurs

Le développement assisté par IA fait désormais partie intégrante des flux de travail quotidiens des ingénieurs. Tout au long de la journée, les développeurs jonglent entre les suggestions générées par l'IA, le code écrit manuellement, les tests automatisés et la révision des pull requests.

À mesure que ces flux de travail évoluent, les conseils en matière de codage sécurisé doivent rester en phase avec la manière dont les logiciels sont réellement conçus.

L'apprentissage adaptatif propulsé par Trust Agent: AI permet aux organisations d'atteindre précisément cet objectif, en alignant la formation sur l'activité réelle de développement assisté par IA afin que les conseils parviennent aux développeurs au moment où ils sont les plus pertinents et exploitables.

Le résultat est un accompagnement au codage sécurisé qui reste pertinent à mesure que les outils d'IA évoluent, sans alourdir la charge de travail des équipes de sécurité responsables du programme.

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