Formez les développeurs aux risques réels présents dans leur code, qu'il soit écrit par des humains ou généré par une IA

L'apprentissage adaptatif associe automatiquement les risques logiciels à une formation ciblée pour les développeurs, afin que chaque minute d'apprentissage compte.

réserver une démo
Provenant de la société de formation au codage sécurisé n°1
Le problème de la gouvernance de l'IA

L'IA est intégrée au développement. La supervision ne l'est pas.

Les responsables de la sécurité et de l'ingénierie sont invités à :
  • Quels outils et modèles d'IA sont utilisés ?
  • Dans quelle mesure l'IA influence-t-elle le code ?
  • L'IA augmente-t-elle les vulnérabilités introduites ?
  • Les développeurs valident-ils les résultats de l'IA ?
  • Pouvons-nous prouver la réduction des risques au fil du temps ?

Dans la plupart des organisations, ces réponses reposent sur des hypothèses plutôt que sur des données. Cet écart crée une exposition proportionnelle à la vitesse de l'IA. Agent de confiance : l'IA fournit la visibilité, la corrélation des risques et les contrôles de gouvernance nécessaires pour répondre à ces questions

Qu'est-ce que l'apprentissage adaptatif ?

Transformez les risques logiciels en opportunités d'amélioration pour vos développeurs — automatiquement

Les développeurs bénéficient d'un apprentissage en temps réel, adapté à leur environnement et aux risques qu'ils génèrent réellement. Résultat : des compétences renforcées et une réduction des vulnérabilités avant la mise en production. Cet apprentissage ciblé s'articule autour de :

réserver une démo

Les vulnérabilités qu'ils introduisent

Les langages qu'ils utilisent

Les dépôts auxquels ils contribuent

Les outils d'IA influençant leur code

Agent de confiance : l'IA capture les signaux d'utilisation et valide les métadonnées, et non le code source ou les instructions, préservant ainsi la confidentialité des développeurs tout en permettant une gouvernance à grande échelle. Il rend le développement assisté par l'IA auditable et géré tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), maîtrisant les risques pour les développeurs avant la mise en production.

Rend le développement assisté par IA visible, auditable et gérable tout au long du cycle de vie sécurisé du développement logiciel (SDLC), aidant les organisations à identifier et à réduire les risques liés aux développeurs avant que le code n'atteigne la production.

Fonctionnalités de base

Gouvernance de l'IA en temps réel chez Commit

Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités une fois le code écrit. Trust Agent applique les restrictions des modèles d'IA et les politiques de codage sécurisées lors de la validation, empêchant ainsi l'introduction de vulnérabilités avant leur entrée en production.

Réservez une démo
Corrélation des risques au niveau des engagements

Corrélation des risques au niveau des engagements

Associez le développement de l'IA à un risque mesurable

Corrélez les signaux d'utilisation de l'IA, les métadonnées de validation, le Trust Score® des développeurs et les benchmarks de vulnérabilité pour identifier une exposition élevée avant que le code n'entre en production.

Apprentissage adaptatif basé sur les

Apprentissage adaptatif basé sur les

Combler les lacunes en matière de compétences qui sous-tendent l'engagement

Déclenchez un apprentissage ciblé en fonction du risque de validation, de l'influence de l'IA et du Trust Score® des développeurs, afin de réduire les vulnérabilités récurrentes.

Visibilité des rapports et des audits d'entreprise

Visibilité des rapports et des audits d'entreprise

Assurer une supervision fondée sur des preuves

Fournissez des tableaux de bord prêts à l'emploi avec les tendances d'utilisation de l'IA, la visibilité du MCP et les mesures de vulnérabilité introduites, sans stocker de code source ni d'instructions.

Signaux de vulnérabilité

Proposez une formation adaptative au codage sécurisé, alignée sur les besoins de chaque développeur

Découvrez comment un apprentissage ciblé aide les développeurs à corriger les failles de sécurité pertinentes, à renforcer leurs compétences en codage sécurisé et à réduire les vulnérabilités à la source.

En savoir plus

API LLM prises en charge

Agent de confiance : AI soutient les principaux fournisseurs de LLM, notamment :

Comment fonctionne l'apprentissage adaptatif

De la découverte des vulnérabilités à la montée en compétences des développeurs en cinq étapes

1
2
3
4
5
1

Ingérer

Collectez les signaux de vulnérabilité et les données d'utilisation de l'IA à partir de votre pile d'outils d'analyse et de vos outils de codage IA existants, afin d'identifier automatiquement les risques au niveau du commit.

2

Corréler

Reliez le comportement des développeurs et l'activité des dépôts aux vulnérabilités spécifiques et aux développeurs qui les introduisent.

3

Assigner

Proposez automatiquement une formation ciblée à chaque développeur en fonction des risques spécifiques qu'il introduit, dans les langages qu'il utilise et sur l'ensemble des dépôts auxquels il contribue.

4

Améliorer

Les développeurs suivent une formation ciblée qui renforce leurs compétences en codage sécurisé, en fonction des risques réels auxquels ils sont confrontés.

5

Mesurer

Suivez la réduction des vulnérabilités et l'amélioration des performances des développeurs au niveau des commits, au fil du temps.

Résultats et impact

L'apprentissage adaptatif pour garder une longueur d'avance

Le développement assisté par IA accélère la livraison de code, mais aussi le volume de vulnérabilités introduites en production. Les organisations qui se contentent de formations génériques et d'une remédiation réactive se laissent distancer.

*Prochainement
Réduction des vulnérabilités introduites
53%+
Délai moyen plus rapide
pour remédier
82+%
Modèle d'IA
traçabilité
100%
Modèle MCP
traçabilité
100%
À qui cela s'adresse-t-il ?

Conçu spécifiquement pour les équipes de sécurité et d'ingénierie

Réserver une démo

Pour les responsables de la gouvernance de l'IA

Opérationnalisez la gouvernance de l'IA dès le commit grâce à la traçabilité des modèles, à l'application de politiques basées sur des benchmarks et à une visibilité accrue sur les risques.

Pour les CISO

Démontrez une réduction mesurable des vulnérabilités introduites par les développeurs et liez directement vos investissements en formation sécurité aux résultats en matière de réduction des risques.

Pour les responsables AppSec

Reliez les résultats des scanners à une montée en compétences ciblée des développeurs, réduisant ainsi les vulnérabilités récurrentes à la source sans triage ni assignation manuelle.

Pour les responsables ingénierie

Améliorez les compétences en sécurité de vos équipes sans ralentir la livraison. Un apprentissage ciblé réduit les retouches et renforce les capacités à mesure que le développement assisté par IA se généralise.

Transformez les risques logiciels en opportunités de montée en compétences

Découvrez comment l'apprentissage adaptatif connecte automatiquement les données de vulnérabilité et les risques liés au code généré par IA à une formation ciblée pour les développeurs, quelle que soit l'échelle.

Réserver une démo
trust score
FAQ sur l'apprentissage adaptatif

Réduire les vulnérabilités récurrentes grâce à l'amélioration ciblée des développeurs

Découvrez comment l'apprentissage adaptatif relie automatiquement les données de vulnérabilité à l'amélioration ciblée des développeurs, réduisant ainsi les vulnérabilités récurrentes à la source.

What problem does Adaptive Learning solve?

Most developer security training is generic, manually assigned, and disconnected from real development activity. Developers often repeat the same vulnerability patterns because learning is not tied to the risks they actually create.

Adaptive Learning closes that gap by automatically delivering relevant learning based on real vulnerability data and AI-assisted development behavior.

How is Adaptive Learning different from traditional security training?

Traditional security training is typically generic, static, and assigned manually. Adaptive Learning automatically aligns learning to real developer activity and actual software risk.

Instead of assigning broad catalogs of content, Adaptive Learning delivers focused learning tied to:

  • Real vulnerabilities
  • Active repositories
  • AI-assisted development activity
  • Individual developer behavior

This helps organizations reduce recurring vulnerabilities instead of simply tracking training completion.

How does Adaptive Learning help reduce vulnerabilities?

Adaptive Learning helps reduce vulnerabilities by identifying recurring risk patterns and assigning targeted learning before insecure behaviors become repeated development habits.

By connecting vulnerability findings directly to developer improvement, organizations can reduce recurring vulnerabilities at the source instead of relying only on downstream remediation.

What is the relationship between Adaptive Learning and Trust Agent: AI?

Trust Agent: AI provides visibility into AI-assisted development activity. Adaptive Learning builds on that foundation by connecting AI-generated code risk and developer behavior to targeted learning.

Together, they help organizations move from AI visibility and governance to measurable risk reduction and developer improvement.

Which vulnerability scanners are supported?

Adaptive Learning currently supports integrations with:

  • Snyk
  • GitHub Advanced Security
  • Aikido
  • Fortify
  • Polaris

Support levels vary by integration and deployment mode.

Can administrators control what training gets assigned?

Yes. Administrators remain in control of the content, structure, timing, and settings through Secure Code Warrior Quests. Adaptive Learning determines who receives training based on risk signals, while admins define the learning experience itself.

Does Adaptive Learning assign training automatically?

Yes. Adaptive Learning automatically identifies which developers should receive learning assignments based on real developer activity, AI usage, vulnerability data, and repository contribution patterns. This removes the manual overhead traditionally required to manage large-scale developer security learning programs.

Vous avez encore des questions ?

Informations d'assistance pour capter les clients qui pourraient être réticents.

Contacter