Gabriel St-Hilaire, enseignant au Cégep Seigneur de Sichel depuis une dizaine d’années et spécialiste en développement d’applications web, a mené une recherche dans le cadre de sa maîtrise en cybersécurité à l’Université de Sherbrooke. Sa recherche porte sur l’utilisation de ChatGPT pour aider au développement sécuritaire.

La problématique qui a motivé cette recherche est simple : pourquoi les programmeurs continuent-ils à faire des erreurs de sécurité dans leur code malgré l’enseignement des bonnes pratiques ? Pour répondre à cette question, Gabriel a exploré la littérature scientifique et identifié trois constats majeurs :

Gabriel a ensuite examiné l’efficacité des méthodes actuelles pour détecter les vulnérabilités :

Face à ces lacunes, Gabriel s’est intéressé au potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer la détection des vulnérabilités. Deux éléments sont ressortis de ses recherches :

Gabriel souligne que l’IA générative présente un double avantage : non seulement elle peut analyser le code, mais elle permet aussi d’entamer un dialogue pour comprendre les problèmes détectés, ce qui en fait un excellent outil pédagogique.

Pour tester l’efficacité de ChatGPT dans un contexte réaliste, Gabriel a :

Les résultats ont été analysés selon trois critères :

ChatGPT a atteint un taux de détection complète (avec le bon code CWE) d’environ 17-19%, ce qui est faible. Cependant, en incluant les détections partielles, le taux monte à environ 56%, ce qui est supérieur aux revues de code humaines et aux outils d’analyse statique actuels.

Gabriel a identifié plusieurs limites et pistes d’amélioration :

Pour améliorer ces résultats, Gabriel suggère :

Cette recherche ouvre la voie à une meilleure intégration de l’IA dans les processus de développement sécuritaire, non seulement pour détecter les vulnérabilités mais aussi pour aider les développeurs à les comprendre et les corriger.