Utilisation de l’intelligence artificielle pour planifier les logiciels, écrire, réviser et maintenir le code.
Des chercheurs d’UpGuard ont découvert que plus de 16 000 bases de données liées à Supabase permettaient d’accéder à des tables lisibles, contenant dans plus de la moitié des cas des données personnelles, ainsi que des mots de passe et des codes d’authentification dans un ensemble plus restreint. La faille est liée à des configurations de sécurité incorrectes, notamment aux politiques de sécurité au niveau des lignes et à des clés publiques mal utilisées.
Un article du GitHub Blog déconstruit cinq hypothèses courantes sur le développement logiciel avec l’intelligence artificielle, en affirmant que la revue du code généré, la récupération d’informations, MCP et les Skills ne sont pas des solutions concurrentes, mais des outils aux rôles différents. La conclusion est que le jugement humain et la maintenabilité du code restent des facteurs déterminants.
Le GitHub Blog explique un ensemble de termes couramment utilisés par les développeurs, de l’ingénierie des boucles et des harnais d’exécution aux équipes d’agents et aux modèles à poids ouverts. L’article conclut que la compréhension des pratiques et des mécanismes de vérification est plus importante que la course aux termes à la mode.
Beth Galetti, vice-présidente principale d’Amazon chargée de l’expérience des employés et des technologies des ressources humaines, raconte comment elle a utilisé les outils de l’entreprise pour revenir à la programmation et écrire plus de 100 000 lignes de code. L’article présente la vision d’Amazon visant à élargir l’utilisation de l’intelligence artificielle parmi les employés, ainsi que son engagement de 2,5 milliards de dollars pour développer les compétences de 50 millions de personnes.