Si vous utilisez GitHub Copilot ou ChatGPT pour coder plus vite, voici une nouvelle qui va peut-être vous refroidir un peu. Une fintech a découvert que des attaquants avaient extrait des données clients via un endpoint API qui n'était documenté nulle part. Personne dans l'équipe ne se souvenait l'avoir créé et après 3 semaines d'enquête, le verdict est tombé : c'est Copilot qui l'avait généré pendant une session de code nocturne.

Bienvenue dans l'ère des "phantom APIs" les amis !

J'avoue que le concept m'a fait marrer car on parle quand même d'endpoints qui existent en production mais dont personne n'a connaissance. Ahahaha... y'a pas de documentation, pas de tests, pas de validation de sécurité. C'est juste un peu de code généré par une IA qui a trouvé ça "logique" de créer un /api/v2/admin/debug-metrics qui balance du PII à quiconque tombe dessus par hasard.

J'ai vu le dernier rapport Veracode GenAI Code Security et les chiffres font un peu flipper c'est vrai ! Ils ont testé plus de 100 LLM sur 80 tâches de codage différentes, et le résultat fait mal puisque 45% du code généré par IA contient des vulnérabilités classées OWASP Top 10. En gros, presque une fois sur deux, votre assistant IA vous pond du code troué comme une passoire. Java est le grand gagnant avec 72% de taux d'échec, suivi par Python, JavaScript et C# qui tournent autour de 38-45%.

En effet, l'IA ne pense pas comme un dev qui s'est déjà fait hacker. Par exemple, quand un dev crée un endpoint, il réfléchit authentification, rate limiting, exposition de données, documentation. Alors que l'IA, elle, génère juste ce qui lui semble statistiquement logique vu son dataset d'entraînement, sans comprendre les implications sécurité ou les politiques de l'organisation.

D'ailleurs une autre étude Apiiro montre que les assistants IA ont multiplié par 10 les vulnérabilités introduites en seulement 6 mois dans les dépôts étudiés. Les chemins d'escalade de privilèges ont explosé tout comme les défauts architecturaux. Et le pire c'est que les développeurs qui utilisent l'IA exposent leurs credentials cloud (clés Azure, Storage Access Keys) deux fois plus souvent que les autres.

Y'a aussi le problème du "slopsquatting". Oui, encore un gros mot, je sais... En fait, l'IA peut vous recommander d'installer un package qui n'existe tout simplement pas. Genre elle hallucine un nom de librairie et un attaquant un peu moins con que les autres, peut enregistrer ce nom sur npm ou PyPI et y foutre du code malveillant.

Et là que ça devient vraiment problématique, c'est que les outils de sécurité traditionnels ne voient rien. L'analyse statique compare votre code à des specs documentées, sauf que les phantom APIs n'existent dans aucune spec. Les API gateways protègent les endpoints enregistrés mais laissent passer des routes non déclarées sans authentification.

Pour s'en sortir, certaines boîtes commencent donc à analyser le trafic en temps réel pour détecter les endpoints qui traînent. Y'a aussi l'audit de code spécifique IA pour repérer les patterns de génération algorithmique, et la comparaison continue entre les specs et ce qui tourne vraiment en production.

Bref, relisez votre code généré par IA comme si c'était un stagiaire collégien de 3e qui l'avait écrit, et si vous découvrez un endpoint bizarre dans votre base de code dont personne ne se souvient, y'a des chances que ce soit un "fantôme" laissé par votre copilote préféré...

Pendant qu’Apple peaufine son IA maison pour Xcode (sans date de sortie, évidemment), Microsoft vient tranquillou installer ses petites affaires dans l’écosystème le plus verrouillé du marché en sortant son extension officielle Github Copilot pour Xcode , pile-poil au moment où les rumeurs nous soufflent qu’Apple travaille aussi sur sa propre solution locale.

Cette extension de Github pour Xcode propose trois fonctionnalités principales. Tout d’abord de la complétion de code en temps réel. Ensuite, pendant que vous tapez, un tchat vous permet de poser des questions sur votre code, et il y a également un mode Agent qui peut modifier directement vos fichiers et lancer des commandes terminal. C’est gratuit jusqu’à 2000 complétions et 50 messages tchat par mois, donc largement de quoi rendre accro la majorité des devs iOS avant qu’Apple ne sorte son propre truc !

Maintenant pour utiliser un outil Microsoft dans un IDE Apple, vous devez accorder trois permissions macOS sacrées : Background, Accessibilité, et Xcode Source Editor Extension. Hé oui, Apple force littéralement ses développeurs à ouvrir toutes ces portes et niveau permissions, c’est l’Accessibilité qui pose régulièrement problème, car faut souvent la désactiver puis la réactiver pour que ça fonctionne correctement.

Ensuite l’installation est assez classique. Soit via Homebrew ou en téléchargeant le DMG directement depuis le dépôt GitHub.

brew install --cask github-copilot-for-xcode

J’ai une super nouvelle pour vous si vous êtes dev que vous vous intéressez à l’IA générative ! Microsoft vient de sortir une formation complète et gratuite sur son outil GitHub Copilot, et avec les nouvelles fonctionnalités qui débarquent en 2025, c’est le moment ou jamais de s’y mettre.

La formation “Mastering GitHub Copilot for AI Peer Programming” propose donc 10 heures de contenu (en anglais) réparti en plusieurs modules, du niveau débutant jusqu’aux fonctionnalités les plus avancées. Et le timing est parfait parce que GitHub Copilot vient de passer en mode agent, ce qui change complètement la donne. Ce n’est plus d’un simple outil d’autocomplétion mais d’un véritable collègue virtuel qui peut analyser votre base de code, proposer des modifications, exécuter des tests et même corriger ses propres erreurs.

Perso, je lance pas mal de commandes dans tous les sens chaque jour dans mon terminal et entre les petits paramètres que j’oublie, les enchainements de commandes un peu complexes ou les commandes à rallonge, ce que je peux vous dire, c’est que ça me prend un peu de temps.

Mais heureusement, zsh-copilot a débarqué dans ma vie il y a quelques mois et je ne peux plus m’en passer.

Ce plugin génial utilise la puissance de l’IA, directement intégrée à votre fidèle Zsh grâce zsh-autosuggestions.

Pour en profiter, rien de plus simple. Installez les dépandances suivantes :

• zsh-autosuggestions
• jq
• curl

Clonez le repo zsh-copilot dans votre dossier de plugins Zsh :

git clone https://github.com/Myzel394/zsh-copilot.git ~/.zsh-copilot

Puis ajoutez la ligne suivante dans votre fichier .zshrc avec cette commande :

echo "source ~/.zsh-copilot/zsh-copilot.plugin.zsh" >> ~/.zshrc

N’oubliez pas de relancer votre shell pour prendre en compte les changements.

Ah oui, j’oubliais ! Pour que la magie opère, vous aurez aussi besoin d’une clé API OpenAI. Ça coûtera donc un peu de sous, mais vu tout ce que ce plugin va vous apporter, ça vaut largement le coup d’investir dedans !

Une fois que tout est en place, vous n’avez plus qu’à commencer à taper vos commandes habituelles, et à presser Ctrl+Z dès que vous avez besoin d’un coup de main. Et là, c’est Merlin l’enchanteur qui entre en scène ! zsh-copilot va analyser ce que vous êtes en train de faire, et vous proposer la suite la plus pertinente. Vous pouvez même carrément lui demander ce que vous cherchez à faire et lui vous proposera la commande qui va bien.

Vous verrez, c’est bluffant. Au début, on a un peu l’impression de tricher, mais très vite, on se rend compte à quel point c’est pratique. J’en ai même fait une vidéo pour mes patreons d’amour :

Puis par la même occasion, j’ai découvert Zsh AutoSuggestions qui est également super pratique pour retrouver les commandes qu’on tape régulièrement.

Bref, comme d’hab, productivité x10 avec ce genre de petits tools. Rendez-vous sur le github pour en savoir plus.