Benchmarks de code IA
Une comparaison sur 1 200 PR de ce que Cursor, Claude Code, Copilot et Devin déploient dans de vrais dépôts — et à quelle fréquence ces PR introduisent un CWE-285, CWE-89 ou CWE-22.
Un regard approfondi sur ce que les assistants de code IA déploient en production — et le playbook ASPM qui les détecte. 38 pages de benchmarks, études de cas et patterns de remédiation.
Une comparaison sur 1 200 PR de ce que Cursor, Claude Code, Copilot et Devin déploient dans de vrais dépôts — et à quelle fréquence ces PR introduisent un CWE-285, CWE-89 ou CWE-22.
Le pattern de revue en quatre couches qui détecte ce que le code généré par IA laisse passer : SAST orienté graphe, analyse d'accessibilité, findings reproductibles et piste d'audit lisible par un humain.
Comment trois équipes d'ingénierie ont réduit leur backlog de vulnérabilités issues du code IA de 78 %, 84 % et 91 % en un trimestre — avec le plan de déploiement utilisé et les métriques suivies.
Une cartographie praticienne des risques du code IA vers NIS2 Art. 21, DORA Art. 28, l'EU AI Act et le Cyber Resilience Act — avec les éléments probants attendus par chaque régulateur.
Une vue prête pour le comité de direction sur ce que les assistants de code IA déploient dans votre codebase — et le playbook pour reprendre le contrôle en 90 jours.
Les benchmarks, patterns d'accessibilité et modèles de remédiation qui compressent votre backlog de revue sans perdre les findings qui comptent.
Comment garder une vélocité de code IA élevée tout en gardant la piste d'audit auditable — y compris les garde-fous au niveau IDE et CI standardisés par les équipes des études de cas.
La cartographie NIS2 / DORA / EU AI Act / CRA que votre régulateur exigera, avec les artefacts probants attendus par chaque cadre.
PDF gratuit de 38 pages. Pas de mur d'inscription, pas de formulaire e-mail avant la table des matières.