Les équipes de sécurité se démènent pour s'adapter alors que le développement alimenté par IA inonde les entreprises de code généré par machine que les outils d'analyse statique traditionnels ne peuvent pas protéger adéquatement. La montée du codage assisté par IA a créé un écart dangereux : alors que la production de code a explosé, les tests de sécurité n'ont pas évolué en conséquence, forçant les équipes à pivoter vers les tests runtime pour attraper les vulnérabilités dans les applications en direct.
C'est pas juste une question de volume—c'est l'incompatibilité fondamentale entre comment l'IA génère du code et comment les équipes de sécurité l'ont historiquement protégé. L'analyse statique fonctionne quand les humains écrivent des patterns prévisibles, mais les modèles IA produisent du code avec des vulnérabilités subtiles qui ne surfacent qu'pendant l'exécution. On suit cette collision depuis des mois : d'abord avec les outils IA qui spamment les projets open source avec des rapports de bugs bidons, puis 28,65 millions de secrets leaked dans les repos GitHub générés par IA, et maintenant un pic de 4,5x dans les incidents de sécurité provenant de systèmes IA sur-privilégiés.
Le shift vers les tests runtime n'est plus optionnel—c'est une question de survie. L'analyse statique a été construite pour un monde où les changements de code étaient délibérés et révisables. Mais quand les assistants IA peuvent générer des milliers de lignes en minutes, les équipes de sécurité ont besoin d'outils qui peuvent observer les applications se comporter en temps réel, pas juste scanner le code au repos. L'industrie réapprend essentiellement la sécurité applicative from scratch, cette fois avec l'IA comme problème et potentiellement comme solution.