Formation · GitHub Copilot · Sécurité & DevSecOps

GitHub Copilot pour les équipes sécurité et DevSecOps

Maîtriser GitHub Copilot : complétion, chat, mode Agent, agent de codage pour issues et PR, revue de code et politiques d’entreprise.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe GitHub Copilot aux processus quotidiens du domaine Sécurité & DevSecOps. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

GitHub Copilot n’est plus un simple outil d’autocomplétion : c’est une plateforme d’IA qui accompagne tout le cycle de développement. Dans l’éditeur, vous disposez des suggestions en ligne, des suggestions de prochaine modification et de Copilot Chat ; en mode Agent, Copilot traite des tâches sur plusieurs fichiers et exécute des commandes. Sur GitHub, l’agent de codage prend en charge les issues qui lui sont assignées et livre des pull requests. En deux jours, vous apprenez à mobiliser chacune de ces briques à bon escient.

Au-delà de la pratique dans l’éditeur, la formation aborde le pilotage et la qualité. Les instructions personnalisées et les fichiers de prompts transmettent à Copilot la connaissance du projet, MCP lui ouvre d’autres outils, et la revue de code Copilot complète la relecture humaine. Pour les responsables d’équipe et d’organisation, nous traitons les politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise, les exclusions de contenu, l’activation des modèles et le suivi de l’usage, afin de préparer un déploiement sûr, traçable et efficace.

Les assistants de codage IA et les agents transforment la sécurité applicative sur deux fronts. Ils accélèrent la modélisation des menaces, la revue de code et l’écriture de règles de détection, mais ils génèrent aussi du code à un rythme que les contrôles de sécurité classiques peinent à suivre. Les équipes sécurité et DevSecOps s’appuient donc sur l’IA pour trier les résultats SAST, proposer des correctifs, durcir les pipelines CI/CD et repérer les erreurs de configuration dans l’infrastructure as code. Il faut un cadre maîtrisé : moindre privilège, aucun secret dans le contexte, pull requests tracées et validation humaine. Vous apprendrez à faire de l’IA un levier pour votre sécurité tout en maîtrisant les risques du code généré, de l’injection de prompt et des intégrations d’outils.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Ingénieurs en sécurité applicative et security champions au sein des équipes de développement
  • Ingénieurs DevSecOps et plateforme responsables des pipelines CI/CD
  • Pentesteurs et membres de red teams
  • Analystes SOC et ingénieurs en détection
  • Développeurs chargés de sécuriser la chaîne d’approvisionnement logicielle

Les défis concrets que nous traitons

  • Un afflux de résultats SAST, DAST et SCA avec une forte proportion de faux positifs
  • Les revues de sécurité deviennent un goulet d’étranglement face au volume de code produit avec l’IA
  • Des erreurs de configuration dans Terraform, les manifestes Kubernetes ou les politiques cloud passent inaperçues
  • De nouvelles surfaces d’attaque liées aux intégrations de LLM, à l’injection de prompt et aux agents trop privilégiés

Objectifs pédagogiques

  • Vous utilisez à bon escient la complétion, le chat et le mode Agent de Copilot dans vos tâches quotidiennes.
  • Vous formalisez la connaissance du projet dans des instructions personnalisées et des fichiers de prompts pour améliorer les résultats.
  • Vous confiez les issues adaptées à l’agent de codage et relisez ses pull requests avec rigueur.
  • Vous intégrez la revue de code Copilot de façon pertinente dans votre processus de revue.
  • Vous utilisez des agents IA pour le tri, la revue et la correction sans perdre la maîtrise des modifications sensibles.
  • Vous intégrez des contrôles assistés par IA dans vos pipelines CI/CD, en complément de vos scanners SAST, SCA et IaC.
  • Vous évaluez et réduisez les risques propres au code généré, à l’injection de prompt et aux accès des agents aux outils.

Programme

Jour 1

Module 1 Copilot dans l’éditeur : complétion et chat
  • Accepter, rejeter et orienter efficacement les suggestions en ligne et de prochaine modification
  • Utiliser Copilot Chat pour expliquer du code, déboguer et générer des tests
  • Définir le contexte avec précision : fichiers, sélection, espace de travail, variables de chat
  • Choix du modèle et différences entre VS Code, Visual Studio et les IDE JetBrains
Module 2 Mode Agent et extensions
  • Planifier des tâches en plusieurs étapes en mode Agent et en garder le contrôle
  • Intégrer commandes du terminal, exécutions de tests et erreurs dans la boucle de l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour accéder à d’autres outils et sources de données
  • Relire les modifications, les accepter en partie ou les annuler
Module 3 Transmettre le savoir du projet avec les instructions personnalisées
  • Rédiger des instructions de dépôt sur l’architecture, le style et les tests
  • Créer des instructions par chemin et des fichiers de prompts réutilisables
  • Combiner judicieusement consignes personnelles et consignes d’organisation
  • Améliorer les instructions en continu selon la qualité obtenue
Module 4 Agent de codage et revue de code sur GitHub
  • Rédiger des issues que l’agent de codage peut traiter de manière fiable
  • Relire, commenter et faire itérer les pull requests de l’agent
  • Utiliser la revue de code Copilot comme contrôle complémentaire dans le processus de PR
  • Configurer l’environnement de l’agent grâce aux étapes de préparation et aux Actions

Jour 2

Module 5 Administration, politiques et sécurité
  • Attribution des licences et politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise
  • Exclusions de contenu, activation des modèles et filtre de code public
  • Exploiter journaux d’audit et métriques d’usage pour piloter l’adoption
  • Clarifier risques de sécurité, gestion des secrets et responsabilités sur le code généré
Module 6 Atelier pratique : Sécurité & DevSecOps
  • Modélisation des menaces accélérée
  • Tri des résultats SAST
  • Revue de code sécurisée
  • Durcissement IaC et conteneurs
  • Ingénierie de détection
  • Sécuriser la supply chain
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Code source, informations de vulnérabilité et journaux sont très sensibles : vous apprenez quelles données peuvent être confiées à un service d’IA, comment tenir les secrets hors du contexte et comment articuler l’usage de l’IA avec NIS2, le Cyber Resilience Act, le RGPD et l’AI Act européen.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Modélisation des menaces accélérée

Dériver des analyses de menaces selon STRIDE à partir de descriptions d’architecture et de diagrammes de flux, identifier les frontières de confiance et formuler les contre-mesures comme exigences testables pour le backlog.

Tri des résultats SAST

Confronter les résultats d’analyse statique au code réel, évaluer l’atteignabilité et l’exploitabilité, écarter les faux positifs de façon argumentée et préparer des correctifs ciblés sous forme de pull request.

Revue de code sécurisée

Faire examiner les pull requests sous l’angle des injections, des défauts d’autorisation, de la désérialisation non sûre et des erreurs cryptographiques, avec renvoi aux catégories OWASP et justification de chaque constat.

Durcissement IaC et conteneurs

Analyser modules Terraform, charts Helm et Dockerfiles pour détecter rôles trop permissifs, ports exposés, chiffrement absent ou images de base vulnérables, puis générer des versions durcies appuyées sur du policy as code.

Ingénierie de détection

Rédiger des règles Sigma, des signatures YARA et des requêtes SIEM à partir de descriptions de menaces, les valider sur des jeux de test et documenter les techniques MITRE ATT&CK associées.

Sécuriser la supply chain

Exploiter les SBOM, prioriser les dépendances vulnérables, analyser les chemins de mise à jour et leurs ruptures de compatibilité, puis ajouter au pipeline signature, attestation de provenance et épinglage des dépendances.

Projets pratiques possibles

Bot de tri des vulnérabilités

Un script qui lit les fichiers SARIF du pipeline, déduplique les résultats, les enrichit du contexte de code et crée des tickets priorisés avec proposition de correctif.

Hook de détection de secrets

Un hook pre-commit doté de motifs propres aux formats de jetons internes, d’une liste d’exceptions et d’indications claires pour révoquer un secret divulgué.

Générateur de modèle de menaces

Une petite application web qui transforme la description d’un système en modèle de menaces structuré, avec flux, risques et mesures, exportable en document.

Prérequis

Vous développez régulièrement, travaillez avec Git et GitHub (issues, pull requests) et utilisez un IDE moderne. Vous avez une expérience pratique du développement ou de l’exploitation et des bases en sécurité applicative, par exemple l’OWASP Top 10 et les pipelines CI/CD.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec VS Code ou un IDE JetBrains, l’extension Copilot installée et un compte GitHub disposant d’une licence Copilot active ; l’agent de codage nécessite une offre adaptée.

Protection des données & conformité

Code source, informations de vulnérabilité et journaux sont très sensibles : vous apprenez quelles données peuvent être confiées à un service d’IA, comment tenir les secrets hors du contexte et comment articuler l’usage de l’IA avec NIS2, le Cyber Resilience Act, le RGPD et l’AI Act européen.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 30 novembre 2026 – mar. 1 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Quelle différence entre le mode Agent et l’agent de codage ?

Le mode Agent fonctionne dans votre IDE : vous travaillez en interaction avec Copilot, suivez chaque étape et validez les commandes. L’agent de codage, lui, opère de façon autonome sur GitHub dès que vous lui assignez une issue, dans son propre environnement d’exécution, puis ouvre une pull request que vous relisez comme la contribution d’un collègue.

Comment s’assurer que Copilot respecte nos règles internes ?

Au niveau de l’organisation et de l’entreprise, vous activez ou bloquez fonctionnalités, modèles et extensions. Les exclusions de contenu tiennent les fichiers sensibles à l’écart du contexte, et les journaux d’audit rendent l’usage traçable. Pendant la formation, nous montrons comment articuler ces leviers avec la protection des données, la sécurité de l’information et vos standards de code.

La formation est-elle utile si nous utilisons déjà Copilot ?

Oui, et même tout particulièrement. Beaucoup d’équipes s’en tiennent à la complétion et exploitent peu le chat, le mode Agent, les instructions personnalisées ou l’agent de codage. La formation montre comment les utiliser de façon structurée, améliorer les résultats grâce au contexte du projet et éviter les pièges courants. Les utilisateurs aguerris tirent surtout profit des volets revue et gouvernance.

Le code généré par l’IA présente-t-il un risque de sécurité ?

Les assistants IA reproduisent parfois des pratiques non sûres, des bibliothèques obsolètes, voire des noms de paquets inexistants. Le risque reste maîtrisable si le code généré passe les mêmes contrôles que le code écrit à la main : revue, SAST, analyse des dépendances et tests. Pendant la formation, vous mettez en place ces garde-fous tout en utilisant l’IA pour corriger plus vite.

Un agent IA peut-il appliquer seul des correctifs de sécurité ?

Nous recommandons une approche graduée : l’agent analyse, propose des correctifs et ouvre des pull requests, tandis que la fusion reste validée par un humain. Pour des tâches routinières à faible risque, comme une mise à jour de dépendance avec tests au vert, davantage d’automatisation est envisageable. Vous apprenez à concevoir droits, sandbox et journaux d’audit en conséquence.

Combien coûte la formation « GitHub Copilot pour les équipes sécurité et DevSecOps » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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