Formation · OpenAI Codex · Sécurité & DevSecOps

OpenAI Codex pour les équipes sécurité et DevSecOps

Déléguer le développement avec OpenAI Codex : CLI et agent cloud, AGENTS.md, sandbox, approbations et workflows de PR en équipe.

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

« OpenAI Codex pour les équipes sécurité et DevSecOps » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Ingénieurs en sécurité applicative et security champions au sein des équipes de développement, Ingénieurs DevSecOps et plateforme responsables des pipelines CI/CD et Pentesteurs et membres de red teams. Vous découvrez OpenAI Codex non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Sécurité & DevSecOps.

OpenAI Codex est un agent de développement qui fonctionne aussi bien en local, sous forme d’outil en ligne de commande et d’extension d’IDE, que dans le cloud. En local, Codex lit votre dépôt, propose des modifications et exécute des commandes dans un environnement isolé. Dans le cloud, il traite en parallèle les tâches que vous lui déléguez dans des conteneurs dédiés et restitue des diffs ou des pull requests traçables. En deux jours, vous apprenez à combiner ces deux usages et à découper le travail pour que l’agent le mène à bien.

Le pilotage et la sécurité sont au cœur de la formation. Avec AGENTS.md, vous transmettez à Codex la connaissance du projet, les commandes de build et de test ainsi que vos conventions. Vous configurez les modes d’approbation et la sandbox pour que l’agent n’agisse que dans le cadre autorisé, et préparez des environnements cloud avec des scripts d’installation adaptés. Vous intégrez enfin Codex à vos workflows de pull request, exploitez la revue de code automatisée et fixez les règles de délégation et de contrôle avant fusion.

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 Codex en local et dans le cloud pour les tâches de développement adaptées à chaque mode.
  • Vous rédigez un AGENTS.md qui guide l’agent de manière fiable dans votre projet.
  • Vous configurez modes d’approbation et sandbox selon vos exigences de sécurité.
  • Vous déléguez des tâches à l’agent cloud et en vérifiez méthodiquement les résultats.
  • 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 Panorama de Codex : CLI, IDE et cloud
  • Comparer le fonctionnement de Codex en local et dans le cloud
  • Installer la CLI Codex, s’authentifier et la lancer dans un dépôt
  • Sessions interactives, exécution non interactive et choix du modèle
  • Distinguer les tâches adaptées à un agent de celles qui ne le sont pas
Module 2 La connaissance du projet avec AGENTS.md
  • Construire un AGENTS.md avec les commandes de build, de test et de lint
  • Formuler précisément conventions, repères d’architecture et interdits
  • Utiliser des AGENTS.md imbriqués pour les monorepos et sous-projets
  • Mesurer l’effet des consignes et les améliorer par itérations
Module 3 Sandbox, approbations et sécurité
  • Choisir le mode d’approbation, de la lecture seule à une large autonomie
  • Comprendre les limites de la sandbox pour le système de fichiers et le réseau
  • Gérer secrets, dépendances téléchargées et injection de prompt
  • Fichiers de configuration pour des standards d’équipe et des réglages sûrs par défaut
Module 4 Déléguer des tâches à l’agent cloud
  • Configurer des environnements cloud avec scripts d’installation et dépendances
  • Rédiger des tâches avec objectif, contexte et critères d’acceptation
  • Lancer plusieurs tâches en parallèle et comparer les résultats
  • S’appuyer sur les journaux et sorties de tests pour comprendre les solutions

Jour 2

Module 5 Workflows de PR et revue de code en équipe
  • Transformer les résultats en pull requests et demander des corrections
  • Utiliser la revue de code automatisée de Codex sur GitHub
  • Intégrer Codex dans des scripts et des pipelines CI
  • Définir les règles d’équipe : délégation, obligations de revue, responsabilités
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 avez une pratique réelle de la programmation, maîtrisez Git et la ligne de commande et connaissez les workflows basés sur les pull requests. 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 terminal, Git et environnement Node.js ; une offre ChatGPT incluant Codex ou une clé API OpenAI, ainsi qu’un compte GitHub pour les exercices cloud.

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.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 Berlin Demander
  • jeu. 18 février 2027 – ven. 19 février 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 mars 2027 – ven. 5 mars 2027 Munich Demander

Questions fréquentes

Quand utiliser Codex en local et quand dans le cloud ?

En local, vous travaillez de manière interactive au plus près du code, par exemple pour déboguer ou explorer une piste en suivant chaque étape. L’agent cloud convient aux tâches bien délimitées qui peuvent se dérouler seules, comme compléter des tests ou corriger de petits bugs. Vous pouvez en lancer plusieurs en parallèle et relire chacune sous forme de pull request.

Que doit contenir un bon AGENTS.md ?

Un bon AGENTS.md explique comment construire, tester et vérifier le projet, quelles conventions s’appliquent et quelles zones ne doivent pas être modifiées. Il reste court, concret et à jour. Des repères d’architecture et la liste des pièges fréquents sont également utiles. Pendant la formation, vous rédigez un AGENTS.md pour votre propre projet et en mesurez l’effet.

Est-il risqué de laisser Codex exécuter des commandes ?

Par défaut, Codex travaille dans une sandbox qui restreint l’accès aux fichiers et au réseau, et demande une approbation avant les opérations sensibles. Vous déterminez le degré d’autonomie via les modes d’approbation et la configuration. La formation vous apprend à choisir ces réglages en connaissance de cause et à limiter des risques comme l’injection de prompt.

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 « OpenAI Codex 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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