L’introduction de nouvelles façons d’interagir avec la logique métier a un impact considérable sur la manière dont les applications sont conçues, déployées et, en définitive, mises à disposition.
Le navigateur web, par exemple, a été le moteur qui a permis de démanteler les architectures monolithiques et a donné naissance à ce qui a façonné l’Internet tel que nous le connaissons : les applications web à trois niveaux. L’interface principale est rapidement devenue une interface graphique, bien plus facile à utiliser que les écrans monochromes et les interfaces en ligne de commande qui l’avaient précédée.
Cette interface évolue à nouveau grâce à l’IA générative. Et cette fois-ci, l’impact sera considérable.
“« Notre façon d’utiliser Internet est sur le point de changer radicalement. […] Au lieu de passer d’un site web à l’autre, nous pourrons bientôt simplement “discuter avec Internet” pour obtenir ce dont nous avons besoin. » — Laurent Querel et Gilad Bracha, Transformer le Web : la fin des silos applicatifs”
En effet, une nouvelle façon d’interagir avec les applications vient remplacer les interfaces graphiques que nous avons appris à aimer — et parfois à détester — : l’interface conversationnelle.
Grâce à la capacité de l’IA générative à analyser et à comprendre en apparence nos demandes, l’interface en langage naturel devient rapidement « la » façon d’interagir avec vos clients.
Au-delà de la transformation radicale de l’expérience utilisateur, cette évolution a des conséquences importantes sur les aspects techniques de la création d’applications par les développeurs, de la communication entre les applications, ainsi que de leur déploiement et de leur sécurisation.
Trois changements clés
Trois évolutions techniques majeures dans les applications d’IA générative entraînent des changements dans d’autres domaines.
Modèles d’interaction
Les modèles d’interaction décrivent la manière dont le trafic circule dans les deux sens entre un utilisateur et l’application qui traite les requêtes. Avec les applications conventionnelles, ces interactions sont statiques. Autrement dit, nous savons ce que chaque page et chaque requête d’API vont envoyer et recevoir. Nous définissons les données qui peuvent être échangées et pouvons en limiter le type et la taille dans le cadre de nos mesures de sécurité.
Avec les applications conversationnelles, ce schéma change. La conversation peut être brève et rapide, ou se prolonger avec de longues requêtes. À mesure que l’IA multimodale continue d’ajouter de nouveaux types de données aux capacités de l’IA générative, la conversation peut inclure des images, du contenu audio ou des vidéos. Mais ce n’est pas toujours le cas. Nous ne pouvons tout simplement pas le savoir. Il devient donc difficile non seulement de sécuriser ces applications, mais aussi de déterminer comment les faire évoluer et optimiser leurs performances. Nous ne pouvons plus prévoir la consommation des ressources, car elle est extrêmement variable et dynamique.
L’impact sur la diffusion des applications
Les méthodes traditionnelles de mise à l’échelle reposant sur le contrôle des entrées, l’API Gateway et les équilibreurs de charge aux niveaux local et mondial doivent elles-mêmes gagner en dynamisme. Ces composants essentiels de toute architecture d’entreprise moderne devront offrir une meilleure visibilité sur le comportement des applications et des utilisateurs, ainsi qu’une compréhension plus fine de celui-ci en temps réel, afin de pouvoir décider de l’acheminement des requêtes en fonction de conditions plus actuelles, plutôt que de s’appuyer principalement sur des algorithmes statiques.
Développement d’applications
Deuxièmement, le développement d’applications va évoluer. Lorsque les développeurs créent des applications classiques, ils utilisent des API. Mais le principal modèle de trafic était ce que nous appelons « Nord-Sud ». Autrement dit, les besoins les plus importants en matière de trafic — et de sécurité — se concentraient au niveau de la « porte d’entrée » publique de l’application.
Dans les applications d’IA générative, les développeurs continueront à exploiter des API. Il en ira de même pour l’orchestrateur d’IA, terme sophistiqué désignant un proxy applicatif capable de recevoir les requêtes des utilisateurs et, après les avoir analysées, d’appeler les services appropriés par l’intermédiaire d’API bien définies. Il pourra s’agir de services sur mesure, de services proposés par des fournisseurs ou encore de différentes instances de grands modèles de langage (LLM). Le trafic « Est-Ouest » augmentera ainsi considérablement, car l’orchestrateur d’IA communiquera avec des services qui constituent de fait les composants de l’« application d’IA ».
L’impact sur la mise à disposition des applications
Les applications conversationnelles continueront de générer un trafic nord-sud important, mais le trafic augmentera sur le chemin de données « est-ouest », tout comme les besoins en matière de mise à disposition et de sécurité internes. La mise à disposition et la sécurité des applications devront donc évoluer : il ne s’agira plus seulement de surveiller la porte d’entrée, mais toutes les portes d’une maison, à l’intérieur comme à l’extérieur.
La prédominance des environnements multicloud — dont les composants applicatifs sont répartis entre le cœur de réseau, le cloud et la périphérie — exigera en outre que la fourniture d’applications applique ses capacités nord-sud à ce qui devient rapidement un axe nord-est–sud-ouest, couvrant le trafic entre différents sites au moyen de méthodes sécurisées de mise en réseau multicloud.
Entrée et sortie
Enfin, et c’est peut-être le changement le plus évident, nous passons d’entrées et de sorties structurées à des données non structurées. Pendant la majeure partie de l’histoire de la technologie, nous nous sommes appuyés sur des entrées et des sorties structurées pour concevoir aussi bien des réseaux que des bases de données et des applications.
Tout cela est en train de changer. Les entrées et les sorties correspondent désormais à « tout ce que l’utilisateur a eu envie de saisir », et les développeurs ne peuvent pas davantage compter sur les types ou les longueurs de données que les équipes chargées des opérations de sécurité ne peuvent élaborer de politiques fondées sur les entrées et sorties attendues. Il s’agit d’un changement radical dans la manière dont les applications communiquent, qui aura un impact considérable sur la mise à disposition et la sécurité des applications.
L’impact sur la mise à disposition des applications
Le traitement des données non structurées a surtout des répercussions sur la sécurité. Jusqu’à présent, nous nous sommes appuyés sur notre compréhension de la manière dont les attaquants peuvent exploiter les structures de données et la logique existantes, car les vulnérabilités découlant du traitement des données structurées étaient clairement définies.
Compte tenu de l’éventail presque infini de possibilités qu’offre le langage naturel, il devient extrêmement difficile d’identifier les attaques, car la surface de menace passe du niveau lexical (la syntaxe) au niveau sémantique (le contexte et le sens). Cela nécessite une autre manière d’inspecter et d’évaluer les requêtes et les réponses. C’est pourquoi l’IA devient rapidement l’un des meilleurs outils de l’arsenal de sécurité : sa capacité à comprendre le langage naturel et à analyser d’immenses volumes de données permet de détecter des anomalies et des valeurs aberrantes susceptibles de révéler une attaque.
Cela étend également les techniques de sécurité des données au domaine de la sécurité des applications, ce qui impose aux dispositifs de sécurité des applications et des API d’inspecter et d’évaluer les entrées et les sorties sous l’angle de la sécurité des données.
L’IA générative change tout
Il n’existe pratiquement aucun domaine qui ne soit déjà touché ou qui ne le sera prochainement par l’adoption de l’IA générative. Les évolutions apportées aux applications pourront être bien accueillies par les utilisateurs, mais elles poseront des défis aux professionnels de la sécurité et de la mise à disposition des services, car les solutions devront s’adapter à de nouveaux schémas de trafic et à de nouveaux besoins, tout en tenant compte de la nouvelle surface d’attaque.
L’IA générative change tout, car elle transforme tous les aspects des applications.
À propos de l’auteur
Lori MacVittie est ingénieure émérite et évangéliste en chef au sein du bureau du directeur technique de F5. Elle possède une expertise approfondie dans la fourniture d’applications, les stratégies d’automatisation et les infrastructures. Elle est réputée pour sa capacité à rendre la complexité intelligible, qu’elle définisse des garde-fous pour les agents d’IA, analyse des architectures multicloud fragiles ou explore les limites des systèmes évolutifs. Elle cumule plus de trente ans d’expérience dans le secteur, couvrant le développement d’applications, l’architecture informatique ainsi que l’exploitation des réseaux et des systèmes. Avant de rejoindre F5, elle a été rédactrice spécialisée dans les technologies et a reçu plusieurs distinctions. MacVittie est titulaire d’un master en informatique et est une autrice prolifique dont les publications couvrent la sécurité, le cloud et l’architecture d’entreprise. Elle est également une passionnée de jeux de société et de jeux vidéo, et assume pleinement ses avis bien tranchés sur le fromage.
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