Josuanstya Lovdianchel est un professionnel des Business Operations et du Produit avec plus de 4 ans d'expérience couvrant la gestion de produit, la stratégie de croissance et l'automatisation pilotée par l'IA. Il a livré des produits de bout en bout à grande échelle — notamment chez detikcom, la plus grande plateforme de médias numériques d'Indonésie, où il a déployé une plateforme ERP pour contributeurs auprès de plus de 100 utilisateurs avec une adoption de 100 % dans le mois suivant le lancement et a dirigé des équipes transverses Ingénierie, IA et Design. Praticien certifié Microsoft Azure avec des compétences pratiques en Python, il applique une approche data-first à chaque problème — de l'analyse de plus de 10 000 avis utilisateurs pour définir la stratégie produit, à la construction de systèmes de notification pilotés par l'IA visant des hausses de CTR à deux chiffres. Chez Plexicus, il applique la même mentalité produit et automatisation aux opérations métier, transformant des workflows complexes en systèmes évolutifs.
Across thousands of AI-generated pull requests scanned in the past six months, 78% contained at least one vulnerability that survived the human review pass. The failure modes are not random. They cluster. Here is the data, the incidents, and what your team can do about it.
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SAST par regex vous donne des milliers de findings théoriques. La revue assistée par LLM vous donne des réécritures confiantes qui ne s'exécutent parfois même pas. Deep Code Analysis est la troisième couche : un modèle structurel de votre code qui prouve quels findings sont réels, atteignables et méritent d'être corrigés.
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Les outils de codage IA rendent les développeurs plus rapides — mais un développement plus rapide nécessite également une meilleure visibilité, des workflows de révision plus solides et une remédiation plus fiable. Ce guide de gouvernance pratique s'adresse aux équipes qui adoptent Codex, Claude Code, Cursor, Windsurf et d'autres agents de codage IA.
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La détection seule ne peut pas suivre le rythme du développement accéléré par l'IA. La remédiation native IA constitue la couche suivante — aidant les équipes à corriger, valider et suivre les vulnérabilités dans le code généré par l'IA à chaque étape du SDLC.
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Les outils de codage IA écrivent près de la moitié de tout le nouveau code. Et 45 % de ce code est livré avec au moins une vulnérabilité. La sécurité du vibe coding est la pratique qui consiste à sécuriser les logiciels créés par l'IA — détecter, prioriser et corriger les risques avant qu'ils n'atteignent la production.
Josuanstya Lovdianchel · Plexicus est Proof-Driven AppSec : findings validés, compréhension contextuelle et remédiation relue — ancrée dans la preuve, scopée avec vous.
