Pourquoi activer les LLMs tiers

L'IA fait partie de GitGuardian depuis le début. Nous avons construit et hébergé nos propres modèles de machine learning pour alimenter des capacités comme la détection de faux positifs, le risk scoring, l'enrichissement d'incidents et la remédiation guidée. Ces modèles internes nous ont bien servi, mais le paysage a changé.

Les grands modèles de langage (LLMs) tiers délivrent désormais un saut qualitatif transformationnel, pas incrémental. Ils comprennent le code et le contexte avec une profondeur que les modèles internes spécialisés ne peuvent pas égaler, et ils s'améliorent à un rythme que nous ne pourrions pas soutenir seuls. Nous remplaçons progressivement nos modèles internes par des LLMs tiers pour apporter cette valeur à chaque client.

Nous nous appuierons de plus en plus sur les LLMs tiers pour apporter de la valeur à la plateforme. Les améliorations qu'ils délivrent à la réduction des faux positifs, à l'analyse contextuelle et à la remédiation guidée sont trop significatives pour les retenir à nos clients.

Adopter des LLMs tiers ne signifie pas faire de compromis sur la sécurité : notre moteur de détection de secrets scanne et expurge tout secret qu'il trouve avant que les données ne soient envoyées à un modèle externe. Les données client ne sont jamais utilisées pour l'entraînement et ne sont jamais retenues par aucun fournisseur IA. Pour les détails complets, voir notre politique de gestion IA. Pour contrôler comment les fonctionnalités IA opèrent dans votre workspace, voir paramètres IA.