{"id":1535,"date":"2023-06-22T02:00:00","date_gmt":"2023-06-22T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/vaultinum.com\/blog\/5-erreurs-courantes-a-eviter-quand-on-developpe-du-code-logiciel\/"},"modified":"2025-06-19T12:06:00","modified_gmt":"2025-06-19T10:06:00","slug":"5-erreurs-courantes-a-eviter-quand-on-developpe-du-code-logiciel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vaultinum.com\/fr\/blog\/5-erreurs-courantes-a-eviter-quand-on-developpe-du-code-logiciel","title":{"rendered":"5 erreurs courantes \u00e0 \u00e9viter quand on d\u00e9veloppe du code logiciel"},"content":{"rendered":"
\n

1. Ne pas \u00eatre proactif dans la gestion de sa cybers\u00e9curit\u00e9<\/h2>\n

\u00c0 une \u00e9poque o\u00f9 les cybemenaces prolif\u00e8rent et o\u00f9 aucune entreprise, grosse ou petite n\u2019est \u00e0 l\u2019abri d\u2019une cyber-attaque, on ne saurait trop insister sur l\u2019importance d\u2019avoir une approche proactive de la gestion de sa cybers\u00e9curit\u00e9.<\/strong> Nous avons donc \u00e9t\u00e9 surpris de constater que les analyses de code source que nous avons effectu\u00e9es pour nombre de nos clients mettent souvent en \u00e9vidence une attitude r\u00e9active plut\u00f4t que proactive \u00e0 l\u2019\u00e9gard de la cybers\u00e9curit\u00e9. Concr\u00e8tement, ce point s\u2019illustre par le fait que les entreprises sont encore nombreuses \u00e0 \u00e9valuer la robustesse de leur cybers\u00e9curit\u00e9 au travers de tests de p\u00e9n\u00e9tration (ou \u00ab\u00a0pen tests\u00a0\u00bb), qui, bien que pr\u00e9cieux, n\u2019offrent qu\u2019un aper\u00e7u des vuln\u00e9rabilit\u00e9s du syst\u00e8me \u00e0 un moment pr\u00e9cis, occultant de ce fait l\u2019adoption ou non d\u2019une approche security by design dans la conception du programme informatique.<\/p>\n

Le fait de ne pas int\u00e9grer les mesures de cybers\u00e9curit\u00e9 tout au long du cycle de d\u00e9veloppement est une erreur importante. En effet, les vuln\u00e9rabilit\u00e9s sont souvent int\u00e9gr\u00e9es dans le syst\u00e8me, ce qui les rend difficiles \u00e0 corriger apr\u00e8s le d\u00e9ploiement. Une strat\u00e9gie plus efficace consiste \u00e0 recourir \u00e0 des scans de code source d\u00e8s le d\u00e9but et tout au long du processus de d\u00e9veloppement. Ces analyses r\u00e9v\u00e8lent des vuln\u00e9rabilit\u00e9s qui ne sont pas imm\u00e9diatement apparentes pour un auditeur humain et anticipent les risques futurs, ce qui permet de rem\u00e9dier proactivement \u00e0 la situation.<\/p>\n<\/div>\n

\n

2. Sous-utiliser les tests automatis\u00e9s<\/h2>\n

Les tests jouent un r\u00f4le essentiel pour garantir la scalabilit\u00e9 et la maintenabilit\u00e9 des syst\u00e8mes logiciels. Cependant, nous avons relev\u00e9 au cours de nos scans de code source, que bien souvent ces tests sont effectu\u00e9s de mani\u00e8re sporadique, ou seulement en r\u00e9action \u00e0 des situations d\u2019urgence, ce qui conduit \u00e0 une base de code fragile, sujette aux bugs et aux erreurs. La pratique de tests, quand elle existe, est par ailleurs encore tr\u00e8s manuelle.<\/p>\n

Des tests automatis\u00e9s r\u00e9guliers permettent d\u2019identifier rapidement les probl\u00e8mes introduits par des changements r\u00e9cents, et de les corriger dans la foul\u00e9e. Ainsi, du point de vue de la scalabilit\u00e9, les tests automatis\u00e9s garantissent que le syst\u00e8me peut faire face \u00e0 des charges accrues sans compromettre les performances. En outre, un ratio sain entre les fichiers de test et le code source peut donner aux investisseurs confiance dans la scalabilit\u00e9 et la maintenabilit\u00e9 des syst\u00e8mes logiciels.<\/p>\n<\/div>\n

\n

3. Mal g\u00e9rer les risques li\u00e9s aux logiciels libres<\/h2>\n

Les logiciels libres pr\u00e9sentent d\u2019immenses avantages, notamment la rapidit\u00e9 du d\u00e9veloppement et la r\u00e9duction des co\u00fbts. Cependant, ils pr\u00e9sentent \u00e9galement des d\u00e9fis uniques qui n\u00e9cessitent une gestion diligente. <\/a><\/strong><\/em>L\u2019une des erreurs les plus courantes est la mauvaise gestion des composants copyleft. Ces composants sont pr\u00e9sents dans environ 96 % de l\u2019ensemble de nos analyses de code source, et environ 86 % d\u2019entre eux pr\u00e9sentent potentiellement des risques de contamination, tels que la violation de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle, la divulgation forc\u00e9e du code source, voire des litiges.<\/p>\n

De nombreuses entreprises technologiques sous-estiment ou comprennent mal les implications des composants copyleft dans leur base de code. Une Tech Due Diligence et des strat\u00e9gies appropri\u00e9es de gestion des risques li\u00e9s au logiciel libre peuvent aider les entreprises \u00e0 tirer parti des avantages du logiciel libre tout en att\u00e9nuant les risques qui y sont associ\u00e9s.<\/strong> Cette approche est essentielle pour garantir aux investisseurs potentiels la stabilit\u00e9 \u00e0 long terme de leur investissement.<\/p>\n<\/div>\n

\n

4. N\u00e9gliger le partage de la connaissance en interne<\/h2>\n

Un autre aspect essentiel mais souvent n\u00e9glig\u00e9 du d\u00e9veloppement de logiciels est la r\u00e9partition \u00e9quitable des connaissances au sein d\u2019une \u00e9quipe. Le risque de r\u00e9partition des connaissances appara\u00eet lorsque seule une poign\u00e9e de d\u00e9veloppeurs comprend des parties essentielles de la base de code, ce qui exerce une pression \u00e9norme sur les membres cl\u00e9s de l\u2019\u00e9quipe.<\/p>\n

Ce risque devient apparent au cours de notre analyse du code source lorsque nous rencontrons des sections de la base de code qui sont complexes et d\u00e9pourvues d\u2019une documentation compl\u00e8te. Lorsque ces connaissances sont concentr\u00e9es dans l\u2019esprit de quelques d\u00e9veloppeurs et qu\u2019elles ne sont pas partag\u00e9es ou document\u00e9es de mani\u00e8re efficace, les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 un risque op\u00e9rationnel important. Ce risque est particuli\u00e8rement \u00e9lev\u00e9 si ces d\u00e9veloppeurs quittent l\u2019entreprise.<\/p>\n

Pour att\u00e9nuer ce risque, les entreprises doivent s\u2019efforcer d\u2019alimenter une documentation compl\u00e8te du code et encourager le partage des connaissances entre les membres de l\u2019\u00e9quipe. Les revues de code r\u00e9guli\u00e8res et la programmation en bin\u00f4me sont des pratiques qui permettent non seulement de r\u00e9partir les connaissances de mani\u00e8re plus homog\u00e8ne, mais aussi de rep\u00e9rer les erreurs et d\u2019am\u00e9liorer la qualit\u00e9 du code.<\/p>\n<\/div>\n

\n

5. Naviguer dans la complexit\u00e9 de plusieurs langages de programmation<\/h2>\n

Si l\u2019utilisation de plusieurs langages de programmation peut apporter de la flexibilit\u00e9 et permettre de s\u00e9lectionner le meilleur outil pour chaque t\u00e2che, elle introduit \u00e9galement une couche de complexit\u00e9. Dans certains cas, nos analyses de code source r\u00e9v\u00e8lent une grande diversit\u00e9 de langages de programmation, ce qui peut entra\u00eener divers probl\u00e8mes.<\/p>\n

Une grande vari\u00e9t\u00e9 de langages de programmation au sein d\u2019un m\u00eame projet peut poser des probl\u00e8mes de maintenance du code, de gestion des d\u00e9pendances et de d\u00e9blocage. Elle exige \u00e9galement que les membres de l\u2019\u00e9quipe aient des connaissances dans tous les langages utilis\u00e9s, ce qui peut \u00eatre une attente irr\u00e9aliste, en particulier dans les petites \u00e9quipes.<\/p>\n

Bien que l\u2019utilisation de divers langages ne soit pas n\u00e9cessairement une erreur, les entreprises doivent examiner attentivement la diversit\u00e9 de leur technology stack et la mettre en balance avec les capacit\u00e9s de leur \u00e9quipe et les exigences du projet.<\/p>\n<\/div>\n

\n

Conclusion<\/h2>\n

Outre une cybers\u00e9curit\u00e9 proactive, des tests automatis\u00e9s robustes et une gestion diligente des risques li\u00e9s aux logiciels libres, la prise en compte des risques li\u00e9s \u00e0 la distribution des connaissances et la gestion de la diversit\u00e9 des langages de programmation font partie int\u00e9grante d\u2019un d\u00e9veloppement logiciel r\u00e9ussi.<\/p>\n

En pr\u00eatant attention \u00e0 ces aspects souvent n\u00e9glig\u00e9s, les entreprises peuvent encore am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9, la scalabilit\u00e9 et la durabilit\u00e9 de leurs syst\u00e8mes logiciels. La d\u00e9couverte et la rectification de ces erreurs courantes permettent non seulement de prot\u00e9ger le logiciel, mais aussi de renforcer la confiance des investisseurs potentiels. \u00c0 long terme, ces pratiques contribuent \u00e0 la cr\u00e9ation de produits logiciels plus robustes et plus r\u00e9sistants, qui r\u00e9sistent \u00e0 l\u2019\u00e9preuve du temps.<\/p>\n

En substance, l\u2019utilisation d\u2019outils tels que l\u2019analyse de code source permet d\u2019obtenir une vue d\u2019ensemble de l\u2019\u00e9tat de sant\u00e9 d\u2019une base de code, ce qui permet aux \u00e9quipes de rep\u00e9rer et de corriger les erreurs techniques courantes de mani\u00e8re pr\u00e9coce et proactive. Cette approche permet de guider les entreprises technologiques vers la r\u00e9alisation de leurs objectifs en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement logiciel.<\/p>\n<\/div>\n

\n

Clause de non-responsabilit\u00e9<\/strong><\/em><\/p>\n

Les opinions, pr\u00e9sentations, chiffres et estimations pr\u00e9sent\u00e9s sur le site Web, y compris dans le blog, sont uniquement destin\u00e9s \u00e0 des fins d\u2019information et ne doivent pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme des conseils juridiques. Pour obtenir un avis juridique, vous devez contacter un professionnel du droit dans votre juridiction.<\/em><\/p>\n

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Aujourd’hui plus que jamais, la technologie est au c\u0153ur des op\u00e9rations commerciales. Il est donc essentiel pour toute entreprise d\u00e9veloppant du logiciel de savoir rep\u00e9rer et r\u00e9parer les erreurs dans le code du logiciel avant que ce dernier ne soit en production. Forts de notre exp\u00e9rience, en tant que sp\u00e9cialistes de la Tech Due Diligence et de l’analyse du code source, nous avons \u00e9tabli la liste des erreurs r\u00e9currentes que nous avons observ\u00e9es lors des analyses de code source men\u00e9es pour nos clients. Nous partageons le fruit de nos observations dans cet article.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7590,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[277],"tags":[],"ppma_author":[62],"class_list":["post-1535","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tech-due-diligence-2","author-marine-yborra"],"acf":[],"yoast_head":"\nAnalyse de code source: les erreurs d\u00e9tect\u00e9es par scanner<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Quelles sont les erreurs de codage les plus courantes commises par les d\u00e9veloppeurs de logiciel ? 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