Les 13 meilleurs scanners de vulnérabilités de code en 2026

Imaginez déployer une nouvelle fonctionnalité un vendredi et vous réveiller le lundi avec une faille critique.

En 2026, ce cauchemar est bien trop réel. Les vulnérabilités logicielles atteignent des niveaux record, avec plus de 38 000 signalées en 2025, et les attaquants exploitent les failles de code plus rapidement que jamais.

En fait, les dernières données montrent que les failles causées par des vulnérabilités de code ont presque triplé d'une année sur l'autre. Les identifiants volés et les bugs d'injection représentent désormais une part importante des incidents de sécurité.

L'IA cause également des dommages réels. Le rapport 2026 sur l'état de l'IA en matière de sécurité et de développement d'Aikido a révélé que 69 % des organisations avaient trouvé des vulnérabilités de code IA, et qu'un CISO sur cinq avait subi une attaque grave provenant de code généré par l'IA.

Il est clair que détecter les failles de sécurité tôt n'est plus une option ; c'est une mission critique.

C'est là qu'interviennent les scanners de vulnérabilités de code. Ces outils analysent automatiquement votre code source pour repérer les faiblesses avant le jour du déploiement. Les scanners modernes en 2026 évoluent avec leur temps : ils s'intègrent parfaitement au développement, utilisent l'IA pour réduire le bruit et couvrent tout, du code aux risques de la chaîne d'approvisionnement.

Parfois, nous les appelons outils d'analyse de vulnérabilités et pas seulement des scanners de vulnérabilités de code.

Dans cet article, nous détaillons les meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour 2026. Tout d'abord, nous aborderons ce que sont ces scanners et pourquoi ils sont importants. Ensuite, nous présenterons 13 outils de premier plan (par ordre alphabétique, sans fioritures ni classement).

Enfin, nous examinerons les meilleurs choix pour des cas d'utilisation spécifiques, que vous soyez un développeur à la recherche de retours rapides ou un CISO en entreprise. À la fin, vous saurez exactement quels outils d'analyse de vulnérabilités correspondent à vos besoins et comment les intégrer pour une sécurité maximale.

Passez au cas d'utilisation pertinent ci-dessous si vous le souhaitez.

• Les 5 meilleurs scanners de vulnérabilités de code pour les développeurs
• Les 6 meilleurs scanners de code pour les environnements d'entreprise
• Les 5 meilleurs scanners de vulnérabilités de code pour les startups et les PME
• Les 5 meilleurs scanners avec détection de secrets et d'identifiants
• Les 5 meilleurs scanners de vulnérabilités de code gratuits
• Les 5 meilleurs scanners de code open source
• Les 5 meilleurs scanners de vulnérabilités de code pour le CI/CD

TL;DR

Le scanner de vulnérabilités de code d'Aikido reste le choix privilégié, offrant « zéro bruit, une protection réelle » aux développeurs. 

Une caractéristique clé qui le distingue est son AutoFix alimenté par l'IA : Aikido peut suggérer et même créer automatiquement des correctifs de code sécurisés, en ouvrant des pull requests pour accélérer la remédiation. Tout s'exécute localement dans un sandbox sécurisé, ainsi votre code ne quitte jamais votre environnement et n'entraîne pas de modèles tiers.

De plus, Aikido filtre les faux positifs avant l'intervention de l'IA, réduisant jusqu'à 85 % du bruit et attribuant des scores de confiance afin que vous puissiez corriger plus rapidement et avec clarté. Pour les dirigeants, Aikido apporte une valeur ajoutée significative sans la complexité.

Que sont les scanners de vulnérabilités de code ?

Les scanners de vulnérabilités de code sont des outils automatisés qui examinent le code source (ou le code compilé) de votre application pour trouver des failles de sécurité. Ils relèvent des Tests de sécurité des applications statiques (SAST), ce qui signifie qu'ils analysent le code sans l'exécuter.

Ces scanners utilisent un mélange de correspondance de motifs, d'analyse de flux de données et de vérifications basées sur des règles pour détecter des problèmes tels que l'injection SQL, le cross-site scripting, les dépassements de tampon, les secrets codés en dur, l'utilisation non sécurisée d'API et d'autres vulnérabilités.

Essentiellement, le scanner agit comme un réviseur de code diligent avec une vaste connaissance des faiblesses connues et des erreurs de codage. Il parcourt votre base de code et signale les motifs risqués ou les bugs qui pourraient mener à des exploits.

En analysant le code tôt, c'est-à-dire dès la phase de développement ou de build, ces outils aident à détecter les problèmes de sécurité avant que votre application ne soit en production.

De nombreux scanners de vulnérabilités de code s'intègrent à votre IDE ou à votre pipeline CI pour fournir un feedback instantané aux développeurs. Le résultat ? Vous pouvez corriger les vulnérabilités pendant le codage, bien avant qu'un attaquant (ou un testeur QA) ne les découvre.

Certains scanners sont spécifiques à un langage, tandis que d'autres prennent en charge des dizaines de langages et de frameworks. Cependant, le point essentiel est que les scanners de code automatisent le processus de recherche de problèmes de sécurité dans le code source, rendant le codage sécurisé évolutif et continu.

Pourquoi vous avez besoin de scanners de vulnérabilités de code

Toute organisation qui développe des logiciels devrait utiliser des scanners de code dans le cadre d'un cycle de vie de développement sécurisé, et voici pourquoi :

• Détection Précoce, Moins de Brèches : Détecter les bugs tôt prévient les catastrophes ultérieures. Une grande partie des brèches proviennent de vulnérabilités de code connues qui n'ont jamais été corrigées. L'analyse de votre code pour détecter les failles (comme les vulnérabilités du Top 10 OWASP) avant la publication réduit considérablement le risque de compromission.
• Coûts de correction réduits : Il est bien moins coûteux et plus facile de corriger une vulnérabilité en phase de développement qu'après le déploiement. Une étude a révélé que les corrections post-publication coûtaient en moyenne 5 fois plus que les corrections effectuées pendant la conception. L'analyse précoce signifie que vous passez quelques minutes à patcher le code maintenant au lieu de vous précipiter lors d'un incident ou d'un cycle de patch coûteux plus tard.
• Meilleure Qualité de Code : De nombreux problèmes de sécurité sont aussi des bugs qui affectent la stabilité. En corrigeant les vulnérabilités (dépassements de tampon, déréférencements de pointeurs nuls, etc.), vous améliorez la qualité globale et la fiabilité du code. Les équipes rapportent que l'adoption du SAST conduit à un code plus propre avec moins de défauts.
• Conformité et gestion des risques : Les normes et réglementations exigent de plus en plus des pratiques de codage sécurisées. Des frameworks comme les directives de développement sécurisé du NIST recommandent explicitement l'analyse statique du code et la recherche de secrets dans le cadre des activités de vérification. L'utilisation de scanners de code aide à satisfaire les exigences de conformité (ISO, SOC 2, PCI DSS) en fournissant des pistes d'audit et des rapports de vérification de la sécurité du code.
• Autonomisation des Développeurs : Les scanners de code intègrent la sécurité dans le processus de développement, permettant aux ingénieurs de corriger les problèmes dans leur propre code. Au lieu d'attendre un test d'intrusion en fin de cycle, les développeurs reçoivent un feedback immédiat et apprennent des modèles de codage sécurisé au fil du temps. Cela favorise une culture de responsabilité en matière de sécurité (sécurité « shift-left ») et réduit les allers-retours entre les équipes de développement et de sécurité.
• L'essor du code généré par l'IA et du Vibe Coding : L'utilisation croissante d'assistants de codage basés sur l'IA et d'outils de vibe coding signifie que de plus en plus de développeurs, et même de non-développeurs, génèrent de grandes quantités de code via des invites en langage naturel. Bien que cela stimule la productivité, cela introduit également des risques cachés. Les modèles d'IA peuvent réutiliser involontairement des schémas non sécurisés, des bibliothèques obsolètes ou des extraits de code vulnérables appris à partir de code public. L'analyse régulière du code garantit que le code généré par l'IA respecte vos normes de sécurité, aidant ainsi les équipes à avancer rapidement sans introduire de vulnérabilités invisibles.

Comment choisir un outil d'analyse de vulnérabilités

Tous les scanners ne se valent pas. Lors de l'évaluation des outils d'analyse de vulnérabilités pour votre équipe, vous devriez prendre en compte les critères suivants :

• Prise en charge des langages et frameworks : L'outil couvre-t-il tous les langages, frameworks et piles technologiques que vous utilisez ? Les meilleurs scanners prennent en charge un large éventail (du C/C++ à Python, Java, JavaScript, Go, etc.) afin que vous n'ayez pas besoin d'un outil par langage.
• Intégration au workflow de développement : Recherchez des scanners qui s'intègrent à vos processus existants. L'intégration CI/CD est indispensable, c'est-à-dire que le scanner doit s'exécuter dans votre pipeline de build et bloquer les merges si nécessaire. Les intégrations IDE sont un atout majeur pour l'adoption par les développeurs (par exemple, afficher les problèmes dans VS Code ou IntelliJ). Plus un scanner s'intègre de manière transparente à Git, à la CI et au code review, plus les développeurs sont susceptibles de l'utiliser réellement.
• Précision (Faible taux de faux positifs) : Tous les scanners signaleront certains problèmes qui ne sont pas de réels problèmes, mais les meilleurs outils minimisent ce bruit. Rien ne décourage plus rapidement les développeurs que des centaines d'alertes non pertinentes. Les scanners modernes utilisent des techniques comme l'analyse de taint (taint analysis) et les règles contextuelles pour prioriser les vulnérabilités réelles et supprimer les faux positifs. Consultez des avis indépendants ou essayez l'outil sur du code connu comme sûr pour évaluer son rapport signal/bruit‍.
• Performance et Scalabilité : La vitesse est essentielle, surtout si vous prévoyez d'exécuter des analyses sur chaque pull request. Un bon scanner peut analyser une base de code de taille moyenne en quelques minutes, et non en heures, et prendre en charge l'analyse incrémentielle (n'analysant que le code modifié) pour gagner du temps. Considérez également la scalabilité : peut-il gérer des millions de lignes de code et plusieurs analyses parallèles pour les grandes entreprises ?
• Fonctionnalités de reporting et de conformité : Considérez les fonctionnalités de sortie et de gestion dont vous avez besoin. Les équipes d'entreprise peuvent exiger des rapports de conformité détaillés (associant les résultats au Top 10 OWASP ou aux catégories CWE), des tableaux de bord pour l'évolution des risques et des workflows de tri des problèmes. Le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'intégration avec les systèmes de suivi des problèmes (Jira, etc.) peuvent également être importants. Pour une équipe plus petite, cela pourrait être excessif, mais pour les secteurs réglementés, ils sont cruciaux.

Gardez ces critères à l'esprit lorsque vous explorez les options. Ensuite, examinons les meilleurs outils disponibles en 2026 et ce que chacun apporte. Plus loin dans cet article, nous examinerons les meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour des cas d'utilisation spécifiques.

Les 13 meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour 2026

Tout d'abord, voici un tableau comparatif des 5 meilleurs scanners de vulnérabilités de code globaux, basé sur l'expérience développeur, la profondeur d'intégration, la vitesse d'analyse et la précision.

Ces outils sont les meilleurs de leur catégorie pour un large éventail de cas d'utilisation, des équipes de développement agiles aux programmes de sécurité d'entreprise à grande échelle.

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1. Aikido Security

Aikido est un outil d'analyse des vulnérabilités conçu pour les développeurs. Pour les organisations cherchant à couvrir un élément de l'analyse des vulnérabilités, Aikido offre les meilleurs outils d'analyse de code SAST, de détection de secrets, SCA, DAST, d'analyse de conteneurs, de vérifications IaC, et même de sécurité du cloud, qui s'intègrent à n'importe quelle infrastructure.

Vous pouvez également utiliser Aikido comme une plateforme complète de gestion des vulnérabilités qui couvre tout, du code au cloud et même la sécurité en temps d'exécution, afin que votre équipe n'ait pas à gérer des outils distincts.

Sa mission est simple : “pas de bruit, une vraie protection.” Au lieu de vous inonder d'alertes, Aikido trie automatiquement les constats, éliminant jusqu'à 95 % des faux positifs afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui compte vraiment.

La nouveauté est l'AutoFix basé sur l'IA. Aikido peut désormais suggérer et même générer automatiquement des correctifs de code sécurisés, en exécutant tout à l'intérieur d'un sandbox local sécurisé. Votre code ne quitte jamais votre environnement, ne forme jamais de modèles d'IA tiers et ne risque jamais d'exposition de données.

Le résultat de tout cela est que les développeurs obtiennent des informations claires et fiables ainsi que des correctifs en un clic intégrés directement dans leur flux de travail, tandis que les équipes de sécurité bénéficient d'une couverture complète avec un minimum de bruit.

Fonctionnalités clés :

• Meilleurs scanners de vulnérabilités de leur catégorie : Aikido offre les meilleurs scanners de leur catégorie pour toute partie de votre patrimoine informatique. Analyse de code, analyse IaC, analyse d'API, et bien d'autres. Et comparé à d'autres scanners, Aikido a montré une meilleure analyse d'accessibilité et des auto-remédiations. 
• Couverture « code-to-cloud » connectée : Aikido relie le code, le cloud et le runtime dans un flux de travail fluide. Vous pouvez commencer avec le module pour (analyse de code, analyse de conteneurs/IaC, sécurité des API et protection en temps d’exécution) et évoluer pour obtenir un contexte plus approfondi à mesure que vous vous développez.
• Réduction du bruit : Le filtrage intelligent garantit que vous voyez les vulnérabilités importantes, et non un flot de faux positifs. Le moteur d'Aikido contextualise chaque découverte : par exemple, si une vulnérabilité n'est pas réellement exploitable (code mort ou derrière un feature flag), Aikido la supprimera. Vous obtenez une courte liste de problèmes réels, et non des centaines d'avertissements « peut-être ».
• Intégration conviviale pour les développeurs : Fonctionne là où les développeurs travaillent. Aikido s'intègre aux pipelines CI/CD, aux workflows Git et aux IDE populaires (VS Code, IntelliJ, etc.). Il peut exécuter des analyses sur chaque pull request et envoyer les résultats à Slack ou Jira. Il existe également une CLI locale, afin que les développeurs puissent analyser le code sur leur machine avant de le committer.
• Corrections automatiques par IA : Exploite l'IA pour suggérer des correctifs pour certaines vulnérabilités. La fonctionnalité AI AutoFix d'Aikido peut générer automatiquement un patch ou une pull request pour de nombreuses découvertes‍. Cela accélère la remédiation, permettant aux développeurs d'accepter le correctif ou de l'ajuster, ce qui leur fait gagner du temps de recherche.
• Déploiement flexible : Disponible en tant que service cloud ou auto-hébergé. Aikido est cloud-native par défaut (avec un tableau de bord web et une API), mais une option sur site existe pour les entreprises ayant des besoins de conformité stricts. Les données restent sécurisées, et l'analyse peut même s'exécuter entièrement hors ligne si nécessaire.
  

Aikido Security : À qui s'adresse-t-il et comment est-il tarifé

2. AppScan Source (HCL AppScan)

AppScan Source est un analyseur SAST reconnu, initialement développé par IBM et désormais sous HCL. Il se concentre sur l'analyse du code source pour détecter les vulnérabilités dès le début du cycle de développement.

AppScan prend en charge un large éventail de langages (Java, C#, C/C++, JavaScript/TypeScript, et plus encore) et est reconnu pour la profondeur de son analyse. Au fil des ans, AppScan a intégré des fonctionnalités d'automatisation et d'IA pour améliorer la précision, par exemple, un système d'« Intelligent Finding Analytics » pour réduire les faux positifs.

Fonctionnalités clés :

• Moteur SAST complet : AppScan Source effectue une analyse approfondie du flux de données pour détecter les problèmes complexes (par ex. les exploits d'injection multi-étapes, les failles logiques). Il trouve souvent des vulnérabilités subtiles que les outils plus simples basés sur des motifs ne détectent pas. Le compromis est que les analyses peuvent être plus lourdes, mais les versions récentes ont introduit l'analyse incrémentale et le traitement parallèle pour accélérer ce processus.
• Outils de workflow pour développeurs : HCL propose un plugin IDE appelé CodeSweep et d'autres intégrations afin que les développeurs puissent analyser le code au fur et à mesure qu'ils l'écrivent‍. Cette approche « shift-left » signifie qu'il n'est pas nécessaire d'attendre une analyse centralisée ; les vulnérabilités apparaissent dans votre éditeur ou les logs CI pour une correction rapide.
• Politique et conformité : AppScan, de par sa conception orientée entreprise, dispose de solides fonctionnalités de reporting de conformité et de gestion des politiques. Vous pouvez appliquer des politiques de sécurité (par exemple, « aucune vulnérabilité A1 du Top 10 OWASP avant la publication ») et générer des rapports pour les auditeurs. Il associe les résultats à des normes telles que OWASP, PCI DSS et CWE, ce qui est utile pour satisfaire aux exigences.
• Intégration d'entreprise : Outre les IDE/CI, AppScan s'intègre aux traqueurs de bugs et aux tableaux de bord d'entreprise. Il peut alimenter HCL AppScan Enterprise (un portail central) avec les résultats pour la gestion des risques sur de nombreuses applications. Il prend également en charge l'accès basé sur les rôles et la collaboration multi-utilisateurs pour le tri des résultats d'analyse.
• Mises à jour continues : Soutenue par une équipe de recherche en sécurité dédiée, la base de règles d'AppScan est régulièrement mise à jour pour les nouveaux modèles de vulnérabilités. À mesure que de nouvelles CVE et techniques d'exploitation apparaissent, HCL déploie des mises à jour pour maintenir l'analyseur à jour.
  

HCL AppScan : À qui s'adresse-t-il et sa tarification

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3. Checkmarx

Checkmarx est une plateforme de sécurité des applications bien connue, réputée pour ses capacités de Tests de sécurité des applications statiques. La dernière plateforme Checkmarx One est une suite AppSec cloud-native qui inclut le SAST, l'analyse de la composition logicielle (SCA), l'analyse de l'infrastructure en tant que code, les tests de sécurité des API, et bien plus encore.

Checkmarx analyse directement le code source (contrairement à certains outils qui analysent les binaires), ce qui facilite son intégration dans les workflows des développeurs et les pipelines CI. Il est populaire pour son large éventail de langages pris en charge et ses fonctionnalités d'entreprise.

Fonctionnalités clés :

• Analyse SAST robuste : Le moteur SAST de Checkmarx prend en charge des dizaines de langages et est hautement configurable. Il effectue une analyse de flux de données sensible au chemin pour trouver les vulnérabilités sans nécessiter la compilation du code. Cela signifie que vous pouvez analyser du code incomplet ou des microservices de manière indépendante. Pour les projets de grande envergure, Checkmarx propose une analyse incrémentielle pour améliorer les performances – seul le code modifié est réanalysé.
• Plateforme unifiée : Avec Checkmarx One, vous disposez d'une interface unique pour plusieurs types d'analyses. Les développeurs et les équipes de sécurité peuvent visualiser les résultats SAST aux côtés des vulnérabilités des bibliothèques open source, des mauvaises configurations IaC, et bien plus encore. Cette vue unifiée permet d'éliminer le basculement entre les outils. Sa philosophie est similaire à l'approche tout-en-un d'Aikido, visant à simplifier la prolifération des outils AppSec.
• Intégration centrée sur le développeur : Checkmarx investit dans des intégrations pour accompagner les développeurs là où ils travaillent. Il existe des plugins pour tous les principaux IDEs (Visual Studio, VS Code, IntelliJ, Eclipse) et une intégration étroite avec GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps et Jenkins. Par exemple, vous pouvez configurer les scans Checkmarx pour qu'ils s'exécutent sur chaque pull request et fassent échouer le build si de nouvelles vulnérabilités de haute gravité sont détectées. Les résultats peuvent être poussés sous forme de commentaires de code review, faisant de la remédiation une partie du workflow de développement normal.
• Règles Personnalisées & SDK : Les utilisateurs avancés peuvent étendre Checkmarx avec des requêtes et des règles personnalisées. Si vous avez des modèles propriétaires à vérifier (par exemple, des directives de codage sécurisé spécifiques à l'entreprise), vous pouvez écrire des requêtes personnalisées dans leur langage de requête. Checkmarx fournit un portail d'éducation à la sécurité et un SDK à cet effet. C'est une fonctionnalité puissante pour les organisations qui souhaitent affiner ce que le scanner recherche.
• Gestion d'Entreprise : Des fonctionnalités telles que la notation des risques de projet, les rapports de conformité et l'intégration avec les systèmes de ticketing sont intégrées. Checkmarx génère des rapports associant les problèmes au Top 10 OWASP, PCI, HIPAA, etc., ce que la direction et les auditeurs apprécient. Il dispose également d'un tableau de bord des vulnérabilités mature où les équipes AppSec peuvent suivre le statut de remédiation sur de nombreuses applications et filtrer par équipe, projet, gravité, et ainsi de suite.
  

Checkmarx : Pour qui et quel est son prix‍

4. Analyseur de code statique Fortify (Micro Focus Fortify)

L'Analyseur de code statique Fortify (SCA), qui fait désormais partie d'OpenText, est l'un des poids lourds historiques de l'analyse statique. C'est un outil SAST phare, reconnu pour son analyse très approfondie du code.

Fortify peut être exécuté sur site et est utilisé depuis des années dans des secteurs comme la finance, le gouvernement et la défense. Il analyse le code source (ou le bytecode pour certains langages) afin de détecter un large éventail de faiblesses de sécurité et de problèmes de qualité.

Si vous avez besoin d'une couverture exhaustive et que la complexité ne vous rebute pas, Fortify est un candidat de premier plan.

Fonctionnalités clés :

• Couverture approfondie des vulnérabilités : Fortify est livré avec un ensemble étendu de règles couvrant tout, des vulnérabilités web classiques (XSS, SQLi) aux dépassements de tampon, aux conditions de concurrence, aux faiblesses cryptographiques, et plus encore. Il utilise plusieurs techniques d'analyse (flux de données, flux de contrôle, suivi des données corrompues, analyse lexicale) pour détecter les problèmes interprocéduraux complexes. Cela signifie qu'il peut trouver certaines vulnérabilités que d'autres pourraient manquer. L'inconvénient est qu'il peut signaler un volume plus élevé de problèmes potentiels, nécessitant un triage.
• Audit Workbench et outils de triage : Fortify fournit un client de bureau appelé Audit Workbench où les analystes de sécurité peuvent examiner et auditer efficacement les résultats d'analyse. Il dispose de fonctionnalités pour regrouper et dédoublonner les résultats, marquer les faux positifs et ajouter des commentaires/analyses. Ceci est utile lorsque vous traitez des milliers de résultats – vous pouvez les parcourir systématiquement et générer des rapports. Fortify apprend également des audits (il dispose d'une fonction d'audit assistée par IA qui utilise les décisions d'audit passées pour masquer automatiquement les faux positifs probables).
• Intégration d'entreprise : Comme d'autres, Fortify prend en charge l'intégration dans les pipelines CI (par exemple, un plugin Jenkins) et les plugins IDE pour les développeurs (Visual Studio, IntelliJ, Eclipse). Fortify peut être un peu lourd pour les développeurs à exécuter à chaque commit, mais il est souvent utilisé dans les builds nocturnes ou les builds contrôlées pour les projets critiques. Il s'intègre également avec les outils ALM et les traqueurs de bugs. L'écosystème de Fortify comprend « Fortify on Demand », un service d'analyse basé sur le cloud, si vous préférez ne pas l'exécuter en interne.
• Conformité et Rapports : Les rapports de Fortify sont riches. Prêt à l'emploi, il mappe les problèmes au Top 10 OWASP, aux normes DISA STIG, CERT secure coding, etc. L'outil peut générer des rapports PDF/HTML détaillés ainsi que des données brutes (fichiers FPR) pour des rapports personnalisés. Pour les organisations ayant besoin de démontrer leur conformité, ces rapports prédéfinis permettent de gagner beaucoup de temps. Il existe également une fonctionnalité pour générer un SBOM (Software Bill of Materials) des vulnérabilités dans les composants tiers, complétant le SCA.
• Mises à jour constantes : Le contenu de sécurité (rulepacks) est régulièrement mis à jour par l'équipe Fortify. À mesure que de nouvelles classes de vulnérabilités apparaissent ou que les langages évoluent, des rulepacks sont publiés pour maintenir l'efficacité des analyses. Par exemple, si un nouveau framework devient populaire (disons une nouvelle bibliothèque JavaScript), Fortify ajoute souvent des règles pour gérer ses idiomes de manière sécurisée. Les clients de longue date apprécient cette fiabilité des mises à jour.
  

Analyseur de code statique Fortify : À qui s'adresse-t-il et comment est-il tarifé

5. GitHub CodeQL

GitHub CodeQL est le moteur d'analyse qui alimente le code scanning de GitHub pour les vulnérabilités. C'est un outil d'analyse de code basé sur des requêtes, ce qui signifie qu'il traite votre code comme des données et vous permet d'écrire des requêtes pour trouver des schémas.

CodeQL a été développé par Semmle (acquise par GitHub) et est largement utilisé pour la chasse aux vulnérabilités dans l'open source. Le meilleur : CodeQL est gratuit pour les projets open source sur GitHub, et ses requêtes sont open source. Il peut également être utilisé sur du code privé (avec GitHub Advanced Security ou la CLI).

Fonctionnalités clés :

• Analyse sémantique puissante : CodeQL construit une base de données à partir de votre code et permet des requêtes complexes pour identifier les vulnérabilités. Par exemple, vous pouvez écrire une requête pour trouver « toute donnée provenant d'une requête HTTP qui atteint une requête de base de données sans assainissement ». GitHub fournit une vaste bibliothèque de requêtes pré-écrites pour les vulnérabilités courantes (couvrant le Top 10 OWASP et de nombreux CWE). Ces requêtes vont souvent au-delà de la simple correspondance de motifs et intègrent une logique de sécurité, permettant à CodeQL de détecter des problèmes nuancés à travers les limites des fonctions et des fichiers.
• Analyse continue en CI : Si vous utilisez GitHub, l'activation du code scanning CodeQL est simple. Il s'exécute dans le cadre de votre CI (workflow GitHub Actions) et affiche les résultats dans l'interface utilisateur de GitHub, apparaissant dans l'onglet « Security » du dépôt et, en option, sous forme de commentaires de pull request. Cette intégration étroite signifie que les développeurs voient les alertes de sécurité juste à côté de leur code. De nombreux mainteneurs open source l'utilisent pour maintenir leurs projets propres, et les entreprises l'utilisent pour les dépôts internes avec GitHub Enterprise.
• Flexibilité des requêtes personnalisées : L'une des superpuissances de CodeQL est la personnalisation. Les ingénieurs en sécurité peuvent écrire de nouvelles requêtes CodeQL pour cibler des schémas spécifiques à l'organisation ou de nouveaux types de vulnérabilités. Il y a une courbe d'apprentissage (les requêtes sont écrites dans un format déclaratif un peu comme le SQL pour le code), mais cela vous permet d'étendre l'analyse d'une manière que les outils propriétaires ne peuvent souvent pas faire. La communauté GitHub contribue souvent des requêtes pour de nouvelles vulnérabilités. Par exemple, après un incident majeur, vous verrez des requêtes CodeQL publiées pour détecter ce schéma dans n'importe quel code.
• Prise en charge étendue des langages : CodeQL prend en charge les principaux langages : Java, JavaScript/TypeScript, Python, C/C++, C#, Go, Ruby, Swift, Kotlin, et plus encore. Sa prise en charge est en constante expansion. Vous pouvez exécuter CodeQL sur des applications monolithiques ou des microservices. Il est particulièrement apprécié dans les communautés open source pour la recherche de vulnérabilités en C et JavaScript.
• Open Source et soutien à la recherche : Les bibliothèques de requêtes CodeQL sont open source sur GitHub. Cela signifie que vous pouvez inspecter exactement ce que chaque requête recherche, contribuer à des améliorations ou faire confiance à la communauté qui les a validées. CodeQL a été utilisé pour trouver des milliers de vulnérabilités réelles dans des projets open source (GitHub partage souvent des recherches de sécurité où les requêtes CodeQL ont trouvé des dizaines de bogues dans divers dépôts). Il a fait ses preuves.
  

GitHub CodeQL : Pour qui et comment il est tarifé

6. Infer (Meta)

Infer est un analyseur statique open source développé par Facebook (maintenant Meta). Il est un peu unique sur cette liste car il se concentre sur la détection de bogues (déréférencements de pointeurs nuls, fuites de mémoire, problèmes de concurrence) autant que sur la sécurité. 

Cependant, de nombreux bogues qu'il détecte peuvent entraîner des problèmes de sécurité, et Infer a des règles pour des éléments tels que l'injection de ressources et les erreurs logiques complexes. Il est utilisé en interne chez Meta sur leurs bases de code massives et a été rendu open source pour la communauté.

Fonctionnalités clés :

• Performant sur le code mobile et système : Infer a été initialement conçu pour analyser les applications mobiles de Facebook, il excelle donc en C, C++, Objective-C et Java (courants dans les applications Android/iOS). Il peut également gérer le C# et d'autres langages. Il est particulièrement réputé pour la détection des problèmes de mémoire dans le code C/C++ (par exemple, use-after-free, déréférencement nul) et des conditions de concurrence dans le code concurrent. Si vous développez des applications mobiles natives ou des logiciels de bas niveau, Infer est un excellent outil à inclure.
• Analyse incrémentielle : L'un des points forts de la conception d'Infer est sa rapidité avec les changements incrémentiels. Il est conçu pour s'exécuter rapidement sur les diffs. Chez Facebook, Infer s'exécute sur chaque modification de code soumise par les ingénieurs, fournissant un feedback quasi en temps réel. Il y parvient en réanalysant uniquement les parties du code affectées par un changement, plutôt que l'ensemble de la base de code. Ainsi, les développeurs obtiennent des résultats rapidement, même sur de grands projets.
• Annotations et modélisation en ligne : Infer permet aux développeurs d'ajouter de simples annotations dans le code pour faciliter l'analyse (par exemple, vous pouvez annoter une fonction pour indiquer si elle ne doit pas retourner null). Il dispose également d'un mécanisme pour modéliser le comportement des bibliothèques externes. Cela aide à réduire les faux positifs, car vous pouvez enseigner à Infer les intentions de votre code. Avec le temps, vous pouvez le calibrer pour qu'il soit très précis dans le contexte de votre projet spécifique.
• Accent sur la qualité, un peu de sécurité : Bien qu'il ne s'agisse pas d'un scanner de sécurité dédié, en détectant des éléments tels que les déréférencements nuls ou les problèmes de sécurité des threads, Infer prévient des classes entières de vulnérabilités potentielles (en particulier dans les langages non sûrs en mémoire). Il ne signalera peut-être pas directement une « vulnérabilité XSS » dans une application web (car il ne se spécialise pas dans les frameworks web), mais il alertera sur le type de bogues qui pourraient entraîner des plantages ou un comportement instable que les attaquants exploitent. Meta dispose d'autres outils pour la sécurité web ; Infer remplit le rôle d'analyse statique générale pour la correction et la sécurité.
• Évolution Constante : Infer est activement développé par Meta et ses contributeurs. Ils ont ajouté au fil du temps la prise en charge de la détection de certaines fuites de ressources et de failles d’injection simples. L'outil est également utilisé comme plateforme de recherche, ce qui signifie que les améliorations académiques en analyse statique y sont souvent intégrées. C'est un excellent exemple d'analyseur de qualité industrielle disponible gratuitement.
  

Infer (Meta) : À Qui S'adresse-t-il et Quel est son Prix

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7. Klocwork

Klocwork est un outil d'analyse statique destiné au développement d'entreprise en C, C++, C#, Java et d'autres langages. Il est réputé pour son utilisation dans les industries où la sécurité et la sûreté sont critiques (par exemple, l'automobile, l'aérospatiale, les dispositifs médicaux), et où la fiabilité du code est primordiale.

Désormais détenu par Perforce, Klocwork met l'accent sur l'évolutivité pour les grandes bases de code et l'intégration dans les pipelines DevOps à grande échelle.

Fonctionnalités clés :

• Échelle et Performance d'Entreprise : Klocwork est conçu pour gérer efficacement des millions de lignes de code. Il peut être distribué sur plusieurs machines pour paralléliser l'analyse de projets de grande envergure. De nombreux outils ralentissent à mesure que la taille du code augmente, mais Klocwork est utilisé sur certaines des plus grandes bases de code au monde. Il prend également en charge l'analyse incrémentale pour fournir des résultats plus rapidement sur les projets actifs.
• Conformité MISRA et aux standards : Un atout majeur de Klocwork est son support des standards de codage tels que MISRA C/C++ (important dans l'automobile et les systèmes embarqués), ISO 26262, DISA STIG, CWE, et d'autres. Il dispose de packs de règles pour faire respecter ces standards prêts à l'emploi. Par exemple, les développeurs automobiles utilisent Klocwork pour s'assurer que le code respecte les directives MISRA (qui recoupent beaucoup les meilleures pratiques de sécurité pour le C). Cela le rend populaire dans les industries ayant des exigences de conformité pour la sécurité du code.
• Tableaux de Bord et Métriques des Problèmes : Klocwork propose des tableaux de bord web où vous pouvez suivre des métriques comme le nombre de problèmes au fil du temps, la densité de bugs par ligne de code, etc. Il classe les problèmes par gravité et par type (sécurité, exactitude, style) afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui est important. Les managers apprécient les graphiques de tendances et la possibilité d'assigner des problèmes aux développeurs directement depuis l'interface. Il fait office de plateforme de gestion de la qualité du code.
• Analyse de bureau pour développeurs : Pour encourager l'adoption par les développeurs, Klocwork inclut des plugins de bureau (pour Visual Studio, Eclipse, IntelliJ et d'autres) qui permettent aux développeurs d'exécuter des analyses locales. Ils peuvent voir et corriger les problèmes dans leur environnement avant de pousser le code. C'est vital dans les équipes de développement rapides ; cela déplace la détection/correction des problèmes vers le contributeur individuel plutôt que de tout trouver en un seul gros lot après coup.
• Gestion des Faux Positifs : Klocwork, comme d'autres analyseurs avancés, détectera de nombreux éléments. Pour éviter la fatigue liée aux alertes, il offre de bons mécanismes pour supprimer ou ignorer certaines détections. Les développeurs peuvent marquer les faux positifs (avec des commentaires ou via l'interface), et Klocwork peut être configuré pour ne plus les signaler lors des exécutions futures. Avec le temps, les équipes affinent l'analyse pour se concentrer sur les problèmes réels. Le moteur d'analyse de Klocwork utilise également le contexte pour réduire le bruit (par exemple, il comprend les contextes nuls versus non nuls pour ne pas signaler les problèmes de pointeurs nuls là où c'est prouvé sûr).
  

Klockwork : À qui s'adresse-t-il et quel est son prix ?

8. Semgrep

Semgrep est un outil d'analyse statique rapide et léger qui a gagné en popularité grâce à sa simplicité et sa personnalisation. Son nom signifie « semantic grep » et on peut le considérer comme un grep sous stéroïdes, recherchant des motifs dans le code avec une conscience syntaxique.

Semgrep est open source et est particulièrement apprécié par les développeurs et les ingénieurs de sécurité qui souhaitent écrire leurs propres règles facilement. Il prend en charge un large éventail de langages avec un moteur unique.

Fonctionnalités clés :

• Règles personnalisées faciles à créer : L'un des principaux atouts de Semgrep est la facilité avec laquelle il permet de créer des règles. Les règles sont écrites en YAML en utilisant des motifs qui ressemblent au code que vous souhaitez trouver. Vous n'avez pas besoin d'apprendre un langage de requête complexe, il suffit de fournir un extrait de code avec des caractères génériques. Par exemple, vous pouvez écrire une règle « trouver l'utilisation de exec(...) en Python lorsque l'argument provient d'une entrée » en quelques lignes de YAML. Cela permet aux équipes de codifier leurs directives de codage sécurisé ou de détecter des modèles de bugs spécifiques à leur application.
• Vitesse et intégration CI : Semgrep est conçu pour être rapide. Il peut analyser des milliers de lignes par seconde et est très compatible CI/CD. De nombreux projets exécutent Semgrep sur chaque pull request car il se termine généralement en moins d'une minute pour des bases de code de taille moyenne. Il génère des résultats dans des formats comme SARIF ou JUnit, qui s'intègrent aux systèmes CI pour signaler les échecs de build ou annoter les PR.
• Bibliothèque de règles en expansion : Bien que vous puissiez écrire vos propres règles, vous n'aurez peut-être pas besoin de le faire, car Semgrep est livré avec plus d'un millier de règles communautaires (le Semgrep Registry). Celles-ci couvrent les vulnérabilités courantes (modélisées d'après les problèmes du Top 10 OWASP dans divers frameworks), les erreurs de configuration, les vérifications de style de code, et bien plus encore. Vous trouverez des ensembles de règles pour les langages (par exemple, « trouver XXE en Java » ou « détecter les clés AWS codées en dur dans n'importe quel langage »). La communauté et les mainteneurs de Semgrep (r2c, maintenant Semgrep Inc) enrichissent continuellement cette bibliothèque.
• Faux positifs minimaux : Étant donné que les règles Semgrep sont ciblées et généralement écrites avec un contexte spécifique, le niveau de bruit peut être assez faible par rapport aux outils SAST lourds. Si une règle est trop « bruyante », vous pouvez la modifier ou la désactiver. La philosophie est de vous fournir des résultats exploitables que les développeurs peuvent corriger rapidement. Par exemple, plutôt que de tenter une analyse complète du flux de données (qui pourrait générer des chemins complexes), une règle Semgrep pourrait simplement signaler « l'utilisation d'eval », ce qui est une chose simple à éviter.
• Service Cloud et CI (Facultatif) : Bien que le moteur Semgrep soit open source, l'entreprise propose un service cloud gratuit (et payant) pour gérer les résultats, appelé Semgrep App. Vous pouvez l'utiliser pour exécuter des analyses de manière centralisée, obtenir une interface utilisateur web pour les résultats, attribuer des problèmes, etc. Ceci est facultatif, car beaucoup exécutent simplement la CLI localement ou en CI, mais c'est disponible si vous souhaitez un tableau de bord plus orienté équipe et une application de politiques en temps réel sur tous les projets.
  
  

Semgrep : À qui s'adresse-t-il et quel est son prix ?

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9. ShiftLeft (maintenant Qwiet.ai)

ShiftLeft (récemment intégré à Qwiet.ai) est un outil de sécurité du code axé sur les développeurs qui a fait sensation en se concentrant sur l'analyse ultra-rapide et le feedback immédiat. Il a introduit le concept d'un moteur de graphe de propriétés de code qui pouvait analyser le code en quelques secondes et s'intégrer étroitement avec le CI/CD. 

Avec ShiftLeft, l'objectif est d'analyser chaque pull request sans ralentir les développeurs, d'où son nom (déplacer la sécurité vers la gauche, c'est-à-dire vers le développement). Le produit a évolué sous Qwiet.ai, mais ses capacités essentielles restent très pertinentes.

Fonctionnalités clés :

• Analyse ultra-rapide : La renommée de ShiftLeft repose sur l'analyse de plus d'un million de lignes de code en moins de 10 minutes. Pour les projets typiques, les analyses se terminent souvent en 2-3 minutes ou moins. Cette vitesse signifie que vous pouvez activer des contrôles de sécurité bloquants sur chaque build ou PR, ce qui était impraticable avec les anciens outils qui prenaient une heure ou plus. Il y parvient grâce à une analyse syntaxique optimisée du code et à une analyse incrémentale utilisant l'approche Code Property Graph (CPG).
• Résultats ciblés (faible bruit) : ShiftLeft se targuait de son exactitude, visant à ne signaler qu'une poignée de problèmes réels par analyse. Il utilise l'analyse contextuelle pour éliminer les faux positifs. Par exemple, il peut suivre si une entrée utilisateur atteint réellement un point sensible ; si ce n'est pas le cas, il n'alertera pas. Moins d'alertes signifie que les développeurs sont plus susceptibles de corriger celles qui apparaissent. Une citation d'un utilisateur de ShiftLeft était « nous sommes passés de la noyade sous des centaines de problèmes à seulement 5 vulnérabilités critiques à résoudre ».
• Intégration au workflow de développement : L'outil s'intègre aux dépôts populaires et aux systèmes CI. Vous pouvez exécuter des analyses ShiftLeft dans GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, etc., et il publiera les résultats sous forme de commentaires sur la pull request ou de problèmes dans votre outil de suivi. Il disposait également d'un plugin IDE pour VS Code afin que les développeurs puissent obtenir un feedback directement dans l'éditeur. L'idée est de détecter et de corriger les problèmes au sein du workflow de développement normal, et non comme des barrières de sécurité séparées beaucoup plus en aval.
• Prise en charge des langages modernes : ShiftLeft prend en charge les stacks courants d'aujourd'hui tels que Java, C#, JavaScript/TypeScript, Python, Go, et plus encore. Il offre un support solide pour les microservices et les applications fortement basées sur les API, et inclut une analyse de la sécurité des API pour détecter des éléments tels que des authentifications incorrectes ou des expositions de données dans les API. Il a également intégré le SCA (analyse des dépendances open source) en parallèle de l'analyse du code pour offrir une vue plus complète de chaque build.
• IA et automatisation : Sous Qwiet.ai, ShiftLeft a ajouté des fonctionnalités assistées par l'IA (la plateforme liste la “correction automatique par IA” et un guidage intelligent pour la remédiation). Celles-ci fournissent probablement des suggestions de correctifs automatisées ou priorisent les vulnérabilités en fonction du risque. L'automatisation s'étend à la génération de SBOMs et de rapports de sécurité à la volée pour chaque build, ce qui peut aider à la conformité (par exemple, montrer que chaque commit a été scanné et a soit réussi, soit les problèmes ont été résolus).
  
  

ShiftLeft : À qui s'adresse-t-il et comment il est tarifé

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10. SonarQube (SonarSource)

SonarQube est un peu un hybride dans cette liste. Il est largement reconnu comme un outil de qualité de code, mais il inclut également des règles d'analyse de vulnérabilités (en particulier dans ses éditions commerciales). Développé par SonarSource, SonarQube est un pilier de l'analyse statique, axé sur les bugs, les « code smells » et la maintenabilité.

Au fil des ans, des règles de sécurité (couvrant les catégories du Top 10 OWASP et plus) ont été ajoutées, faisant de SonarQube une option SAST légère et décente pour de nombreuses équipes, en particulier celles qui souhaitent un seul outil pour la qualité et la sécurité.

Fonctionnalités clés :

• Code propre et sécurité réunis : La philosophie de SonarQube est d'améliorer la santé globale du code. Lorsque vous l'exécutez, vous obtenez un tableau de bord avec une « quality gate », englobant la couverture de code, les duplications, la complexité, ainsi que les vulnérabilités de sécurité et les points chauds de sécurité. Cette vue holistique séduit souvent davantage les équipes de développement qu'un outil de sécurité pur. Elles considèrent les problèmes de sécurité comme une autre catégorie de « choses à corriger pour améliorer le code », ce qui peut accroître l'adhésion.
• Support des langages et des règles : SonarQube prend en charge environ 30 langages, du Java, C#, JavaScript, Python, au PHP, C/C++, et même Swift, Kotlin et Go. Pour chacun, il dispose d'un ensemble de règles de sécurité (l'étendue des règles est plus grande dans les versions payantes). Ces règles détectent les erreurs courantes comme les injections SQL, les mots de passe codés en dur, les XSS, l'utilisation de cryptographie faible, etc. La Community Edition (gratuite) inclut des règles de vulnérabilité de base, tandis que les éditions Developer/Enterprise ajoutent une analyse de sécurité plus avancée (par exemple, l'analyse de flux de données (taint analysis) pour détecter les flux de données pouvant conduire à des injections). Par exemple, en Java, l'édition commerciale peut tracer les entrées utilisateur à travers les appels de méthodes pour signaler une injection SQL potentielle – similaire au SAST traditionnel.
• Interface utilisateur conviviale pour les développeurs : L'interface de SonarQube est très épurée et axée sur les développeurs. Les problèmes sont affichés avec l'extrait de code pertinent et des conseils de remédiation clairs. Les points chauds de sécurité (éléments pouvant être des problèmes mais nécessitant un examen) sont séparés des vulnérabilités confirmées, afin que les développeurs puissent trier efficacement. De nombreux développeurs apprécient que SonarQube ne soit pas « effrayant » – il ne génère pas de rapports PDF de mille pages, mais affiche plutôt les problèmes en ligne et suit leur résolution au fil du temps.
• Intégration et inspection continue : SonarQube s'intègre facilement aux pipelines CI. Généralement, vous exécutez le scanner Sonar pendant le build, et il télécharge les résultats sur le serveur SonarQube. Le serveur calcule ensuite la « quality gate » et peut interrompre le build si de nouveaux problèmes dépassent le seuil. SonarQube s'intègre également à GitHub/GitLab/Bitbucket pour commenter les pull requests concernant les nouvelles découvertes. De plus, Sonar propose un plugin IDE (SonarLint) qui met en évidence les problèmes en temps réel pendant que vous codez, en utilisant le même ensemble de règles – un feedback instantané pour les développeurs.
• Extensibilité : Bien que SonarSource fournisse les règles par défaut, la communauté peut également développer des règles personnalisées ou des plugins. Il existe un écosystème de plugins pour des besoins spécifiques. Pour la sécurité, SonarQube ne détectera pas les failles logiques très spécifiques à une application, mais vous pourriez écrire des règles personnalisées pour vos propres patterns si nécessaire (bien que ce ne soit pas aussi simple que Semgrep ou CodeQL pour les règles définies par l'utilisateur). De nombreuses organisations utilisent SonarQube comme première ligne de défense, puis le complètent avec un scanner de sécurité plus spécialisé si nécessaire.
  

SonarQube : À qui s'adresse-t-il et comment il est tarifé

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11. Snyk Code

Snyk Code est le composant d'analyse statique (SAST) de la plateforme de sécurité pour développeurs de Snyk. Initialement reconnu pour son expertise en analyse des dépendances, Snyk a étendu ses capacités à l'analyse de code grâce à l'acquisition de DeepCode. Il en résulte un outil convivial pour les développeurs qui utilise l'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités dans le code source.

Fonctionnalités clés :

• Analyse basée sur l'IA : Basé sur le moteur de DeepCode, Snyk Code utilise l'IA et le ML pour détecter les modèles de code non sécurisés dans des langages populaires tels que JavaScript, Java, Python et C#.
  
  
• Expérience Développeur : S'intègre directement aux IDE et aux workflows Git, fournissant un feedback en temps réel dans les pull requests et les éditeurs de code.
  
  
• Plateforme Unifiée : Combine le SAST avec l'analyse open source, des conteneurs et l'analyse IaC pour offrir aux équipes une vue unique des risques applicatifs.
  
  
• Conseils de Correction : Offre des conseils de remédiation exploitables avec des exemples de code et des alternatives plus sûres.
  
  

Snyk : À qui s'adresse-t-il et comment est-il tarifé

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12. Synopsys Coverity

Coverity est un outil d'analyse statique phare de Synopsys (acquise auprès de la société Coverity Inc.). Il a une longue histoire dans le monde du SAST et est reconnu pour sa précision d'analyse solide, en particulier pour le C/C++ et les systèmes embarqués.

Synopsys a intégré Coverity dans sa plateforme plus large, mais Coverity est en soi une solution puissante pour détecter à la fois les vulnérabilités de sécurité et les défauts de qualité dans le code source.

Fonctionnalités clés :

• Analyse de Haute Précision : Le moteur d'analyse de Coverity a été salué pour produire un nombre relativement faible de faux positifs tout en détectant les problèmes critiques. Il utilise plusieurs techniques (analyse de graphes, satisfiabilité booléenne, etc.) pour réellement prouver qu'un problème est possible. Le résultat est que lorsque Coverity signale quelque chose, il y a de très fortes chances que ce soit un vrai problème. Dans une étude interne, Coverity a affirmé avoir l'un des taux de faux positifs les plus bas parmi les SAST commerciaux. Les équipes apprécient de ne pas avoir à se noyer dans autant de bruit.
• Support pour C/C++ et au-delà : Coverity est fréquemment utilisé pour les bases de code C et C++ (systèmes d'exploitation, télécommunications, logiciels d'infrastructure critique) en raison de ses origines dans l'analyse du code du noyau Linux. Il peut détecter des éléments tels que les déréférencements nuls, les corruptions de mémoire, la gestion de données non sécurisée, en gros, les types de problèmes qui conduisent à de graves failles de sécurité dans le code de bas niveau. Mais Coverity prend également en charge Java, C#, JavaScript, Python et d'autres, ce qui le rend polyvalent. Il dispose de vérificateurs spécifiques pour des éléments tels que le cross-site scripting dans les applications web, l'injection SQL, etc., similaires à d'autres.
• Coverity Scan (pour l'OSS) : Un aspect intéressant est le service Coverity Scan de Synopsys, qui est un service cloud gratuit où les projets open source peuvent télécharger leur code et obtenir des résultats d'analyse. Cela fonctionne depuis plus d'une décennie et a aidé de nombreux mainteneurs open source à corriger des bugs. Il a également servi de vitrine aux capacités de Coverity (chaque année, ils publiaient un rapport sur les défauts courants trouvés dans l'OSS). Si vous maintenez un dépôt open source, vous pouvez utiliser Coverity Scan sans frais.
• Workflow et Triage : Coverity fournit une plateforme pour visualiser et gérer les résultats. Les problèmes sont suivis de sorte que s'ils sont corrigés dans le code, ils disparaissent lors de la prochaine analyse ; si de nouveaux problèmes apparaissent, ils sont mis en évidence comme « nouveaux ». Cela aide les équipes à se concentrer sur les problèmes nouvellement introduits (prévenant la « dette de sécurité »). L'interface permet d'attribuer les problèmes à des propriétaires, de les marquer comme corrigés ou ignorés, etc., ce qui est utile pour les grandes équipes coordonnant la remédiation. L'outil s'intègre également à des outils comme Jenkins pour l'automatisation et JIRA pour la gestion des tickets.
• Intégrations et API : Synopsys fournit des intégrations pour les systèmes de build et les IDE. Vous exécutez généralement une capture de build Coverity pendant votre build normal, ce qui produit une représentation intermédiaire, puis l'analyseur Coverity la traite. C'est un workflow un peu différent des autres (qui peuvent s'exécuter directement sur le code source ou les binaires), mais une fois configuré, c'est transparent. Les résultats d'analyse de Coverity sont accessibles via des API, et certaines équipes l'intègrent dans des tableaux de bord personnalisés ou utilisent le portail web de Synopsys (s'ils disposent de la suite complète Synopsys).
  

Synopsys Coverity : À qui s'adresse-t-il et comment est-il tarifé

13. Veracode

Veracode est l'un des acteurs de longue date dans les tests de sécurité des applications. Il propose une plateforme basée sur le cloud qui inclut l'analyse statique (SAST), dynamique (DAST) et l'analyse de la composition logicielle (SCA). Son analyse statique fonctionne comme un service : vous téléchargez votre code ou vos binaires, et les scans sont traités dans le cloud.

Fonctionnalités clés :

• Plateforme AppSec complète : Veracode prend en charge le SAST, le DAST, le SCA et les tests manuels optionnels au sein d'une plateforme unique. Pour l'analyse de code, il analyse à la fois le code source et les binaires compilés, ce qui peut être utile pour les applications héritées ou multilingues.
  
  
• Prise en charge des langages et frameworks : Couvre les principaux langages, notamment Java, .NET, C/C++, JavaScript, Python et Ruby. Son analyse binaire permet une couverture pour les composants dont le code source n'est pas disponible.
  
  
• Contrôles de politique et de conformité : Comprend des outils de gouvernance pour définir les politiques de sécurité, suivre la conformité et générer des rapports prêts pour l'audit. Ceux-ci sont couramment utilisés par les entreprises soumises à des exigences réglementaires strictes.
  
  
• Résultats et rapports : Les résultats sont présentés dans un portail web central avec des détails sur les vulnérabilités, le flux de données et des conseils de remédiation. Étant basé sur le cloud, il met à jour les règles automatiquement sans maintenance utilisateur.
  
  
• Intégrations et outils pour développeurs : Propose des intégrations CI/CD et IDE (par exemple, Jenkins, GitHub Actions, IntelliJ). Bien que les scans puissent prendre plus de temps que d'autres outils, la fonction IDE Scan fournit un feedback plus rapide pour les changements incrémentiels.

Veracode : À qui s'adresse-t-il et comment est-il tarifé

Voici les 13 meilleurs scanners de vulnérabilités de code qui font parler d'eux en 2026. 

Ensuite, nous allons associer certains de ces outils à des scénarios spécifiques, car le « meilleur » outil peut varier. Que vous soyez un développeur solo, un CTO de startup ou que vous gériez un programme de conformité d'entreprise, il existe une catégorie d'outils qui correspond à votre description 

Examinons les recommandations par cas d'usage.

Les 5 meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour les développeurs

En tant que développeur logiciel, vous recherchez des outils qui détectent les problèmes de sécurité sans perturber votre flux de travail.

Le scanner de code idéal pour un développeur est rapide, s'intègre à ses outils quotidiens et fournit des retours exploitables (pas de longs rapports remplis de fausses alertes).

Les développeurs se concentrent sur la création de fonctionnalités, les contrôles de sécurité doivent donc être légers et adaptés aux développeurs pour être réellement utilisés régulièrement.

Ce que les développeurs devraient rechercher :

• Intégration IDE et retours en temps réel : Un scanner qui s'intègre à votre IDE (VS Code, IntelliJ, etc.) peut mettre en évidence les vulnérabilités au fur et à mesure que vous écrivez du code. C'est excellent pour apprendre sur le tas – c'est comme un correcteur orthographique pour la sécurité. Pas de changement de contexte vers un outil séparé.
• Vitesse et automatisation : Lors de l'exécution d'une analyse, celle-ci devrait se terminer en une ou deux minutes pour les projets typiques. Les développeurs éviteront un outil qui les fait attendre 30 minutes pour les résultats. L'analyse rapide et incrémentielle (uniquement les nouveaux changements) est essentielle. L'intégration avec les hooks Git ou la CI signifie que les analyses s'exécutent automatiquement lors d'un commit/push, pour que vous n'oubliiez pas.
• Faible bruit, signal élevé : Les développeurs ignoreront rapidement un scanner qui crie au loup. Les meilleurs outils orientés développeurs ont des taux de faux positifs très faibles et priorisent les problèmes susceptibles d'être de réels problèmes. Il est préférable de signaler 5 vulnérabilités critiques que 500 « informationnelles » qui font perdre du temps.
• Conseils de correction clairs : Lorsqu'un problème est détecté, l'outil doit expliquer pourquoi c'est un problème et idéalement montrer un exemple de correction ou une suggestion. Les développeurs apprécient l'éducation, par exemple : « Cette ligne permet l'injection SQL. Envisagez d'utiliser des requêtes paramétrées (PreparedStatement) à la place. »
• Intégration CI/CD transparente : Pour les développeurs travaillant en équipe, avoir le scanner en CI garantit que personne ne merge accidentellement du code non sécurisé. C'est comme les tests unitaires ; si le build échoue à cause d'un problème de sécurité, vous le corrigez avant le merge. Le scanner doit fournir une sortie facile à lire dans les logs CI ou sous forme de commentaires de PR.

Voici les 5 meilleurs scanners de vulnérabilités pour les développeurs

1. Aikido Security 

Aikido s'intègre profondément aux workflows de développement. Il offre des plugins IDE et une intégration CI/CD, donnant aux développeurs un retour instantané sur leur code. Il est conçu avec une UX axée sur les développeurs, avec un minimum de faux positifs et des résultats exploitables. De plus, sa correction automatique par IA peut même générer des pull requests de correction, ce qui représente un gain de temps considérable pour les développeurs. De plus, la « réduction du bruit » d'Aikido signifie que les développeurs ne sont pas submergés par des avertissements mineurs.

2. Semgrep

Semgrep est léger et hackable. Les développeurs apprécient Semgrep pour sa rapidité et la facilité d'écriture de règles personnalisées. Il s'exécute localement ou en CI en quelques secondes, et vous pouvez l'adapter à votre base de code. Vous voulez faire respecter une pratique de codage sécurisé spécifique ? Écrivez une règle Semgrep pour cela. Sa faible friction et sa sortie directe (dans votre terminal ou éditeur) le rendent très convivial pour les développeurs.

3. SonarQube (Developer Edition)

SonarQube combine qualité et sécurité en un seul outil. De nombreux développeurs utilisent déjà SonarQube pour la qualité du code, et ses règles de sécurité (en particulier dans l'édition Developer et supérieure) offrent un aperçu rapide des erreurs courantes. SonarLint dans l'IDE signale les problèmes au fur et à mesure que vous codez, et SonarQube en CI bloquera les fusions si de nouvelles vulnérabilités sont introduites. Il présente les problèmes de sécurité comme faisant partie de l'écriture de code propre, ce qui résonne auprès des développeurs.

4. Snyk Code

Snyk est un SaaS axé sur les développeurs dont les intégrations IDE étroites et l'interface utilisateur élégante sont destinées aux développeurs. Il est basé sur le cloud, donc l'analyse est rapide et ne ralentit pas votre machine. Vous obtenez des résultats significatifs avec des liens pour en savoir plus. Et parce qu'il fait partie de la plateforme Snyk, les développeurs peuvent voir les problèmes de code et les problèmes de bibliothèques open source au même endroit. Le modèle freemium de Snyk signifie également que les développeurs individuels peuvent l'utiliser facilement sur des projets personnels.

5. GitHub CodeQL (via l'analyse de code GitHub)

GitHub CodeQL est excellent pour les développeurs open source et les utilisateurs de GitHub. Si vous codez sur GitHub, l'activation des scans CodeQL se fait en quelques clics. Il commentera automatiquement les pull requests avec tous les problèmes de sécurité qu'il détecte. Cette intégration étroite avec le processus de revue des PR est fantastique pour les développeurs car elle fait remonter les retours de sécurité pendant le code review, c'est-à-dire lorsque vous êtes déjà plongé dans le contexte du code.

Le tableau ci-dessous résume ces outils en comparaison de leurs capacités :

Les meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour les développeurs

Ces outils intègrent naturellement la sécurité au développement, plutôt que de la considérer comme une réflexion après coup.

Aikido et Snyk se distinguent lorsque vous recherchez une solution commerciale axée sur l'expérience développeur (Aikido couvrant également un large éventail de domaines comme les secrets et l'IaC dans un seul outil, ce que les développeurs apprécient pour éviter de jongler avec plusieurs scanners).

Semgrep et CodeQL sont excellents pour les utilisateurs avancés qui souhaitent une personnalisation ou qui travaillent dans des écosystèmes open source.

En fin de compte, la meilleure approche consiste souvent à utiliser un ou deux de ces outils en tandem : par exemple, exécuter un scanner rapide comme Semgrep ou Aikido à chaque commit pour un feedback instantané, et peut-être utiliser CodeQL ou SonarQube comme vérification secondaire pour une couverture plus approfondie.

La bonne nouvelle est que les développeurs en 2026 disposent de nombreuses options pour sécuriser le code au fur et à mesure qu'ils l'écrivent, plutôt qu'après coup.

Les 6 meilleurs outils de scan de vulnérabilités pour les environnements d'entreprise

Les entreprises ont un ensemble de besoins et de défis différents. Vous pourriez avoir des centaines d'applications, du code hérité et moderne, ainsi que des exigences réglementaires strictes. Les meilleurs scanners de vulnérabilités pour l'entreprise privilégient la couverture, la scalabilité et la gouvernance. Ils doivent s'intégrer aux workflows des grandes entreprises (peut-être moins axés sur le développement et plus centralisés et axés sur l'AppSec) et produire des rapports et des métriques qui intéressent la direction.

Critères de sélection pour les entreprises :

• Couverture complète : Les entreprises disposent souvent d'une pile technologique diversifiée – du Java ici, du .NET là, du JavaScript/Python pour les applications plus récentes, voire du COBOL ou du PowerBuilder pour les systèmes legacy. Le scanner doit prendre en charge tous ces langages afin que la sécurité puisse être standardisée au sein de l'organisation. Il doit également couvrir les dépendances open source et idéalement les tests en temps d'exécution (DAST) pour une vue d'ensemble complète.
• Évolutivité et performance : L'outil peut-il analyser de très grandes applications (des millions de lignes) et également s'adapter à l'analyse simultanée de centaines d'applications ? Les scanners d'entreprise disposent souvent de capacités d'analyse distribuée ou d'une infrastructure cloud pour gérer le volume. Ils doivent également s'intégrer aux systèmes de build d'entreprise (Jenkins, Azure DevOps, TeamCity) sans engorger le pipeline.
• Gestion et reporting centralisés : Les entreprises ont besoin de tableaux de bord pour visualiser les risques sur l'ensemble de leurs applications. Le scanner doit alimenter un portail central où les équipes de sécurité peuvent voir quelles applications présentent des vulnérabilités à haut risque, suivre les tendances et générer des rapports de conformité (par exemple, « montrez-moi tous les problèmes du Top 10 OWASP sur nos applications et combien ont été corrigés ce trimestre »). Le contrôle d'accès basé sur les rôles est important afin que les équipes de développement voient les problèmes de leur projet, tandis que la direction a une vue d'ensemble.
• Intégration aux processus de sécurité : Pensez au-delà de la CI – les outils d'entreprise s'intègrent souvent aux systèmes de ticketing (création automatique de tickets JIRA pour les nouvelles vulnérabilités), aux outils GRC ou aux SIEM. Ils peuvent s'intégrer aux workflows DevSecOps ou aux systèmes de gestion du changement. De plus, une entreprise peut avoir un modèle de « security champion » – l'outil doit permettre la collaboration (commentaires sur les résultats, attributions, etc.) entre les équipes.
• Support fournisseur et conformité : Les entreprises apprécient les SLA de support fournisseur solides, l'assistance sur appel pour les résultats complexes et les supports de formation. Le scanner doit aider à la conformité réglementaire en mappant les résultats aux standards (PCI, ISO, NIST) et en fournissant des journaux d'audit. Certaines industries peuvent exiger des solutions on-premise pour la confidentialité des données – cette option est donc essentielle.

Voici les 6 meilleurs scanners de code pour les environnements d'entreprise :

1. Aikido – Analyse de vulnérabilités évolutive, conçue pour l'entreprise 

Aikido Security se distingue comme l'un des rares outils d'analyse de vulnérabilités conçus à la fois pour l'expérience développeur et la gouvernance d'entreprise.

De ses scanners on-premise à ses fonctionnalités de fractionnement de monorepo pour une meilleure gestion des problèmes de sécurité, Aikido permet aux entreprises non seulement de répondre aux exigences de sécurité actuelles, mais aussi d'innover en toute confiance pour l'avenir.

Son contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), son support SSO/SAML et sa journalisation d'audit le rendent prêt pour la conformité dès l'installation pour des normes telles que SOC 2, ISO 27001 et GDPR. 

De plus, l'architecture modulaire d'Aikido permet aux entreprises de déployer progressivement des capacités d'analyse de vulnérabilités. En commençant, par exemple, par le SAST ou le SCA, puis en s'étendant à d'autres modules à mesure que le besoin grandit.

Contrairement aux outils d'entreprise hérités qui sont souvent lourds et cloisonnés, Aikido se concentre sur des workflows adaptés aux développeurs et des résultats sans bruit. Cela signifie moins de faux positifs, une remédiation plus rapide et une intégration plus étroite avec les outils que les entreprises utilisent déjà.

2. Checkmarx One

Suite AppSec d'entreprise. Checkmarx est très apprécié dans les grandes entreprises en raison de sa large prise en charge des langages et de sa flexibilité de déploiement (cloud ou on-premise). Il offre un SAST, un SCA unifiés et bien plus encore au sein d'une seule plateforme, ce qui facilite la gestion à grande échelle. Les entreprises apprécient des fonctionnalités telles que les règles personnalisées et la capacité à s'intégrer profondément dans leur SDLC. De plus, les moteurs de reporting et de politique de Checkmarx sont conçus en tenant compte de la gouvernance d'entreprise.

3. Veracode

Puissance du cloud avec gouvernance. La plateforme cloud de Veracode est pratiquement conçue pour les entreprises – vous téléchargez des applications et obtenez des résultats avec un reporting de politique robuste. Le fait qu'il s'agisse d'un service signifie qu'il peut augmenter sa capacité d'analyse selon les besoins (vous n'êtes pas limité par le matériel interne). Les entreprises apprécient les rapports prêts pour la conformité et le fait que Veracode puisse gérer de nombreuses applications avec une équipe interne relativement petite, puisque Veracode prend en charge une grande partie du travail de son côté.

4. Fortify (Analyseur de code statique)

Profondeur et support legacy. De nombreuses grandes organisations utilisent Fortify depuis des lustres, et pour une bonne raison : il détecte une multitude de problèmes et couvre de nombreux langages, y compris les plus anciens. Son tableau de bord d'entreprise (Fortify Software Security Center) offre une vue d'ensemble des risques et de la conformité. La nature on-premise de Fortify convient aux industries qui ne peuvent pas envoyer de code vers le cloud. Si une entreprise dispose d'une équipe AppSec mature, elle peut souvent configurer Fortify pour qu'il soit très efficace et intégré. L'Audit Workbench et le workflow de triage collaboratif sont excellents pour les grandes équipes qui examinent les résultats.

5. Synopsys Coverity

Précision et intégration. Synopsys s'adresse aux entreprises avec une suite comprenant Coverity pour le SAST et Black Duck pour le SCA. L'analyse de haute précision de Coverity signifie moins de temps perdu sur les fausses alertes, ce qui est important lorsque vous avez des milliers de résultats sur un portefeuille. Les entreprises bénéficient également des services de Synopsys (ils proposent du conseil, des services gérés, etc., pour compléter l'outil). La capacité de Coverity à gérer d'énormes bases de code (comme le code AUTOSAR automobile ou les systèmes de télécommunications) est un avantage. Et des outils comme Coverity Connect offrent la couche de collaboration pour les grandes équipes de développement.

6. HCL AppScan Enterprise

De qualité entreprise, avec l'héritage d'IBM. AppScan en mode entreprise offre à la fois l'analyse statique et l'analyse dynamique, avec une gestion centralisée. Il peut être déployé sur site et gérer de grands volumes d'analyse. Ses origines IBM signifient qu'il est habitué aux environnements de grandes organisations et aux exigences de conformité. L'intégration d'AppScan avec les processus IBM/Rational (pour les entreprises qui les utilisent encore) peut être bénéfique. Et HCL l'a modernisé avec l'IA et des fonctionnalités conviviales pour les développeurs, équilibrant ainsi les deux mondes.

Mentions honorables en entreprise : Snyk (de nombreuses entreprises utilisent désormais Snyk pour son approche conviviale pour les développeurs, en l'adaptant via des licences d'entreprise, ce qui est excellent pour les organisations adoptant le DevSecOps) ; SonarQube Enterprise Edition (principalement pour la qualité, mais certains l'utilisent à l'échelle de l'entreprise pour l'hygiène de sécurité, en complément d'autres outils) ; OWASP Dependency-Check et outils similaires pour le SCA (souvent utilisés aux côtés du SAST dans les pipelines d'entreprise).

Le tableau ci-dessous résume ces outils en comparaison de leurs capacités :

Meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour les environnements d'entreprise

En pratique, les grandes entreprises peuvent utiliser plusieurs outils : par exemple, un outil lourd comme Fortify ou Veracode pour une analyse approfondie et des rapports de conformité, et un autre outil plus léger pour les développeurs en interne. Il est également courant de voir les entreprises associer le SAST à des revues de code manuelles ou à des tests d'intrusion (pen-tests) pour les applications critiques.

L'essentiel est que les outils choisis doivent s'intégrer au processus de l'entreprise et pas seulement générer des rapports. Les programmes AppSec d'entreprise réussis intègrent ces scanners dans les pipelines de développement, s'assurent que les développeurs traitent les vulnérabilités détectées, et utilisent les données des scanners pour mesurer et réduire continuellement les risques sur toutes les applications. Les scanners mentionnés ci-dessus ont prouvé qu'ils peuvent gérer l'échelle et la complexité exigées par les entreprises.

Les 5 meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour les startups et les PME

Les startups et les petites et moyennes entreprises (PME) sont confrontées à un défi unique : elles ont besoin de sécurité, mais elles manquent souvent d'équipes de sécurité dédiées ou de budgets importants.

L'accent est mis sur les outils qui offrent une forte valeur de sécurité prête à l'emploi, sont faciles à utiliser et abordables (voire gratuits). Pour une startup en phase de démarrage, le meilleur scanner est celui qui détecte les problèmes majeurs rapidement sans nécessiter une configuration lourde ou un réglage expert.

Ce que les startups/PME devraient prendre en compte :

• Simplicité et facilité de configuration : Les petites équipes n'ont pas le temps pour des installations complexes ou des configurations fastidieuses. Les scanners basés sur le cloud ou en mode SaaS sont attractifs car ils permettent de démarrer en quelques minutes. S'il est sur site, il doit être léger et compatible avec `docker-compose up`. Essentiellement, le plug-and-play est idéal.
• Intégration avec les stacks modernes : Les startups utilisent souvent des frameworks modernes et des architectures cloud-native. Le scanner doit prendre en charge les langages populaires (JavaScript/Node, Python, Go, Java, etc.) et les frameworks prêts à l'emploi. Un plus s'il couvre l'infrastructure-as-code et les secrets, car les petites équipes bénéficient d'un seul outil qui effectue plusieurs tâches.
• Niveau gratuit ou faible coût pour une utilisation limitée : Le budget est serré, donc les outils avec un niveau gratuit généreux (pour une taille de codebase limitée ou peu d'utilisateurs) ou les solutions open source peuvent être très attrayants. De nombreuses startups essaieront un outil gratuit avant de décider d'investir dans un plan payant à mesure qu'elles se développent.
• Automatisation et intégration CI/CD : Les startups ont tendance à être fortement axées sur le CI/CD avec des déploiements rapides. Le scanner doit s'intégrer facilement à GitHub Actions, GitLab CI, etc., avec des configurations prêtes à l'emploi. Il doit également produire des résultats sur lesquels une petite équipe peut agir rapidement (voire créer automatiquement des problèmes).
• Résultats exploitables plutôt que perfection : Une jeune entreprise bénéficie davantage de la capacité à « détecter rapidement les erreurs évidentes » que d'audits exhaustifs de niveau entreprise. Les découvertes à fort impact et à forte probabilité ont bien plus de valeur qu'une longue liste de problèmes mineurs. Ainsi, un outil qui a tendance à signaler les vulnérabilités évidentes (même s'il manque certains cas limites) est acceptable ; il s'agit simplement d'éviter une erreur majeure comme une injection SQL ou un mot de passe administrateur laissé dans le code.

Voici les 5 meilleurs outils pour les startups/PME

1. Aikido Security

 Une suite unique et adaptée aux startups. La plateforme Aikido est comme une équipe de sécurité prête à l'emploi, ce qui est parfait pour les startups. Elle scanne le code, les dépendances, les configurations cloud, et bien plus encore – ainsi une petite entreprise peut compter sur une seule solution plutôt que d'en gérer plusieurs. Elle est basée sur le cloud (configuration facile) et offre même un essai gratuit et un niveau gratuit pour une utilisation limitée. L'attrait est que vous obtenez SAST + SCA + secrets sans avoir besoin d'expertise en sécurité, et le filtrage des faux positifs signifie que vous ne traitez que les problèmes réels. De nombreuses startups apprécient également la fonctionnalité de correction automatique par IA, car elle fait gagner du temps à leurs développeurs en suggérant des correctifs automatiquement.

2. Snyk (Snyk Code et Open Source)

Populaire dans le milieu des startups. Le niveau gratuit de Snyk permet une utilisation assez importante pour les petits projets (à la fois le scan de code et l'analyse des dépendances). Il est extrêmement facile à intégrer avec GitHub – de nombreuses startups ajoutent Snyk à leur dépôt en quelques clics pour surveiller les vulnérabilités. L'approche axée sur les développeurs signifie que les résultats sont compréhensibles sans avoir de connaissances en sécurité. À mesure que la startup grandit, Snyk peut évoluer avec elle (elle pourra ensuite envisager des plans payants ou des fonctionnalités supplémentaires).

3. Semgrep (Community Edition)

Les PME avec des développeurs avertis peuvent utiliser Semgrep pour appliquer les pratiques de sécurité dès le premier jour. Il est gratuit et très rapide à exécuter en CI. Les règles prédéfinies peuvent détecter de nombreuses erreurs courantes dans les applications web et les API. Et si l'équipe a des préoccupations particulières (par exemple, « ne jamais utiliser eval »), elle peut écrire une règle en quelques minutes. La courbe d'apprentissage de Semgrep est faible, donc même sans ingénieur AppSec dédié, les développeurs d'une petite entreprise peuvent l'adapter.

4. GitHub Advanced Security (CodeQL) pour les Startups sur GitHub

Si vous êtes une startup en phase de démarrage hébergeant du code sur GitHub et peut-être dans le programme GitHub for Startups, vous pourriez bénéficier des fonctionnalités de GitHub Advanced Security activées. Le scan de code avec CodeQL sera alors disponible sur vos dépôts privés. Cela vous offre une solution de scan robuste, essentiellement gratuite (pour une période ou avec des crédits). C'est une excellente option si disponible, car il s'agit d'une technologie de niveau entreprise accessible aux petites structures.

5. SonarCloud (avec règles de sécurité)

SonarCloud de SonarSource est gratuit pour l'open source et propose des plans abordables pour les projets privés. C'est une solution SaaS, donc idéale pour une petite équipe. Bien que SonarCloud mette l'accent sur la qualité du code, il inclut des règles de détection des points chauds de sécurité. Une petite structure peut l'utiliser pour surveiller la santé du code et détecter simultanément les problèmes de sécurité de base. Il n'est pas aussi exhaustif en matière de sécurité que les outils dédiés, mais il est très facile à configurer et offre une grande valeur (qualité + feedback de sécurité) dans un seul tableau de bord.

Pour les startups, la stratégie est souvent la suivante : commencer avec des outils gratuits/peu coûteux offrant une large couverture, puis ajouter des couches supplémentaires à mesure que vous évoluez.

Par exemple, une équipe pourrait commencer avec Semgrep et npm audit (pour les dépendances) en CI, qui sont tous deux gratuits. À mesure qu'ils gèrent plus de données et ont besoin d'une sécurité formelle, ils pourraient ajouter Aikido ou Snyk pour un scan et un support plus complets.

Le tableau ci-dessous résume ces outils en comparaison de leurs capacités :

Meilleurs outils de scan de vulnérabilités pour les startups et les PME

Un conseil : N'ignorez pas l'analyse des secrets. De nombreuses violations de startups proviennent de clés API ou d'identifiants divulgués dans le code. Des outils comme Aikido (avec analyse des secrets intégrée) ou des solutions gratuites dédiées comme l'application GitHub de GitGuardian peuvent protéger contre cela. Compte tenu des ressources humaines limitées, une solution intégrée comme Aikido qui couvre les secrets, les vulnérabilités de code et plus encore peut être une bouée de sauvetage pour une PME.

En résumé, les meilleurs scanners pour les startups sont ceux qui offrent un rendement maximal pour un coût minimal : rapides à déployer, qui détectent les problèmes critiques et ne nécessitent pas un gourou de la sécurité en interne pour interpréter les résultats.

Les 5 meilleurs scanners avec détection de secrets et d'identifiants

Toutes les menaces ne proviennent pas de vulnérabilités de code typiques ; parfois, le plus grand risque est un mot de passe ou une clé API divulgué dans votre code source.

L'analyse des secrets et des identifiants est devenue essentielle, car les secrets codés en dur peuvent entraîner une compromission immédiate (par exemple, une clé AWS exposée pourrait permettre à un attaquant de prendre le contrôle de votre infrastructure). Les meilleurs outils de cette catégorie se spécialisent soit dans la détection des secrets, soit intègrent l'analyse des secrets dans une analyse de code plus large.

Critères clés pour l'analyse des secrets :

• Correspondance de motifs à signal élevé : Les secrets ont des motifs (clés API, jetons, clés privées, mots de passe) qui peuvent être identifiés par des expressions régulières, mais une correspondance d'expressions régulières naïve générera de nombreux faux positifs (pensez aux chaînes aléatoires qui ne sont pas réellement des secrets). Les bons scanners de secrets ont des motifs affinés et une conscience contextuelle pour minimiser les fausses alertes. Par exemple, ils peuvent vérifier la somme de contrôle du format d'une clé ou tester si un identifiant est valide.
• Types de secrets diversifiés : Il existe de nombreux formats de secrets – clés AWS, jetons Azure, clés API Google, jetons Slack, chaînes de connexion de base de données, clés privées SSH, certificats, etc. Le scanner doit reconnaître un large éventail de types. De nouveaux apparaissent régulièrement, il doit donc être mis à jour fréquemment (ou être piloté par la communauté).
• Historique et analyse du dépôt : Idéalement, l'analyse des secrets vérifie non seulement le dernier code, mais aussi l'historique Git. Un secret peut avoir été commité et supprimé, mais s'il a existé dans l'historique, il reste exposé à moins d'être renouvelé. Les outils capables d'analyser les commits passés du dépôt (et même d'analyser en CI tout nouveau secret ajouté dans chaque PR) sont précieux.
• Flux de remédiation : Trouver un secret n'est que la première étape – il faut ensuite l'invalider/le renouveler et le supprimer. Les bons outils de balayage de secrets s'intègrent à des services pour révoquer automatiquement les identifiants (par exemple, la détection de secrets de GitHub peut notifier les fournisseurs cloud pour révoquer les clés divulguées). Au minimum, ils devraient alerter les bonnes personnes immédiatement (via Slack, e-mail, etc.) car les identifiants divulgués constituent une urgence.
• Intégration avec les outils de sécurité du code : Si possible, intégrer la détection de secrets à votre outil de balayage des vulnérabilités de code est pratique (une chose de moins à configurer). De nombreux scanners de code modernes ajoutent la détection de secrets car c'est devenu un incontournable. Si vous utilisez des outils distincts, assurez-vous que le scanner de secrets couvre également les binaires et les fichiers de configuration, et pas seulement les fichiers de code.

Voici les meilleures options pour la détection de secrets et d'identifiants

1. Aikido Security (module Secrets)

Aikido intègre la détection de secrets en parallèle de son balayage de code. Cela signifie que pendant qu'il vérifie les vulnérabilités de code, il recherche également des éléments tels que les clés API, les identifiants dans les fichiers de configuration, etc. Pour les équipes utilisant déjà Aikido, cela fait d'une pierre deux coups, sans qu'aucun secret ne passe inaperçu. Le moteur d'Aikido utilise le contexte pour réduire les faux positifs (par exemple, en distinguant un GUID aléatoire d'un identifiant réel).

2. GitGuardian

GitGuardian est la référence en matière de secrets, car il est largement reconnu pour l'analyse des dépôts GitHub publics à la recherche de secrets divulgués. Leur offre d'entreprise peut surveiller les dépôts privés et même les dépôts internes à l'entreprise pour détecter les fuites. Il dispose d'une vaste bibliothèque de détecteurs pour divers types de secrets et offre une excellente précision. Il fournit également une interface pour la gestion des incidents (attribuer une fuite, la marquer comme résolue, etc.). GitGuardian s'intègre aux systèmes de contrôle de version et de CI pour intercepter les secrets avant le commit ou au moment du commit.

3. Trufflehog

Trufflehog est un scanner de secrets open source capable d'analyser l'historique git et de trouver des chaînes à haute entropie (secrets potentiels) ainsi que des motifs connus. C'est un puissant outil CLI que les PME et les grandes entreprises utilisent pour effectuer des balayages périodiques de leurs dépôts. Les versions plus récentes de Trufflehog prennent également en charge l'analyse des logs cloud et d'autres sources. Il n'est pas aussi plug-and-play que certains outils SaaS, mais il est excellent pour les audits ponctuels ou l'intégration dans des pipelines.

4. GitHub Advanced Security (Secret Scanning)

Si vous hébergez sur GitHub, leur fonctionnalité de scan de secrets (pour les dépôts privés, faisant partie d'Advanced Security) détectera les motifs de secrets connus et alertera même le fournisseur. Par exemple, si une clé API Twilio est commitée, GitHub vous alertera et pourra informer Twilio de la révoquer. Ce service couvre des dizaines de types de secrets et s'étend constamment via des partenariats, offrant un filet de sécurité puissant pour ceux qui sont sur GitHub.

5. Snyk & Autres (règles de secrets)

Certains scanners généralistes comme Snyk ont ajouté des règles de détection de secrets. Bien qu'il puisse détecter les identifiants codés en dur (comme une chaîne ressemblant à un mot de passe ou un jeton), il n'est pas aussi spécialisé qu'un scanner de secrets dédié.

SonarQube signale également les mots de passe ou clés codés en dur comme des « points chauds de sécurité ». Ils n'auront peut-être pas l'étendue nécessaire pour détecter distinctement les clés AWS, GCP ou Stripe, mais ils intercepteront les cas évidents (comme un mot de passe de base de données codé en dur ou une clé privée au format PEM).

Le tableau ci-dessous résume ces outils en comparaison de leurs capacités :

Meilleurs outils de scan de vulnérabilités avec détection de secrets et d'identifiants

Mention honorable : AWS Scout2 ou les scanners de sécurité cloud peuvent trouver des identifiants divulgués dans l'IaC ou les configurations. Mais en se concentrant sur le code, les outils ci-dessus sont les meilleurs.

En pratique, une approche de défense en profondeur est judicieuse : activez des solutions comme GitGuardian ou le secret scanning de GitHub au niveau de la plateforme pour une surveillance complète, et utilisez également la détection de secrets de votre scanner de code pour un feedback immédiat dans les PRs.

De plus, ayez toujours un plan de réponse aux incidents : si un secret est trouvé, sachez comment le révoquer et le renouveler rapidement. L'utilité d'un scanner dépend des actions que vous entreprenez suite à ses découvertes.

Le secret scanning est un domaine où l'automatisation est extrêmement rentable – détecter un identifiant divulgué tôt peut vous éviter une brèche catastrophique. Les outils ci-dessus sont les meilleurs alliés pour garder vos secrets… secrets.

Les 5 meilleurs outils gratuits de scan de vulnérabilités

Toutes les équipes n'ont pas de budget pour les outils de sécurité, en particulier les projets open source, les équipes étudiantes ou les petites startups. Heureusement, il existe de nombreux scanners gratuits (au sens de 'gratis') pour aider à sécuriser le code sans dépenser un centime. « Gratuit » peut signifier open source auto-hébergé ou SaaS en version gratuite. Ici, nous nous concentrerons sur les solutions entièrement gratuites et ce qu'elles offrent.

Critères pour les scanners gratuits :

• Sans coût, sans contraintes : Les outils véritablement gratuits ne devraient pas cacher les fonctionnalités essentielles derrière un paywall (bien que certains proposent un support payant ou des versions premium). Ils devraient être utilisables pour un scan significatif sans aucun coût. Les projets open source s'y prêtent bien.
• Communauté et mises à jour : Un défi avec les outils gratuits peut être de se tenir au courant des dernières vulnérabilités. Les bons scanners gratuits disposent de communautés actives ou de mainteneurs qui mettent à jour les règles (par exemple, les projets OWASP ou les solutions open source bien soutenues).
• Facilité d'utilisation : Si un outil est gratuit mais demande un effort considérable pour être configuré ou beaucoup d'expertise, il pourrait ne pas en valoir la peine. Nous privilégions les outils gratuits faciles à utiliser, car les utilisateurs pourraient ne pas avoir de formation en sécurité.
• Portée (support linguistique) : Certains outils gratuits sont spécifiques à un langage (comme Bandit pour Python). Cela peut être acceptable si vous ne codez que dans ce langage. D'autres visent le multi-langage. Lors du choix, vérifiez s'il couvre votre stack.
• Extensibilité : Les outils gratuits permettent souvent la personnalisation (puisque vous pouvez modifier le code ou les règles). Cela peut être un avantage pour les utilisateurs avancés.

Voici les 5 meilleurs scanners gratuits

1. Semgrep (édition communautaire)

Nous avons mentionné Semgrep à plusieurs reprises – il est ultra rapide et vous pouvez l'exécuter localement ou en CI sans frais. Vous bénéficiez d'un large éventail de règles pour de nombreux langages, maintenues par la communauté et les développeurs de Semgrep. Il est très rapide et modulable. Pour beaucoup, Semgrep est devenu le SAST gratuit de référence grâce à sa polyvalence et son approche moderne. La courbe d'apprentissage est douce, et même si vous n'écrivez pas de règles personnalisées, celles prêtes à l'emploi couvrent de nombreuses vulnérabilités courantes.

2. Outils d'analyse statique OWASP (SpotBugs avec FindSecBugs, Bandit, etc.)

L'OWASP et d'autres proposent des analyseurs statiques gratuits. Par exemple :

• SpotBugs avec le plugin FindSecBugs: Idéal pour les applications Java/Spring, il détecte les problèmes de sécurité au-delà de ce que SpotBugs de base peut faire.
• Bandit: Un linter de sécurité Python qui détecte des éléments tels que l'utilisation d'eval() ou une cryptographie faible. Il est simple et fait partie de nombreux flux de travail de développement Python.
• ESLint avec des plugins de sécurité: Pour Node.js/JavaScript, il existe des plugins comme eslint-plugin-security qui signalent les vulnérabilités potentielles.
  Ces outils sont tous gratuits et adaptés à des écosystèmes spécifiques.

3. CodeQL de GitHub pour l'open source

Si votre projet est open source, GitHub vous permet d'utiliser gratuitement l'analyse CodeQL sur les dépôts publics. C'est un avantage considérable : vous bénéficiez de l'un des scanners les plus puissants (utilisé par Microsoft, Google, etc. sur leur code) sans frais. La seule contrainte est que les résultats sont publics (puisque votre dépôt est public). Cependant, de nombreux mainteneurs de projets open source l'exploitent pour sécuriser leurs projets. Même les projets privés peuvent utiliser CodeQL via la CLI sur leur propre matériel gratuitement (les requêtes sont open source), mais ils ne peuvent pas télécharger les résultats vers l'interface de GitHub sans licence.

4. SonarQube Édition Communautaire

SonarQube est un outil de qualité avec quelques règles de sécurité. Son édition gratuite peut être auto-hébergée et inclut un ensemble de règles de sécurité de base (appelées « points chauds de sécurité »). Il n'effectuera pas d'analyse approfondie du flux de données (cela est réservé aux niveaux payants), mais il détectera les problèmes évidents et les mauvaises pratiques. Pour une petite équipe souhaitant améliorer la qualité globale du code, SonarQube CE est une bonne option gratuite qui ajoute une touche d'analyse de sécurité.

5. Google OSS Fuzz / Sanitizers (le cas échéant)

Il s'agit davantage d'une analyse dynamique, mais il est important de noter que si vous écrivez du code C/C++ ou Rust open source, Google OSS-Fuzz testera votre code par fuzzing gratuitement (détectant les erreurs de mémoire, etc.). De plus, les sanitizers de compilateur (AddressSanitizer, etc.) sont « gratuits » et peuvent être utilisés lors des tests pour trouver certains types de vulnérabilités. Bien qu'ils ne soient pas des scanners statiques, ils complètent l'arsenal de sécurité sans coût.

Le tableau ci-dessous résume ces outils en comparaison de leurs capacités :

Meilleurs outils gratuits d'analyse de vulnérabilités

Une stratégie probable pour un environnement à budget limité serait d'utiliser des linters et scanners spécifiques au langage (ils sont généralement gratuits) en combinaison pour obtenir une couverture.

Par exemple, un projet Node.js pourrait utiliser ESLint + règles de sécurité, un vérificateur de dépendances comme npm audit (gratuit), et peut-être Semgrep pour des patterns supplémentaires – le tout gratuitement. Le seul investissement est le temps nécessaire pour les configurer.

Une mise en garde : les outils gratuits peuvent ne pas avoir de support dédié. Les forums communautaires ou les problèmes GitHub sont votre ligne d'assistance. Mais beaucoup ont des communautés robustes (le Slack de Semgrep, les communautés OWASP, etc.). Cependant, n'oubliez pas que gratuit ne signifie pas inférieur ; certains outils gratuits (comme CodeQL, Semgrep) sont à la pointe de la technologie. Ils peuvent simplement nécessiter un peu plus d'efforts de votre part pour les intégrer et les utiliser efficacement.

En résumé, il n'y a aucune excuse pour ne pas effectuer d'analyse de code, même avec un budget nul. Les scanners gratuits mentionnés ci-dessus peuvent améliorer considérablement votre posture de sécurité du code, pour le coût d'un peu de temps de configuration. Et à mesure que vos besoins augmentent, vous pouvez toujours passer à une solution payante, mais il est étonnant de voir à quel point on peut aller loin avec les offres open source et gratuites en 2025.

Les 5 meilleurs scanners de code open source

Les scanners de code open source sont ceux dont le code source est ouvert et généralement disponible pour la contribution communautaire. L'utilisation d'outils d'analyse open source offre de la transparence (vous pouvez voir exactement comment ils fonctionnent) et souvent la flexibilité de les adapter. Ils sont généralement gratuits à utiliser également, mais ici nous nous concentrons sur le fait qu'ils sont pilotés par la communauté, ce qui signifie souvent une évolution rapide et une large confiance.

Pourquoi choisir les scanners open source :

• Transparence : Vous pouvez auditer le scanner lui-même pour la sécurité et les performances. C'est important pour certaines équipes (vous ne voulez pas d'un outil de sécurité qui pourrait lui-même présenter un risque). Avec l'open source, il n'y a pas de « boîte noire » mystérieuse ; vous savez quelles vérifications sont effectuées.
• Éviter le verrouillage propriétaire : Les outils open source ne vous lient pas à l'écosystème ou aux licences d'un fournisseur. Vous pouvez les modifier pour répondre à vos besoins et les intégrer comme bon vous semble.
• Communauté et contribution : De nombreux scanners open source disposent de communautés actives. Un nouveau modèle de vulnérabilité découvert ? Quelqu'un pourrait rapidement contribuer une règle de détection. Vous pouvez également apporter des améliorations ou des personnalisations et les partager avec d'autres.
• Rentable : Ils sont généralement gratuits, ce qui est excellent, mais il faut tenir compte du « coût en temps », car ils nécessitent parfois plus de réglages ou de configuration qu'un outil commercial sophistiqué.

Voici les 5 meilleurs scanners open source

1. Opengrep

Lorsque Semgrep a renommé son projet open source en « Community Edition » et a restreint des fonctionnalités clés, un groupe d'entreprises de sécurité a décidé de réagir. Le résultat ? Opengrep : un fork créé pour maintenir l'analyse statique ouverte, transparente et pilotée par la communauté.

Opengrep fonctionne comme on peut s'y attendre : il scanne votre code à l'aide de règles simples et personnalisables pour trouver des failles de sécurité, des bugs logiques ou de mauvais patterns dans plusieurs langages. Vous pouvez utiliser des règles existantes ou écrire les vôtres avec une syntaxe simple, et il est réputé pour maintenir un faible taux de faux positifs.

De plus, il est soutenu par plus de dix organisations de sécurité, y compris Aikido, Endor Labs et Orca Security, garantissant son amélioration continue sans verrouillage propriétaire. Si vous avez apprécié Semgrep OSS, Opengrep est son successeur ouvert et indépendant, conçu par et pour les développeurs soucieux d'une réelle collaboration en matière de sécurité.

2. CodeQL (requêtes et moteur sur GitHub)

Bien que la plateforme GitHub CodeQL soit fermée, les requêtes et une grande partie des outils sont open source. Vous pouvez télécharger CodeQL CLI et l'exécuter sur du code sans GitHub, et vous pouvez modifier/écrire des requêtes. De nombreux chercheurs universitaires et ingénieurs en sécurité apprécient cela car cela leur permet de rechercher des patterns de bugs spécifiques sur de vastes étendues de code open source. En tant que projet ouvert (le dépôt de requêtes), il bénéficie des contributions d'experts en sécurité du monde entier.

3. Infer

Le code d'Infer est ouvert sur GitHub (facebook/infer). Cela signifie que si vous le souhaitez, vous pouvez ajuster son analyse ou ajouter des checkers (bien qu'il soit en OCaml, un langage que peu de développeurs connaissent). Néanmoins, son ouverture signifie qu'il est continuellement amélioré par des chercheurs et des ingénieurs de Meta en public. Vous pouvez faire confiance à ce qu'il trouve car vous pouvez voir comment il le trouve. Il est gratuit à utiliser et à modifier.

4. FindSecBugs (pour SpotBugs)

FindSecBugs est un projet OWASP qui ajoute des détecteurs de sécurité à l'analyse statique populaire SpotBugs. Il est open source et la communauté contribue à des détecteurs pour de nouveaux types de vulnérabilités dans l'écosystème Java. Si vous évoluez dans l'univers Java, c'est un excellent ajout open source à votre boîte à outils. Ce n'est pas un scanner autonome mais une extension – cependant, le fait que la source soit ouverte signifie que vous pouvez ajouter vos propres vérifications spécifiques à votre entreprise si nécessaire.

5. Bandit, Flawfinder, RIPS (édition communautaire) et d'autres

Il existe de nombreux outils open source spécifiques à une seule langue. Bandit (Python) est open source sous l'égide d'OpenStack. Flawfinder (C/C++) de David Wheeler est l'un des scanners simples originaux – ouvert et facile à ajuster (il s'agit essentiellement de correspondance de motifs). RIPS a eu une version open source au début (analyse PHP), bien que l'entreprise soit devenue commerciale et ait été acquise. Le fait est que si vous privilégiez les outils open source, il en existe souvent au moins un par langage que vous pouvez utiliser et étendre.

Meilleurs Outils Open Source d'Analyse de Vulnérabilités

À noter également : OpenGrep (fork de Semgrep) – comme mentionné, Aikido et d'autres ont formé une initiative pour maintenir un moteur véritablement open source pour l'analyse de code‍. C'est un témoignage de l'engagement de la communauté envers le scanning open source. OpenGrep est conçu pour être un noyau open source et neutre vis-à-vis des fournisseurs pour l'analyse statique, ce qui est prometteur pour l'avenir.

L'utilisation de scanners open source peut nécessiter d'assembler un patchwork (un outil pour un langage, un autre pour un langage différent). Mais l'avantage est que vous avez un contrôle total. De nombreuses équipes AppSec avancées complètent au moins les outils commerciaux par des outils open source pour vérifier ou combler les lacunes.

Dans l'esprit de l'open source, vous avez également l'occasion de partager vos connaissances. Si vous développez une nouvelle détection pour un pattern de zero-day, vous pouvez l'intégrer en amont dans un outil open source et aider tout le monde. Cet aspect collaboratif est la façon dont nous nous améliorons tous dans la détection des vulnérabilités.

En résumé, les meilleurs scanners open source comme Semgrep, CodeQL et Infer vous offrent une analyse puissante sans opacité. Vous pouvez les intégrer dans votre CI, les personnaliser et faire confiance à la validation de leur communauté. Ils incarnent le principe des « nombreux yeux » – tout comme le code open source peut être plus sécurisé en étant visible, les outils de sécurité open source peuvent être plus efficaces en mutualisant l'expertise de la communauté pour détecter le code défectueux.

L'utilisation de scanners open source peut nécessiter l'assemblage d'une mosaïque d'outils (un outil pour une langue, un autre pour une langue différente). Mais l'avantage est que vous avez un contrôle total. De nombreuses équipes AppSec avancées complètent au moins les outils commerciaux par des outils open source pour vérifier ou combler les lacunes.

Dans l'esprit open source, vous avez également la possibilité de partager vos connaissances. Si vous élaborez une nouvelle détection pour un modèle de vulnérabilité zero-day, vous pouvez la remonter dans un outil open source et aider tout le monde. Cet aspect collaboratif est la façon dont nous nous améliorons tous pour détecter les vulnérabilités.

En résumé, les meilleurs scanners open source comme Opengrep, CodeQL et Infer offrent une analyse puissante en toute transparence. Vous pouvez les intégrer dans votre CI, les personnaliser et faire confiance à leur validation par la communauté. Ils incarnent le principe des « nombreux regards », tout comme le code open source peut être plus sécurisé en étant visible, les outils de sécurité open source peuvent être plus efficaces en mutualisant l'expertise de la communauté pour détecter le code défectueux.

Les 5 meilleurs outils de scan de vulnérabilités pour CI/CD

Dans le DevOps moderne, les pipelines de continuous integration/continuous deployment (CI/CD) sont le cœur de la livraison logicielle. L'intégration des scans de sécurité dans le CI/CD garantit que les vulnérabilités sont détectées avant que le code ne soit fusionné ou déployé. Les meilleurs scanners pour ce scénario sont ceux optimisés pour la vitesse, l'automatisation et l'utilisation non interactive. Ils doivent s'intégrer en douceur dans un modèle de « pipeline as code ».

Priorités de scan CI/CD :

• Vitesse et efficacité : En CI, chaque minute compte. Un scanner doit s'exécuter rapidement pour éviter de ralentir les builds. Les outils capables d'effectuer une analyse incrémentielle (scanner uniquement le code modifié) ou de paralléliser le travail sont idéaux.
• Scriptable et sans interface graphique : L'outil doit disposer d'une CLI ou d'une API pouvant être invoquée depuis un script de build sans interface graphique. Il doit retourner des codes de sortie appropriés (pour réussir/échouer le build) et produire des rapports lisibles par machine (comme SARIF, JSON) pouvant être traités ou téléchargés.
• Faible consommation de ressources : Sur les agents CI, les ressources peuvent être limitées. Un scanner capable de fonctionner avec une mémoire/CPU limitée ou pouvant être configuré pour utiliser moins de threads est utile, surtout si vous utilisez des runners partagés.
• Contrôle du bruit via des politiques : En CI, il est souvent souhaitable de faire échouer la build uniquement sur certains constats (par exemple, des problèmes de gravité élevée). Le scanner ou un outil complémentaire devrait permettre de définir ces politiques. De plus, on peut vouloir des analyses différentes à différentes étapes (par exemple, une analyse rapide à chaque commit, une analyse complète nocturne). La flexibilité de configurer les compromis profondeur vs. vitesse est un atout.
• Intégration avec les systèmes CI : De nombreux scanners offrent des intégrations ou des plugins prêts à l'emploi (pour Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Azure DevOps, etc.). Cela facilite la configuration – par exemple, une action dédiée qui exécute l'analyse et annote la PR avec les résultats. Sinon, une bonne documentation pour la configuration CI est indispensable.

Voici les 5 meilleurs scanners compatibles CI/CD :

1. ShiftLeft (CORE)

Conçu pour la vitesse des pipelines. Comme noté, l'objectif de conception principal de ShiftLeft était d'être suffisamment rapide pour chaque pull request. Il est explicitement commercialisé comme compatible CI/CD – l'analyse peut être déclenchée à chaque merge de code et se termine généralement en quelques minutes, publiant les résultats directement dans la revue de PR. Il s'intègre également aux outils de pipeline (ils avaient une GitHub Action, une intégration GitLab, etc.). Si vous voulez bloquer une build sur de nouvelles vulnérabilités sans faire attendre les développeurs indéfiniment, ShiftLeft est un excellent choix.

2. Aikido Security

Aikido offre une fonctionnalité d'intégration CI/CD où il analyse avant le merge/déploiement (via sa CLI ou son API) et peut interrompre la build uniquement pour les vrais positifs (grâce à sa réduction du bruit). Il est basé sur le cloud, mais vous pouvez exécuter des scanners sur des agents on-premise si nécessaire. La vitesse d'Aikido est de l'ordre de quelques minutes pour les projets typiques, et il peut être configuré pour faire échouer les pipelines en fonction de la gravité ou d'autres politiques. De plus, le triage par IA garantit que vous n'interrompez pas la build à cause d'une fausse alerte – ce qui est important en CI pour maintenir la confiance des développeurs.

3. Semgrep

La légèreté de Semgrep le rend parfait pour les pipelines. De nombreux projets exécutent Semgrep en moins de 30 secondes sur chaque commit. Il dispose également d'un mode pour cibler uniquement le code modifié (via semgrep --diff) afin de maintenir les scans de PR ultra-rapides. Il produit des codes de sortie s'il détecte des problèmes (vous pouvez configurer le niveau de problème qui déclenche une sortie non nulle). Et avec l'application Semgrep gérée, vous pouvez même avoir un contrôle plus poussé des politiques et une vue centralisée, mais l'utilisation de la CLI open source fonctionne déjà très bien en CI. De nombreuses GitHub Actions communautaires existent pour Semgrep, ou vous pouvez facilement créer les vôtres.

4. GitHub CodeQL (avec Actions)

Pour les utilisateurs de GitHub, activer l'analyse de code CodeQL en CI est aussi simple que d'ajouter le workflow officiel GitHub Actions. Il s'exécute automatiquement selon un calendrier ou sur les PRs. Les résultats apparaissent dans l'onglet Sécurité et, en option, sous forme de commentaires de PR. L'intégration étroite et le fait qu'il s'exécute en parallèle dans le cadre des Actions signifie qu'il ne perturbe pas les développeurs – ils peuvent continuer avec d'autres vérifications pendant que CodeQL s'exécute. Il est raisonnablement bien optimisé pour ne pas être trop lent pour la plupart des projets (les petits projets se terminent rapidement, les plus grands peuvent prendre plus de temps mais vous pouvez définir le périmètre à analyser).

5. SonarQube/SonarCloud

Le scanner de SonarQube peut faire partie des pipelines CI et être configuré pour interrompre le build si la « quality gate » échoue (ce qui peut inclure la présence de nouvelles vulnérabilités de sécurité d'une certaine gravité). SonarCloud peut de même être connecté à votre CI et à GitHub pour commenter les PRs. Bien que l'analyse de sécurité de Sonar ne soit pas la plus rapide (une analyse complète peut prendre quelques minutes), de nombreuses équipes la considèrent comme une autre étape de CI qui doit être validée avant le merge. Il est populaire car il vérifie plusieurs aspects (qualité, couverture, sécurité) en une seule fois.

Meilleurs outils d'analyse de vulnérabilités pour CI/CD

Mention honorable : Trivy (par Aqua Security) – pour les images de conteneurs et maintenant avec certaines capacités d'analyse statique (comme l'analyse des fichiers de configuration pour les secrets, etc.), il est très compatible CI (petit binaire Go, exécution rapide, codes de sortie en cas de détection). Il est davantage destiné à l'analyse de conteneurs/IaC qu'à l'analyse de code, mais de nombreuses pipelines l'utilisent.

En CI, la fiabilité et le rapport signal/bruit sont aussi importants que la vitesse. Un outil qui fait constamment échouer le build sur des résultats douteux sera supprimé par les développeurs frustrés. Les choix ci-dessus sont donc réputés pour être approuvés par les développeurs en CI. Ils privilégient soit la précision (Aikido, CodeQL), soit offrent aux mainteneurs un contrôle étendu pour affiner les réglages (Semgrep, SonarQube, etc.).

L'objectif ultime est la sécurité continue : chaque modification de code est vérifiée de manière automatisée. Les scanners les mieux adaptés à la CI/CD rendent ce processus simple et efficace, détectant les problèmes critiques sans créer de « fatigue liée au bruit » ni de ralentissements massifs des pipelines. Grâce à ces outils, la sécurité devient un simple contrôle qualité supplémentaire dans votre livraison continue, empêchant les vulnérabilités d'atteindre la production.

Conclusion

Les scanners de vulnérabilités de code ne sont plus des outils de luxe ; ils constituent un équipement de défense essentiel pour le développement logiciel en 2025. Que vous soyez un développeur solo publiant sur GitHub ou un CTO d'entreprise gérant 500 applications, il existe un ou plusieurs scanners adaptés à vos besoins.

Nous avons exploré les meilleures options : des analyseurs adaptés aux développeurs qui s'exécutent en quelques secondes, aux plateformes d'entreprise robustes qui répondent à toutes les exigences de conformité. Le bon choix dépend de votre contexte, mais une chose est claire : intégrer ces outils tôt et fréquemment est essentiel pour écrire du code sécurisé et dormir plus sereinement.

La meilleure nouvelle, cependant, est que vous n'avez pas à vous ruiner pour commencer. Bon nombre de ces scanners proposent des niveaux gratuits ou des éditions open source. Et même les plateformes premium (comme Aikido avec son analyse tout-en-un et son workflow fluide) offrent souvent des essais gratuits pour prouver leur valeur. En fait, si vous êtes prêt à améliorer la sécurité de votre code avec un minimum de tracas, pensez à essayer Aikido – l'inscription est gratuite et vous pouvez commencer à scanner en quelques minutes, sans carte de crédit.

En fin de compte, les scanners sont là pour vous permettre de livrer rapidement et en toute sécurité. Avec le bon outil pour assurer vos arrières, vous pouvez innover en toute confiance, sachant que les vulnérabilités sérieuses ne passeront pas inaperçues.

Bon codage sécurisé !

Rappelez-vous : Gardez votre code propre, vos pipelines au vert, et que toutes vos analyses reviennent avec 0 problème critique !

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