Fayçal Benaissa

Automatisation du traitement des faux positifs CVE par agents IA

▸ Développement d'un système d'IA multi-agents déterminant si une CVE affecte réellement un produit ou s'il s'agit d'un faux positif, automatisant la priorisation des vulnérabilités dans le workflow SecOps. ▸ Intégration d'outils d'analyse statique de code (CodeQL, Semgrep) et de bases de connaissances pour fournir aux agents un contexte de raisonnement vérifiable. ▸ Réduction du traitement manuel des vulnérabilités de plus de 60 % et industrialisation du pipeline en production.

Assistant intelligent de debugging basé sur des agents IA

▸ Conception d'un assistant de debugging basé sur des agents IA interactifs (LangChain, LLM) pour accompagner les développeurs dans l'identification des bugs et la compréhension de leur cause racine. ▸ Construction d'un graphe de code modélisant les dépendances entre symboles, fichiers et services, exploité comme outil par les agents pour naviguer dans la codebase. ▸ Entraînement d'un modèle en semi-supervisé reliant les logs dynamiques de production au code source exécuté, accélérant le diagnostic des incidents lors des analyses post-mortem.

Plateforme web de suivi des compétences architecturales

▸ Développement d'une plateforme interne pour suivre les compétences architecturales des équipes, consolider des indicateurs de maturité par squad et identifier les besoins de formation prioritaires. ▸ Contribution à la conception de la base de données PostgreSQL (modélisation relationnelle, migrations versionnées avec Flyway). ▸ Développement de l'API REST en Golang et de l'interface utilisateur en Nuxt 3 / Tailwind CSS, avec composants réutilisables. ▸ Mise en place du pipeline CI/CD complet (GitLab CI, ArgoCD, Kubernetes) pour des déploiements automatisés sur le cloud interne.