[{"data":1,"prerenderedAt":769},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery":3,"navigation-fr-fr":37,"banner-fr-fr":442,"footer-fr-fr":452,"blog-post-authors-fr-fr-Chandler Gibbons":662,"blog-related-posts-fr-fr-10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery":676,"next-steps-fr-fr":721,"assessment-promotions-fr-fr":730},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":25,"isFeatured":11,"meta":26,"navigation":27,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery.yml","10 Ai Prompts To Speed Your Teams Software Delivery",[7],"chandler-gibbons",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"title":15,"heroImage":16,"description":17,"authors":18,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"10 prompts IA pour accélérer votre livraison logicielle","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","Éliminez les backlogs de révision, les délais de sécurité et la coordination manuelle grâce à des invites IA prêtes à l'emploi couvrant chaque étape du cycle de développement logiciel.\n",[19],"Chandler Gibbons","2026-03-04","Les outils de développement assistés par l'IA aident les équipes de développement à générer du code plus vite que jamais. Alors pourquoi les équipes ne livrent-elles pas plus rapidement ?\n\nLe développement ne représente aujourd’hui que 20 % du cycle de vie de la livraison logicielle, les 80 % restants deviennent le goulot d'étranglement : les backlogs de révision du code s'accumulent, les scans de sécurité peinent à suivre le rythme, la documentation prend du retard, et la coordination manuelle génère des surcharges croissantes.\n\nLa bonne nouvelle est que les mêmes capacités d'IA qui accélèrent le codage individuel peuvent éliminer ces retards à l'échelle de l'équipe. Il suffit d'appliquer l'IA à l'ensemble du cycle de développement logiciel, et pas uniquement lors de la phase de codage.\n\nVous trouverez ci-dessous 10 prompts prêts à l'emploi issus de la [bibliothèque de prompts de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), qui aident les équipes à surmonter les obstacles courants pour accélérer la livraison logicielle. Chaque prompt correspond à un ralentissement spécifique qui apparaît lorsque la productivité individuelle augmente sans que les processus de l'équipe ne s'améliorent en conséquence.\n\n## Comment transformer la révision de code de goulot d'étranglement en accélérateur ?\n\nLes développeurs génèrent des demandes de fusion plus rapidement grâce à l'IA, mais les réviseurs humains peuvent vite se retrouver débordés lorsque les cycles de révision s'étendent de quelques heures à plusieurs jours. L'IA peut prendre en charge les tâches de révision courantes, libérant ainsi les réviseurs pour qu'ils se concentrent sur l'architecture et la logique métier plutôt que sur la détection d'erreurs logiques basiques ou de violations de contrats d'API.\n\n### Réviser une demande de fusion pour détecter les erreurs logiques\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les outils de lint automatisés détectent les problèmes de syntaxe, mais les erreurs logiques nécessitent de comprendre l'intention. Cette invite identifie les bugs avant même que les réviseurs humains n'examinent le code, réduisant les cycles de révision de plusieurs allers-retours à souvent une seule validation.\n\n### Identifier les changements incompatibles dans une demande de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n **Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n1. API signature changes\n2. Removed or renamed public methods\n3. Changed return types\n4. Modified database schemas\n5. Breaking configuration changes\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les changements incompatibles découverts lors du déploiement peuvent entraîner des retours arrière et des incidents. Cette invite déplace cette détection en amont, au stade de la demande de fusion, là où les correctifs sont plus rapides et moins coûteux.\n\n## Comment décaler la sécurité vers la gauche sans ralentir le développement ?\n\nLes analyses de sécurité génèrent des centaines de résultats. Les équipes sécurité trient manuellement chacun d'eux pendant que les développeurs attendent l'autorisation de déployer. La plupart des résultats sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque, mais identifier les véritables menaces demande expertise et temps. L'IA peut prioriser les résultats selon leur exploitabilité réelle et corriger automatiquement les vulnérabilités courantes, permettant aux équipes sécurité de se concentrer sur les menaces qui comptent vraiment.\n\n### Analyser les résultats d'une analyse de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n1. Assess real risk vs false positive\n2. Explain the vulnerability\n3. Suggest remediation\n4. Prioritize by severity\n```\n\n\n**Pourquoi c'est utile** : La majorité des résultats d'analyses de sécurité sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque. Cette invite aide les équipes sécurité à se concentrer sur les résultats qui comptent vraiment, réduisant le temps de remédiation de plusieurs semaines à quelques jours.\n\n### Réviser le code pour détecter des problèmes de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n1. Injection vulnerabilities\n2. Authentication/authorization flaws\n3. Data exposure risks\n4. Insecure dependencies\n5. Cryptographic issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les révisions de sécurité traditionnelles interviennent après l'écriture du code. Cette invite permet aux développeurs de détecter et corriger les problèmes de sécurité avant de créer une demande de fusion, supprimant les allers-retours qui retardent les déploiements.\n\n## Comment maintenir la documentation à jour au fil des évolutions du code ?\n\nLe code évolue plus vite que la documentation. L'intégration de nouveaux développeurs prend des semaines parce que les docs sont obsolètes ou inexistantes. Les équipes savent que la documentation est importante, mais elle est toujours reportée quand les délais approchent. Automatiser la génération et la mise à jour de la documentation dans le cadre de votre flux de travail standard garantit que les docs restent à jour sans effort manuel supplémentaire.\n\n\n### Générer des notes de version à partir des demandes de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nGenerate release notes for these merged MRs:\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n1. New features\n2. Bug fixes\n3. Performance improvements\n4. Breaking changes\n5. Deprecations\n```\n**Pourquoi c'est utile** : La compilation manuelle des notes de version prend des heures et comporte souvent des erreurs ou des omissions. La génération automatisée garantit que chaque version dispose de notes complètes sans alourdir votre processus de publication.\n\n### Mettre à jour la documentation après des modifications du code\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n1. README files\n2. API documentation\n3. Architecture diagrams\n4. Onboarding guides\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : La dérive de la documentation survient parce que les équipes oublient quels docs doivent être mis à jour après des modifications du code. Cette invite intègre la maintenance de la documentation dans votre flux de développement, plutôt que d'en faire une tâche séparée perpétuellement reportée.\n\n## Comment réduire la complexité de la planification ?\n\nLes grandes fonctionnalités se retrouvent bloquées en phase de planification. Les équipes passent des semaines en réunions pour délimiter le périmètre et identifier les dépendances. La complexité semble insurmontable et il est difficile de savoir par où commencer. L'IA peut décomposer méthodiquement un travail complexe en tâches concrètes et réalisables, avec des dépendances claires et des critères d'acceptation précis — transformant des semaines de planification en une mise en œuvre ciblée.\n\n### Décomposer un epic en issues\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Agent** : Duo Planner\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n1. Technical dependencies\n2. Reasonable issue sizes\n3. Clear acceptance criteria\n4. Logical implementation order\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite transforme une semaine de réunions de planification en 30 minutes de décomposition assistée par l'IA suivie d'une revue d'équipe. Les équipes démarrent l'implémentation plus tôt, avec une direction plus claire.\n\n## Comment améliorer la couverture de tests sans alourdir l'effort ?\n\nLes développeurs écrivent du code plus vite, mais si les tests ne suivent pas le rythme, la couverture diminue et les bugs passent au travers. Écrire des tests complets manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites sous pression des délais. Générer des tests automatiquement permet aux développeurs de réviser et d'affiner plutôt que d'écrire depuis zéro, maintenant la qualité sans sacrifier la vélocité.\n\n### Générer des tests unitaires\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n1. Happy path\n2. Edge cases\n3. Error conditions\n4. Boundary values\n5. Invalid inputs\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Écrire des tests manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites. Cette invite génère des suites de tests complètes en quelques secondes, que les développeurs peuvent réviser et ajuster plutôt qu'écrire de zéro.\n\n### Identifier les lacunes de couverture de tests\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n1. Untested functions/methods\n2. Uncovered edge cases\n3. Missing error scenario tests\n4. Integration points without tests\n5. Priority areas to test next\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite révèle les angles morts de votre suite de tests avant qu'ils ne provoquent des incidents en production. Les équipes peuvent améliorer systématiquement la couverture là où cela compte le plus.\n\n## Comment réduire le temps moyen de résolution lors du débogage ?\n\nLes incidents en production prennent des heures à diagnostiquer. Les développeurs parcourent des logs et des traces d'appel pendant que les utilisateurs subissent des interruptions de service. Chaque minute de débogage représente une minute de productivité perdue et potentiellement un manque à gagner. L'IA peut accélérer l'analyse des causes profondes en interprétant des messages d'erreur complexes et en proposant des correctifs précis, réduisant le temps de diagnostic de plusieurs heures à quelques minutes.\n\n### Déboguer un pipeline en échec\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Débogage\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\nStage: [STAGE]\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n1. Identify the root cause\n2. Suggest a fix\n3. Explain why it started failing\n4. Prevent similar issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les échecs de pipeline CI/CD bloquent des équipes entières. Cette invite diagnostique les pannes en quelques secondes au lieu des 15 à 30 minutes que les développeurs consacrent habituellement aux investigations, maintenant ainsi une vélocité de déploiement élevée.\n\n## Passer des gains individuels à l'accélération collective\n\nCes invites illustrent une évolution dans la manière dont les équipes exploitent l'IA pour la livraison logicielle. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la productivité individuelle des développeurs, elles s'attaquent aux défis de coordination, de qualité et de partage des connaissances qui contraignent réellement la vélocité des équipes.\n\nLa [bibliothèque d'invites complète](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) contient plus de 100 invites couvrant toutes les étapes du cycle de vie logiciel : planification, développement, sécurité, tests, déploiement et opérations. Chaque invite est étiquetée par niveau de complexité (Débutant, Intermédiaire, Avancé) et classée par cas d'usage, facilitant la recherche du bon point de départ pour votre équipe.\n\nCommencez par les invites étiquetées « Débutant » qui s'attaquent aux obstacles les plus pressants de votre équipe. À mesure que votre équipe prend confiance, explorez les invites intermédiaires et avancées qui permettent des flux de travail plus sophistiqués. L'objectif n'est pas seulement un développement plus rapide — c'est une livraison logicielle plus rapide, plus sûre et de meilleure qualité, de la planification jusqu'à la mise en production.\n",[23,24],"AI/ML","DevOps platform","yml",{},true,"/fr-fr/blog/10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"config":30,"title":15,"ogTitle":15,"description":31,"ogDescription":31,"ogImage":16},{"noIndex":11},"Éliminez les backlogs de révision, les délais de sécurité et la coordination manuelle grâce à des prompts IA prêts à l'emploi pour chaque étape du SDLC. 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Google Cloud adoptent GitLab et Vertex AI pour les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[682,683],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform redéfinit la façon dont les organisations conçoivent, sécurisent et livrent leurs logiciels. Depuis sa disponibilité générale en janvier 2026, la plateforme intègre l'IA agentique à chaque phase du cycle de développement logiciel. GitLab Duo Agent Platform constitue une couche d'orchestration intelligente au sein de laquelle les équipes de développement et leurs agents spécialisés planifient, codent, révisent et corrigent ensemble les vulnérabilités de sécurité.\n\nGrâce à ce partenariat, [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) automatise l'orchestration du développement logiciel et la gestion du contexte du cycle de vie via son intégration à Vertex AI sur Google Cloud, qui alimente la couche de modèles pour les appels d'agents. Les équipes continuent de travailler sur les tickets, les merge requests, les pipelines et les workflows de sécurité, tandis que l'inférence suit la posture Google Cloud qu'elles ont déjà définie.\n\nLes avancées des modèles Vertex AI de Google Cloud élargissent les possibilités d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform pour les clients Google Cloud. Ces derniers bénéficient d'un plan de contrôle [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps?\") alimenté par l'IA dans GitLab, soutenu par une infrastructure d'IA en constante évolution dans Vertex AI, ainsi que par les options de déploiement et d'intégration flexibles de GitLab Duo Agent Platform. Cette combinaison permet des workflows agentiques plus performants et mieux gouvernés, opérant à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Illustration conceptuelle de GitLab Duo Agent Platform intégré à Vertex AI de Google Cloud pour alimenter le développement logiciel agentique et les workflows d'IA gouvernés](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## Des agents qui interviennent tout au long du cycle de vie\n\nDe nombreux outils d'IA se concentrent sur une seule tâche : accélérer la [génération de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-code-generation-guide/ \"Génération de code\"). GitLab Duo Agent Platform va plus loin. La plateforme orchestre des agents d'IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification à la livraison en passant par les contrôles de sécurité, et ce pour de nombreuses équipes travaillant sur de multiples projets et releases. À cette échelle, les assistants d'IA pour le code sont indispensables à l'innovation continue, mais ne suffisent pas à eux seuls.\n\nLes assistants de codage à usage unique ont rarement une vision complète de l'état d'un projet. Le backlog, les merge requests en attente, les jobs en échec et les résultats de sécurité sont disponibles dans GitLab, mais une fenêtre de chat distincte dans un assistant de codage n'hérite pas de cette vue d'ensemble du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC?\"). Ce manque se traduit par des transferts manuels, des explications répétées à une IA dépourvue de contexte, et des équipes de gouvernance qui tentent de cartographier les flux de données entre des outils qui n'ont jamais été conçus comme un système unifié.\n\nGitLab Duo Agent Platform contribue à combler ce fossé en exécutant des agents et des flows sur les mêmes objets que ceux utilisés quotidiennement par les équipes d'ingénierie. Vertex AI fournit ensuite les modèles et services que ces agents sollicitent lorsque Google Cloud est votre environnement d'inférence de référence, la passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab gérant les accès afin que les administrateurs disposent d'une cartographie claire des connexions. Par exemple, l'agent Planner analyse les backlogs, décompose les epics en tâches structurées et applique des frameworks de priorisation pour aider les équipes à décider de ce qu'elles doivent développer ensuite. L'agent Security Analyst trie les vulnérabilités, détaille les risques en langage clair et recommande des mesures correctives par ordre de priorité. Des flows intégrés connectent ces agents au sein de processus de bout en bout, sans que les équipes de développement aient à gérer chaque transfert manuellement.\n\nAgentic Chat dans GitLab Duo Agent Platform offre une expérience unifiée pour les équipes de développement. Elles formulent des requêtes en langage naturel pour obtenir des réponses contextuelles basées sur un raisonnement multi-étapes qui s'appuie sur l'état complet d'un projet : ses tickets, ses merge requests, ses pipelines, ses résultats de sécurité et son code source. GitLab servant de système d'enregistrement pour le SDLC avec un modèle de données unifié, les agents GitLab Duo opèrent dans un contexte de cycle de vie qui échappe aux assistants d'IA autonomes et spécifiques à un outil.\n\n### Amplifiés par Vertex AI\n\nGitLab Duo Agent Platform est conçue pour offrir une flexibilité en matière de modèles, en attribuant différentes capacités à différents modèles en fonction de ceux qui offrent les meilleures performances pour une tâche donnée. Ce choix architectural porte ses fruits sur Google Cloud, où Vertex AI joue le rôle d'environnement géré pour les modèles de base et les services associés, offrant un vaste écosystème de modèles et une infrastructure gérée qui contribuent à repousser encore plus loin les capacités de la plateforme.\n\nLes dernières générations de modèles d'IA disponibles via Vertex AI apportent des améliorations significatives en matière de raisonnement, d'utilisation des outils et de compréhension des contextes longs par rapport aux versions précédentes. Des propriétés sur lesquelles s'appuient les agents de GitLab sur de nombreux projets et équipes disposant de codes sources volumineux et complexes. Des fenêtres de contexte plus longues et une intégration plus riche des outils dans les modèles sous-jacents élargissent ce que les agents peuvent accomplir en une seule action, ce qui est particulièrement important pour des charges de travail telles que l'analyse approfondie du backlog ou le contrôle de sécurité d'un monorepo.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden), avec son accès à un large éventail de modèles de base, offre aux clients la flexibilité nécessaire pour effectuer ces choix en fonction des performances, des coûts et des exigences réglementaires, plutôt que d'être contraints par un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser Bring Your Own Model (BYOM) pour GitLab Duo Agent Platform, afin que les fournisseurs et les passerelles approuvés s'intègrent là où votre modèle de sécurité l'exige. L'article [sur GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) décrit le fonctionnement de cette configuration. Grâce à cette option de déploiement, les clients accèdent à un plus large éventail d'options de modèles qu'ils peuvent adapter à leur processus de développement logiciel : le bon modèle pour le bon workflow, avec les bonnes mesures de protection.\n\nPour GitLab, la décision de s'appuyer sur Vertex AI a été motivée par le besoin d'une fiabilité de niveau entreprise et d'une gamme de modèles inégalée. Vertex AI et Model Garden prennent entièrement en charge les aspects les plus complexes de l'hébergement des [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\"), ce qui signifie que la livraison rapide de versions, la robustesse de la sécurité et la rigueur de la gouvernance sont intégrées de façon transparente dans l'intégration. Au-delà de l'offre de modèles Gemini, Vertex AI offre un accès mondial à faible latence à un vaste catalogue de modèles tiers et [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\").\n\nCombiné à l'approche de pointe de Google Cloud en matière de confidentialité des données et de protection des modèles, Vertex AI s'est imposé comme le choix évident pour alimenter l'[expérience développeur](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/what-is-developer-experience/ \"Expérience développeur\") nouvelle génération de GitLab.\n\nEn intégrant Vertex AI Model Garden à son backend, GitLab renforce considérablement sa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") sans en répercuter la complexité sur les utilisateurs. Les équipes de développement n'ont pas à évaluer ni à gérer les LLM sous-jacents ; elles bénéficient au contraire d'un workflow simplifié et assisté par l'IA pour construire leurs applications.\n\nGitLab gère entièrement l'orchestration cloud, permettant aux équipes de développement de se concentrer pleinement sur l'écriture d'un code de qualité, tandis que Vertex AI alimente les fonctionnalités qui les accompagnent.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients Google Cloud\n\nGitLab Duo Agent Platform fournit déjà des agents d'IA qui opèrent sur l'ensemble du cycle de vie logiciel au sein d'un système d'enregistrement unique et gouverné. Sur Google Cloud, la plateforme favorise une innovation rapide à mesure que Vertex AI continue de faire évoluer les couches de modèles et d'infrastructure.\n\nPour les clients Google Cloud, cette intégration se traduit par une livraison logicielle rationalisée tout en maintenant une gouvernance d'entreprise stricte. Pour les équipes d'ingénierie de plateforme, cela signifie normaliser les modèles Vertex qui alimentent les suggestions, les analyses et les corrections dans GitLab, plutôt que de répertorier des dizaines d'outils côté client. Les programmes de sécurité en bénéficient lorsque les agents proposent et valident des correctifs au même endroit où les équipes trient déjà les résultats, réduisant ainsi les changements de contexte et les tâches qui s'échapperaient autrement vers des canaux non gérés.\n\nDu point de vue de l'économie et des politiques cloud, orienter l'inférence des agents vers Vertex depuis GitLab maintient l'utilisation à proximité des accords et contrôles déjà en place sur Google Cloud, ce qui contribue à éviter les dépenses redondantes et les chemins parallèles qui contournent les processus d'approvisionnement.\n\nVertex AI étant un fournisseur d'infrastructure sous-jacente de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent considérablement accroître la productivité de leurs équipes de développement sans les contraintes et les risques liés à la gestion de chaînes d'outils d'IA fragmentées. Les équipes restent alignées au sein d'un système d'enregistrement unique et sécurisé, ce qui leur permet de construire des applications plus rapidement et de livrer en toute confiance.\n\nLa collaboration entre GitLab et Google Cloud se construit depuis 2018. Aujourd'hui, elle représente l'une des collaboration les plus complètes pour les organisations qui souhaitent passer d'expérimentations en matière d'IA à un développement logiciel agentique entièrement gouverné sur Google Cloud. À mesure que les deux plateformes continuent d'évoluer, GitLab en élargissant son orchestration d'agents et son contexte développeur, et Vertex AI en repoussant les limites des capacités des modèles et de l'infrastructure des agents, la valeur ajoutée pour les clients communs ne cessera de croître.\n\n> [Commencer un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) pour découvrir la puissance de GitLab et Vertex AI sur Google Cloud.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-15",[23,276,688,689,690],"google","news","product",{"featured":27,"template":12,"slug":692},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":694,"config":704},{"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":699,"date":700,"body":701,"category":9,"tags":702},"Accélérez votre développement avec GitLab Duo Agent Platform et Claude","Découvrez comment tirer parti des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic pour automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[698],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[690,23,703],"features",{"featured":11,"template":12,"slug":705},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":707,"config":719},{"date":708,"title":709,"description":710,"authors":711,"heroImage":714,"body":715,"category":9,"tags":716},"2026-04-01","Accélérer l'innovation dans la chaîne de développement logiciel avec GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock","Enjeux actuels, vision de GitLab et cas d'usage concrets : découvrez comment une orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer votre organisation.",[712,713],"Olivier Dupré","Charlotte Delbosc","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1751464636/htrk5th3q0tq1rcfntkp.png","Accélérer le développement logiciel grâce à l'intelligence artificielle, c'est la promesse que beaucoup d'entreprises cherchent à tenir. Mais entre la multiplication des outils, la multiplication des modèles et la pression croissante en matière de [sécurité et de conformité](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/meet-regulatory-standards-with-gitlab/ \"Sécurité et conformité\"), la réalité est souvent plus complexe qu'un simple gain de productivité sur l'écriture de code.\n\nComment passer d'une IA expérimentale et fragmentée à une IA véritablement industrialisée, gouvernée et intégrée à l'ensemble du cycle de développement logiciel ? C'est la question centrale à laquelle GitLab répond avec GitLab Duo Agent Platform, en offrant à ses clients toute la flexibilité dont ils ont besoin en termes d’hébergement des modèles, pour répondre à leurs contraintes opérationnelles.\n\nDécouvrez dans cet article comment l'orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer l’ensemble du cycle de développement logiciel, à travers deux cas d’usage concrets avec AWS Bedrock comme backend LLM.\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n## L'IA en entreprise : de l'expérimentation à la gouvernance à grande échelle\n\nEn 2025, **près de 88 % des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins une fonction métier**, selon une enquête de McKinsey. Un chiffre qui illustre un basculement majeur : l'IA n'est plus un sujet d'expérimentation isolée. Elle est devenue un enjeu de production, de gouvernance et de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Enquête de McKinsey 2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774026444/orfmpn658y49717y3n8f.png)\n\nSur les deux dernières années, l'utilisation de l'IA générative s’est intensifiée, entraînant dans son sillage une multiplication d'outils, de modèles et de preuves de concept. Une complexité croissante qui soulève une question de fond : qui utilise quel modèle, avec quelles données, et sous quel niveau de sécurité et de conformité ? Face à ce manque de visibilité, les entreprises réclament désormais davantage de traçabilité, de contrôle et de gouvernance sur leur utilisation de l’IA. \n\n## Le paradoxe de l'IA dans le développement logiciel\n\nDans la chaîne de développement logiciel, un paradoxe s'est installé : l'IA a certes accéléré la phase de codage, mais toutes les autres étapes du cycle de développement logiciel restent des goulots d'étranglement. Spécifications, revues de code, tests, sécurité, déploiements, surveillance… autant d'étapes qui n'ont pas encore pleinement profité des avantages de l’intelligence artificielle.\n\nC’est dans ce contexte que s'inscrit la stratégie de GitLab : passer d’une approche fragmentée de l’IA à une plateforme unifiée où le code, la sécurité et la conformité ainsi que l’IA coexistent au même endroit. \n\n## GitLab : de l’approche DevSecOps  à l’orchestration intelligente\n\nGitLab a transformé sa plateforme, d’une simple plateforme [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\") pour gérer étape par étape le cycle de vie logiciel à une **plateforme d'orchestration intelligente** qui unifie à la fois le DevSecOps et l'IA.\n\nL'objectif n'est plus seulement d'automatiser chaque étape individuellement, mais de **permettre aux équipes d'orchestrer leurs agents d’IA** pour livrer des logiciels plus vite, de manière plus sécurisée, et avec une gouvernance renforcée depuis une plateforme unique.\n\n### Une intégration adaptée à vos besoins\n\nL'approche de GitLab s’adapte à vos contraintes existantes : \n\n* **Intégration à vos workflows existants** : projets, pipelines, outils.\n* **Exploitation de votre contexte métier** : les agents GitLab s'appuient sur votre code et votre contexte pour être immédiatement opérationnels sur vos applications.\n* **Respect de vos règles de sécurité et de conformité** : politiques d'accès, localisation des données.\n* **Maîtrise totale de votre infrastructure** : avec des modèles auto-gérés ou hébergés sur AWS, vous avez la possibilité d'utiliser les modèles de votre choix, tout en conservant vos données et votre contrôle. Et si vos contraintes l'exigent, vous pouvez également basculer sur AWS European Sovereign Cloud, voire fonctionner en environnement totalement isolé d'Internet.\n\nPour illustrer concrètement ces capacités, intéressons-nous aux deux cas d'usage suivants.\n\n## GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock en pratique\n\nLes deux cas d'usage présentés ci-dessous s'appuient sur une instance GitLab déployée sur AWS, avec AWS Bedrock comme backend LLM. Les modèles ont été préalablement configurés dans GitLab pour alimenter les différentes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform : suggestion de code, GitLab Duo Agentic Chat, explication de code, etc. \n\n### Cas d'usage 1 : utilisation de l’agent Security Analyst\n\nLes scans SAST et SCA sont essentiels, mais ils génèrent souvent un volume important de vulnérabilités, difficiles à classer, prioriser et traiter efficacement. C'est là qu'intervient l'agent Security Analyst de GitLab. Cet agent d’IA spécialisé joue le rôle d'un analyste sécurité augmenté : \n\n* Il se connecte aux résultats des scans de sécurité.\n* Il analyse les vulnérabilités et estime leurs niveaux de risque.\n* Il priorise les éléments critiques et propose des plans de remédiation.\n\nLes bénéfices sont mesurables : moins de bruit pour les développeurs, un gain de temps pour les équipes AppSec, et une réduction observable du volume de vulnérabilités en production.\n\nLa sécurité n'est pas le seul domaine où les agents d’IA font la différence. Le cas d'usage suivant montre comment cette même logique d'orchestration peut transformer le quotidien des équipes de développement avec l’aide de plusieurs agents spécialisés. \n\n### Cas d'usage 2 : de la user story à la merge request avec des agents d’IA\n\nTransformer une user story en code fonctionnel, accompagné de tests et d’une documentation, est un processus long et variable d'un développeur à l'autre. \n\nPour faciliter le travail des équipes, GitLab propose un **flow “Développeur” qui orchestre simultanément plusieurs agents d’IA** à partir d’un simple ticket :\n\n1. Un agent propose le **plan de développement** et **génère le code**.\n2. Un agent **effectue les tests**.\n3. Un agent **rédige et met à jour la documentation**.\n\nCe flow de bout en bout permet de gagner un temps précieux entre l’idée et le développement, tout en standardisant les pratiques et en garantissant la conformité avec les contraintes de l'entreprise.\n\n## L'IA comme levier industriel\n\nL'enjeu n'est pas d'avoir plus d'IA, mais de faire en sorte que **les équipes et les agents d’IA collaborent ensemble à l'échelle de l'entreprise**. Avec GitLab et son approche d’orchestration intelligente, les équipes DevSecOps alignent leurs workflows, leurs règles de sécurité et leurs modèles pour faire de l’IA un véritable avantage compétitif. \n\n> 🎯 Prêt à accélérer votre développement logiciel ? Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### Ressources complémentaires\n\n* [GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n* [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n* [Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n* [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) \n* [Intégrer le Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n* [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)",[717,23,718],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":27,"template":12,"slug":720},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"header":722,"blurb":723,"button":724,"secondaryButton":728},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":45,"config":725},{"href":726,"dataGaName":48,"dataGaLocation":727},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":729},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":727},{"promotions":731},[732,745,757],{"id":733,"categories":734,"header":735,"text":736,"button":737,"image":742},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":738,"config":739},"Get your AI maturity score",{"href":740,"dataGaName":741,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":746,"categories":747,"header":749,"text":736,"button":750,"image":754},"devops-modernization",[690,748],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":751,"config":752},"Get your DevOps maturity score",{"href":753,"dataGaName":741,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":758,"categories":759,"header":761,"text":736,"button":762,"image":766},"security-modernization",[760],"security","Are you trading speed for security?",{"text":763,"config":764},"Get your security maturity score",{"href":765,"dataGaName":741,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":767},{"src":768},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",1776438114978]