[{"data":1,"prerenderedAt":782},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":663,"blog-related-posts-fr-fr-duo-agent-platform-with-mcp":677,"blog-promotions-fr-fr":720,"next-steps-fr-fr":773},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp.yml","Duo Agent Platform With Mcp",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"duo-agent-platform-with-mcp",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":27,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png","*Bienvenue dans la partie 7 de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), où vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de vie de développement. Suivez des tutoriels qui vous guideront de votre première interaction jusqu'à la mise en place de workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la mise en production.*\n\nL'intelligence artificielle (IA) accélère le développement : elle génère du code, débogue et automatise les tâches répétitives. Cependant, seule, elle reste limitée à ses données d'entraînement ou aux sources publiques, alors que les équipes de développement doivent souvent utiliser des systèmes internes : suivi de projet, tableaux de bord, bases de données, fichiers de design dans Figma ou documents Google Drive.\n\nDésormais intégré à [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/), le Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) permet à l'IA d'accéder en toute sécurité aux services internes pour que les équipes de développement bénéficient d'une assistance complète, directement accessibles dans les workflows.\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## Qu'est-ce que le MCP ?\n\nIntroduit pour la première fois par Anthropic en 2024, le MCP est une norme ouverte qui connecte l'IA aux données et aux outils. Il fonctionne comme un canal bidirectionnel sécurisé : les clients MCP (applications d'IA, agents d'IA autonomes ou outils de développement) envoient des requêtes de données ou d'actions, tandis que les serveurs MCP répondent avec des informations fiables et autorisées issues de leurs sources de données connectées.\n\nLes serveurs MCP agissent comme des passerelles sécurisées vers divers systèmes : ils peuvent se connecter à des bases de données, des API, des systèmes de fichiers, des services cloud ou tout autre service externe pour collecter et transmettre des données. Les outils et agents d'IA, lorsqu'ils utilisent le MCP, ne se limitent plus aux informations sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils peuvent accéder à des informations en temps réel et exécuter des actions concrètes (par exemple, reprogrammer des réunions ou vérifier la disponibilité dans un calendrier), tout en garantissant des contrôles rigoureux en matière de sécurité, de confidentialité et d'audit.\n\n## Exemples de MCP orientés développement\n\nLes équipes de développement profitent de fonctionnalités puissantes lorsqu'elles connectent le MCP à leurs outils et workflows de développement. Voici des exemples pratiques des possibilités de l'IA avec les serveurs MCP dans un contexte de développement :\n\n* Examiner les tickets ouverts et créer des merge requests\n* Récupérer les logs de déploiement et les traces d'erreur\n* Consulter les messages d'équipe dans Slack concernant les décisions techniques\n* Reprogrammer des réunions ou vérifier la disponibilité dans le calendrier pour la coordination d'équipe\n\nCes capacités orientées développement permettent à l'IA de fournir une assistance significative directement au sein des workflows des équipes, sans nécessiter de changement de contexte entre les outils.\n\n## Pourquoi utiliser le MCP ?\n\nVous vous demandez peut-être : pourquoi utiliser le MCP si l'IA peut déjà appeler directement les API des systèmes ? Le passage par le MCP s'impose, car chaque API possède ses propres mécanismes d'authentification, formats de données et comportements. L'IA devrait donc recourir à des connecteurs spécifiques pour chaque système et les mettre à jour en permanence à mesure que les API évoluent, ce qui rendrait les intégrations directes complexes et propices aux erreurs. Le MCP résout ce problème : il offre une interface standardisée et sécurisée qui gère automatiquement l'authentification, les autorisations et la conversion des données. Les outils d'IA peuvent ainsi se connecter de manière cohérente à n'importe quel système, avec des intégrations rapides, stables et fiables.\n\n## Prise en charge du MCP par GitLab\n\nAvec l'intégration du MCP, [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/) franchit une nouvelle étape : l'IA n'est plus isolée, mais pleinement connectée aux outils que les équipes de développement utilisent quotidiennement. Ces dernières peuvent interagir en langage naturel avec l'ensemble de leurs outils, sans jamais quitter leur environnement de développement intégré ([IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/)) favori. GitLab Duo Agent Platform leur apporte une assistance complète sans casser leur rythme ni perturber leur concentration.\n\nGitLab offre une prise en charge complète du MCP par le biais de deux workflows complémentaires :\n\n* **[Workflow client MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) :** GitLab Duo Agent Platform sert de client MCP et permet à ses fonctionnalités d'accéder à divers outils et services externes.\n* **[Workflow serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/) :** GitLab agit aussi comme serveur MCP. Des outils d'IA comme Claude Desktop, Cursor et d'autres applications compatibles peuvent ainsi se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab.\n\n## Démonstration interactive du workflow client MCP\n\n**Imaginez un lundi matin classique :** le service de paiement de votre entreprise renvoie soudainement des erreurs de délai d'attente dépassé. Les clients ne peuvent plus finaliser leurs achats, et vous devez rapidement en trouver la cause. En temps normal, vous ouvrez Jira pour consulter le ticket d'incident, vous parcourez Slack à la recherche de mises à jour, puis vous vérifiez les tableaux de bord Grafana pour repérer d'éventuels pics d'erreurs. Grâce à la prise en charge du MCP dans GitLab, vous pouvez désormais effectuer toutes ces actions, directement depuis le chat intégré à votre IDE. Le MCP met en corrélation les données de tous vos systèmes et vous offre instantanément une vue d'ensemble, sans que vous deviez quitter votre workflow de développement.\n\nPour découvrir cette fonctionnalité par vous-même, nous avons créé une [démonstration interactive](https://gitlab.navattic.com/mcp) qui reproduit le scénario du service de paiement décrit ci-dessus. Cliquez sur l'image ci-dessous pour lancer la démo.\n\n[![Démonstration du MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758206468/osf0wkwe1l45oc6zjdhr.png)](https://gitlab.navattic.com/mcp) \n\n## Configuration du client MCP dans GitLab\n\nPour commencer à poser des questions dans [GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) ou le [flow Software Development](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/), vous devez configurer le MCP dans votre environnement de développement. Voici comment procéder :\n\n* **Activer l'aperçu des fonctionnalités** : dans les paramètres de votre groupe, accédez à **GitLab Duo** dans la barre latérale gauche, puis cochez la case « Activer les fonctionnalités expérimentales et bêta de GitLab Duo » dans la section **Aperçu des fonctionnalités**.\n* **Activer le MCP pour votre groupe** : activez la prise en charge du MCP dans les paramètres de votre groupe GitLab pour que les fonctionnalités de GitLab Duo puissent se connecter à des systèmes externes.\n* **Configurer les serveurs MCP** : définissez les serveurs MCP au format JSON dans le fichier `mcp.json`. Créez ce fichier à cet emplacement :\n* **Windows :** `C:\\Users\\\u003Cusername>\\AppData\\Roaming\\GitLab\\duo\\mcp.json`\n* **Autres systèmes d'exploitation :** `~/.gitlab/duo/mcp.json`\n\nPour des configurations spécifiques à un workspace, consultez la section [Configuration du workspace](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/#create-workspace-configuration).\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"server-name\": {\n      \"type\": \"stdio\",\n      \"command\": \"path/to/server\",\n      \"args\": [\"--arg1\", \"value1\"],\n      \"env\": {\n        \"ENV_VAR\": \"value\"\n      }\n    },\n    \"http-server\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"http://localhost:3000/mcp\"\n    },\n    \"sse-server\": {\n      \"type\": \"sse\",\n      \"url\": \"http://localhost:3000/mcp/sse\"\n    }\n  }\n}\n```\n* **Installer et configurer votre IDE** : assurez-vous que VSCodium ou Visual Studio Code est installé, ainsi que l'extension GitLab Workflow (version 6.28.2 ou ultérieure pour une prise en charge de base du MCP, version 6.35.6 ou ultérieure pour une prise en charge complète).\n\nPour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la [documentation sur les clients MCP de GitLab](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n## Exemple de projet\n\nEn complément de cette démonstration, nous partageons le [projet](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git) qui a servi de **base**. Ce projet vous permet de reproduire le même flow dans votre propre environnement et d'expérimenter concrètement les capacités du MCP de GitLab.\n\nCe projet illustre le fonctionnement du MCP dans une configuration d'entreprise simulée, à l'aide de données fictives provenant de Jira, Slack et Grafana pour modéliser un scénario de réponse aux incidents. Le fichier `mcp.json` inclus montre comment se connecter à un serveur MCP local (`enterprise-data-v2`) ou, en option, comment étendre cette configuration aux services AWS pour une intégration cloud.\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"enterprise-data-v2\": {\n      \"type\": \"stdio\",\n      \"command\": \"node\",\n      \"args\": [\"src/server.js\"],\n      \"cwd\": \"/path/to/your/project\"\n    },\n    \"aws-knowledge\": {\n      \"type\": \"stdio\"\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"mcp-remote\", \"https://knowledge-mcp.global.api.aws\"]\n    },\n    \"aws-console\": {\n      \"type\": \"stdio\"\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"@imazhar101/mcp-aws-server\"],\n      \"env\": {\n        \"AWS_REGION\": \"YOUR_REGION\",\n        \"AWS_PROFILE\": \"default\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n**Remarque de sécurité :** le composant `aws-console` utilise un paquet de serveur MCP développé par la communauté (`@imazhar101/mcp-aws-server`) pour l'intégration avec AWS qui n'a pas été vérifié de manière indépendante. Il est exclusivement destiné à des fins de démonstration et de formation. Pour une utilisation en environnement de production, évaluez soigneusement les paquets ou privilégiez des solutions officielles.\n\nEn outre, configurez vos identifiants AWS à l'aide de profils d'interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) ou de rôles Identity and Access Management (IAM), plutôt que de les coder en dur dans le fichier de configuration. Le SDK AWS détectera automatiquement les identifiants présents dans votre environnement, ce qui constitue l'approche recommandée pour garantir une bonne gouvernance et assurer la conformité aux politiques de sécurité de niveau entreprise.\n\nPour commencer, [clonez le projet](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git), installez les dépendances avec `npm install`, puis démarrez le serveur MCP local avec `npm start`. Créez un fichier `~/.gitlab/duo/mcp.json` avec la configuration ci-dessus, mettez à jour le chemin d'accès du fichier pour qu'il corresponde à votre configuration locale et redémarrez VS Code pour charger la configuration MCP. Vous pouvez également ajouter vos identifiants AWS pour activer une intégration cloud en direct.\n\nClonez le projet ici : [démo MCP de GitLab Duo](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git).\n\n## Exemples de prompts à tester avec le projet de démonstration\n\nUne fois le projet de démo configuré, vous pouvez commencer à explorer vos données et outils directement depuis GitLab Duo Agentic Chat dans votre IDE. Voici plusieurs prompts à tester :\n\n* « À quels outils peux-tu accéder via le MCP ? »\n\n![À quels outils peux-tu accéder via le MCP ?](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203432/xmahjenvoa82ov3kttqx.png)\n\n* « Montre-moi des discussions Slack récentes concernant le problème avec la base de données. »\n\n![Discussion Slack sur les outils accessibles via le MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203432/wdwp5xzq6umeanb1xwbq.png)\n\n## Capacités du serveur MCP de GitLab\n\nJusqu'à présent, nous avons vu comment GitLab Duo Agent Platform agit comme un client MCP, en se connectant à des serveurs MCP externes. Penchons-nous maintenant sur les capacités du serveur MCP de GitLab.\n\nLe serveur MCP de GitLab permet à des outils d'IA comme Cursor ou Claude Desktop de se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab et d'interagir avec vos données de développement en langage naturel. L'authentification repose sur le mécanisme d'enregistrement dynamique des clients OAuth 2.0, ce qui permet aux outils d'IA de s'enregistrer automatiquement et d'accéder à vos données GitLab avec les autorisations appropriées.\n\nActuellement, le serveur prend en charge les actions suivantes :\n\n* **Tickets** : pour obtenir des informations ou créer de nouveaux tickets\n* **Merge requests** : pour afficher les informations, les commits et les modifications de fichiers\n* **Pipelines** : pour répertorier les jobs et les pipelines associés aux merge requests\n* **Informations sur le serveur** : pour vérifier la version du serveur MCP\n\nPour obtenir la liste complète des outils et des fonctionnalités disponibles, consultez la [documentation relative au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/#available-tools-and-capabilities).\n\n## Démonstration interactive du serveur MCP de GitLab\n\nDécouvrez le serveur MCP de GitLab grâce à notre [démonstration interactive](https://gitlab.navattic.com/gitlab-mcp-server).\n\nElle vous guide pas à pas dans la configuration de Cursor avec le serveur MCP et l'utilisation de Cursor Chat pour vous connecter en toute sécurité à votre instance GitLab. Vous découvrirez comment afficher des tickets, en créer de nouveaux ou encore consulter les merge requests, le tout en langage naturel, sans jamais quitter votre environnement de développement.\n\n[![Démonstration du serveur MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203431/y2zdd71miiw0pkwd0a5a.png)](https://gitlab.navattic.com/gitlab-mcp-server)\n\n### Comment configurer le serveur MCP dans votre outil d'IA\n\n**Prérequis :**\n\n* Assurez-vous que **Node.js** et **npm** sont installés.\n* Vérifiez que tout le monde peut accéder à `npx` en exécutant `npx --version` dans votre terminal.\n\n1. **Activer les feature flags**\n\n   * Activez `mcp_server` et `oauth_dynamic_client_registration` dans votre instance GitLab.\n2. **Ajouter la configuration du serveur MCP de GitLab à votre outil d'IA**\n\n   * Ajoutez l'entrée correspondant au serveur MCP au fichier de configuration de votre outil (`mcp.json` pour Cursor, `claude_desktop_config.json` pour Claude Desktop) :\n\n  ```json\n  {\n    \"mcpServers\": {\n      \"GitLab\": {\n        \"command\": \"npx\",\n        \"args\": [\n          \"mcp-remote\",\n          \"https://\u003Cyour-gitlab-instance>/api/v4/mcp\",\n          \"--static-oauth-client-metadata\",\n          \"{\\\"scope\\\": \\\"mcp\\\"}\"\n        ]\n      }\n    }\n  }\n  ```\n\n\n### Enregistrement et authentification\n\nLors de la première connexion, l'outil d'IA va :\n\n* S'enregistrer automatiquement en tant qu'application OAuth\n* Demander l'autorisation pour la portée mcp\n\n### Autorisation dans le navigateur\n\nLors de la connexion, le client MCP ouvrira automatiquement votre navigateur par défaut pour finaliser le flux OAuth. Examinez et approuvez la requête d'accès dans GitLab afin d'autoriser la connexion et d'obtenir un token pour accéder à l'API de manière sécurisée. \n\n![Demande d'accès](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203431/szkjoqkdxstdbdh4eirv.png)\n\n### Utilisation du serveur MCP\n\nDès que votre outil d'IA est connecté au serveur MCP, vous pouvez interagir avec vos données GitLab (tickets, merge requests, pipelines), directement depuis votre environnement de développement. Par exemple :\n\n* `Obtenir les informations du ticket 42 dans le projet 123`\n* `Créer un nouveau ticket intitulé « Corriger le bug de connexion » avec une description concernant les caractères spéciaux des mots de passe`\n* `Afficher tous les commits dans la merge request 15 du projet gitlab-org/gitlab`\n* `Quels fichiers ont été modifiés dans la merge request 25 ?`\n* `Afficher tous les jobs du pipeline 12345`\n\n> Cette fonctionnalité est expérimentale, contrôlée par un feature flag et n'est pas encore destinée à une utilisation en production. Pour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la [documentation concernant le serveur MCP de GitLab](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Résumé\n\nGitLab Duo Agent Platform prend en charge le MCP et offre des workflows de développement optimisés par l'IA avec intégration d'outils externes. Avec la prise en charge du MCP, GitLab agit à la fois comme un client et un serveur :\n\n* **Client MCP :** GitLab Duo Agent Platform peut accéder en toute sécurité aux données et services de systèmes externes et apporte un contexte complet directement dans l'IDE.\n* **Serveur MCP :** des outils d'IA externes comme Cursor ou Claude Desktop peuvent se connecter à votre instance GitLab, accéder aux données de projet et effectuer des actions, le tout dans un cadre sécurisé et conforme à vos politiques de confidentialité. Cette prise en charge bidirectionnelle réduit le changement de contexte, accélère les workflows de développement et permet à l'IA de fournir une assistance pertinente à travers l'ensemble de vos outils.\n\n## Perspectives\n\nVous maîtrisez désormais l'utilisation des agents, la création de flows, la découverte de solutions dans le catalogue d'IA, la gestion des workflows via la section Automatisation et l'extension des capacités avec le MCP. La dernière étape consiste à personnaliser GitLab Duo en fonction des besoins spécifiques de votre équipe. Pour ce faire, consultez la [Partie 8](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/), où vous apprendrez à créer des règles de chat personnalisées, à élaborer des prompts système efficaces, à configurer les outils des agents, à mettre en place des intégrations MCP et à adapter les flows aux workflows uniques de votre équipe.\n\n## Ressources\n\n* [Documentation relative aux clients MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n* [Documentation relative au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)\n* [Qu'est-ce que le Model Context Protocol ?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n* [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)\n\n- - -\n\n**Article suivant :** [Partie 8 : personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles de chat, prompts et workflows](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)\n\n**Article précédent :** [Partie 6 : surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)",[18],"Itzik Gan Baruch","2026-01-27","2025-10-29","Intégrer le Model Context Protocol",[23,24,25,26],"AI/ML","product","features","tutorial","Utilisez GitLab Duo avec des services externes via MCP. 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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",[683,684],"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 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, car elle attribue 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, et offre 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 qui disposent 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, sans la contrainte d'un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser la fonctionnalité 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 [consacré à 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 et permet 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 avec 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, ce qui réduit 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 collaborations 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> [Commencez 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",[23,277,689,690,24],"google","news",{"featured":30,"template":13,"slug":692},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":694,"config":703},{"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",[24,23,25],{"featured":12,"template":13,"slug":704},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":706,"config":718},{"date":707,"title":708,"description":709,"authors":710,"heroImage":713,"body":714,"category":9,"tags":715},"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.",[711,712],"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/)",[716,23,717],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":30,"template":13,"slug":719},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"promotions":721},[722,735,747,759],{"id":723,"categories":724,"header":725,"text":726,"button":727,"image":732},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":728,"config":729},"Get your AI maturity score",{"href":730,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":736,"categories":737,"header":739,"text":726,"button":740,"image":744},"devops-modernization",[24,738],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":741,"config":742},"Get your DevOps maturity score",{"href":743,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":748,"categories":749,"header":751,"text":726,"button":752,"image":756},"security-modernization",[750],"security","Are you trading speed for security?",{"text":753,"config":754},"Get your security maturity score",{"href":755,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":757},{"src":758},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":760,"paths":761,"header":764,"text":765,"button":766,"image":771},"github-azure-migration",[762,763],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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