[{"data":1,"prerenderedAt":774},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories":3,"navigation-fr-fr":34,"banner-fr-fr":439,"footer-fr-fr":449,"blog-post-authors-fr-fr-Dmitry Gruzd":659,"blog-related-posts-fr-fr-exact-code-search-find-code-faster-across-repositories":673,"blog-promotions-fr-fr":712,"next-steps-fr-fr":765},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":11,"meta":25,"navigation":26,"path":27,"publishedDate":20,"seo":28,"stem":30,"tagSlugs":31,"__hash__":33},"blogPosts/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories.yml","Exact Code Search Find Code Faster Across Repositories",[7],"dmitry-gruzd",null,"product",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Recherche exacte de code : trouvez rapidement du code dans vos dépôts","Découvrez comment trouver des correspondances exactes, utiliser des motifs regex et afficher des résultats contextuels dans des codes sources de plusieurs téraoctets. ",[18],"Dmitry Gruzd","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749675154/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945__8_.png","2025-07-23","Imaginez pouvoir cibler n'importe quelle ligne de code parmi 48 To de dépôts en quelques millisecondes. Ceci est désormais possible avec la fonctionnalité de [recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/ee/user/search/exact_code_search.html) de\nGitLab qui fournit une précision extrême, une prise en charge avancée des expressions régulières (regex) et des résultats contextuels sur plusieurs lignes. En présence de dépôts de code volumineux, cette fonctionnalité facilite considérablement le travail des équipes.\n\n## Pourquoi la recherche de code traditionnelle est-elle problématique ?\n\nToute personne travaillant avec du code connaît la frustration de devoir chercher du code dans plusieurs dépôts. Qu'il s'agisse de déboguer un problème, d'examiner des fichiers de configuration, de rechercher des vulnérabilités, de mettre à jour une documentation ou de vérifier la mise en œuvre d'un projet, vous savez exactement ce que vous cherchez, mais les outils de recherche traditionnels vous font régulièrement défaut.\n\nCes outils renvoient trop souvent des dizaines de faux positifs, manquent cruellement de contexte pour comprendre les résultats obtenus et sont de plus en plus lents à mesure que le code source s’étoffe. Par conséquent, vous perdez un temps précieux à chercher une aiguille dans une botte de foin au lieu de compiler, de sécuriser ou d'améliorer votre logiciel.\n\nLa fonctionnalité de recherche de code de GitLab était jusqu'ici prise en charge par Elasticsearch ou OpenSearch. Bien qu'excellents pour rechercher des tickets, des merge requests, des commentaires et d'autres données contenant du langage naturel, ces outils n'ont tout simplement pas été spécifiquement conçus pour le code. Après [avoir évalué de nombreuses options](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/7404), nous avons développé une meilleure solution.\n\n## Qu'est-ce que la recherche exacte de code ?\n\nLa **[recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/ee/user/search/exact_code_search.html)** de GitLab est actuellement en phase de test bêta et optimisée par [Zoekt](https://github.com/sourcegraph/zoekt) (prononcé « zookt », qui signifie « recherche » en néerlandais). Zoekt est un moteur de recherche de code open source initialement développé par Google et aujourd'hui maintenu par Sourcegraph. Conçu spécifiquement pour une recherche de code à la fois rapide et précise à grande échelle, nous l'avons enrichi avec des intégrations propres à GitLab, des améliorations avancées et une intégration facilitée du système d'autorisations.\n\nCette fonctionnalité révolutionne la manière dont vous recherchez et comprenez le code grâce aux trois éléments clés :\n\n**1. Un mode de recherche par correspondance exacte**\n\nLorsque vous basculez en **mode de recherche par correspondance exacte**, le moteur de recherche ne renvoie que les résultats qui correspondent exactement à votre requête, éliminant ainsi les faux positifs. Cette précision est inestimable dans les cas de figure suivants :\n\n* Vous recherchez des messages d'erreur spécifiques.\n\n* Vous recherchez des signatures de fonctions précises.\n\n* Vous recherchez des instances de noms de variables spécifiques.\n\n**2. Un mode de recherche par expression régulière**\n\nPour les recherches complexes, ce mode vous permet de créer des motifs de recherche sophistiqués :\n\n* Trouvez des fonctions selon des motifs de nommage spécifiques.\n\n* Déterminez l’emplacement des variables qui correspondent à certains critères précis.\n\n* Identifiez les failles de sécurité potentielles à l'aide de la correspondance de motifs.\n\n**3. Des correspondances sur plusieurs lignes**\n\n![Recherche exacte de code](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750704179/ttjuilkt3v7gtyywnchx.png)\n\nEn plus de la ligne contenant le code recherché, vous avez accès au contexte environnant qui est indispensable pour bien comprendre le code. Vous n'avez donc plus besoin d'accéder aux fichiers dans le seul but d'obtenir un contexte plus clair, ce qui accélère considérablement votre workflow.\n\n## Des fonctionnalités aux workflows : cas d'utilisation et impact associé \n\nExaminons maintenant comment ces nouvelles capacités se traduisent dans le quotidien des équipes de développement  :\n\n### Débogage en quelques secondes\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez copier un message d'erreur, lancer une recherche, parcourir une longue liste de correspondances partielles dans les commentaires, la documentation et les fragments de code, cliquer sur plusieurs fichiers... avant de trouver enfin la ligne de code que vous recherchiez.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n1. Vous copiez le message d'erreur exact. \n\n2. Vous le collez dans la fonctionnalité de recherche exacte de code en activant le mode de recherche par correspondance exacte.\n\n3. Vous trouvez instantanément l'emplacement précis où l'erreur est présente, avec le contexte environnant nécessaire à sa compréhension.\n\n**Impact :** vous réduisez ainsi le temps de débogage de plusieurs minutes à quelques secondes, sans frustration ni faux positifs.\n\n### Exploration rapide de codes sources inconnus\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez parcourir les répertoires, deviner l'emplacement probable des fichiers, ouvrir des dizaines de fichiers et élaborer peu à peu une compréhension globale du code source.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n* Vous recherchez directement les méthodes ou classes principales avec le mode de recherche par correspondance exacte.\n\n* Vous examinez plusieurs correspondances de lignes pour comprendre les détails de leur mise en œuvre.\n\n* Vous utilisez le mode de recherche par expression régulière pour identifier des motifs similaires dans l'ensemble du code source.\n\n**Impact :** vous bénéficiez d'une vision claire de l'architecture du code en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures, ce qui accélère considérablement l'intégration de nouveaux membres au sein de l'équipe ainsi que la collaboration transversale.\n\n### Refactorisation sécurisée\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez localiser toutes les occurrences d'une méthode, mais certaines passaient inaperçues, et vous introduisiez des bogues en raison d'une refactorisation incomplète.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n* Vous utilisez le mode de recherche par correspondance exacte pour identifier toutes les occurrences de méthodes ou de variables.\n\n* Vous examinez le contexte pour comprendre les motifs d'utilisation.\n\n* Vous planifiez votre refactorisation avec des informations complètes sur son impact.\n\n  **Impact :** vous éliminez les bogues liés aux « occurrences manquées » qui entravent souvent les efforts de refactorisation, vous améliorez la qualité du code et vous réduisez les ajustements nécessaires.\n\n### Audit de sécurité optimisé\n\nLes équipes de sécurité peuvent :\n\n* Créer des motifs regex ciblant les portions de code présentant des vulnérabilités connues\n\n* Effectuer une recherche dans tous les dépôts d'un espace de nommage\n\n* Identifier rapidement les failles de sécurité potentielles avec un contexte facilitant l'évaluation des risques\n\n**Impact :** vous transformez vos audits de sécurité, souvent manuels et sujets aux erreurs, en revues systématiques et exhaustives.\n\n### Informations recoupées entre plusieurs dépôts\n\nVos équipes peuvent effectuer une recherche dans l'ensemble de votre espace de nommage ou de votre instance pour :\n\n* Identifier des implémentations similaires dans différents projets\n\n* Identifier des opportunités de création de bibliothèques partagées ou de standardisation du code\n\n**Impact :** vous éliminez les silos entre les projets et identifiez les opportunités de réutilisation et de standardisation du code.\n\n## Zoekt : rapidité et précision au service du code\n\nAvant de détailler nos réalisations à grande échelle, explorons ce qui distingue Zoekt des moteurs de recherche traditionnels, et pourquoi il peut trouver des correspondances exactes aussi rapidement.\n\n### Trigrammes positionnels : le secret d'une correspondance exacte ultra-rapide\n\nLa rapidité de Zoekt provient de son utilisation de **trigrammes positionnels**, une technique qui indexe chaque séquence de trois caractères en conservant leur position exacte dans les fichiers. Cette approche résout l'un des plus grands défis que les équipes de développement rencontrent avec la recherche de code basée sur Elasticsearch : les faux positifs.\n\nVoici le principe :\n\nLes **moteurs de recherche plein texte traditionnels** comme Elasticsearch segmentent le code en mots isolés et perdent ainsi les informations de position. Par exemple, lorsque vous recherchez `getUserId()`, ils peuvent renvoyer des résultats contenant les fragments **user**, **get** et **Id** dispersés dans un même fichier, ce qui génère des faux positifs, source de frustration pour les utilisateurs de GitLab.\n\nLes **trigrammes positionnels de Zoekt**, quant à eux, conservent les séquences de caractères exactes ainsi que leurs positions dans le code. Ainsi, lorsque vous recherchez `getUserId()`, Zoekt cible précisément les trigrammes exacts, comme **get**, **etU**, **tUs**, **Use**, **ser**, **erI**, **rId**, **Id(\", \"d()**, dans cette séquence précise et à ces positions exactes. Cette approche garantit que seules les correspondances exactes sont renvoyées.\n\nAinsi, des recherches qui renvoyaient auparavant des centaines de faux positifs ne renvoient désormais plus que les correspondances exactes souhaitées. Cette fonctionnalité était [l'une des plus demandées](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/325234) pour une bonne raison : les équipes de développement perdaient beaucoup trop de temps à passer au crible les faux positifs.\n\n### Performances des expressions régulières à grande échelle\n\nZoekt excelle dans la recherche de correspondances exactes, mais est également optimisé pour les recherches d'expressions régulières. Grâce à des algorithmes sophistiqués, il convertit les motifs regex en requêtes trigrammes efficaces lorsque cela est possible, garantissant ainsi une rapidité constante, même pour les recherches de motifs complexes portant sur plusieurs téraoctets de code.\n\n## Une fonctionnalité adaptée aux entreprises\n\nLa recherche exacte de code est puissante et conçue pour gérer de très grands volumes de code tout en offrant des temps de réponse remarquables. Il ne s'agit pas du simple ajout d'une nouvelle fonctionnalité à l'interface utilisateur, mais d'une architecture backend entièrement repensée.\n\n### Gestion de plusieurs téraoctets de code en toute simplicité\n\nRien que sur GitLab.com, notre infrastructure de recherche exacte de code indexe et interroge plus de **48 To** de données de code, tout en offrant des temps de réponse ultra-rapides. Cette volumétrie couvre des millions de dépôts répartis dans des milliers d'espaces de nommage, tous consultables en seulement quelques millisecondes, soit plus de code que l'ensemble des projets du noyau Linux, d'Android et de Chromium combinés. Et pourtant, la recherche exacte de code peut trouver une ligne spécifique dans l'ensemble du code source en quelques millisecondes seulement.\n\n### Architecture de nœuds à enregistrement automatique\n\nParmi nos améliorations techniques, voici quelques innovations clés : \n\n* **Enregistrement automatique des nœuds :** les nœuds Zoekt s'enregistrent automatiquement auprès de GitLab.\n\n* **Attribution dynamique des partitions :** le système attribue automatiquement les espaces de nommage entre les nœuds.\n\n* **Surveillance de l'état :** les nœuds qui ne s'enregistrent pas sont automatiquement signalés comme hors ligne.\n\nCette architecture à configuration automatique simplifie considérablement la montée en charge. Lorsque la capacité doit être augmentée, les administrateurs peuvent tout simplement ajouter de nouveaux nœuds, sans aucune reconfiguration complexe.\n\n### Système distribué avec répartition de charge intelligente\n\nEn arrière-plan, la recherche exacte de code repose sur un système distribué comprenant les composants clés suivants :\n\n* **Nœuds de recherche spécialisés :** serveurs dédiés pour gérer l'indexation et la recherche\n\n* **Partitionnement intelligent :** le code est réparti entre les nœuds en fonction des espaces de nommage\n\n* **Équilibrage automatique de la charge :** le système répartit intelligemment le travail en fonction des capacités disponibles\n\n* **Haute disponibilité :** plusieurs réplicas assurent la continuité du service même en cas de défaillance d'un nœud\n\n*Remarque : la haute disponibilité fait partie intégrante de l'architecture, mais n'est pas encore entièrement déployée. Consultez le [ticket 514736](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/514736) pour vous tenir au courant des futures mises à jour.*\n\n### Intégration sans accroc de la sécurité\n\nLa recherche exacte de code s'intègre automatiquement au système d'autorisation de GitLab :\n\n* Les résultats de recherche sont filtrés en fonction des droits d'accès de chaque utilisateur.\n\n* Seul le code des projets auxquels l'utilisateur a accès est affiché.\n\n* La sécurité est intégrée à l'architecture de base, et non ajoutée ultérieurement.\n\n### Performances optimisées\n\n* **Indexation performante :** les dépôts volumineux sont indexés en quelques dizaines de secondes.\n\n* **Exécution rapide des requêtes :** la plupart des recherches renvoient des résultats en moins d'une seconde.\n\n* **Résultats en streaming :** la nouvelle recherche fédérée basée sur gRPC diffuse les résultats au fur et à mesure de leur découverte.\n\n* **Arrêt anticipé :** dès qu'un nombre suffisant de résultats a été collecté, le système interrompt la recherche.\n\n## De la bibliothèque au système distribué : notre réponse aux défis d'ingénierie\n\nBien que Zoekt soit très performant pour indexer et rechercher du code localement, son architecture de base était conçue à l'origine comme une bibliothèque minimale, destinée à la gestion des fichiers d'index `.zoekt`, et non comme une base de données distribuée ou un service capable de fonctionner à l'échelle d'une entreprise. \n\nVoici les principaux défis techniques que nous avons dû surmonter pour l'adapter pleinement à l'écosystème GitLab.\n\n### Défi 1 : création d'une couche d'orchestration\n\n**Le problème :** Zoekt a été conçu pour fonctionner avec des fichiers d'index locaux, et non pour être distribué sur plusieurs nœuds desservant de nombreux utilisateurs simultanés.\n\n**Notre solution :** nous avons développé une couche d'orchestration complète qui :\n\n* crée et gère des modèles de base de données pour suivre les nœuds, les index, les dépôts et les tâches.\n\n* met en œuvre une architecture de nœuds à enregistrement automatique (inspirée du fonctionnement de GitLab Runner).\n\n* gère l'attribution automatique des partitions et l'équilibrage de la charge entre les nœuds.\n\n* fournit une communication bidirectionnelle de l'API entre les nœuds GitLab Rails et Zoekt.\n\n### Défi 2 : mise à l'échelle du stockage et de l'indexation\n\n**Le problème :** comment gérer efficacement des téraoctets de données d'indexation répartis sur plusieurs nœuds tout en garantissant des mises à jour rapides ?\n\n**Notre solution :** nous avons déployé les fonctionnalités suivantes  :\n\n* Partitionnement intelligent : les espaces de nommage sont répartis entre les nœuds en tenant compte de leur capacité et de leur charge.\n\n* Réplication indépendante : chaque nœud est indexé indépendamment à partir de [Gitaly](https://gitlab.com/gitlab-org/gitaly) (notre service de stockage Git), évitant ainsi toute synchronisation complexe.\n\n* Gestion avancée des filigranes : un système sophistiqué d'allocation de stockage empêche les nœuds de manquer d'espace.\n\n* Architecture binaire unifiée : un seul binaire `gitlab-zoekt` peut fonctionner à la fois en mode indexeur et en mode serveur web.\n\n### Défi 3 : intégration des autorisations\n\n**Le problème :** Zoekt n'avait aucune notion du système d'autorisation complexe de GitLab. Les utilisateurs ne doivent voir que les résultats des projets auxquels ils ont accès.\n\n**Notre solution :** nous avons intégré un filtrage des autorisations natif directement dans le flux de recherche :\n\n* Les requêtes de recherche incluent le contexte des autorisations de l'utilisateur.\n\n* Les résultats sont filtrés pour n’inclure que les éléments auxquels l'utilisateur peut accéder, même dans le cas où les autorisations évoluent avant la fin de l'indexation.\n\n### Défi 4 : simplification opérationnelle\n\n**Le problème :** gérer un système de recherche distribué ne devrait pas nécessiter une équipe dédiée.\n\n**Notre solution :**\n\n* Mise à l'échelle automatique : l'ajout de capacité est aussi simple que le déploiement de nœuds supplémentaires. Ces derniers s'enregistrent automatiquement et gèrent immédiatement la charge de travail.\n\n* Auto-réparation : les nœuds qui ne s'enregistrent pas sont automatiquement signalés comme hors ligne, avec redistribution automatique de leurs tâches.\n\n* Partitionnement sans configuration : le système détermine automatiquement les affectations de partitions optimales.\n\n## Déploiement progressif : réduire les risques à grande échelle\n\nLe déploiement d'un tout nouveau backend de recherche auprès de millions d'utilisateurs a nécessité une planification minutieuse. Voici comment nous avons limité l'impact sur les clients tout en garantissant la fiabilité :\n\n### Phase 1 : tests contrôlés (groupe gitlab-org)\n\nNous avons commencé par activer la recherche exacte de code uniquement pour le groupe `gitlab-org`, constitué de nos propres dépôts internes. \n\nCette étape nous a permis de :\n\n* Tester le système avec des charges de travail réelles en production\n\n* Identifier et corriger les goulots d'étranglement liés aux performances\n\n* Rationaliser le processus de déploiement\n\n* Tirer des enseignements concrets sur les workflows grâce aux retours d'utilisateurs\n\n### Phase 2 : validation et optimisation des performances\n\nAvant d'étendre la fonctionnalité, nous nous sommes assurés que le système pouvait gérer la charge à l'échelle de GitLab.com. Pour cela, nous avons dû :\n\n* Mettre en œuvre une surveillance et une gestion des alertes complètes\n\n* Valider la gestion du stockage basée sur la croissance réelle des données en production\n\n### Phase 3 : expansion progressive auprès des clients\n\nNous avons progressivement ouvert l'accès à la recherche exacte de code aux clients désireux de l'essayer, afin de :\n\n* Collecter leurs retours sur les performances et l'expérience utilisateur\n\n* Affiner l'interface utilisateur de recherche en fonction des workflows réels des utilisateurs\n\n* Optimiser les performances d'indexation (par exemple, les grands dépôts comme `gitlab-org/gitlab` sont désormais indexés en environ 10 secondes)\n\n* Ajuster l'architecture en fonction des leçons tirées des premiers essais\n\n* Augmenter massivement le débit d'indexation et améliorer le cycle de vie des transitions d'état\n\n### Phase 4 : déploiement à grande échelle\n\nAujourd'hui, plus de 99 % des groupes disposant des licences Premium et Ultimate sur GitLab.com ont accès à la recherche exacte de code. \n\nLes utilisateurs peuvent :\n\n* Basculer facilement entre les modes de recherche par expression régulière et par correspondance exacte\n\n* Tirer parti des avantages sans modifier la configuration\n\n* Revenir à l'ancienne méthode de recherche si nécessaire (bien que peu d'entre eux optent pour cette possibilité)\n\nCe déploiement progressif a permis d'éviter toute interruption de service, baisse de performances ou perte de fonctionnalités pendant la transition. Les premiers retours sont très positifs, car les utilisateurs constatent que leurs résultats de recherche sont plus pertinents et qu'ils les obtiennent beaucoup plus rapidement.\n\n> Vous souhaitez en savoir plus sur l'architecture et la mise en œuvre de la recherche exacte de code ? Consultez notre [document de conception](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/architecture/design-documents/code_search_with_zoekt/) complet, qui offre une description technique détaillée de ce système de recherche distribué.\n\n## Premiers pas : comment lancer une recherche exacte de code ? \n\nLa prise en main de la recherche exacte de code est simple, car cette fonctionnalité est déjà activée par défaut pour les groupes Premium et Ultimate sur GitLab.com (accessibles aujourd'hui à plus de 99 % des groupes éligibles).\n\n### Guide de démarrage rapide\n\n1. Accédez à la recherche avancée depuis votre projet ou groupe GitLab.\n\n2. Saisissez votre terme de recherche dans l'onglet Code.\n\n3. Basculez entre les modes de recherche par correspondance exacte et par expression régulière.\n\n4. Utilisez des filtres pour affiner votre recherche.\n\n### Syntaxe de recherche de base\n\nQue vous utilisiez le mode de recherche par correspondance exacte ou par expression régulière, vous pouvez affiner votre recherche avec divers modificateurs :\n\n| Exemple de requête | Fonction                                                               |\n| ------------------ | ---------------------------------------------------------------------- |\n| `file:js`          | Recherche uniquement dans les fichiers dont le nom contient « js »     |\n| `foo -bar`         | Recherche « foo », mais exclut les résultats contenant « bar »         |\n| `lang:ruby`        | Recherche uniquement dans les fichiers Ruby                            |\n| `sym:process`      | Recherche « process » dans les symboles (méthodes, classes, variables) |\n\n> **Conseil :** pour optimiser votre recherche, commencez par une requête précise, puis élargissez-la si besoin. L'utilisation des filtres `file:` et `lang:` augmente considérablement la pertinence des résultats.\n\n### Techniques de recherche avancées\n\nCombinez plusieurs filtres pour gagner en précision :\n\n```text\n\nis_expected file:rb -file:spec\n\n```\n\nCette requête recherche « is_expected » dans les fichiers Ruby dont le nom ne contient pas « spec ».\n\nTirez parti des expressions régulières pour obtenir des motifs puissants :\n\n```text\n\ntoken.*=.*[\\\"']\n\n```\n\n[Consultez cette recherche effectuée dans le dépôt GitLab Zoekt.](https://gitlab.com/search?search=token.*%3D.*%5B%5C%22'%5D&nav_source=navbar&project_id=46649240&group_id=9970&search_code=true&repository_ref=main&regex=true)\n\nElle permet de trouver des mots de passe codés en dur qui, s'ils ne sont pas détectés, peuvent constituer un risque de sécurité.\n\nPour approfondir la syntaxe, consultez la [documentation dédiée à la recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/user/search/exact_code_search/#syntax).\n\n## Disponibilité et déploiement\n\n### Disponibilité actuelle\n\nLa recherche exacte de code est actuellement disponible en version bêta pour les utilisateurs de GitLab.com disposant de licences Premium et Ultimate :\n\n* Elle est accessible à plus de 99 % des groupes éligibles sous licence.\n\n* La recherche dans l'interface utilisateur utilise automatiquement Zoekt lorsqu'il est disponible ; la recherche exacte de code via l'API de recherche est activée par le biais d'un feature flag.\n\n### Options de déploiement pour les instances Self-Managed\n\nPour les instances Self-Managed, nous proposons plusieurs méthodes de déploiement :\n\n* Kubernetes/Helm : notre méthode la mieux prise en charge, basée sur notre [Helm Chart `gitlab-zoekt`](https://gitlab.com/gitlab-org/cloud-native/charts/gitlab-zoekt).\n\n* Autres méthodes : nous travaillons actuellement sur la simplification du déploiement via Omnibus et d'autres options d'installation.\n\nLes exigences en configuration système varient selon la taille de votre code source, mais l'architecture est conçue pour s'adapter horizontalement et/ou verticalement à mesure que vos besoins évoluent.\n\n## Prochaines étapes\n\nBien que la recherche exacte de code soit déjà performante, nous l'améliorons continuellement avec :\n\n* **Des optimisations à grande échelle** pour gérer des instances comptant des centaines de milliers de dépôts\n\n* **Des options de déploiement renforcées pour les instances Self-Managed**, y compris la prise en charge simplifiée d'Omnibus\n\n* **Une prise en charge complète de la haute disponibilité** avec basculement automatique et équilibrage de la charge\n\nRestez à l'écoute pour suivre les prochaines mises à jour lorsque nous passerons de la version bêta à la disponibilité générale.\n\n## Transformez votre façon de rechercher des lignes de code\n\nAvec la recherche exacte de code, GitLab repense en profondeur la manière dont le code est exploré, en fournissant des correspondances exactes, une prise en charge avancée des expressions régulières et des résultats contextuels. \n\nCette nouvelle fonctionnalité résout les aspects les plus frustrants de la recherche de code :\n\n* Ne perdez plus votre temps avec des résultats non pertinents.\n\n* Ne ratez plus aucune correspondance importante.\n\n* N'ouvrez plus plusieurs fichiers juste pour comprendre le contexte de base.\n\n* Ne subissez plus de problèmes de performances à mesure que la taille de vos dépôts de code augmente.\n\nL'impact s'étend même bien au-delà, à la productivité globale des équipes :\n\n* **Vos équipes collaborent plus efficacement** avec un référencement clair du code.\n\n* **Le partage des connaissances s'accélère** avec la détection facile des motifs.\n\n* **L'intégration des nouveaux membres d'équipe s'accélère** avec une compréhension rapide du code source.\n\n* **La sécurité est renforcée** avec un audit efficace des motifs.\n\n* **Une réduction de la dette technique** devient réellement envisageable.\n\nLa recherche exacte de code est plus qu'une simple fonctionnalité : elle vous permet de mieux comprendre et de gérer le code. Alors, arrêtez de chercher et commencez à trouver ! \n\n**Nous serions ravis de connaître votre avis.** Partagez vos expériences, vos questions ou vos commentaires sur la recherche exacte de code dans notre [ticket dédié aux retours d'expérience](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/420920). Vos retours nous aident à hiérarchiser nos priorités d'améliorations et à enrichir nos futures fonctionnalités.\n\n**Vous souhaitez tirer parti d'une recherche de code plus intelligente ? Pour en savoir plus, consultez notre [documentation](https://docs.gitlab.com/ee/user/search/exact_code_search.html) et essayez dès aujourd'hui notre nouvelle fonctionnalité en effectuant une recherche dans vos espaces de nommage ou vos projets disposant d'une licence Premium ou Ultimate. Vous n'utilisez pas encore GitLab ? Inscrivez-vous pour un [essai gratuit de GitLab Ultimate enrichi des capacités de GitLab Duo](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?hosted=saas) !**",[23],"open source","yml",{},true,"/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",{"noIndex":11,"title":29,"description":16},"Trouvez rapidement du code dans vos dépôts GitLab","fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",[32],"open-source","Dx96cXVsttvZh55GXl9cJkH47FiDXrlkjN4T2lqzmWg",{"data":35},{"logo":36,"freeTrial":41,"sales":46,"login":51,"items":56,"search":366,"minimal":401,"duo":420,"pricingDeployment":429},{"config":37},{"href":38,"dataGaName":39,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":42,"config":43},"Commencer un essai gratuit",{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":40},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":47,"config":48},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":52,"config":53},"Connexion",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":40},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[57,84,181,186,287,347],{"text":58,"config":59,"cards":61},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":60},"platform",[62,68,76],{"title":58,"description":63,"link":64},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":65,"config":66},"Découvrir notre plateforme",{"href":67,"dataGaName":60,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/platform/",{"title":69,"description":70,"link":71},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":72,"config":73},"Découvrir GitLab Duo",{"href":74,"dataGaName":75,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":77,"description":78,"link":79},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":80,"config":81},"En savoir plus",{"href":82,"dataGaName":83,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":85,"left":26,"config":86,"link":88,"lists":92,"footer":163},"Produit",{"dataNavLevelOne":87},"solutions",{"text":89,"config":90},"Voir toutes les solutions",{"href":91,"dataGaName":87,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/solutions/",[93,118,141],{"title":94,"description":95,"link":96,"items":101},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":97},{"icon":98,"href":99,"dataGaName":100,"dataGaLocation":40},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[102,106,109,114],{"text":103,"config":104},"CI/CD",{"href":105,"dataGaLocation":40,"dataGaName":103},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":69,"config":107},{"href":74,"dataGaLocation":40,"dataGaName":108},"gitlab duo agent platform - 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par utilisateur offrent aux organisations les garde-fous budgétaires nécessaires pour déployer GitLab Duo Agent Platform à grande échelle.",[679],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Les équipes qui utilisent GitLab Duo Agent Platform avec des crédits GitLab à la demande livrent plus rapidement, détectent les bogues plus tôt et automatisent des tâches qui mobilisaient auparavant des sprints entiers. Mais à mesure que l'adoption progresse, les équipes finances, achats et plateforme exigent des preuves que les dépenses liées à l'IA sont encadrées, prévisibles et maîtrisables.\n\nL'un des principaux freins à une adoption plus large de l'IA n'est pas le scepticisme vis-à-vis de la technologie : c'est l'incertitude quant à la maîtrise des dépenses. Sans plafond budgétaire, un mois particulièrement chargé pourrait engendrer des dépenses imprévues. Sans limites par utilisateur, une poignée d'utilisateurs intensifs pourrait épuiser les crédits de l'équipe avant la fin du mois. Et sans aucun de ces mécanismes, les responsables techniques qui souhaitent étendre l'utilisation de l'IA agentique pour le développement logiciel doivent multiplier les démarches pour obtenir les validations budgétaires.\n\nDepuis sa [disponibilité générale](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/), GitLab Duo Agent Platform offre des fonctionnalités de gouvernance et de visibilité sur l'utilisation. Avec GitLab 18.11, nous introduisons des contrôles d'utilisation pour [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/) : des plafonds de dépenses et des garde-fous budgétaires qui donnent à votre organisation encore plus de contrôle et de transparence sur la consommation des crédits.\n\n## Gestion de GitLab Credits\n\nGitLab 18.11 ajoute trois niveaux de contrôle sur la consommation des GitLab Credits : un plafond de dépenses au niveau de l'abonnement, des limites de crédits par utilisateur et une visibilité sur l'état et l'application des plafonds.\n\n### Plafond de dépenses au niveau de l'abonnement\n\nLes responsables de facturation peuvent désormais définir un plafond mensuel strict pour la consommation de crédits GitLab à la demande sur l'ensemble de leur abonnement.\n\nVoici comment cela fonctionne :\n\n* **Définissez un plafond** dans le `portail clients`, dans les paramètres de votre abonnement relatifs à GitLab Credits.\n\n* **Appliquez automatiquement les limites de dépenses.** Lorsque la consommation à la demande atteint le plafond, l'accès à GitLab Duo Agent Platform est suspendu pour tous les utilisateurs de l'abonnement jusqu'au début de la période mensuelle suivante.\n\n* **Ajustez en cours de route.** Augmentez ou désactivez le plafond en cours de mois pour rétablir l'accès.\n\nLe plafond se réinitialise à chaque période mensuelle et la limite configurée est reconduite automatiquement, sauf si vous la modifiez. Étant donné que les données d'utilisation sont synchronisées périodiquement plutôt qu'en temps réel, un léger dépassement peut survenir après que le plafond est atteint, avant que l'application ne prenne effet. Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour plus de détails.\n\n### Plafonds de dépenses par utilisateur\n\nIl est naturel que tous les utilisateurs ne consomment pas les crédits au même rythme. Mais lorsqu'un ou deux utilisateurs intensifs consomment une part disproportionnée du pool, le reste de l'équipe peut perdre son accès à l'IA avant la fin du mois.\n\nLes plafonds de crédits par utilisateur empêchent qu'un seul utilisateur consomme plus que la part qui lui est allouée :\n\n* **Plafond forfaitaire par utilisateur.** Définissez une limite de crédits forfaitaire qui s'applique de manière égale à chaque utilisateur de l'abonnement via l'API GraphQL de GitLab. Contrairement au plafond au niveau de l'abonnement, le plafond par utilisateur s'applique à la consommation totale d'un utilisateur, toutes sources de crédits confondues.\n\n* **Limites personnalisées par utilisateur.** Pour les organisations qui ont besoin de limites différenciées, vous pouvez définir des plafonds de crédits individuels pour des utilisateurs spécifiques via l'API GraphQL. Par exemple, vous pourriez accorder une allocation plus élevée à vos staff engineers tout en appliquant une limite standard au reste de l'équipe.\n\n* **Application individuelle.** Lorsqu'un utilisateur atteint son plafond, il conserve un accès complet à GitLab. Seule sa consommation de crédits GitLab Duo Agent Platform est suspendue jusqu'au prochain cycle de facturation. Tous les autres membres de l'équipe continuent à travailler sans interruption jusqu'à atteindre leur propre limite ou le plafond au niveau de l'abonnement, selon la première éventualité.\n\n### Visibilité et notifications\n\nLorsqu'un plafond au niveau de l'abonnement est atteint, GitLab envoie une notification par e-mail aux responsables de facturation afin qu'ils puissent agir : augmenter le plafond, attendre la période suivante ou redistribuer les crédits.\n\nDans GitLab, les propriétaires de groupe (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed) peuvent consulter les utilisateurs bloqués en raison de l'atteinte de leur plafond par utilisateur et rétablir l'accès en ajustant le plafond via l'API GraphQL.\n\n## Comment les garde-fous budgétaires aident les organisations à déployer l'IA à grande échelle\n\nLes garde-fous sont essentiels à mesure que les organisations accélèrent leur adoption de l'IA. Voici pourquoi :\n\n### Des budgets d'IA prévisibles\n\nLes contrôles d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform transforment l'IA en un poste budgétaire encadré et prévisible grâce aux crédits GitLab à la demande. Il devient ainsi plus facile de déployer des agents sur l'ensemble du cycle de développement logiciel, d'obtenir la validation des équipes financières, de justifier les renouvellements et de planifier les dépenses trimestrielles.\n\n### Gouvernance et refacturation interne\n\nLes grandes organisations doivent souvent aligner la consommation d'IA sur leurs budgets internes, centres de coûts ou politiques de départements. Les plafonds par utilisateur offrent aux équipes plateforme un mécanisme simple pour répartir les crédits équitablement et suivre la consommation au niveau individuel. Les options d'importation par API facilitent la gestion des plafonds à l'échelle de l'entreprise. En combinant les plafonds par utilisateur aux données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits, les organisations peuvent analyser les tendances de consommation pour alimenter leurs propres processus de refacturation interne ou d'allocation budgétaire.\n\n### La confiance pour passer à l'échelle\n\nDe nombreux clients commencent à utiliser GitLab Duo Agent Platform avec un petit groupe pilote. Les contrôles d'utilisation éliminent les risques associés à l'extension de ce pilote à l'ensemble de l'organisation. Vous pouvez déployer GitLab Duo Agent Platform auprès de centaines, voire de milliers de développeurs, en sachant qu'un plafond strict protège votre budget. Si la consommation augmente plus vite que prévu, vous atteindrez le plafond, sans facture inattendue.\n\n## Dépasser le dilemme de la tarification par siège et du manque de visibilité\n\nDe nombreux outils de programmation assistée par l'IA adoptent une approche par siège pour la gestion des coûts. Vous achetez un nombre fixe de sièges à un prix forfaitaire par utilisateur, et c'est votre budget. L'approche est simple, mais rigide. Vous payez le même montant, qu'un développeur utilise l'outil dix fois par jour ou n'y touche jamais. Et à mesure que les éditeurs introduisent des modèles premium et des dépassements basés sur l'utilisation en plus de la tarification par siège, la prévisibilité des coûts promise par ce modèle commence à s'éroder.\n\nGitLab adopte une approche différente : une tarification à l'usage avec des plafonds stricts et un tableau de bord de gouvernance unifié. Vous profitez d'une véritable flexibilité : vous ne payez que ce que vos équipes consomment réellement et pouvez prévoir un budget grâce aux limites de dépenses appliquées automatiquement.\n\n## Exemples concrets de contrôles d'utilisation\n\n**Prenons l'exemple d'une entreprise cliente SaaS de taille moyenne qui souhaite respecter son budget mensuel.** Une entreprise d'ingénierie de 200 personnes définit un plafond au niveau de l'abonnement correspondant à sa consommation à la demande prévue. Le VP Engineering peut affirmer avec certitude aux équipes financières que les dépenses liées à GitLab Duo Agent Platform ne dépasseront jamais le montant approuvé, même lors de l'intégration de nouvelles équipes. Si l'organisation approche du plafond en cours de mois, le responsable de facturation reçoit une notification et peut décider d'augmenter la limite ou d'attendre la période suivante.\n\n**Chez GitLab, nous travaillons également avec de grandes entreprises qui souhaitent garantir une utilisation équitable entre les équipes.** Une société de services financiers internationale comptant 2 000 développeurs utilise les plafonds par utilisateur pour assurer un accès équitable. Les ingénieurs seniors travaillant sur des projets de refactorisation complexes bénéficient d'une allocation individuelle plus élevée via l'API, tandis que la majorité des développeurs profite d'un plafond forfaitaire standard. Aucun utilisateur ne peut épuiser le pool à lui seul, et l'équipe plateforme utilise les données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits pour analyser les tendances de consommation et concevoir la planification budgétaire trimestrielle.\n\n## Premiers pas\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles pour les clients GitLab.com et GitLab Self-Managed dès la version GitLab 18.11. Les contrôles sont configurés à différents emplacements selon la portée et votre rôle.\n\n**Plafond au niveau de l'abonnement**\n\nLes responsables de facturation définissent le plafond à la demande au niveau de l'abonnement dans le portail client :\n\n1. Connectez-vous au `Portail clients`.\n\n2. Sur la carte de votre abonnement, accédez aux paramètres de **GitLab Credits**.\n\n3. Activez le plafond mensuel de crédits à la demande et saisissez la limite souhaitée.\n\n**Plafond forfaitaire par utilisateur**\n\nLe plafond forfaitaire par utilisateur peut être défini via l'API GraphQL de GitLab par les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) ou les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed). Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour les dernières informations sur les interfaces de configuration disponibles.\n\n**Limites personnalisées par utilisateur**\n\nPour des limites différenciées, les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (Self-Managed) peuvent définir des plafonds individuels par programmation. Cette option est particulièrement utile pour les workflows d'automatisation et d'Infrastructure as Code.\n\n**Suivi de l'utilisation et de l'état des plafonds**\n\n* **Portail client :** consultez l'utilisation détaillée et l'état des plafonds.\n\n* **GitLab.com :** les propriétaires de groupe peuvent consulter les utilisateurs bloqués sous **Paramètres > GitLab Credits**.\n\n* **GitLab Self-Managed :** les administrateurs d'instance peuvent consulter l'état des plafonds et les utilisateurs bloqués sous **Admin > GitLab Credits**.\n\n## GitLab Duo Agent Platform est prêt à passer à l'échelle\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles dès maintenant dans GitLab 18.11. Si vous attendiez les bons garde-fous avant de déployer GitLab Duo Agent Platform à l'échelle de votre organisation, c'est le moment. Définissez vos plafonds, déployez GitLab Duo Agent Platform auprès de davantage d'équipes et accélérez vos livraisons !\n\n> [En savoir plus sur GitLab Credits et les contrôles d'utilisation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).",[9,684,685],"AI/ML","news",{"featured":11,"template":12,"slug":687},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":689,"config":699},{"title":690,"description":691,"authors":692,"heroImage":694,"date":681,"body":695,"category":9,"tags":696},"GitLab 18.11 : automatisez la correction des vulnérabilités avec l'IA","Avec GitLab 18.11, Agentic SAST Vulnerability Resolution est désormais en disponibilité générale.",[693],"Alisa Ho","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","L’IA génère du code plus vite que n’importe quelle équipe de sécurité ne peut en assurer la revue. Ce qui constituait autrefois un backlog gérable de vulnérabilités détectées par les tests statiques de sécurité des applications (SAST) est désormais une liste écrasante et difficile à analyser. Demander aux équipes de développement de rechercher et de corriger manuellement chaque vulnérabilité n’est pas un processus, c’est un goulot d’étranglement. La solution ne réside pas dans un effort humain accru, mais dans un pipeline autonome. [Agentic SAST Vulnerability Resolution](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) intégré à GitLab Duo Agent Platform a été conçue précisément pour répondre à ce problème.\n\nDésormais en disponibilité générale, Agentic SAST Vulnerability Resolution génère automatiquement des correctifs de code prêts à être fusionnés pour remédier aux vulnérabilités SAST. Grâce à cette fonctionnalité :\n\n* Les équipes de développement restent concentrées sur leur travail\n\n* Les vulnérabilités sont résolues avant d’atteindre l'environnement de production\n\n* Les équipes AppSec consacrent moins de temps au classement et à la coordination avec les équipes\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution représente l’avenir de la sécurité des applications. La version GitLab 18.11 offre également des scans SAST plus rapides, une priorisation plus intelligente et une gouvernance renforcée sur l’ensemble de la plateforme.\n\n## Une correction automatique sans interrompre votre workflow\n\nLorsque l’IA génère du code à grande échelle, l'équation change. Un backlog de sécurité qui progressait autrefois de façon linéaire s’accroît désormais de manière exponentielle à chaque commit assisté par un modèle. Il n’existe aucune solution à ce problème qui consiste à demander aux équipes de développement de changer de contexte plus souvent et de continuer à corriger manuellement des vulnérabilités. Selon le [rapport DevSecOps 2025 de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/devsecops-report-france/), les équipes de développement consacrent déjà 11 heures par mois à corriger des vulnérabilités après la mise en production, c’est-à-dire à résoudre des problèmes déjà exploitables en production au lieu de livrer de nouvelles fonctionnalités.\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution transforme l’économie de ce cycle. Lorsqu’un scan SAST est terminé, les résultats déclenchent automatiquement le flow de [SAST false positive detection](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/). Les risques confirmés sont directement intégrés au flow Agentic SAST Vulnerability Resolution, où GitLab Duo Agent Platform :\n\n\n* Analyse la vulnérabilité dans son contexte\n\n* Génère un correctif qui traite la cause profonde\n\n* Valide le correctif à l'aide de tests automatisés\n\nL’équipe de développement reçoit une merge request prête à être fusionnée, accompagnée d’un score de confiance, afin de prendre une décision éclairée sur la manière de corriger la vulnérabilité. Le sprint reste dans les temps, les équipes de développement restent concentrés sur leur travail et les vulnérabilités sont résolues avant d’atteindre l'environnement de production.\n\nAccélérer la production logicielle implique également de ne pas attendre les résultats de votre scanner. GitLab 18.11 introduit le [scan incrémental pour Advanced SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/gitlab_advanced_sast/#incremental-scanning), permettant aux équipes de développement d’obtenir les résultats relatifs aux vulnérabilités sans attendre la fin d’un scan complet, et aux pipelines de continuer d'avancer.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183195999?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479%2Fembed\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture\" allowfullscreen=\"\" frameborder=\"0\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\">\u003C/iframe>\n\n\n## Une remédiation en fonction du risque métier\n\nLa correction autonome ne fonctionne que si le signal qui la déclenche est fiable. Lorsque les scores de sévérité ne reflètent pas l’exploitabilité réelle, les équipes de développement cessent de faire confiance au signal et commencent à l’ignorer.\n\nGitLab 18.11 répond à ce problème sur quatre niveaux. Premièrement, les [scores de vulnérabilité](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/severities/#critical-severity) s’appuient désormais sur le Common Vulnerability Scoring System (CVSS) 4.0, la norme la plus récente du secteur, avec des métriques plus granulaires qui reflètent davantage l’exploitabilité réelle. Le score affiché dans GitLab correspond ainsi à la norme du secteur la plus à jour pour mesurer le risque réel.\n\nLes équipes AppSec peuvent ensuite définir des [règles basées sur des politiques](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/vulnerability_management_policy/#severity-override-policies) qui ajustent automatiquement les scores de sévérité des vulnérabilités en fonction de signaux tels que les Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), les Common Weakness Enumeration (CWE) et le le chemin d'accès au fichier/répertoire. Une fois la politique définie, les modifications de sévérité s’appliquent immédiatement, permettant aux équipes de développement de travailler à partir d’un backlog qui reflète le risque métier réel, et non les résultats bruts du scanner.\n\nL'application des règles en fonction des risques ne se limite pas au backlog. Les équipes AppSec peuvent désormais configurer des [politiques d’approbation pour bloquer](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/merge_request_approval_policies/#vulnerability_attributes-object) ou émettre des alertes en fonction du statut Known Exploited Vulnerabilities (KEV) ou des seuils de score Exploit Prediction Scoring System (EPSS). Lorsqu’un merge est bloqué, les équipes de développement savent que c’est parce que la vulnérabilité s'appuie sur des données d’exploitabilité réelles, et non sur un score qui ne tenait pas compte de leur environnement.\n\nEnfin, le [nouveau graphique du tableau de bord de sécurité Top CWEs](https://docs.gitlab.com/user/application_security/security_dashboard/#top-10-cwes) offre aux équipes une visibilité sur les classes de vulnérabilités qui apparaissent le plus fréquemment dans leurs projets. Plutôt que de traiter les résultats individuellement, les équipes peuvent identifier des tendances, établir des priorités au niveau de la cause profonde et traiter les risques systémiques avant qu’ils ne s’aggravent.\n\n## Des contrôles de sécurité renforcés avec moins de charge opérationnelle\n\nL'efficacité d'un pipeline de correction autonome dépend entièrement de la couverture offerte par le scanner de sécurité sur lequel il s'appuie. Si la configuration du scanner est incohérente, les résultats transmis au pipeline sont incomplets, tout comme les correctifs.\n\nGitLab 18.11 introduit le [Security Manager](https://docs.gitlab.com/user/permissions/#default-roles), un nouveau rôle par défaut conçu spécifiquement pour les professionnels de la sécurité. Grâce au rôle Security Manager, les équipes de sécurité peuvent appliquer des scanners de sécurité, définir et configurer des politiques de sécurité, gérer les workflows de classement et de correction des vulnérabilités, et maintenir les frameworks de conformité et les flux d’audit, sans avoir besoin d’autorisations de modification du code ou de déploiement. Les équipes de sécurité disposent ainsi des accès nécessaires à leur travail, et rien de plus, ce qui permet de limiter les autorisations au travail à accomplir et de laisser les autorisations relatives au code et au déploiement aux équipes de développement.\n\nPour les équipes AppSec, obtenir une couverture cohérente du scanner SAST sur plusieurs projets et groupes est désormais beaucoup plus simple. Les [profils de configuration SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/configuration/security_configuration_profiles/) offrent aux équipes de sécurité un espace unique pour définir la configuration des scans une seule fois et l’appliquer à tous les projets d’un groupe en une seule action. Les équipes n'ont plus besoin de rédiger et de maintenir des fichiers de politique YAML, de dépendre des équipes de développement pour configurer les scanners, ni de vérifier manuellement chaque projet pour identifier les lacunes de couverture.\n\n## Commencer dès aujourd’hui avec la remédiation agentique des vulnérabilités\n\nGitLab 18.11 offre un workflow complet de [gestion des vulnérabilités](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-vulnerability-management/ \"Gestion des vulnérabilités\") sur une seule plateforme : une IA qui corrige automatiquement les vulnérabilités, une priorisation plus intelligente qui réduit le bruit lié aux vulnérabilités, et des contrôles de gouvernance qui donnent aux équipes de sécurité les accès et la couverture appropriés à grande échelle.\n\n> Pour découvrir comment GitLab Duo Agent Platform intègre la correction automatisée directement dans le workflow de vos équipes de développement, [commencez un essai gratuit de GitLab Ultimate dès aujourd’hui](https://about.gitlab.com/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).",[697,684,9,698],"security","features",{"featured":11,"template":12,"slug":700},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"content":702,"config":710},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":694,"date":707,"body":708,"category":9,"tags":709},"GitLab 18.11 : les agents CI Expert et Data Analyst comblent les lacunes du développement","Configurez votre CI et interrogez vos données de cycle de vie du développement logiciel grâce à deux nouveaux agents fondamentaux de GitLab Duo Agent Platform, disponibles dans GitLab 18.11.",[706],"Corinne Dent","2026-04-16","Le code généré par l'IA progresse plus vite que les systèmes qui l'entourent ne peuvent suivre. Plus de code signifie plus de merge requests en attente, plus de pipelines à configurer, plus de questions sur la livraison auxquelles personne n'a le temps de répondre — et la plupart des outils sur lesquels les équipes s'appuient n'ont pas été conçus pour ce rythme.\n\nDans GitLab 18.11, deux nouveaux agents fondamentaux pour Duo Agent Platform s'attaquent à des lacunes spécifiques du cycle de développement que l'IA a largement laissées de côté :\n* L'agent CI Expert (désormais en version bêta) comble le fossé entre l'écriture\n  du code et son intégration dans un pipeline opérationnel.\n\n* L'agent Data Analyst (désormais en disponibilité générale) comble le fossé entre\n  la livraison du code et la capacité à répondre à des questions fondamentales sur\n  le déroulement réel de cette livraison.\n\n\n\nCes problématiques ne pouvaient pas être résolues par un assistant généraliste. Un outil fonctionnant en dehors de GitLab peut générer un fichier YAML ou répondre à une question, mais il n'a aucune connaissance des performances historiques de vos pipelines, des zones de concentration des échecs, ni de vos temps de cycle de merge request réels. Ce contexte réside dans GitLab. Ces agents aussi.\n## Configurer rapidement la CI avec l'agent CI Expert\n\nL'IA a facilité l'écriture du code comme jamais auparavant. Intégrer ce code dans un pipeline opérationnel reste pourtant quelque chose que la plupart des équipes font des jours, voire des semaines plus tard — si tant est qu'elles le fassent. Le problème de la page blanche n'est plus dans l'éditeur. La page blanche, c'est désormais `.gitlab-ci.yml`.\n\nLes développeurs qui n'ont jamais configuré de CI ne savent pas à quoi ressemble la détection de langage en YAML, quelles commandes de test utiliser, ni comment valider le résultat avant de pousser leurs modifications. Les équipes copient généralement une configuration d'un projet précédent qui ne correspond pas forcément, assemblent des exemples tirés de la documentation, ou attendent la seule personne qui l'a déjà fait. Si cette personne n'est pas disponible, la CI devient quelque chose qu'on « fera plus tard ». Plus tard ne vient jamais.\n\nQuand la CI n'est jamais mise en place, les conséquences se font sentir partout. Les modifications sont livrées sans filet de sécurité fiable, les régressions apparaissent en production plutôt qu'en pipeline, et le travail s'accumule en lots plus importants et plus risqués, car personne ne veut être celui qui « casse le build ». Avec le temps, les équipes s'habituent à travailler dans l'incertitude, en s'appuyant souvent sur des connaissances institutionnelles non documentées et des tests ad hoc, plutôt que sur une boucle de retour rapide et prévisible intégrée à chaque modification.\n\nL'agent CI Expert, désormais disponible en version bêta, supprime ces frictions. Il inspecte votre dépôt, identifie votre langage et votre framework, et propose un pipeline de build et de test opérationnel, adapté à ce qui s'y trouve réellement — en expliquant chaque décision en langage clair. L'objectif : un pipeline fonctionnel en quelques minutes, sans écrire une seule ligne de YAML à la main.\n\nCe que fait l'agent CI Expert :\n\n* La génération de pipeline tenant compte du dépôt détecte le langage, le\n  framework et la configuration des tests.\n\n* Il génère des configurations de build et de test valides et exécutables.\n* Un flux guidé pour le premier pipeline, avec une explication en langage clair\n  de chaque étape dans Agentic Chat.\n\n* Une sémantique GitLab CI native, sans traduction de configuration requise.\n\nParce qu'il s'exécute dans GitLab et observe le comportement réel des pipelines au fil du temps, chaque amélioration peut s'appuyer sur la façon dont les équipes travaillent réellement, et non sur de simples exemples statiques.\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183458036?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"CI/CD Expert Agent\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nL'agent CI Expert est disponible sur GitLab.com, Self-Managed et Dedicated, dans les éditions Free, Premium et Ultimate avec GitLab Duo Agent Platform activé.\n\n## Interroger les données GitLab en langage naturel avec l'agent Data Analyst\n\nL'IA a accéléré la cadence de livraison des équipes. Répondre à des questions fondamentales sur l'avancement de ce travail est devenu plus difficile, pas plus simple.\n\nCombien de temps les merge requests restent-elles en revue ? Quels pipelines ralentissent les équipes ? Les objectifs de déploiement sont-ils réellement atteints ? Ces questions trouvaient autrefois une réponse en consultant un tableau de bord. Aujourd'hui, avec davantage de code, davantage d'équipes et une complexité accrue, les données existent — elles sont dans GitLab — mais y accéder implique encore d'attendre une équipe analytique, de soumettre une demande de tableau de bord, ou d'apprendre le GLQL.\n\nL'agent Data Analyst comble ce fossé. Posez une question en langage naturel et obtenez une visualisation instantanée dans Agentic Chat. Aucun langage de requête, aucune demande de tableau de bord, aucune attente que quelqu'un d'autre assemble les réponses.\n\nPar exemple, l'agent peut répondre aux questions portant sur les sujets suivants, selon les rôles :\n\n* Responsables ingénierie : temps de cycle des merge requests, débit par projet,\n  points de blocage dans les revues.\n\n* Développeurs : tendances de contribution, tests instables bloquant leurs merge\n  requests, évolution de la vitesse des pipelines.\n\n* Ingénieurs DevOps et plateforme : taux de succès/échec des pipelines,\n  utilisation des runners, fréquence de déploiement.\n\n* Direction ingénierie : fréquence de déploiement multi-portefeuille, métriques\n  de santé des projets, comparaisons des délais de livraison.\n\n\nDésormais en disponibilité générale dans la version 18.11, l'agent couvre les merge requests, les tickets, les projets, les pipelines et les jobs — une couverture complète du cycle de vie du développement logiciel, étendue par rapport au périmètre de la version bêta. Parce que l'agent Data Analyst interroge ce qui se trouve déjà dans GitLab, le contexte est toujours à jour, sans pipeline à maintenir ni outil tiers à synchroniser. Les requêtes générées en GitLab Query Language peuvent être copiées et utilisées partout où le Markdown GitLab est pris en charge, avec une exportation directe vers les éléments de travail et les tableaux de bord prévue dans la roadmap.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183094817?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Data Analyst agent demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nL'agent Data Analyst est disponible sur GitLab.com, Self-Managed et Dedicated, dans les éditions Free, Premium et Ultimate avec GitLab Duo Agent Platform activé.\n\n## Une plateforme unique, un contexte connecté\n\nLes deux agents s'exécutent dans GitLab, avec accès au code, aux pipelines, aux tickets et aux merge requests déjà présents. C'est ce qui distingue une IA native à la plateforme d'un assistant déconnecté : le contexte est toujours à jour et ne fait que gagner en pertinence avec le temps. L'agent CI Expert et l'agent Data Analyst représentent deux avancées concrètes vers une plateforme où l'IA ne se contente pas de vous aider à écrire du code plus vite, mais vous aide à comprendre, livrer et maintenir ce qui est construit.\n\n> [Commencer un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/)\n  pour découvrir ces agents IA fondamentaux.",[684,698,9],{"featured":26,"template":12,"slug":711},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"promotions":713},[714,728,740,751],{"id":715,"categories":716,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[717],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":240},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[9,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":240},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":743,"text":719,"button":744,"image":748},"security-modernization",[697],"Are you trading speed for security?",{"text":745,"config":746},"Get your security maturity score",{"href":747,"dataGaName":724,"dataGaLocation":240},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":749},{"src":750},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":752,"paths":753,"header":756,"text":757,"button":758,"image":763},"github-azure-migration",[754,755],"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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