[{"data":1,"prerenderedAt":782},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":3,"navigation-fr-fr":40,"banner-fr-fr":445,"footer-fr-fr":455,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":665,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":679,"blog-promotions-fr-fr":721,"next-steps-fr-fr":773},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":11,"meta":29,"navigation":11,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering.yml","Gitlab 18 3 Expanding Ai Orchestration In Software Engineering",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab 18.3 : expansion de l'orchestration IA dans l'ingénierie logicielle","Découvrez comment nous développons la collaboration humain-IA avec des flows améliorés, une gouvernance d'entreprise et une intégration fluide des outils.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755711502/wuuadis1pza3zehqohcc.png","2025-08-21","GitLab est aujourd'hui une plateforme DevSecOps complète qui unifie chaque étape du cycle de vie logiciel. Nous n'arrêtons pas l'innovation et continuons à œuvrer afin de devenir la première plateforme au monde alimentée par l'IA native pour l'ingénierie logicielle. Chez GitLab, nous croyons que l'avenir de l'ingénierie logicielle repose sur une collaboration intrinsèque entre l'humain et l'IA, c'est pourquoi nous souhaitons proposer les meilleures fonctionnalités d'IA à chaque utilisateur GitLab.\n\nCette transformation s'opère à trois niveaux distincts qui vont au-delà de ce que proposent les autres outils de développement IA :\n\n![Diapositive de transformation d'IA native](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755762266/iwuugge3cxweiyvi0yjk.png)\n\n**Premièrement, nous sommes un système pour l'enregistrement.** Notre plateforme de données unifiée contient vos actifs numériques les plus précieux, comme votre code source et votre propriété intellectuelle, ainsi qu'une large quantité de données non structurées de vos projets, des backlogs de bugs, des configurations CI/CD, des historiques de déploiement, des rapports de sécurité et des données de conformité. Ces données contextuelles d'une valeur inestimable sont en sécurité dans votre environnement GitLab et ne sont pas accessibles aux agents génériques ni aux grands modèles de langage (LLM).\n\n**Deuxièmement, nous agissons comme votre plan de contrôle logiciel.** Nous orchestrons vos processus métier critiques via des dépôts Git, des API REST et des interfaces basées sur des webhooks qui alimentent votre livraison logicielle de bout en bout. Pour nombre de nos clients, il s'agit d'une dépendance de niveau 0 sur laquelle leurs processus métier critiques s'appuient quotidiennement.\n\n**Troisièmement, nous offrons une expérience utilisateur puissante.** Nous proposons une interface intégrée qui élimine les changements de contexte coûteux qui ralentissent la plupart des équipes d'ingénierie. Plus de 50 millions d'utilisateurs enregistrés et notre vaste communauté dépendent de GitLab pour accomplir leur travail, et ils profitent d'une visibilité complète du cycle de vie et des outils de collaboration sur une seule plateforme. Forte de cette expertise, GitLab occupe une position de pionnière unique dans la collaboration intuitive humain-IA qui amplifie la productivité des équipes tout en préservant les workflows que nos utilisateurs connaissent et auxquels ils font confiance.\n\n**Extension de notre plateforme avec l'IA native intégrée à chaque niveau**\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) intègre et étend ces trois niveaux. Conçue pour l'extensibilité et l'interopérabilité, elle permet aux clients et partenaires de créer des solutions qui génèrent encore plus de valeur. Notre approche de plateforme ouverte met l'accent sur une connectivité transparente avec les outils et systèmes IA externes tout en garantissant une intégration à notre pile existante aux trois niveaux.\n\n* Tout d'abord, nous étendons notre plateforme de données unifiée avec un **graphique de connaissances** optimisé pour l'accès agentique qui indexe et relie le code avec toutes vos autres données non structurées. L'IA est friande de contexte, et nous sommes persuadés que cette approche accélérera non seulement le raisonnement et l'inférence par les agents, mais fournira également des résultats agentiques plus économiques et de meilleure qualité.\n* Ensuite, nous ajoutons une **couche d'orchestration** importante en trois parties distinctes à notre plan de contrôle existant : elle permet aux agents et aux flows de s'enregistrer comme abonnés aux événements SDLC GitLab, construit un nouveau moteur d'orchestration pour les flows multi-agents conçus sur mesure et expose les outils, agents et flows GitLab via Model Context Protocol (MCP) et des protocoles standards pour une interopérabilité sans précédent.\n* Enfin, nous étendons **l'expérience GitLab** pour offrir des agents et des flows d'agents de premier plan à travers tout le cycle de développement logiciel. Vous pourrez assigner des tâches asynchrones aux agents, les mentionner dans les commentaires et créer des agents personnalisés avec un contexte spécifique à vos workflows. Mais plus important encore, GitLab livre des agents natifs pour chaque étape du développement et propose un riche écosystème d'agents tiers. Cette approche crée une véritable collaboration humain-IA où vous pourrez travailler avec les agents IA aussi naturellement qu'avec vos collègues.\n\nDécouvrez en vidéo les nouveautés de la version 18.3 ou poursuivez votre lecture.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111796316?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=\"GitLab_18.3 Release_081925_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Nouveautés de GitLab 18.3\n\nLa version 18.2 a introduit des [agents IA spécialisés](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=Agents%20that%20work%20out%20of%20the%20box) qui travaillent aux côtés des équipes de développement tout au long du cycle de développement logiciel, ainsi que notre [Software Development Flow](\u003Chttps://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=we%20are%20building%3A-,Software%20Development%20Flow,-(now%20in%20beta>), une fonctionnalité puissante qui donne aux utilisateurs la capacité d'orchestrer plusieurs agents pour planifier, implémenter et tester des changements de code de bout en bout.\n\nGitLab 18.3 introduit des intégrations et une interopérabilité étendues, davantage de Flows, et une conscience contextuelle améliorée sur tout le cycle de développement logiciel.\n\n### Extension des intégrations et de l'interopérabilité\n\nNous offrons une extensibilité IA complète grâce aux agents GitLab de première partie et à un riche écosystème d'agents tiers avec un accès complet au contexte et aux données du projet. Cette approche maintient les workflows natifs et la gouvernance de GitLab et garantit une flexibilité dans le choix de vos outils préférés grâce à une orchestration hautement intégrée entre ces agents et la plateforme centrale de GitLab. Les équipes bénéficient de fonctionnalités IA améliorées, mais conservent leurs avantages clés d'intégration, de supervision et d'expérience utilisateur.\n\n* **Serveur MCP – intégration IA universelle :** le serveur ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) de GitLab permet aux systèmes IA de s'intégrer en toute sécurité directement avec vos projets GitLab et vos processus de développement. Cette interface standardisée élimine le besoin d'intégrations personnalisées supplémentaires et permet à vos outils IA, y compris [Cursor](https://docs.cursor.com/en/tools/mcp), de fonctionner intelligemment dans votre environnement GitLab existant. Consultez notre [documentation](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/) pour obtenir une liste complète des outils inclus avec la version 18.3. **Des outils supplémentaires sont prévus pour la version 18.4.**\n\n> *« Intégrer les workflow GitLab directement dans Cursor est une étape cruciale afin de réduire les frictions pour les équipes de développement. Si nous réduisons le besoin de changer de contexte, les équipes peuvent vérifier le statut des tickets, examiner les merge requests et surveiller les résultats des pipelines sans jamais quitter leur environnement de développement. Cette intégration est un ajustement naturel pour nos clients partagés, et nous nous réjouissons d'un partenariat à long terme avec GitLab pour continuer à améliorer la productivité de nos équipes. »*\n>\n> \\- **Ricky Doar, VP of Field Engineering chez Cursor**\n>\n> *« Le serveur MCP et l'assistance des agents de GitLab CLI créent de nouvelles façons puissantes pour Amazon Q de s'intégrer aux workflow de développement. Amazon Q Developer peut maintenant se connecter directement via l'interface MCP distante de GitLab, tandis que les équipes peuvent déléguer des tâches de développement en mentionnant simplement Amazon Q CLI dans les tickets et les merge requests. Les capacités robustes de sécurité et de gouvernance intégrées dans ces intégrations donnent aux entreprises la confiance nécessaire pour tirer parti des outils de codage IA tout en préservant leurs normes de développement. Notre partenariat avec GitLab démontre l'engagement continu d'AWS à étendre notre écosystème IA et à rendre les outils de développement intelligents accessibles partout où les développeurs travaillent. »*\n>\n> \\- **Deepak Singh, Vice President of Developer Agents and Experiences chez AWS**\n\n* **Assistance des agents de GitLab CLI  pour Claude Code, Codex, Amazon Q, Google Gemini et opencode (Bring Your Own Key) :** la version 18.3 introduit des intégrations qui permettent aux équipes de déléguer des tâches de routine en mentionnant leurs agents directement dans les tickets ou les merge requests. Dès que ces assistants IA sont mentionnés, ils lisent automatiquement le contexte environnant et le code du dépôt, puis répondent au commentaire de l'utilisateur en proposant des changements de code prêts à être examinés ou des commentaires inline. Ces intégrations requièrent l'utilisation de votre propre clé API pour les fournisseurs IA respectifs, conservent toutes les interactions en mode natif dans l'interface de GitLab et maintiennent les permissions appropriées et les pistes d'audit.\n\n\n  **Remarque :** les agents tiers font partie de la version bêta GitLab Premium et ne sont disponibles que pour les clients GitLab Duo Enterprise à des fins d'évaluation.\n\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111784124?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=\"Third Party Agents Flows Claude Code\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> *« L'intégration de Claude Code directement dans GitLab est une assistance IA disponible là où des millions de développeurs collaborent déjà et livrent du code au quotidien. En mentionnant Claude directement dans les tickets et les merge requests, il est possible d'éliminer les obstacles et de maintenir  la qualité avec une supervision humaine et des processus de révision. Cette mise à jour permet de tirer profit des capacités de Claude Code dans davantage de contextes où les équipes travaillent et transforme l'IA en un composant naturel de leur workflow de développement. »*\n>\n> **\\- Cat Wu, Claude Code Product Lead, Anthropic**\n>\n> *« Avec la nouvelle intégration d'agents de GitLab dans la version 18.3, vous pouvez utiliser opencode dans vos workflow existants. Il vous suffit de mentionner opencode dans un ticket ou une merge request, et il exécutera votre agent directement dans votre pipeline CI. Cette liberté dans la configuration et l'exécution d'opencode est le type d'intégration que la communauté open source apprécie vraiment. »*\n>\n> **\\- Jay V., CEO, opencode**\n\n* **Assistance Agentic Chat pour l'IDE de Visual Studio et l'interface utilisateur GitLab disponible pour tous les clients GitLab Premium et Ultimate :** avec la version 18.3, vous n'avez plus besoin de changer de contexte entre les outils pour accéder aux données complètes du cycle de vie de développement de GitLab. Nos intégrations améliorées injectent toute la puissance de GitLab Duo dans l'interface utilisateur GitLab ainsi que dans les IDE, et l'assistance inclut désormais Visual Studio en plus de JetBrains et VS Code. Cette nouveauté aide les développeurs à rester concentrés et à accéder au contexte détaillé du projet, à l'historique de déploiement et aux données de collaboration d'équipe directement dans leur environnement préféré.\n* **Assistance étendue des modèles IA :** GitLab Duo Self-Hosted prend maintenant en charge des modèles IA supplémentaires afin d'offrir aux équipes plus de flexibilité dans leurs workflows de développement assistés par l'IA. Vous pouvez maintenant déployer des modèles OpenAI GPT open source (20B et 120B de paramètres) via vLLM sur votre matériel de centre de données ou via des services cloud comme Azure OpenAI et AWS Bedrock dans votre cloud privé. De plus, Claude 4 d'Anthropic est disponible sur AWS Bedrock.\n\n### Nouveaux Flows de développement automatisés\n\nGitLab Flows coordonne plusieurs agents IA avec des instructions prédéfinies pour gérer de manière autonome ces tâches chronophages et routinières afin que les équipes de développement puissent se concentrer sur le cœur de leur travail.\n\nGitLab 18.3 possède deux nouveaux Flows :\n\n* **Flow Issue-to-MR (génération de code automatisée du concept à la complétion en quelques minutes) :** ce Flow convertit automatiquement les tickets en merge requests (MR) exploitables en coordonnant des agents pour analyser les exigences, préparer des plans de mise en œuvre complets et générer du code de qualité prêt pour une revue. Vous pouvez ainsi mettre en œuvre des idées en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111782058?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=\"Issue to MR\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Flow de conversion de fichier CI (intelligence de migration transparente) :** notre Flow de conversion de fichier CI rationalise les workflow de migration en demandant aux agents d'analyser les configurations CI/CD existantes et de les convertir intelligemment au format GitLab CI avec une compatibilité complète au pipeline. Ce Flow élimine les efforts manuels et les erreurs potentielles de réécriture des configurations CI, et il aide les équipes à migrer des pipelines de déploiement entiers en toute confiance. La version 18.3 inclut une assistance pour les migrations Jenkins. Une assistance supplémentaire est prévue dans les futures versions.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783724?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=\"Convert to CI Flow\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### Code et recherche intelligents\n\nLes solutions ponctuelles d'IA fonctionnent généralement avec une visibilité limitée sur des extraits de code isolés, mais le graphique de connaissances de GitLab fournit aux agents un contexte d'environnement pour garantir des réponses plus rapides et plus intelligentes.\n\n* **Graphique de connaissances (intelligence de code en temps réel) :** dans la version 18.3, le graphique de connaissances de GitLab offre désormais une indexation de code en temps réel pour des recherches de code plus rapides ainsi que des résultats plus précis en contexte. Nos agents comprennent les relations entre les fichiers, les dépendances et les modèles de développement de l'ensemble de votre code source et sont conçus pour fournir des informations que les développeurs humains mettraient des heures à trouver. **Et ce n'est que la première étape, nous prévoyons de continuer à étendre les puissantes fonctionnalités du graphique de connaissances.**\n\n### Gouvernance d'entreprise\n\nLa transparence de l'IA et le contrôle applicable à l'entreprise sont des défis majeurs qui freinent l'adoption des outils de développement alimentés par l'IA : [85 % des dirigeants s'accordent à dire que l'IA agentique créera des défis de sécurité sans précédent](https://about.gitlab.com/software-innovation-report/).\n\nLes nouvelles fonctionnalités de la version 18.3 visent à répondre aux préoccupations concernant la gouvernance des données, les exigences en matière de conformité et le besoin de visibilité dans les processus de prise de décision de l'IA afin que les entreprises puissent intégrer l'IA dans leurs frameworks de sécurité et de stratégies existants.\n\n* **Agent Insights (transparence par l'intelligence) :** notre suivi d'agents intégré offre une visibilité sur les processus de prise de décision des agents. Les utilisateurs peuvent optimiser les workflow et suivre les meilleures pratiques grâce à un suivi transparent.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783244?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=\"Agent Insights\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **GitLab Duo Code Review pour GitLab Self-Hosted :** dédiée aux  organisations avec des exigences strictes de gouvernance des données, cette fonctionnalité permet aux équipes d'utiliser l'intelligence de GitLab Duo tout en gardant le code sensible dans des environnements contrôlés.\n* **Configurations de modèles hybrides pour un déploiement IA flexible :** les clients GitLab Duo Self-Hosted peuvent maintenant utiliser des configurations de modèles hybrides et combiner des modèles IA auto-hébergés via leur passerelle IA locale avec les modèles cloud de GitLab via la passerelle IA de GitLab afin d'accéder à diverses fonctionnalités.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783569?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=\"Self Hosted Models Code Review\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Sécurité renforcée avec assistance OAuth :** notre serveur MCP inclut maintenant une assistance complète pour l'authentification OAuth 2.0, qui garantit des connexions sécurisées aux ressources protégées et aux environnements de développement sensibles. Cette nouvelle fonctionnalité suit le projet de spécification OAuth pour MCP, qui gère les flux d'autorisation, la gestion des tokens et l'enregistrement dynamique des clients.\n\n### Plateforme Secure by Design : une gouvernance évolutive\n\nPour être véritablement sécurisée, une plateforme nécessite l'application cohérente de principes de gouvernance sur l'ensemble du cycle de développement. Les mêmes principes fondamentaux de sécurité qui garantissent l'adoption sécurisée de l'IA (principe de moindre privilège, gestion centralisée des stratégies, surveillance proactive et autorisations granulaires) doivent être intégrés dans tout le SDLC pour créer une approche cohésive de défense en profondeur.\n\nGitLab 18.3 renforce les contrôles fondamentaux qui aident à protéger toute votre chaîne d'approvisionnement logicielle avec ces nouvelles mises à jour :\n\n* **Rôle d'administrateur personnalisé :** fournit des autorisations administratives granulaires conçues sur mesure qui remplacent l'accès administrateur général par des contrôles précis selon le principe de moindre privilège. Au lieu d'accorder des privilèges administratifs généraux qui créent des risques de sécurité, les organisations peuvent maintenant créer des rôles spécialisés adaptés à des fonctions spécifiques comme les équipes de plateforme qui gèrent les runners et la surveillance, les équipes d'assistance dédiées à la gestion des utilisateurs et les cadres dirigeants qui accèdent aux tableaux de bord et aux statistiques d'utilisation. Forte d'une gestion complète du cycle de vie des rôles via l'interface utilisateur et l'API, d'une journalisation d'audits et de documentation générée automatiquement, cette fonctionnalité offre une véritable gestion selon le principe de moindre privilège qui aide à maintenir l'efficacité opérationnelle et à améliorer la sécurité globale de l'instance.\n* **Framework de conformité au niveau de l'instance et gestion des stratégies de sécurité :** les organisations peuvent maintenant désigner un groupe de conformité dédié responsable d'appliquer des frameworks standardisés et des stratégies de sécurité directement aux groupes principaux, lesquels seront automatiquement mis en œuvre dans tous leurs sous-groupes et projets. Cette approche centralisée élimine la gestion fragmentée des stratégies, un obstacle à la conformité, et maintient l'autonomie du groupe en matière d'adoption de stratégies locales supplémentaires.\n* **Rapports de violations améliorés :** les équipes reçoivent désormais des notifications immédiates lorsque des changements non autorisés sont apportés aux règles d'approbation des MR, que des stratégies de framework ne possèdent pas les approbations appropriées ou que les contrôles de conformité temporels ne sont pas respectés. Les équipes peuvent associer directement les violations aux contrôles spécifiques du framework de conformité afin d'obtenir des informations exploitables qui leur indiquent exactement quelle exigence a été violée. Cette fonctionnalité transforme la conformité d'une simple tâche à exécuter en un élément proactif et intégré du workflow de développement et de sécurité.\n* **Permissions granulaires pour les tokens de job CI/CD :** remplace l'accès général des tokens par des permissions granulaires et explicites qui accordent aux jobs CI/CD un accès uniquement aux points de terminaison API spécifiques dont ils ont réellement besoin. Au lieu de donner aux jobs un accès général aux ressources du projet, les équipes peuvent maintenant définir des permissions précises pour les déploiements, les packages, les versions, les environnements et autres ressources critiques afin de réduire la surface d'attaque et tout potentiel d'escalade de privilèges.\n* **Intégration d'AWS Secrets Manager :** les équipes qui utilisent AWS Secrets Manager peuvent maintenant récupérer des secrets directement dans les jobs GitLab CI/CD afin de simplifier les processus de compilation et de déploiement. Un GitLab Runner accède aux secrets au moyen de l'authentification basée sur le protocole OpenID Connect, qui est masqué pour éviter l'exposition dans les job logs et détruit après utilisation. Cette approche élimine le  stockage des secrets dans des variables et s'intègre proprement dans les workflows existants  GitLab et AWS. Développée en étroite collaboration avec Deutsche Bahn et l'équipe AWS Secrets Manager, cette intégration reflète notre engagement à proposer des solutions aux côtés des clients pour résoudre des défis du monde réel.\n\n### Gestion des artefacts : sécuriser la chaîne d'approvisionnement logicielle\n\nLorsque les artefacts ne sont pas régis correctement, de petits changements peuvent avoir de lourdes conséquences. Les packages modifiables, les images de conteneurs écrasées et les règles incohérentes entre les outils peuvent entraîner des pannes de production, introduire des vulnérabilités et créer des problèmes de conformité. Pour une plateforme DevSecOps d'entreprise, une gestion centralisée et sécurisée des artefacts est essentielle afin de maintenir l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement logicielle.\n\n#### Protection des artefacts au niveau de l'entreprise\n\nGitLab 18.3 capitalise sur nos capacités complètes de protection des packages et ajoute de nouvelles fonctionnalités importantes :\n\n* **Assistance pour les revues Conan :** dans la version 18.3, les [révisions Conan](https://docs.gitlab.com/user/packages/conan_2_repository/#conan-revisions) garantissent l'immuabilité des packages pour les équipes de développement C++. Lorsque des modifications sont apportées à un package sans en changer la version, Conan calcule des identifiants uniques pour suivre ces changements et permettre aux équipes de maintenir des packages immuables ainsi que de préserver la clarté des versions.\n* **Sécurité améliorée du registre de conteneurs :** suite au lancement réussi des [tags de conteneurs immuables](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/packages/container_registry/immutable_container_tags/) dans la version 18.2, nous constatons une forte adoption de cette fonctionnalité en entreprise. Une fois qu'un tag créé correspond à une règle immuable, personne, quel que soit son niveau de permission, ne peut modifier cette image de conteneur afin d'éviter les changements non intentionnels des dépendances de production.\n\nCes améliorations complètent nos capacités de protection existantes pour npm, PyPI, Maven, NuGet, les charts Helm et les packages génériques. Elles aident les équipes de plateforme à implémenter une stratégie de gouvernance cohérente à travers toute leur chaîne d'approvisionnement logicielle – une exigence pour les organisations qui construisent des plateformes de développement internes sécurisées.\n\nContrairement aux solutions d'artefacts autonomes, l'approche intégrée de GitLab élimine le changement de contexte entre les outils et fournit une traçabilité de bout en bout du code au déploiement. Elle permet aussi aux équipes de plateforme d'implémenter une stratégie de gouvernance cohérente dans l'ensemble de leur pipeline de livraison logicielle.\n\n### Vues intégrées : visibilité et rapports en temps réel\n\nÀ mesure que les projets GitLab gagnent en complexité, les équipes se retrouvent à naviguer entre tickets, merge requests, epics et jalons pour maintenir la visibilité du statut du travail. Consolider efficacement ces informations tout en garantissant que les équipes ont un accès en temps réel à la progression du projet sans changement de contexte ni interruption reste un défi.\n### Lancement de la visibilité du statut du travail en temps réel\n\nDans GitLab 18.3, les [vues intégrées alimentées par notre puissant GitLab Query Language](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/glql/#embedded-views) (GLQL) éliminent le changement de contexte grâce à des données de projet injectées directement dans votre workflow :\n* **Vues dynamiques :** insérez des requêtes GLQL dans des blocs de code Markdown de pages wiki, d'epics, de tickets et de merge requests qui se rafraîchissent automatiquement en fonction de l'état actuel du projet chaque fois que vous chargez la page.\n* **Personnalisation contextuelle :** les vues s'adaptent automatiquement à l'aide de fonctions comme `currentUser()` et `today()` pour afficher les informations pertinentes selon l'utilisateur, sans configuration manuelle.\n* **Filtrage puissant :** filtrez parmi plus de 25 champs, y compris la personne assignée, l'auteur, le label, le jalon, les indicateurs de progression et la date de création.\n* **Flexibilité d'affichage :** présentez les données sous forme de tableaux, de listes ou de listes numérotées avec sélection personnalisable des champs, limites d'éléments et ordre de tri pour des vues spécifiques et exploitables.\n\nContrairement aux approches fragmentées de gestion de projet, nous avons conçu les vues intégrées pour maintenir la continuité de votre workflow avec une visibilité en temps réel. Ainsi, les équipes peuvent prendre des décisions éclairées sans se déconcentrer ni basculer entre plusieurs outils et interfaces.\n\n> Découvrez les [nouvelles fonctionnalités de GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/releases/2025/08/21/gitlab-18-3-released/).\n## Lancez-vous dès aujourd'hui\nGitLab 18.3 est maintenant disponible pour les utilisateurs GitLab Premium et Ultimate sur GitLab.com et dans les environnements GitLab Self-Managed.\n\nLes clients GitLab Dedicated profitent maintenant de la mise à niveau vers la version 18.2 et pourront utiliser les fonctionnalités déployées avec GitLab 18.3 le mois prochain.\n\nPrêt à découvrir l'avenir de l'ingénierie logicielle ? [Activez les fonctionnalités expérimentales et celles de la version bêta pour GitLab Duo](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features) et commencez à utiliser des agents IA qui comprennent votre contexte de développement dans son ensemble.\n\nVous ne connaissez pas encore GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://gitlab.com/fr-fr/-/trials/new) aujourd'hui et découvrez pourquoi l'avenir de l'ingénierie logicielle repose sur la collaboration humain-IA orchestrée sur la plateforme DevSecOps la plus complète au monde.\n\n\u003Cp>\u003Csmall>\u003Cem>Cet article de blog contient des énoncés de nature prospective au sens de la Section 27A de la Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E de la Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog sont raisonnables, ils sont soumis à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs dont les résultats ou issues réels peuvent matériellement différer de tout résultat ou issue futurs exprimés ou impliqués par les énoncés de nature prospective.\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>Des informations supplémentaires sur les risques, incertitudes et autres facteurs qui pourraient faire que les résultats et issues réels diffèrent matériellement de ceux inclus dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog ou envisagés dans celui-ci sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » et ailleurs dans les documents et rapports que nous faisons auprès de la Securities and Exchange Commission. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser les énoncés de nature prospective ou à signaler des événements ou circonstances après la date de publication de cet article de blog ou à refléter la tenue d'événements imprévus, sauf si la loi l'exige.\u003C/em>\u003C/small>\u003C/p>",[23,24,25,26,27],"product","AI/ML","DevSecOps platform","features","security","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"config":32,"title":34,"description":16},{"noIndex":33},false,"GitLab 18.3 : orchestration IA et ingénierie logicielle","fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",[23,37,38,26,27],"aiml","devsecops-platform","BPqWRcuookCEaHMBY0GC3sb0fcmSZ3MymisOPjQG3-A",{"data":41},{"logo":42,"freeTrial":47,"sales":52,"login":57,"items":62,"search":372,"minimal":407,"duo":426,"pricingDeployment":435},{"config":43},{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":48,"config":49},"Commencer un essai gratuit",{"href":50,"dataGaName":51,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":53,"config":54},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":58,"config":59},"Connexion",{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[63,90,187,192,293,353],{"text":64,"config":65,"cards":67},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":66},"platform",[68,74,82],{"title":64,"description":69,"link":70},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":71,"config":72},"Découvrir notre plateforme",{"href":73,"dataGaName":66,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/platform/",{"title":75,"description":76,"link":77},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":78,"config":79},"Découvrir GitLab Duo",{"href":80,"dataGaName":81,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":83,"description":84,"link":85},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":86,"config":87},"En savoir plus",{"href":88,"dataGaName":89,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":91,"left":11,"config":92,"link":94,"lists":98,"footer":169},"Produit",{"dataNavLevelOne":93},"solutions",{"text":95,"config":96},"Voir toutes les solutions",{"href":97,"dataGaName":93,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/solutions/",[99,124,147],{"title":100,"description":101,"link":102,"items":107},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":103},{"icon":104,"href":105,"dataGaName":106,"dataGaLocation":46},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[108,112,115,120],{"text":109,"config":110},"CI/CD",{"href":111,"dataGaLocation":46,"dataGaName":109},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":75,"config":113},{"href":80,"dataGaLocation":46,"dataGaName":114},"gitlab duo agent platform - 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les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[685,686],"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",[24,279,691,692,23],"google","news",{"featured":11,"template":12,"slug":694},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":696,"config":705},{"title":697,"description":698,"authors":699,"heroImage":701,"date":702,"body":703,"category":9,"tags":704},"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.",[700],"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",[23,24,26],{"featured":33,"template":12,"slug":706},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":708,"config":719},{"date":709,"title":710,"description":711,"authors":712,"heroImage":715,"body":716,"category":9,"tags":717},"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.",[713,714],"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/)",[718,24,25],"AWS",{"featured":11,"template":12,"slug":720},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"promotions":722},[723,736,748,759],{"id":724,"categories":725,"header":726,"text":727,"button":728,"image":733},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":729,"config":730},"Get your AI maturity score",{"href":731,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":737,"categories":738,"header":740,"text":727,"button":741,"image":745},"devops-modernization",[23,739],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":742,"config":743},"Get your DevOps maturity score",{"href":744,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":746},{"src":747},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":749,"categories":750,"header":751,"text":727,"button":752,"image":756},"security-modernization",[27],"Are you trading speed for security?",{"text":753,"config":754},"Get your security maturity score",{"href":755,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/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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