[{"data":1,"prerenderedAt":780},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":3,"navigation-fr-fr":36,"banner-fr-fr":441,"footer-fr-fr":451,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":661,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":675,"blog-promotions-fr-fr":718,"next-steps-fr-fr":771},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":11,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available.yml","Gitlab Duo Agent Platform Is Generally Available",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Duo Agent Platform en disponibilité générale","Découvrez comment l'IA agentique dans l'ensemble du cycle de vie logiciel se traduit par un codage plus rapide et des cycles d'innovation accélérés.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","Nous sommes ravis d'annoncer la disponibilité générale de GitLab Duo Agent Platform. Il s'agit d'un moment important pour GitLab, nos clients et le secteur dans son ensemble, et de la première étape en vue de concrétiser notre vision d'intégrer l'IA agentique dans l'ensemble du cycle de développement logiciel.\n\nLes outils d'IA ont considérablement amélioré la capacité des équipes de développement à écrire du code, et dans certains cas, les développeurs signalent une productivité multipliée par dix. Malheureusement, puisque seulement environ 20% du temps d'un développeur est consacré à l'écriture de code, l'amélioration de la vélocité d'innovation totale et de la livraison obtenue par l'IA est progressive. C'est ce qu'on appelle souvent le [paradoxe de l'IA](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/) dans la livraison logicielle.\n\nDe plus, pour de nombreuses équipes, l'accélération de la création de code entraîne de nouveaux goulots d'étranglement, notamment un retard important dans la revue de code, des failles de sécurité, des contrôles de conformité et des corrections de bogues en aval.\n\nGitLab Duo Agent Platform résout le paradoxe de l'IA grâce à une orchestration intelligente et une automatisation avec l'IA agentique tout au long du cycle de vie logiciel. \n\nPour obtenir plus d'informations, visionnez la vidéo et lisez la suite.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?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=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: Rejoignez GitLab Transcend le 10 février pour découvrir comment l'IA agentique transforme la livraison logicielle. Apprenez des témoignages de nos clients et explorez comment accélérer votre propre parcours de modernisation. [Inscrivez-vous dès maintenant.](https://about.gitlab.com/fr-fr/events/transcend/virtual/)\n\nNous sommes également ravis d'annoncer que les clients GitLab disposant d'abonnements GitLab Premium et GitLab Ultimate actifs recevront 12 et 24 dollars, respectivement, en GitLab Credits par utilisateur sans frais supplémentaires.\\* Ces crédits se renouvelleront chaque mois et donneront aux utilisateurs un accès à toutes les fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform.\n\nVoici comment les GitLab Credits fonctionnent : un GitLab Credit est une monnaie virtuelle utilisée pour les produits basés sur l'utilisation de GitLab. L'utilisation de GitLab Duo Agent Platform consommera des crédits disponibles, en commençant par les crédits inclus mentionnés ci-dessus. Les clients peuvent ensuite décider de s'engager dans un pool partagé de crédits pour toute leur organisation, ou les payer mensuellement, à la demande. Pour plus d'informations, veuillez consulter [notre article présentant GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/).\n\nLes clients avec un abonnement GitLab Duo Pro ou GitLab Duo Enterprise sont invités à continuer à utiliser ces produits, ou à migrer vers GitLab Duo Agent Platform à tout moment. La valeur restante du contrat GitLab Duo Enterprise peut être convertie en GitLab Credits à tout moment. Contactez votre représentant GitLab pour en savoir plus.\n\nVoici des cas d'usage et des fonctionnalités intéressants que vous pouvez tester dès aujourd'hui :\n\n### Une expérience unifiée pour la collaboration humaine et agentique\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com) introduit une expérience utilisateur unifiée conçue pour une intégration transparente entre les humains et leurs agents IA dans GitLab. Les développeurs et leurs équipes peuvent utiliser GitLab Duo Agentic Chat sur chaque page ou presque, poser des questions en contexte, suivre les sessions agentiques asynchrones et interagir avec les agents dans les workflows familiers comme les tickets, les merge requests et les activités de pipeline afin d'assurer la transparence des actions d'IA et de faciliter leur intégration dans les tâches quotidiennes.\n\n### Agentic Chat : assistance intelligente et contextuelle\n\n[Gitlab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) apporte un véritable raisonnement multi-étapes dans l'interface Web de GitLab et les IDE, en utilisant le contexte complet du cycle de vie des tickets, des merge requests, des pipelines, des résultats des scans de sécurité, et bien plus. S'appuyant sur GitLab Duo Chat précédemment publié, Agentic Chat peut effectuer des actions en votre nom de manière autonome et vous aider à répondre à des questions complexes de manière plus complète. Il fournit à chaque membre de l'équipe de développement logiciel des conseils précis et contextuels qui aident à améliorer l'intégration, la qualité du code et la vitesse de livraison.\n\nGitLab Duo Agentic Chat prend en charge de nombreux [cas d'usage](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) pour permettre la collaboration entre les développeurs et l'IA. Pour plus de détails sur la façon de commencer, veuillez [consulter notre guide « Démarrez avec GitLab Duo Agent Platform »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) et consultez ces suggestions de [prompts](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) que nous alimentons régulièrement.\n\n* **Analyser** : dans l'interface Web, Agentic Chat peut créer des tickets, des epics, des merge requests et fournir des résumés, mettre en évidence des résultats clés et offrir des conseils exploitables basés sur le contexte en temps réel du ticket, de l'epic et de la merge request spécifiques, et de bien d'autres types de contenu. Agentic Chat aide les équipes de développement à comprendre le code, les dépendances, l'architecture et la structure du projet qu'ils ne connaissent pas bien dans l'IDE ou dans un dépôt GitLab.\n\n* **Coder** : Agentic Chat peut générer du code, des configurations et une Infrastructure as Code à travers un large éventail de langages et de frameworks. Il peut aider à corriger les bogues, moderniser l'architecture et le code, générer des tests et de la documentation pour une intégration plus rapide. Directement à portée de main des développeurs, Agentic Chat est leur partenaire de collaboration dans VS Code, les IDE JetBrains, Cursor et Windsurf, avec des règles optionnelles au niveau de l'utilisateur et du workspace pour adapter les réponses.\n* **CI/CD** : Agentic Chat peut vous aider à mieux comprendre, configurer et dépanner\n  les pipelines existants, ou en créer de nouveaux à partir de zéro.\n\n* **Sécuriser** : Agentic Chat peut expliquer les vulnérabilités, prioriser les tickets en fonction de leur accessibilité et recommander des corrections pour vous faire gagner du temps.\n## Agents : des spécialistes qui collaborent à la demande\n\nGitLab Duo Agent Platform permet aux développeurs de déléguer des tâches à des agents spécialisés. La plateforme offre une combinaison unique d'agents de base, personnalisables et externes, tous intégrés de manière transparente dans l'expérience utilisateur GitLab, ce qui facilite le choix de l'agent adapté en fonctiond de la tâche.\n\n**[Les agents de base](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** sont préconfigurés par les experts GitLab et sont prêts à l'emploi pour gérer les tâches les plus complexes du cycle de livraison logicielle. Les agents de base ci-dessous sont inclus dans le cadre de la disponibilité générale de GitLab Duo Agent Platform, et d'autres sont actuellement en version bêta et seront bientôt disponibles.\n\n* [**L'agent Planner**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) aide les équipes à structurer, hiérarchiser et décomposer les tâches directement dans GitLab, ce qui rend la planification plus claire, plus rapide et plus facile à mettre en œuvre.\n\n* [**L'agent Security Analyst**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) examine les vulnérabilités et les signaux de sécurité, explique leur impact en langage clair et aide les équipes à comprendre les tâches à traiter en priorité.\n\n[**Les agents personnalisables**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) peuvent être créés à l'aide du Catalogue d'IA, un dépôt central où les équipes créent, publient, gèrent et partagent des agents et des flows personnalisés dans toute l'organisation. Les équipes peuvent créer des agents et des flows avec un contexte et des capacités spécifiques pour reproduire la façon dont leur équipe d'ingénierie fonctionne et résoudre les problèmes en utilisant les normes et les garde-fous utilisés par leurs ingénieurs.\n\n[**Les agents externes**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) sont intégrés de manière transparente dans GitLab et comprennent certains des meilleurs outils d'IA disponibles, notamment Claude Code d'Anthropic et Codex CLI d'OpenAI. Les utilisateurs bénéficient d'un accès natif GitLab à ces outils depuis GitLab pour divers cas d'utilisation, notamment la génération de code, la revue de code et l'analyse avec une sécurité transparente et des abonnements LLM intégrés.\n\nEnsemble, ces approches offrent aux équipes une adoption flexible de l'IA agentique, des agents spécialisés aux automatisations spécifiques à l'organisation en passant par l'intégration d'outils d'IA externes, le tout dans une seule plateforme gouvernée.\n\n## Flows : transformez le travail multi-étapes en résultats reproductibles et guidés\n\nLes flows automatisent les tâches complexes avec plusieurs workflows agentiques, du début à la fin.\n\nNotre équipe d'ingénierie a créé plusieurs flows inclus en disponibilité générale, avec d'autres à venir :\n\n* Le flow [**Developer (Issue to Merge Request)**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/) crée une merge request structurée à partir d'un ticket bien défini afin que les équipes puissent commencer à travailler immédiatement.\n\n* Le flow [**Convert to GitLab CI/CD**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/) aide les équipes à migrer ou à moderniser les configurations de pipeline sans réécriture manuelle.\n\n* Le flow [**Fix CI/CD pipeline**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/) analyse les échecs, identifie les causes probables et prépare les modifications recommandées.\n\n* Le flow [**Code Review**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/) analyse les modifications de code, les commentaires des merge requests, et plus encore afin de rationaliser les revues de code avec une analyse et des retours natifs de l'IA.\n\n* Le flow [**Software development in IDE**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/) guide le travail des équipes dans les étapes de développement et de revue quotidiennes.\n\n## Client MCP : connectez GitLab Duo Agent Platform aux outils que vos équipes utilisent déjà\n\nDans les IDE, le [Client MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) permet à GitLab Duo Agent Platform de se connecter de manière sécurisée à des systèmes externes comme Jira, Slack, Confluence et d'autres outils compatibles MCP pour extraire le contexte et prendre des mesures dans votre chaîne d'outils DevSecOps.\n\nAu lieu que l'assistance d'IA soit isolée dans des outils individuels, le Client MCP permet à GitLab Duo Agent Platform de comprendre et d'opérer dans les systèmes où la planification, la collaboration et l'exécution se produisent réellement. Cela réduit le changement de contexte manuel et permet des workflows plus complets et de bout en bout alimentés par l'IA qui reflètent la façon dont les équipes travaillent en pratique.\n\nLes fonctionnalités suivantes sont incluses en disponibilité générale :\n\n* Connexion à des systèmes externes compatibles MCP tels que Jira,\n  Confluence, Slack, Playwright et Grafana\n\n* Configuration au niveau du workspace et de l'utilisateur\n* Contrôles au niveau du groupe pour activer ou restreindre l'utilisation\n  de MCP\n\n* Flux d'approbation de l'utilisateur pour l'accès aux outils\n* Prise en charge dans Agentic Chat dans les extensions IDE\n\nNous prévoyons d'ajouter d'autres fonctionnalités à la capacité du serveur MCP GitLab, qui est actuellement en version bêta et devrait être en disponibilité générale dans les versions à venir.\n\n## Choisissez le bon modèle pour votre équipe et vos charges de travail\n\nGitLab Duo Agent Platform est construit sur une sélection de frameworks flexible qui permet aux équipes d'adapter la plateforme en fonction de leurs besoins en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité. GitLab utilise par défaut un LLM optimal pour chaque fonctionnalité, mais les administrateurs ont la possibilité de choisir parmi les modèles pris en charge tels que les variantes OpenAI GPT-5, Mistral, Meta Llama et Anthropic Claude. Les équipes possèdent ainsi un contrôle et une flexibilité plus précis sur le modèle utilisé pour le chat, les tâches de codage et les interactions d'agent pour chaque cas d'usage spécifique, en fonction des normes de leur organisation. Pour une liste complète des modèles pris en charge et des détails sur la configuration de la sélection de modèles, consultez la section [sélection d'un modèle](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/model_selection/) de notre documentation.\n\n### Gouvernance, visibilité et flexibilité de déploiement\n\nGitLab Duo Agent Platform offre aux organisations le contrôle et la transparence dont elles ont besoin pour adopter l'IA de manière responsable, avec des options de déploiement flexibles qui fonctionnent dans différents environnements.\n\nLes fonctionnalités suivantes sont incluses en disponibilité générale :\n\n* **Disponibilité sur toutes les plateformes :** GitLab.com, GitLab Self-Managed et GitLab Dedicated dans le cadre du cycle de release GitLab 18.8.\n\n* **Gouvernance et visibilité :** les équipes peuvent voir comment les agents sont utilisés, quelles actions ils effectuent et comment ils contribuent aux tâches. Les détails d'utilisation et d'activité aident les dirigeants à comprendre l'adoption, à mesurer l'impact et à s'assurer que l'IA est utilisée de manière appropriée. Ces contrôles facilitent le déploiement de l'IA à grande échelle en toute confiance.\n\n* **Contrôles d'accès basés sur les groupes :** les administrateurs peuvent définir des règles au niveau de l'espace de nommage qui prescrivent quels utilisateurs peuvent accéder aux fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform. Cette approche contribue à une adoption flexible, de l'activation immédiate à l'échelle de l'organisation aux déploiements progressifs. L'intégration du protocole LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) et du langage SAML (Security Assertion Markup Language) permet une gouvernance à grande échelle sans configuration manuelle.\n\n* **Sélection de modèles et options auto-hébergées :** la sélection de LLM est disponible pour toutes les fonctionnalités en disponibilité générale sur GitLab.com, GitLab Self-Managed et GitLab Dedicated. Les propriétaires d'espaces de nommage de niveau supérieur choisissent le modèle, et les sous-groupes héritent automatiquement de ces paramètres. Pour les organisations qui souhaitent davantage de contrôle, la plateforme prend en charge les modèles auto-hébergés pour les déploiements GitLab Self-Managed.\n\nDécouvrez une démonstration de GitLab Duo Agent Platform en action :\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?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=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Maintenez votre instance GitLab à jour\n\nPour vous assurer de bénéficier des dernières fonctionnalités, mises à jour de sécurité et améliorations de performances, nous vous recommandons de maintenir votre instance GitLab à jour.\nLes ressources suivantes peuvent vous aider à planifier et à effectuer votre mise à niveau :\n\n* [Outil de chemin d'accès de mise à niveau](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) : indiquez votre version actuelle et consultez les étapes de mise à niveau à suivre pour votre instance.\n* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) : guides détaillés pour chaque version prise en charge, y compris les prérequis, les instructions étape par étape et les meilleures pratiques à suivre.\n\nEn effectuant des mises à niveau régulières, vous vous assurez que votre équipe bénéficie des dernières fonctionnalités de GitLab ainsi que d'une sécurité et d'une prise en charge optimales.\n\nPour les organisations qui privilégient une approche autonome, pourquoi ne pas faire appel à [GitLab Managed Maintenance](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1). Avec GitLab Managed Maintenance, votre équipe se concentre sur l'innovation tandis que les experts GitLab gèrent les mises à niveau de votre instance GitLab Self-Managed afin d'assurer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de vos processus DevSecOps. Contactez votre gestionnaire de compte pour obtenir plus d'informations.\n\n---\n\n\\* Les clients GitLab disposant d'un abonnement GitLab Premium et GitLab Ultimate actif recevront automatiquement 12 $ et 24 $ de crédits inclus par utilisateur, respectivement, qui seront renouvelés mensuellement. Ces crédits sont disponibles pour une durée limitée et sont susceptibles d'être modifiés ([voir les conditions de la promotion](https://about.gitlab.com/pricing/terms/)).\n\n*Cet article de blog contient des déclarations de nature prospective au sens de la Section 27A du Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous pensions que les attentes reflétées dans ces déclarations sont raisonnables, elles sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et autres facteurs connus et inconnus qui peuvent entraîner des résultats ou conséquences sensiblement différents. De plus amples informations sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos documents déposés auprès de la SEC. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser ces déclarations après la date de publication de cet article de blog, sauf si la loi l'exige.*",[23,24,25],"AI/ML","product","features","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"config":30,"title":15,"description":16},{"noIndex":31},false,"fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",[34,24,25],"aiml","J4j7_OCAHEpPWSngIDefL334msF_I4g0IdEztBN526c",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":368,"minimal":403,"duo":422,"pricingDeployment":431},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Commencer un essai gratuit",{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":49,"config":50},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":54,"config":55},"Connexion",{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[59,86,183,188,289,349],{"text":60,"config":61,"cards":63},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":62},"platform",[64,70,78],{"title":60,"description":65,"link":66},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":67,"config":68},"Découvrir notre plateforme",{"href":69,"dataGaName":62,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/platform/",{"title":71,"description":72,"link":73},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":74,"config":75},"Découvrir GitLab Duo",{"href":76,"dataGaName":77,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":79,"description":80,"link":81},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":82,"config":83},"En savoir plus",{"href":84,"dataGaName":85,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":87,"left":11,"config":88,"link":90,"lists":94,"footer":165},"Produit",{"dataNavLevelOne":89},"solutions",{"text":91,"config":92},"Voir toutes les solutions",{"href":93,"dataGaName":89,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/solutions/",[95,120,143],{"title":96,"description":97,"link":98,"items":103},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":99},{"icon":100,"href":101,"dataGaName":102,"dataGaLocation":42},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[104,108,111,116],{"text":105,"config":106},"CI/CD",{"href":107,"dataGaLocation":42,"dataGaName":105},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":71,"config":109},{"href":76,"dataGaLocation":42,"dataGaName":110},"gitlab duo agent platform - 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les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[681,682],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform redéfinit la façon dont les organisations conçoivent, sécurisent et livrent leurs logiciels. Depuis sa disponibilité générale en janvier 2026, la plateforme intègre l'IA agentique à chaque phase du cycle de développement logiciel. GitLab Duo Agent Platform constitue une couche d'orchestration intelligente au sein de laquelle les équipes de développement et leurs agents spécialisés planifient, codent, révisent et corrigent ensemble les vulnérabilités de sécurité.\n\nGrâce à ce partenariat, [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) automatise l'orchestration du développement logiciel et la gestion du contexte du cycle de vie via son intégration à Vertex AI sur Google Cloud, qui alimente la couche de modèles pour les appels d'agents. Les équipes continuent de travailler sur les tickets, les merge requests, les pipelines et les workflows de sécurité, tandis que l'inférence suit la posture Google Cloud qu'elles ont déjà définie.\n\nLes avancées des modèles Vertex AI de Google Cloud élargissent les possibilités d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform pour les clients Google Cloud. Ces derniers bénéficient d'un plan de contrôle [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps?\") alimenté par l'IA dans GitLab, soutenu par une infrastructure d'IA en constante évolution dans Vertex AI, ainsi que par les options de déploiement et d'intégration flexibles de GitLab Duo Agent Platform. Cette combinaison permet des workflows agentiques plus performants et mieux gouvernés, opérant à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Illustration conceptuelle de GitLab Duo Agent Platform intégré à Vertex AI de Google Cloud pour alimenter le développement logiciel agentique et les workflows d'IA gouvernés](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## Des agents qui interviennent tout au long du cycle de vie\n\nDe nombreux outils d'IA se concentrent sur une seule tâche : accélérer la [génération de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-code-generation-guide/ \"Génération de code\"). GitLab Duo Agent Platform va plus loin. La plateforme orchestre des agents d'IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification à la livraison en passant par les contrôles de sécurité, et ce pour de nombreuses équipes travaillant sur de multiples projets et releases. À cette échelle, les assistants d'IA pour le code sont indispensables à l'innovation continue, mais ne suffisent pas à eux seuls.\n\nLes assistants de codage à usage unique ont rarement une vision complète de l'état d'un projet. Le backlog, les merge requests en attente, les jobs en échec et les résultats de sécurité sont disponibles dans GitLab, mais une fenêtre de chat distincte dans un assistant de codage n'hérite pas de cette vue d'ensemble du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC?\"). Ce manque se traduit par des transferts manuels, des explications répétées à une IA dépourvue de contexte, et des équipes de gouvernance qui tentent de cartographier les flux de données entre des outils qui n'ont jamais été conçus comme un système unifié.\n\nGitLab Duo Agent Platform contribue à combler ce fossé en exécutant des agents et des flows sur les mêmes objets que ceux utilisés quotidiennement par les équipes d'ingénierie. Vertex AI fournit ensuite les modèles et services que ces agents sollicitent lorsque Google Cloud est votre environnement d'inférence de référence, la passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab gérant les accès afin que les administrateurs disposent d'une cartographie claire des connexions. Par exemple, l'agent Planner analyse les backlogs, décompose les epics en tâches structurées et applique des frameworks de priorisation pour aider les équipes à décider de ce qu'elles doivent développer ensuite. L'agent Security Analyst trie les vulnérabilités, détaille les risques en langage clair et recommande des mesures correctives par ordre de priorité. Des flows intégrés connectent ces agents au sein de processus de bout en bout, sans que les équipes de développement aient à gérer chaque transfert manuellement.\n\nAgentic Chat dans GitLab Duo Agent Platform offre une expérience unifiée pour les équipes de développement. Elles formulent des requêtes en langage naturel pour obtenir des réponses contextuelles basées sur un raisonnement multi-étapes qui s'appuie sur l'état complet d'un projet : ses tickets, ses merge requests, ses pipelines, ses résultats de sécurité et son code source. GitLab servant de système d'enregistrement pour le SDLC avec un modèle de données unifié, les agents GitLab Duo opèrent dans un contexte de cycle de vie qui échappe aux assistants d'IA autonomes et spécifiques à un outil.\n\n### Amplifiés par Vertex AI\n\nGitLab Duo Agent Platform est conçue pour offrir une flexibilité en matière de modèles, en attribuant différentes capacités à différents modèles en fonction de ceux qui offrent les meilleures performances pour une tâche donnée. Ce choix architectural porte ses fruits sur Google Cloud, où Vertex AI joue le rôle d'environnement géré pour les modèles de base et les services associés, offrant un vaste écosystème de modèles et une infrastructure gérée qui contribuent à repousser encore plus loin les capacités de la plateforme.\n\nLes dernières générations de modèles d'IA disponibles via Vertex AI apportent des améliorations significatives en matière de raisonnement, d'utilisation des outils et de compréhension des contextes longs par rapport aux versions précédentes. Des propriétés sur lesquelles s'appuient les agents de GitLab sur de nombreux projets et équipes disposant de codes sources volumineux et complexes. Des fenêtres de contexte plus longues et une intégration plus riche des outils dans les modèles sous-jacents élargissent ce que les agents peuvent accomplir en une seule action, ce qui est particulièrement important pour des charges de travail telles que l'analyse approfondie du backlog ou le contrôle de sécurité d'un monorepo.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden), avec son accès à un large éventail de modèles de base, offre aux clients la flexibilité nécessaire pour effectuer ces choix en fonction des performances, des coûts et des exigences réglementaires, plutôt que d'être contraints par un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser Bring Your Own Model (BYOM) pour GitLab Duo Agent Platform, afin que les fournisseurs et les passerelles approuvés s'intègrent là où votre modèle de sécurité l'exige. L'article [sur GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) décrit le fonctionnement de cette configuration. Grâce à cette option de déploiement, les clients accèdent à un plus large éventail d'options de modèles qu'ils peuvent adapter à leur processus de développement logiciel : le bon modèle pour le bon workflow, avec les bonnes mesures de protection.\n\nPour GitLab, la décision de s'appuyer sur Vertex AI a été motivée par le besoin d'une fiabilité de niveau entreprise et d'une gamme de modèles inégalée. Vertex AI et Model Garden prennent entièrement en charge les aspects les plus complexes de l'hébergement des [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\"), ce qui signifie que la livraison rapide de versions, la robustesse de la sécurité et la rigueur de la gouvernance sont intégrées de façon transparente dans l'intégration. Au-delà de l'offre de modèles Gemini, Vertex AI offre un accès mondial à faible latence à un vaste catalogue de modèles tiers et [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\").\n\nCombiné à l'approche de pointe de Google Cloud en matière de confidentialité des données et de protection des modèles, Vertex AI s'est imposé comme le choix évident pour alimenter l'[expérience développeur](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/what-is-developer-experience/ \"Expérience développeur\") nouvelle génération de GitLab.\n\nEn intégrant Vertex AI Model Garden à son backend, GitLab renforce considérablement sa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") sans en répercuter la complexité sur les utilisateurs. Les équipes de développement n'ont pas à évaluer ni à gérer les LLM sous-jacents ; elles bénéficient au contraire d'un workflow simplifié et assisté par l'IA pour construire leurs applications.\n\nGitLab gère entièrement l'orchestration cloud, permettant aux équipes de développement de se concentrer pleinement sur l'écriture d'un code de qualité, tandis que Vertex AI alimente les fonctionnalités qui les accompagnent.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients Google Cloud\n\nGitLab Duo Agent Platform fournit déjà des agents d'IA qui opèrent sur l'ensemble du cycle de vie logiciel au sein d'un système d'enregistrement unique et gouverné. Sur Google Cloud, la plateforme favorise une innovation rapide à mesure que Vertex AI continue de faire évoluer les couches de modèles et d'infrastructure.\n\nPour les clients Google Cloud, cette intégration se traduit par une livraison logicielle rationalisée tout en maintenant une gouvernance d'entreprise stricte. Pour les équipes d'ingénierie de plateforme, cela signifie normaliser les modèles Vertex qui alimentent les suggestions, les analyses et les corrections dans GitLab, plutôt que de répertorier des dizaines d'outils côté client. Les programmes de sécurité en bénéficient lorsque les agents proposent et valident des correctifs au même endroit où les équipes trient déjà les résultats, réduisant ainsi les changements de contexte et les tâches qui s'échapperaient autrement vers des canaux non gérés.\n\nDu point de vue de l'économie et des politiques cloud, orienter l'inférence des agents vers Vertex depuis GitLab maintient l'utilisation à proximité des accords et contrôles déjà en place sur Google Cloud, ce qui contribue à éviter les dépenses redondantes et les chemins parallèles qui contournent les processus d'approvisionnement.\n\nVertex AI étant un fournisseur d'infrastructure sous-jacente de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent considérablement accroître la productivité de leurs équipes de développement sans les contraintes et les risques liés à la gestion de chaînes d'outils d'IA fragmentées. Les équipes restent alignées au sein d'un système d'enregistrement unique et sécurisé, ce qui leur permet de construire des applications plus rapidement et de livrer en toute confiance.\n\nLa collaboration entre GitLab et Google Cloud se construit depuis 2018. Aujourd'hui, elle représente l'une des collaboration les plus complètes pour les organisations qui souhaitent passer d'expérimentations en matière d'IA à un développement logiciel agentique entièrement gouverné sur Google Cloud. À mesure que les deux plateformes continuent d'évoluer, GitLab en élargissant son orchestration d'agents et son contexte développeur, et Vertex AI en repoussant les limites des capacités des modèles et de l'infrastructure des agents, la valeur ajoutée pour les clients communs ne cessera de croître.\n\n> [Commencer un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) pour découvrir la puissance de GitLab et Vertex AI sur Google Cloud.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-15",[23,275,687,688,24],"google","news",{"featured":11,"template":12,"slug":690},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":692,"config":701},{"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":697,"date":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"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.",[696],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[24,23,25],{"featured":31,"template":12,"slug":702},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":704,"config":716},{"date":705,"title":706,"description":707,"authors":708,"heroImage":711,"body":712,"category":9,"tags":713},"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.",[709,710],"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/)",[714,23,715],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":11,"template":12,"slug":717},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"promotions":719},[720,733,745,757],{"id":721,"categories":722,"header":723,"text":724,"button":725,"image":730},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":726,"config":727},"Get your AI maturity score",{"href":728,"dataGaName":729,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":734,"categories":735,"header":737,"text":724,"button":738,"image":742},"devops-modernization",[24,736],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":739,"config":740},"Get your DevOps maturity score",{"href":741,"dataGaName":729,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":746,"categories":747,"header":749,"text":724,"button":750,"image":754},"security-modernization",[748],"security","Are you trading speed for security?",{"text":751,"config":752},"Get your security maturity score",{"href":753,"dataGaName":729,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":758,"paths":759,"header":762,"text":763,"button":764,"image":769},"github-azure-migration",[760,761],"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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