[{"data":1,"prerenderedAt":799},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc":3,"navigation-fr-fr":41,"banner-fr-fr":446,"footer-fr-fr":456,"blog-post-authors-fr-fr-Chloe Cartron|Chloe Liban":666,"blog-related-posts-fr-fr-how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc":693,"blog-promotions-fr-fr":737,"next-steps-fr-fr":790},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":19,"seo":32,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":40},"blogPosts/fr-fr/blog/how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc.yml","How To Use Gitlab Duo Agent Platform In The Sdlc",[7,8],"chloe-cartron","chloe-liban",null,"ai-ml",{"featured":12,"template":13,"slug":14},false,"BlogPost","how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc",{"authors":16,"date":19,"title":20,"description":21,"heroImage":22,"body":23,"category":10,"tags":24},[17,18],"Chloe Cartron","Chloe Liban","2026-03-24","Comment utiliser GitLab Duo Agent Platform pour développer, déployer et débugger vos applications","GitLab Duo Agent Platform est la plateforme d'orchestration intelligente de GitLab pour le DevSecOps. En disponibilité générale depuis janvier 2026, GitLab Duo Agent Platform intègre des agents spécialisés capables de planifier, coder, relire, débugger et sécuriser des applications de manière autonome.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774626763/l3ttq79pitna0el8ivlt.png","> *Cet article de blog est un résumé de notre webinaire sur **GitLab Duo Agent Platform en action** animé par Chloé Liban (Solutions Architect) et Chloé Cartron (Senior Solutions Architect). Pour visionner le replay, **[cliquez ici](https://learn.gitlab.com/fr-dap-td/duo-agent-platform-techdemo-fr-video?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr)**.*\n\nLes équipes de développement n'ont jamais écrit autant de code aussi vite. Les outils d’IA se multiplient ([IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/ \"Qu'est-ce qu'un IDE ? \"), CLI, assistants au code, générateurs d’applications), et pourtant, dans la plupart des organisations, le gain de productivité réel reste difficile à mesurer. \n\nLa question n'est plus « Faut-il adopter l'IA ? » mais « Comment en tirer un vrai avantage sur l'ensemble de la chaîne de production logicielle ? ».\n\nC'est ce que nous explorons dans cet article, avec des exemples concrets d'utilisation de **GitLab Duo Agent Platform** : de l'idée à la fonctionnalité déployée, en passant par la revue de code, le débuggage et la sécurisation, étape par étape.\n\n> **Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !**\n\n## Le « Paradoxe de l'IA » pour la livraison logicielle\n\nLe développement assisté par l'IA rend les équipes de développement plus rapides que jamais. Mais comment les équipes peuvent-elles égaler cette vitesse dans le reste du cycle de développement logiciel ?\n\nDans notre [rapport sur **L'ère du développement intelligent**](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/devsecops-report-france/), les professionnels du [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") s’accordent à dire que l’IA leur a permis de gagner en productivité : automatisation des tâches répétitives, tests/assurance qualité, génération de code, etc.  \n\nCependant, si le développement s'avère plus rapide avec l’IA, le manque de qualité, de sécurité et de rapidité dans les 80 % restants du cycle de développement logiciel accompagné d’une fragmentation de la chaîne d'outils freinent l’innovation logicielle.\n\nGitLab nomme ce phénomène le **paradoxe de l'IA**. \n\nEn adoptant une approche d’**orchestration intelligente**, les équipes de développement passent d'un workflow linéaire où chaque étape attend la précédente, à une exécution parallèle où des agents d’IA spécialisés traitent plusieurs tâches simultanément, tout en conservant la main sur les décisions.\n\n## Les trois principes de l’orchestration intelligente\n\nCette orchestration intelligente repose sur trois principes architecturaux qui vous permettent de garder le contrôle tout au long du cycle du développement logiciel : les workflows, le contexte et les garde-fous. \n\n* **Les workflows** : ce sont les équipes logicielles qui définissent les règles pour les agents d’IA. Elles décident du contexte d’intervention de l’agent, du flow à suivre et des exigences de conformité à respecter.\n* **Le contexte** : le modèle de données unifié de GitLab maintient un contexte organisationnel complet, contrairement aux outils fragmentés qui le perdent d’un système à l’autre.\n* **Les garde-fous** : des options de déploiement flexibles avec des règles de sécurité et de conformité personnalisées, adaptées à vos contraintes, pour un contrôle total sur vos données et vos workflows. \n\nCes garde-fous s'appuient sur quatre options de déploiement, selon vos exigences réglementaires et d'infrastructure :\n\n* **GitLab Self-Managed** : instance hébergée sur site ou dans le cloud,\n* **GitLab.com** : SaaS mutualisé,\n* **GitLab Dedicated** : SaaS dédié dans la région de votre choix,\n\nDécouvrons maintenant comment utiliser GitLab Duo Agent Platform tout au long du cycle de développement logiciel.  \n\n## Comment créer une fonctionnalité avec GitLab Duo Agent Platform ?\n\nAccélérer l'ensemble de la chaîne de production logicielle est un objectif partagé par toutes les organisations. Avec GitLab Duo Agent Platform, vous pouvez planifier les tâches, déléguer la conception et l'implémentation du code à un agent, automatiser la revue de code, valider les pipelines de build et de test, débugger avec l'IA, et garantir la sécurité et la conformité du code. \n\nPour illustrer cette démarche, construisons ensemble une nouvelle fonctionnalité pas à pas dans une application.\n\n### 1. Création et planification des tâches\n\nDémarrons avec un projet vide comportant un seul ticket ouvert « Create a web app application for a Certificate of Deposit calculator in Java » pour un projet d’application bancaire web en Java, intégrant un calculateur de dépôt. \n\nDans ce ticket, la description liste en détail les exigences de cette application. \n\n![Création et planification des tâches avec GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774635769/wxo7enqbysznjvifahtm.png)\n\nNous allons d’abord enrichir ce ticket avec un plan d'implémentation détaillé : une liste de besoins et des tâches structurées, chacune dotée d'un titre et d'une description. Cette action sera réalisée via [GitLab Duo Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/).\n\nUne fois ces tâches créées, nous les planifions à l'aide de l’[agent Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/). Disponible par défaut dans GitLab, cet agent spécialisé assiste les équipes dans les workflows de gestion de projet et de planification. \n\nIl consulte le ticket et l’ensemble des tâches, puis produit un rapport complet : estimation du temps passé par tâche, facteurs de risque, chaîne de dépendances et recommandations pour démarrer chaque tâche. \n\n![Fonctionnement de l'agent Planner dans GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774636120/nubeidv5wynwl23wnbmu.png)\n\n> 📌 *Pour découvrir l'ensemble des agents disponibles dans GitLab (par défaut, personnalisables ou externes), accédez au **[Catalogue d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)** via la section **Explorer** dans la barre de recherche.*\n\n### 2. Réalisation des tâches de développement\n\nPour cette étape, nous utilisons le flow agentique « **Issue to merge request** » conçu pour accélérer le prototypage et le développement de notre fonctionnalité. \n\nDepuis le ticket initial, cliquez sur le bouton **Generate MR with Duo**. Cette action lance un agent qui analyse le ticket et génère l’application. Vous pouvez suivre sa progression via **Automatisation > Sessions** dans la barre latérale gauche. \n\n![Génération d'une merge request avec GitLab Duo](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774636525/ehfxq1dsujjohwsooqzg.png)\n\nAvec le **flow « Issue to  merge request »**, vous simplifiez le processus de conversion des tickets en merge requests actionnables. Ce flow analyse la description et les exigences du ticket, crée une merge request en brouillon liée au ticket d’origine, élabore un plan de développement basé, génère une structure de code ou une implémentation, puis met à jour la merge request avec les modifications correspondantes. \n\nNotre application Java est maintenant créée. \n\n### 3. Accélération de la revue de code\n\nLa revue de code génère souvent des ralentissements dans le cycle de développement, à la fois pour les équipes qui sont en attente d’une revue de leur code et doivent changer de contexte, mais également pour les relecteurs qui doivent s’occuper de cette revue et prendre du temps à analyser l’ensemble des changements apportés.\n\nGitLab Duo Agent Platform permet d'accélérer cette étape de deux façons :\n\n* **Assigner GitLab Duo comme relecteur** via la barre latérale droite de la merge request.\n* **Utiliser l'action rapide `/request_review`** en commentaire en taguant @GitLabDuo.\n\nUne fois assigné, l’agent inspecte les modifications apportées dans la merge request, détecte les erreurs, les problèmes de style ou de qualité et partage des suggestions de correction. Le développeur peut ensuite interagir avec la revue effectuée par GitLab Duo, poser des questions et apporter des précisions, comme il le ferait avec un collègue.\n\n![Revue de code par GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774637047/sa9fiptw6vs0cumg7pd7.png)\n\nPour les équipes qui souhaitent aller plus loin, il est possible de configurer une revue automatique de GitLab Duo sur chaque merge request, à l'échelle d'un projet ou d'un groupe entier, et de personnaliser les instructions via un fichier de configuration pour respecter les normes de votre organisation.\n\n### 4. Correction et optimisation des pipelines\n\nUne fois les modifications apportées au code, nous devons nous assurer que le **[pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\")** s'exécute avec succès en incluant le build, les tests et le déploiement.\n\nEn cas d'échec, sollicitez GitLab Duo dans le chat avec la requête *« Peux-tu diagnostiquer et corriger ce pipeline en échec ? »*. GitLab Duo examine le contexte, le pipeline, les messages d’erreur et les fichiers du dépôt, puis identifie l’origine du problème, et crée un commit de correction avec les modifications nécessaires pour débloquer le pipeline en échec et le relancer.\n\n![Correction de pipeline en échec avec GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774637342/zqkddlshmndu3hfjvzk5.png)\n\nSi GitLab Duo Agent Platform permet de [corriger un pipeline en échec](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/quickly-resolve-broken-ci-cd-pipelines-with-ai/ \"Correction de pipeline en échec\") rapidement en économisant un temps précieux, nous pouvons également le solliciter pour **optimiser un pipeline existant**.\n\nPour cela, créez un ticket du type « Recherche d'améliorations de pipeline », ouvrez une nouvelle branche avec une merge request, puis demandez à GitLab Duo : *« Peux-tu améliorer le pipeline de ce projet ? »*. A partir de cette requête, GitLab Duo examine les fichiers du dépôt, identifie le fichier de pipeline et propose des améliorations à apporter. \n\n### 5.  Sécurisation du code avant la mise en production\n\nAvant de déployer notre application en production, assurons-nous que l’ensemble des changements effectués sont conformes aux attentes en matière de sécurité et de conformité.\n\nAccédons au rapport de vulnérabilités dans **Sécurisation > Rapport de vulnérabilités** depuis la barre latérale gauche du groupe, dans lequel vous pouvez retrouver l’ensemble des vulnérabilités. \n\nPour prioriser les vulnérabilités les plus urgentes, posez la question suivante à GitLab Duo : : *« Quelles sont les vulnérabilités les plus urgentes à traiter dans le cadre du projet \\[URL du projet] ? »*.\n\n![Rapport de vulnérabilités dans GitLab](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774637826/nduwrbt0iyd2kanni74v.png)\n\nUne fois les priorités identifiées, rendez-vous dans le rapport de vulnérabilités du projet en question et utilisez l'agent **[Security Analyst](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/)** avec la requête : *« Crée un calendrier pour traiter tous les résultats de sécurité élevée »*. L’agent analyse l’ensemble des vulnérabilités du projet et génère un calendrier de résolution structuré semaine par semaine, avec des actions rapides prioritaires à réaliser dans les 24 premières heures et des notes de gestion des risques. Ce plan permet de planifier et de prioriser le travail des équipes, tout en allouant les bonnes ressources.\n\nL’agent peut également intervenir sur une vulnérabilité spécifique. Il fournit des informations détaillées sur la nature de la vulnérabilité, propose des approches de remédiation, détaille les étapes de validation, ainsi qu’une liste de contrôle et de tests des recommandations complémentaires et crée ensuite une merge request avec les corrections nécessaires.\n\n## Prêt à accélérer votre cycle de développement ?\n\nNous avons passé en revue la façon dont vous pouvez tirer parti de l'[IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/ \"Qu'est-ce que l'IA agentique ?\") dans votre cycle de vie de développement logiciel. De la planification à la sécurisation, GitLab Duo Agent Platform amplifie le travail de vos équipes en déléguant les étapes intermédiaires à des agents spécialisés, pour que vos équipes se concentrent sur ce qui compte vraiment : la conception, l’orchestration et la validation. \n\n> 🎯 Vous souhaitez en savoir plus sur GitLab Duo Agent Platform ? [Visionnez le replay](https://learn.gitlab.com/fr-dap-td/duo-agent-platform-techdemo-fr-video?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) de notre webinaire et [essayez gratuitement](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) la plateforme d'orchestration intelligente de GitLab.",[25,26,27],"AI/ML","DevSecOps platform","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc",{"config":33,"title":34,"ogTitle":34,"description":35,"ogDescription":35,"ogImage":22},{"noIndex":12},"Comment utiliser GitLab Duo Agent Platform dans le SDLC","Utilisez GitLab Duo Agent Platform, de la planification, au développement, en passant par la revue de code, la correction de pipeline et la sécurité.","fr-fr/blog/how-to-use-gitlab-duo-agent-platform-in-the-sdlc",[38,39,27],"aiml","devsecops-platform","Rr9u2qIp4rgP9gk0wv2EaQ84S6dGBEZqoEJ6mE5pb0I",{"data":42},{"logo":43,"freeTrial":48,"sales":53,"login":58,"items":63,"search":373,"minimal":408,"duo":427,"pricingDeployment":436},{"config":44},{"href":45,"dataGaName":46,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":49,"config":50},"Commencer un essai gratuit",{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":47},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":54,"config":55},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":59,"config":60},"Connexion",{"href":61,"dataGaName":62,"dataGaLocation":47},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[64,91,188,193,294,354],{"text":65,"config":66,"cards":68},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":67},"platform",[69,75,83],{"title":65,"description":70,"link":71},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":72,"config":73},"Découvrir notre plateforme",{"href":74,"dataGaName":67,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/platform/",{"title":76,"description":77,"link":78},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":79,"config":80},"Découvrir GitLab Duo",{"href":81,"dataGaName":82,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":84,"description":85,"link":86},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":87,"config":88},"En savoir plus",{"href":89,"dataGaName":90,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":92,"left":30,"config":93,"link":95,"lists":99,"footer":170},"Produit",{"dataNavLevelOne":94},"solutions",{"text":96,"config":97},"Voir toutes les solutions",{"href":98,"dataGaName":94,"dataGaLocation":47},"/fr-fr/solutions/",[100,125,148],{"title":101,"description":102,"link":103,"items":108},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":104},{"icon":105,"href":106,"dataGaName":107,"dataGaLocation":47},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[109,113,116,121],{"text":110,"config":111},"CI/CD",{"href":112,"dataGaLocation":47,"dataGaName":110},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":76,"config":114},{"href":81,"dataGaLocation":47,"dataGaName":115},"gitlab duo agent platform - 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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",[25,280,705,706,707],"google","news","product",{"featured":30,"template":13,"slug":709},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":711,"config":721},{"title":712,"description":713,"authors":714,"heroImage":716,"date":717,"body":718,"category":10,"tags":719},"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.",[715],"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",[707,25,720],"features",{"featured":12,"template":13,"slug":722},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":724,"config":735},{"date":725,"title":726,"description":727,"authors":728,"heroImage":731,"body":732,"category":10,"tags":733},"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.",[729,730],"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/)",[734,25,26],"AWS",{"featured":30,"template":13,"slug":736},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"promotions":738},[739,752,764,776],{"id":740,"categories":741,"header":742,"text":743,"button":744,"image":749},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":745,"config":746},"Get your AI maturity score",{"href":747,"dataGaName":748,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":753,"categories":754,"header":756,"text":743,"button":757,"image":761},"devops-modernization",[707,755],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":758,"config":759},"Get your DevOps maturity score",{"href":760,"dataGaName":748,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":762},{"src":763},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":765,"categories":766,"header":768,"text":743,"button":769,"image":773},"security-modernization",[767],"security","Are you trading speed for security?",{"text":770,"config":771},"Get your security maturity score",{"href":772,"dataGaName":748,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":774},{"src":775},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":777,"paths":778,"header":781,"text":782,"button":783,"image":788},"github-azure-migration",[779,780],"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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