[{"data":1,"prerenderedAt":784},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Paul Meresanu":663,"blog-related-posts-fr-fr-measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics":678,"blog-promotions-fr-fr":722,"next-steps-fr-fr":775},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics.yml","Measuring Ai Roi At Scale A Practical Guide To Gitlab Duo Analytics",[7],"paul-meresanu",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Mesurez le ROI de l'IA à grande échelle avec GitLab Duo Analytics","Découvrez comment transformer des données d'utilisation brutes en informations exploitables et en calculs de ROI à l’aide de ce tutoriel.",[18],"Paul Meresanu","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1749662840/Blog/Hero%20Images/ai-experiment-stars.png","2025-09-15","L'investissement dans l'IA commence par la mesure. Pour construire une plateforme de développement alimentée par l'IA, il faut tout d'abord comprendre l'utilisation réelle, les modèles d'adoption et la valeur métier quantifiable, notamment le retour sur investissement (ROI) de [GitLab Duo\nEnterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/).\n\nPour aider nos clients à maximiser leurs investissements dans l'IA, nous avons développé la solution GitLab Duo Analytics dans le cadre de notre programme d'accélération GitLab Duo. GitLab Duo Analytics est une solution complète et orientée client qui transforme les données d'utilisation brutes en données métiers exploitables et mesure le ROI. Il s’agit d’un outil d'accompagnement spécialisé que nous avons créé pour répondre aux besoins d'analyse immédiats des entreprises, qui calculent de plus en plus la productivité de l'IA dans son ensemble.\n\nCes données de base aident à transformer l'IA en profondeur. Par exemple, les entreprises peuvent les utiliser pour optimiser l’attribution des licences, identifier les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée et élaborer des business cases convaincants pour renforcer l'adoption de l'IA au sein des équipes de développement.\n\nUne grande entreprise du secteur financier a collaboré avec l’un de nos Customer Success Architect dans le cadre du programme d'accélération GitLab Duo afin d’obtenir une visibilité sur son investissement [GitLab Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available/). Ensemble, ils ont mis en œuvre une solution d'analyse hybride qui combine la collecte mensuelle de données avec une intégration API en temps réel, afin de créer une base évolutive pour mesurer les gains de productivité de l'IA et optimiser l'utilisation des licences à l'échelle de l'entreprise.\n\n## Mesurer le ROI de l'IA dans le développement d'entreprise\n\nAvant de mettre en œuvre une solution d'analyse, il est essentiel de comprendre comment vous évaluez votre utilisation de l'IA.\n\nPosez-vous les questions suivantes :\n\n* **Quelles fonctionnalités de GitLab Duo doivent être évaluées ?** (Suggestions de code, assistance par chat, scanning de sécurité) ?\n\n* **Qui utilise l'IA au sein de votre entreprise ?** (Développeurs, équipes de sécurité, ingénieurs DevOps) ?\n\n* **Quels indicateurs métiers sont importants pour votre entreprise ?** (Gain de temps, gains de productivité, optimisation des coûts) ?\n\n* **Comment fonctionne votre collecte de données actuelle** (Exports manuels, intégration API, outils existants) ?\n\nUtilisez cette étape pour définir les éléments suivants :\n\n* Votre framework de calcul du ROI\n\n* Vos indicateurs clés de performance (KPI)\n\n* Votre stratégie de collecte de données\n\n* Vos exigences de reporting des parties prenantes\n\n### Exemple de framework de calcul du ROI\n\n![Exemple de framework de calcul du ROI](https://gitlab.com/-/project/54775568/uploads/06da2f5c3a75197cd272aedb3d67a347/image.png)\n\n## Guide de mise en œuvre étape par étape\n\nVeuillez noter que la solution ci-dessous décrit une approche [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/) que vous pouvez déployer gratuitement dans votre propre environnement. Téléchargez, personnalisez et exécutez cette solution dès maintenant ! \n\n### Prérequis\n\n**Avant de commencer, assurez-vous de disposer des éléments suivants :**\n\n* Instance GitLab avec GitLab Duo activé\n\n* Token API GitLab avec autorisations de lecture\n\n* Accès pour configurer les variables CI/CD de GitLab \n\n* Connaissances de base des pipelines CI/CD de GitLab\n\n### 1. Configurer et paramétrer l'environnement initial\n\nConfigurez l'environnement du projet en clonant d'abord le dépôt.\n\n```bash\n\ngit clone https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/utilities/gitlab-graphql-api.git\n\ncd gitlab-graphql-api\n\n```\n\nEffectuez un push vers votre propre instance GitLab ou votre espace de nommage, puis accédez à votre projet dans GitLab pour configurer les [variables CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/demystifying-ci-cd-variables/).\n\n### 2. Configurer les variables de contrôle du pipeline\n\nContrôlez quels pipelines d’analyse s'exécutent en définissant les variables CI/CD du projet. Allez dans **Paramètres du projet → CI/CD → Variables** et ajoutez :\n\n| Variable | Défaut | Description | \n|----------|---------|-------------| \n| `ENABLE_DUO_METRICS` | \"true\" | Activer/désactiver le pipeline de métriques GitLab Duo AI | \n| `ENABLE_PROJECT_METRICS` | \"false\" | Activer/désactiver le pipeline de métriques de projet traditionnel | \n\n#### Exemples de configurations : \n\n- **Configurer GitLab Duo uniquement** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"true\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"false\"` \n\n- **Configurer les deux tableaux de bord** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"true\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"true\"` \n\n- **Tout désactiver** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"false\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"false\"`\n\n### 3. Configurer l’ingestion des données\n\nConfigurez l'ingestion des données dans votre fichier `.gitlab-ci.yml`. Cette action crée des métadonnées de projet brutes partagées entre les métriques. \n\n#### Variables de configuration de base :\n\n```yaml\n\nvariables:\n  GROUP_PATH: \"gitlab-org/professional-services-automation\"  # Your group path\n  INCLUDE_SIMPLE_FIELDS: \"fullPath,name,description\"  # Fields to fetch\n  ARGUMENT_FIELDS: \"mergeRequests\"  # Argument fields requiring additional config\n  LIMIT: \"100\"  # Projects per API call\n  MAX_ITERATIONS: \"2\"  # Maximum API calls (for testing)\n  GITLAB_GRAPHQL_API_VERSION: \"0.1.0\"  # API version from Package Registry\n```\n\n#### Configurer les champs d'argument pour des métriques spécifiques : \n\nPour chaque métrique que vous souhaitez collecter, définissez des variables de champ d'argument :\n\n```yaml\n\n# Example: Merged Merge Requests\n\nARGUMENT_FIELD_1_NAME: \"mergeRequests\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_FILTER_NAME: \"state\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_FILTER_VALUE: \"merged\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_RETURN_VALUES: \"count totalTimeToMerge\"\n\n\n# Example: Packages Count\n\nARGUMENT_FIELD_2_NAME: \"packages\"\n\nARGUMENT_FIELD_2_RETURN_VALUES: \"count\"\n\n```\n\n### 4. Configurer l'agrégation des métriques\n\nAprès l'ingestion des données, configurez les règles d'agrégation dans `.gitlab/Schedule.gitlab-ci.yml` pour chaque métrique que vous souhaitez générer. \n\n#### Exemple de configuration de job de métrique :\n\n```yaml\n\nprocess_average_time_to_merge:\n  \u003C\u003C: *process_data_template\n  stage: process_data\n  variables:\n    METRIC_NAME: \"9_Average_Time_To_Merge\"\n    BUSINESS_LEVEL_START: 2\n    BUSINESS_LEVEL_END: 4\n    AGGREGATE_COLUMNS: \"mergeRequests_state_merged_totalTimeToMerge:sum mergeRequests_state_merged_count:sum\"\n    NEW_COLUMN_NAME: \"average_time_to_merge_days\"\n    NEW_COLUMN_FORMULA: \"mergeRequests_state_merged_totalTimeToMerge / mergeRequests_state_merged_count / (24 * 60 * 60)\"\n    SORT_BY: \"average_time_to_merge_days\"\n    FILTER_CONDITION: \"mergeRequests_state_merged_count >= 5\"\n```\n\n#### Variables requises pour chaque métrique :\n\n| Variable | Description | Exemple |\n|----------|-------------|---------|\n| `METRIC_NAME` | Nom de la métrique (utilisé dans le nommage des fichiers) | \"9_Average_Time_To_Merge\" |\n| `BUSINESS_LEVEL_START` | Niveau de départ pour la hiérarchie métier | 1 |\n| `BUSINESS_LEVEL_END` | Niveau final pour la hiérarchie métier | 3 |\n| `AGGREGATE_COLUMNS` | Colonnes à agréger avec fonction | \"mergeRequests_state_merged_count:sum\" |\n| `SORT_BY` | Colonne pour trier les résultats | \"average_time_to_merge_days\" |\n\n### 5. Exécuter le pipeline planifié pour configurer l’analyse\n\nUne fois configuré, exécutez un pipeline planifié pour générer votre analyse :\n\n1. Allez dans **CI/CD → Planifications** \n\n2. Créez une nouvelle planification ou exécutez-en une existante \n\n3. Le pipeline va automatiquement : \n  - Ingérer les données selon votre configuration \n  - Agréger les métriques selon vos règles \n  - Déployer les tableaux de bord sur GitLab Pages \n\n### 6. Accéder à vos tableaux de bord d’analyse \n\nAprès l'exécution réussie du pipeline planifié, GitLab Pages déploie automatiquement vos tableaux de bord : \n\n- **Tableau de bord des métriques de projet**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/existing-metrics/`\n\n- **Tableau de bord des métriques GitLab Duo**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/duo-metrics/`\n\n- **Page d'accueil principale**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/`\n\nLa page d'accueil principale détecte automatiquement quels tableaux de bord sont disponibles et affiche les liens appropriés.\n\nVous verrez les éléments suivants :\n\n- Utilisation des licences : nombre total d’utilisateurs sous licence par rapport au nombre d’utilisateurs actifs (avec analyse des suggestions de code)\n\n![Tableau de bord de GitLab Duo Analytics](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/nhbukcflhmghs5jatrip.png)\n\n- Analyse de GitLab Duo Chat : utilisateurs uniques de GitLab Duo Chat, moyenne des événements du chat sur 90 jours et taux d'adoption du chat\n\n- Analyse d'engagement de GitLab Duo : catégorisation de l'utilisation de GitLab Duo pour un groupe d'utilisateurs comme Fort (10+ suggestions), Moyen (5-9) ou Faible (1-4) selon les modèles d'utilisation\n\n![Analyse de GitLab Duo Chat sur les 90 derniers jours](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/xgq05hh2ybzb8ugsxqza.png)\n\n- Analyse de l'utilisation : suggestions de code par langage de programmation (répartition par langage), analyse des performances des langages de suggestions de code (taux d'acceptation et de rejet)\n\n![Vue d'adoption de l'analyse de l'utilisation de GitLab Duo](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/mu3dx5g2l2lki2ehlr2g.png)\n\n ![Analyse des performances par langage](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478267/xf0thn8sm4dlhoyyqg9i.png)\n\n- Tendances hebdomadaires de GitLab Duo Chat : modèles d'utilisation de GitLab Duo Chat\n\n![Tendances d'utilisation quotidienne de GitLab Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/plhycnmewye3vp6vitqj.png) \n\n#### Les fonctionnalités du tableau de bord incluent :\n\n- **L’analyse de l'utilisation des licences** - Suivi des utilisateurs sous licence par rapport aux utilisateurs actifs \n\n- **Analyse des suggestions de code** - Suivi des taux d'acceptation et de la répartition des langages \n\n- **Analyse de GitLab Duo Chat** - Affichage des interactions par chat et des taux d'adoption \n\n- **Analyse de l’engagement des utilisateurs** - Catégorisation des utilisateurs par niveau d'activité \n\n- **Analyse des performance par langage** - Analyse des taux d'acceptation par langage de programmation \n\n### 7. Comprendre les API utilisées \n\nLa solution exploite plusieurs API GitLab pour collecter des données d'utilisation complètes : \n\n#### API pour collecter les données d'utilisation de l'IA (aiUsageData)\n\n```graphql\n\n# Fetches individual code suggestion events\n\nquery: |\n  {\n    group(fullPath: \"your-group\") {\n      aiUsageData {\n        codeSuggestionEvents {\n          event         # ACCEPTED or SHOWN\n          timestamp     # When it happened\n          language      # Programming language\n          suggestionSize # SINGLE_LINE or MULTI_LINE\n          user { username }\n        }\n      }\n    }\n  }\n# Purpose: Tracks every code suggestion shown or accepted by developers\n\n```\n\n#### API pour collecter les utilisateurs du module d'extension GitLab Self-Managed\n\n```graphql\n\n# Gets licensed user information\n\nquery: |\n  {\n    selfManagedAddOnEligibleUsers(\n      addOnType: DUO_ENTERPRISE\n      filterByAssignedSeat: \"Yes\"\n    ) {\n      user {\n        username\n        lastDuoActivityOn\n      }\n    }\n  }\n# Purpose: Identifies who has licenses and when they last used Duo\n\n```\n\n#### API pour collecter les métriques d'IA\n\n```graphql\n\nquery: |\n  {\n    aiMetrics(from: \"2024-01-01\", to: \"2024-06-30\") {\n      codeSuggestions {\n        shownCount\n        acceptedCount\n      }\n      duoChatContributorsCount\n      duoAssignedUsersCount\n    }\n  }\n# Purpose: Gets pre-calculated metrics for trend analysis\n\n```\n\n#### API pour collecter le Ping de Service (REST)\n\n```bash \n\nurl: \"{GITLAB_URL}/api/v4/usage_data/service_ping\" \n\n# Purpose: Collects instance-wide usage statistics \n\n```\n\n## Mise en pratique complète\n\nPour démontrer la puissance de cette solution d'analyse intégrée, parcourons ensemble toutes les étapes d'une implémentation complète, du déploiement initial au calcul automatisé du ROI.\n\nCommencez par déployer la solution conteneurisée dans votre environnement avec la configuration [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") fournie. En quelques minutes, l'API d'analyse et le tableau de bord React seront opérationnels localement. \n\nL'architecture de données hybride commence immédiatement à collecter des métriques à partir de vos exports CSV mensuels existants et établit des connexions GraphQL en temps réel vers votre instance GitLab.\n\n**Automatisation via les scripts Python**\n\nCette approche déploie toute sa puissance lorsque vous exploitez les scripts Python pour automatiser l'ensemble du workflow de collecte et de traitement des données. La solution comprend des scripts Python complets qui peuvent être facilement personnalisés et planifiés.\n\n**Intégration GitLab CI/CD**\n\nPour une automatisation à l'échelle de l'entreprise, intégrez ces scripts Python dans des [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/) planifiés. Cette approche exploite votre infrastructure GitLab existante et garantit une collecte de données cohérente et fiable :\n\n```yaml\n\n\n# .gitlab-ci.yml example\n\n\nduo_analytics_collection:\n  stage: analytics\n  script:\n    - python scripts/enhanced_duo_data_collection.py\n    - python scripts/metric_aggregations.py\n    - ./deploy_dashboard_updates.sh\n  schedule:\n    - cron: \"0 2 1 * *\"  # Monthly on 1st at 2 AM\n  only:\n    - schedules\n```\n\nCette stratégie d'automatisation transforme la collecte manuelle de données en un moteur d'analyse autonome. Vos scripts Python s'exécutent mensuellement via les pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) de GitLab, collectent automatiquement les données d'utilisation, calculent les métriques de ROI et mettent à jour les tableaux de bord, le tout sans intervention manuelle.\n\nUne fois automatisée, la solution fonctionne de manière fluide : les pipelines planifiés exécutent les scripts de collecte de données Python, traitent les réponses GraphQL en indicateurs commerciaux et mettent à jour les données du tableau de bord. Vous découvrirez ainsi de véritables modèles d'utilisation dans le tableau de bord comme les volumes de suggestions de code par langage de programmation, les tendances d'adoption des utilisateurs entre les équipes et le taux d'utilisation des licences. \n\nDans le tableau de bord, la vue d'ensemble du ROI est ici le véritable atout. Vous y trouverez des métriques d'engagement concrètes qui peuvent être converties en impact commercial pour votre entreprise : vous découvrirez peut-être que vos utilisateurs actifs de GitLab Duo génèrent un ROI mensuel de 127 % grâce à des gains de temps et de productivité, tandis que 23 % de vos licences restent sous-utilisées. \n\nCes informations se traduisent immédiatement en recommandations concrètes : vous pouvez ainsi fournir des licences aux équipes les plus performantes, mettre en place une formation ciblée pour les utilisateurs avec des licences sous-utilisées et élaborer des arguments commerciaux basés sur les données pour une adoption plus large de l'IA.\n\n## Pourquoi choisir GitLab ?\n\nLa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/) complète de GitLab fournit la base idéale pour l'analyse et l'évaluation de l'IA en entreprise. Avec des API GraphQL natives, un accès flexible aux données et des capacités d’IA intégrées via GitLab Duo, les entreprises peuvent centraliser l'évaluation de l'IA tout au long du cycle de développement logiciel sans perturber les workflows existants.\n\nL'architecture ouverte de la solution permet des solutions d'analyse personnalisées comme celle développée dans le cadre de notre programme d'accélération GitLab Duo. L'engagement de GitLab en faveur d’une conception API-first signifie que vous pouvez extraire des données d'utilisation détaillées, intégrer avec les systèmes d'entreprise existants et élaborer des calculs de ROI sophistiqués qui s'alignent sur des métriques spécifiques et les exigences de création de rapports de votre organisation.\n\nAu-delà des capacités techniques, notre approche garantit que vous ne faites pas que mettre en œuvre des outils, vous élaborez également des stratégies d'adoption de l'IA durables. Cette solution conçue spécialement dans le cadre du programme d'accélération GitLab Duo illustre parfaitement cette approche avec des conseils pratiques, des frameworks éprouvés et des solutions personnalisées qui répondent à de véritables défis comme le calcul du ROI et l'optimisation des licences.\n\nÀ mesure que GitLab continue d'améliorer ses capacités d'analyse avec l'IA native, cette approche n'en est que plus précieuse. Les frameworks de calcul, les indicateurs clés de performance et les processus de collecte de données établis via des solutions d'analyse personnalisées s'intègrent de manière transparente aux fonctionnalités natives améliorées et garantissent que votre investissement dans l'évaluation de l'IA évolue au même rythme que GitLab. \n\n## Essayez GitLab Duo dès aujourd'hui\n\nLe calcul du ROI de l'IA n'est qu’un début. Avec les fonctionnalités de GitLab Duo, vous pouvez obtenir une analyse complète qui suit non seulement l'utilisation de l'IA, mais sert aussi de base pour une optimisation basée sur les données. Cette base peut ensuite évoluer avec la croissance de votre entreprise et avec les capacités d'IA en pleine expansion de GitLab.\n\nLa solution d'analyse développée dans le cadre du programme d'accélération de GitLab Duo démontre comment les partenariats axés sur la réussite client peuvent apporter une valeur immédiate et des avantages stratégiques à long terme. Du déploiement initial au calcul du ROI à l'échelle de l'entreprise, cette solution offre la visibilité et les données nécessaires pour maximiser les investissements dans l’IA et favoriser son adoption durable.\n\nLa combinaison de l'automatisation Python, de l'intégration GitLab CI/CD et de l'analyse sur mesure crée un avantage concurrentiel qui s'étend bien au-delà de la productivité individuelle des équipes de développement. Elle permet une prise de décision stratégique, optimise l'allocation des ressources et fournit des arguments commerciaux convaincants pour un investissement et une expansion continus de l'IA.\n\nL'avenir du développement alimenté par l'IA est basé sur les données, et commence par une évaluation approfondie. Que vous commenciez votre parcours dans l’IA ou que vous optimisiez des investissements existants, GitLab fournit à la fois la plateforme et la base du partenariat nécessaires pour réussir.\n\n> Lancez-vous dès aujourd'hui avec GitLab Duo et profitez d'un [essai gratuit de GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/).\n\n",[23,24,25],"AI/ML","product","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",{"config":31,"title":32,"ogTitle":32,"description":33,"ogDescription":33,"ogImage":19},{"noIndex":11},"Guide pratique de GitLab Duo Analytics","Transformez les données d'utilisation brutes en informations exploitables et en calculs de ROI à l’aide de ce tutoriel.","fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",[36,24,25],"aiml","elDNJuwMuCvmGtjkq6mLT8tTf7xRcEs2dpUZJOZnERg",{"data":39},{"logo":40,"freeTrial":45,"sales":50,"login":55,"items":60,"search":370,"minimal":405,"duo":424,"pricingDeployment":433},{"config":41},{"href":42,"dataGaName":43,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":46,"config":47},"Commencer un essai gratuit",{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":51,"config":52},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":56,"config":57},"Connexion",{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[61,88,185,190,291,351],{"text":62,"config":63,"cards":65},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":64},"platform",[66,72,80],{"title":62,"description":67,"link":68},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":69,"config":70},"Découvrir notre plateforme",{"href":71,"dataGaName":64,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/platform/",{"title":73,"description":74,"link":75},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":76,"config":77},"Découvrir GitLab Duo",{"href":78,"dataGaName":79,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":81,"description":82,"link":83},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":84,"config":85},"En savoir plus",{"href":86,"dataGaName":87,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":89,"left":28,"config":90,"link":92,"lists":96,"footer":167},"Produit",{"dataNavLevelOne":91},"solutions",{"text":93,"config":94},"Voir toutes les solutions",{"href":95,"dataGaName":91,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/solutions/",[97,122,145],{"title":98,"description":99,"link":100,"items":105},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":101},{"icon":102,"href":103,"dataGaName":104,"dataGaLocation":44},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[106,110,113,118],{"text":107,"config":108},"CI/CD",{"href":109,"dataGaLocation":44,"dataGaName":107},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":73,"config":111},{"href":78,"dataGaLocation":44,"dataGaName":112},"gitlab duo agent platform - product menu",{"text":114,"config":115},"Gestion du code source",{"href":116,"dataGaLocation":44,"dataGaName":117},"/fr-fr/solutions/source-code-management/","Source Code Management",{"text":119,"config":120},"Livraison de logiciels automatisée",{"href":103,"dataGaLocation":44,"dataGaName":121},"Automated software delivery",{"title":123,"description":124,"link":125,"items":130},"Sécurité","Livrez du code plus rapidement sans compromettre la sécurité",{"config":126},{"href":127,"dataGaName":128,"dataGaLocation":44,"icon":129},"/fr-fr/solutions/application-security-testing/","security and compliance","ShieldCheckLight",[131,135,140],{"text":132,"config":133},"Tests de sécurité des applications",{"href":127,"dataGaName":134,"dataGaLocation":44},"Application security testing",{"text":136,"config":137},"Sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle",{"href":138,"dataGaLocation":44,"dataGaName":139},"/fr-fr/solutions/supply-chain/","Software supply chain security",{"text":141,"config":142},"Conformité logicielle",{"href":143,"dataGaName":144,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/solutions/software-compliance/","Software Compliance",{"title":146,"link":147,"items":152},"Mesures",{"config":148},{"icon":149,"href":150,"dataGaName":151,"dataGaLocation":44},"DigitalTransformation","/fr-fr/solutions/visibility-measurement/","visibility and measurement",[153,157,162],{"text":154,"config":155},"Visibilité et mesures",{"href":150,"dataGaLocation":44,"dataGaName":156},"Visibility and Measurement",{"text":158,"config":159},"Gestion de la chaîne de valeur",{"href":160,"dataGaLocation":44,"dataGaName":161},"/fr-fr/solutions/value-stream-management/","Value Stream Management",{"text":163,"config":164},"Données d'analyse et informations clés",{"href":165,"dataGaLocation":44,"dataGaName":166},"/fr-fr/solutions/analytics-and-insights/","Analytics and insights",{"title":168,"items":169},"GitLab pour",[170,175,180],{"text":171,"config":172},"Entreprises",{"href":173,"dataGaLocation":44,"dataGaName":174},"/fr-fr/enterprise/","enterprise",{"text":176,"config":177},"PME",{"href":178,"dataGaLocation":44,"dataGaName":179},"/fr-fr/small-business/","small business",{"text":181,"config":182},"Secteur public",{"href":183,"dataGaLocation":44,"dataGaName":184},"/fr-fr/solutions/public-sector/","public sector",{"text":186,"config":187},"Tarifs",{"href":188,"dataGaName":189,"dataGaLocation":44,"dataNavLevelOne":189},"/fr-fr/pricing/","pricing",{"text":191,"config":192,"link":194,"lists":198,"feature":278},"Ressources",{"dataNavLevelOne":193},"resources",{"text":195,"config":196},"Afficher toutes les ressources",{"href":197,"dataGaName":193,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/resources/",[199,232,250],{"title":200,"items":201},"Premiers pas",[202,207,212,217,222,227],{"text":203,"config":204},"Installation",{"href":205,"dataGaName":206,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/install/","install",{"text":208,"config":209},"Guides de démarrage",{"href":210,"dataGaName":211,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/get-started/","quick setup checklists",{"text":213,"config":214},"Apprentissage",{"href":215,"dataGaLocation":44,"dataGaName":216},"https://university.gitlab.com/","learn",{"text":218,"config":219},"Documentation sur le produit",{"href":220,"dataGaName":221,"dataGaLocation":44},"https://docs.gitlab.com/","product documentation",{"text":223,"config":224},"Vidéos sur les bonnes pratiques",{"href":225,"dataGaName":226,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/getting-started-videos/","best practice videos",{"text":228,"config":229},"Intégrations",{"href":230,"dataGaName":231,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/integrations/","integrations",{"title":233,"items":234},"Découvrir",[235,240,245],{"text":236,"config":237},"Témoignages clients",{"href":238,"dataGaName":239,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/customers/","customer success stories",{"text":241,"config":242},"Blog",{"href":243,"dataGaName":244,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/blog/","blog",{"text":246,"config":247},"Travail à distance",{"href":248,"dataGaName":249,"dataGaLocation":44},"https://handbook.gitlab.com/handbook/company/culture/all-remote/","remote",{"title":251,"items":252},"Connecter",[253,258,263,268,273],{"text":254,"config":255},"Services GitLab",{"href":256,"dataGaName":257,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/services/","services",{"text":259,"config":260},"Communauté",{"href":261,"dataGaName":262,"dataGaLocation":44},"/community/","community",{"text":264,"config":265},"Forum",{"href":266,"dataGaName":267,"dataGaLocation":44},"https://forum.gitlab.com/","forum",{"text":269,"config":270},"Événements",{"href":271,"dataGaName":272,"dataGaLocation":44},"/events/","events",{"text":274,"config":275},"Partenaires",{"href":276,"dataGaName":277,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/partners/","partners",{"backgroundColor":279,"textColor":280,"text":281,"image":282,"link":286},"#2f2a6b","#fff","L'avenir du développement logiciel. Tendances et perspectives.",{"altText":283,"config":284},"carte promo The Source",{"src":285},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758208064/dzl0dbift9xdizyelkk4.svg",{"text":287,"config":288},"Lire les articles les plus récents",{"href":289,"dataGaName":290,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/the-source/","the source",{"text":292,"config":293,"lists":295},"Société",{"dataNavLevelOne":294},"company",[296],{"items":297},[298,303,309,311,316,321,326,331,336,341,346],{"text":299,"config":300},"À propos",{"href":301,"dataGaName":302,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/company/","about",{"text":304,"config":305,"footerGa":308},"Carrières",{"href":306,"dataGaName":307,"dataGaLocation":44},"/jobs/","jobs",{"dataGaName":307},{"text":269,"config":310},{"href":271,"dataGaName":272,"dataGaLocation":44},{"text":312,"config":313},"Leadership",{"href":314,"dataGaName":315,"dataGaLocation":44},"/company/team/e-group/","leadership",{"text":317,"config":318},"Équipe",{"href":319,"dataGaName":320,"dataGaLocation":44},"/company/team/","team",{"text":322,"config":323},"Manuel",{"href":324,"dataGaName":325,"dataGaLocation":44},"https://handbook.gitlab.com/","handbook",{"text":327,"config":328},"Relations avec les investisseurs",{"href":329,"dataGaName":330,"dataGaLocation":44},"https://ir.gitlab.com/","investor relations",{"text":332,"config":333},"Centre de confiance",{"href":334,"dataGaName":335,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/security/","trust center",{"text":337,"config":338},"Centre pour la transparence de l'IA",{"href":339,"dataGaName":340,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/ai-transparency-center/","ai transparency center",{"text":342,"config":343},"Newsletter",{"href":344,"dataGaName":345,"dataGaLocation":44},"/company/contact/#contact-forms","newsletter",{"text":347,"config":348},"Presse",{"href":349,"dataGaName":350,"dataGaLocation":44},"/press/","press",{"text":352,"config":353,"lists":354},"Nous contacter",{"dataNavLevelOne":294},[355],{"items":356},[357,360,365],{"text":51,"config":358},{"href":53,"dataGaName":359,"dataGaLocation":44},"talk to sales",{"text":361,"config":362},"Portail d’assistance",{"href":363,"dataGaName":364,"dataGaLocation":44},"https://support.gitlab.com","support portal",{"text":366,"config":367},"Portail clients GitLab",{"href":368,"dataGaName":369,"dataGaLocation":44},"https://customers.gitlab.com/customers/sign_in/","customer portal",{"close":371,"login":372,"suggestions":379},"Fermer",{"text":373,"link":374},"Pour rechercher des dépôts et des projets, connectez-vous à",{"text":375,"config":376},"gitlab.com",{"href":58,"dataGaName":377,"dataGaLocation":378},"search login","search",{"text":380,"default":381},"Suggestions",[382,384,389,391,396,401],{"text":73,"config":383},{"href":78,"dataGaName":73,"dataGaLocation":378},{"text":385,"config":386},"Suggestions de code (IA)",{"href":387,"dataGaName":388,"dataGaLocation":378},"/fr-fr/solutions/code-suggestions/","Code Suggestions (AI)",{"text":107,"config":390},{"href":109,"dataGaName":107,"dataGaLocation":378},{"text":392,"config":393},"GitLab sur AWS",{"href":394,"dataGaName":395,"dataGaLocation":378},"/fr-fr/partners/technology-partners/aws/","GitLab on AWS",{"text":397,"config":398},"GitLab sur Google Cloud ",{"href":399,"dataGaName":400,"dataGaLocation":378},"/fr-fr/partners/technology-partners/google-cloud-platform/","GitLab on Google Cloud",{"text":402,"config":403},"Pourquoi utiliser GitLab ?",{"href":86,"dataGaName":404,"dataGaLocation":378},"Why GitLab?",{"freeTrial":406,"mobileIcon":411,"desktopIcon":416,"secondaryButton":419},{"text":407,"config":408},"Commencer votre essai gratuit",{"href":409,"dataGaName":49,"dataGaLocation":410},"https://gitlab.com/-/trials/new/","nav",{"altText":412,"config":413},"Icône GitLab",{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203874/jypbw1jx72aexsoohd7x.svg","gitlab icon",{"altText":412,"config":417},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203875/gs4c8p8opsgvflgkswz9.svg",{"text":420,"config":421},"Commencer",{"href":422,"dataGaName":423,"dataGaLocation":410},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/get-started/","get started",{"freeTrial":425,"mobileIcon":429,"desktopIcon":431},{"text":426,"config":427},"En savoir plus sur GitLab Duo",{"href":78,"dataGaName":428,"dataGaLocation":410},"gitlab duo",{"altText":412,"config":430},{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"altText":412,"config":432},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"freeTrial":434,"mobileIcon":439,"desktopIcon":441},{"text":435,"config":436},"Retour aux tarifs",{"href":188,"dataGaName":437,"dataGaLocation":410,"icon":438},"back to pricing","GoBack",{"altText":412,"config":440},{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"altText":412,"config":442},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"title":444,"button":445,"config":450},"Découvrez comment l'IA agentique transforme la livraison logicielle",{"text":446,"config":447},"Regarder GitLab Transcend maintenant",{"href":448,"dataGaName":449,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/events/transcend/virtual/","transcend event",{"layout":451,"icon":452,"disabled":28},"release","AiStar",{"data":454},{"text":455,"source":456,"edit":462,"contribute":467,"config":472,"items":477,"minimal":654},"Git est une marque déposée de Software Freedom Conservancy et notre utilisation de « GitLab » est sous licence",{"text":457,"config":458},"Afficher le code source de la page",{"href":459,"dataGaName":460,"dataGaLocation":461},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/","page source","footer",{"text":463,"config":464},"Modifier cette page",{"href":465,"dataGaName":466,"dataGaLocation":461},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/content/","web ide",{"text":468,"config":469},"Veuillez contribuer",{"href":470,"dataGaName":471,"dataGaLocation":461},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/CONTRIBUTING.md/","please contribute",{"twitter":473,"facebook":474,"youtube":475,"linkedin":476},"https://twitter.com/gitlab","https://www.facebook.com/gitlab","https://www.youtube.com/channel/UCnMGQ8QHMAnVIsI3xJrihhg","https://www.linkedin.com/company/gitlab-com",[478,501,555,587,622],{"title":62,"links":479,"subMenu":484},[480],{"text":481,"config":482},"Plateforme DevSecOps",{"href":71,"dataGaName":483,"dataGaLocation":461},"devsecops platform",[485],{"title":186,"links":486},[487,491,496],{"text":488,"config":489},"Voir les forfaits",{"href":188,"dataGaName":490,"dataGaLocation":461},"view plans",{"text":492,"config":493},"Pourquoi choisir GitLab Premium ?",{"href":494,"dataGaName":495,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/pricing/premium/","why premium",{"text":497,"config":498},"Pourquoi choisir GitLab Ultimate ?",{"href":499,"dataGaName":500,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/pricing/ultimate/","why ultimate",{"title":502,"links":503},"Solutions",[504,509,512,514,519,524,528,531,534,539,541,543,545,550],{"text":505,"config":506},"Transformation digitale",{"href":507,"dataGaName":508,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/topics/digital-transformation/","digital transformation",{"text":510,"config":511},"Sécurité et conformité",{"href":127,"dataGaName":134,"dataGaLocation":461},{"text":119,"config":513},{"href":103,"dataGaName":104,"dataGaLocation":461},{"text":515,"config":516},"Développement agile",{"href":517,"dataGaName":518,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/solutions/agile-delivery/","agile delivery",{"text":520,"config":521},"Transformation cloud",{"href":522,"dataGaName":523,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/topics/cloud-native/","cloud transformation",{"text":525,"config":526},"SCM",{"href":116,"dataGaName":527,"dataGaLocation":461},"source code management",{"text":107,"config":529},{"href":109,"dataGaName":530,"dataGaLocation":461},"continuous integration & delivery",{"text":158,"config":532},{"href":160,"dataGaName":533,"dataGaLocation":461},"value stream management",{"text":535,"config":536},"GitOps",{"href":537,"dataGaName":538,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/solutions/gitops/","gitops",{"text":171,"config":540},{"href":173,"dataGaName":174,"dataGaLocation":461},{"text":176,"config":542},{"href":178,"dataGaName":179,"dataGaLocation":461},{"text":181,"config":544},{"href":183,"dataGaName":184,"dataGaLocation":461},{"text":546,"config":547},"Formation",{"href":548,"dataGaName":549,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/solutions/education/","education",{"text":551,"config":552},"Services financiers",{"href":553,"dataGaName":554,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/solutions/finance/","financial services",{"title":191,"links":556},[557,559,562,564,567,569,572,575,577,579,581,583,585],{"text":203,"config":558},{"href":205,"dataGaName":206,"dataGaLocation":461},{"text":560,"config":561},"Guides de démarrage rapide",{"href":210,"dataGaName":211,"dataGaLocation":461},{"text":213,"config":563},{"href":215,"dataGaName":216,"dataGaLocation":461},{"text":218,"config":565},{"href":220,"dataGaName":566,"dataGaLocation":461},"docs",{"text":241,"config":568},{"href":243,"dataGaName":244},{"text":570,"config":571},"Histoires de réussite client",{"href":238,"dataGaLocation":461},{"text":573,"config":574},"Histoires de succès client",{"href":238,"dataGaName":239,"dataGaLocation":461},{"text":246,"config":576},{"href":248,"dataGaName":249,"dataGaLocation":461},{"text":254,"config":578},{"href":256,"dataGaName":257,"dataGaLocation":461},{"text":259,"config":580},{"href":261,"dataGaName":262,"dataGaLocation":461},{"text":264,"config":582},{"href":266,"dataGaName":267,"dataGaLocation":461},{"text":269,"config":584},{"href":271,"dataGaName":272,"dataGaLocation":461},{"text":274,"config":586},{"href":276,"dataGaName":277,"dataGaLocation":461},{"title":292,"links":588},[589,591,594,596,598,600,602,606,611,613,615,617],{"text":299,"config":590},{"href":301,"dataGaName":294,"dataGaLocation":461},{"text":592,"config":593},"Emplois",{"href":306,"dataGaName":307,"dataGaLocation":461},{"text":312,"config":595},{"href":314,"dataGaName":315,"dataGaLocation":461},{"text":317,"config":597},{"href":319,"dataGaName":320,"dataGaLocation":461},{"text":322,"config":599},{"href":324,"dataGaName":325,"dataGaLocation":461},{"text":327,"config":601},{"href":329,"dataGaName":330,"dataGaLocation":461},{"text":603,"config":604},"Sustainability",{"href":605,"dataGaName":603,"dataGaLocation":461},"/sustainability/",{"text":607,"config":608},"Diversité, inclusion et appartenance (DIB)",{"href":609,"dataGaName":610,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/diversity-inclusion-belonging/","Diversity, inclusion and belonging",{"text":332,"config":612},{"href":334,"dataGaName":335,"dataGaLocation":461},{"text":342,"config":614},{"href":344,"dataGaName":345,"dataGaLocation":461},{"text":347,"config":616},{"href":349,"dataGaName":350,"dataGaLocation":461},{"text":618,"config":619},"Déclaration de transparence sur l'esclavage moderne",{"href":620,"dataGaName":621,"dataGaLocation":461},"https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/modern-slavery-act-transparency-statement/","modern slavery transparency statement",{"title":352,"links":623},[624,627,632,634,639,644,649],{"text":625,"config":626},"Échanger avec un expert",{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":461},{"text":628,"config":629},"Aide",{"href":630,"dataGaName":631,"dataGaLocation":461},"https://support.gitlab.com/hc/en-us/articles/11626483177756-GitLab-Support","get help",{"text":366,"config":633},{"href":368,"dataGaName":369,"dataGaLocation":461},{"text":635,"config":636},"Statut",{"href":637,"dataGaName":638,"dataGaLocation":461},"https://status.gitlab.com/","status",{"text":640,"config":641},"Conditions d'utilisation",{"href":642,"dataGaName":643},"/terms/","terms of use",{"text":645,"config":646},"Déclaration de confidentialité",{"href":647,"dataGaName":648,"dataGaLocation":461},"/fr-fr/privacy/","privacy statement",{"text":650,"config":651},"Préférences en matière de cookies",{"dataGaName":652,"dataGaLocation":461,"id":653,"isOneTrustButton":28},"cookie preferences","ot-sdk-btn",{"items":655},[656,658,661],{"text":640,"config":657},{"href":642,"dataGaName":643,"dataGaLocation":461},{"text":659,"config":660},"Politique de confidentialité",{"href":647,"dataGaName":648,"dataGaLocation":461},{"text":650,"config":662},{"dataGaName":652,"dataGaLocation":461,"id":653,"isOneTrustButton":28},[664],{"id":665,"title":18,"body":8,"config":666,"content":669,"description":8,"extension":26,"meta":673,"navigation":28,"path":674,"seo":675,"stem":676,"__hash__":677},"blogAuthors/en-us/blog/authors/paul-meresanu.yml",{"template":667,"gitlabHandle":668},"BlogAuthor","pmeresanu",{"name":18,"role":670,"config":671},"",{"headshot":672},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750267141/qpw5ayteg0sewyh7s8xi.png",{},"/en-us/blog/authors/paul-meresanu",{},"en-us/blog/authors/paul-meresanu","S41feQ9U81y4EVDx5pEECPqpIEiKTCDLBOmNwjLyE1E",[679,694,707],{"content":680,"config":692},{"title":681,"description":682,"authors":683,"body":686,"heroImage":687,"date":688,"category":9,"tags":689},"GitLab et Vertex AI sur Google Cloud : vers un développement logiciel agentique","Découvrez comment les clients Google Cloud adoptent GitLab et Vertex AI pour les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[684,685],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform redéfinit la façon dont les organisations conçoivent, sécurisent et livrent leurs logiciels. Depuis sa disponibilité générale en janvier 2026, la plateforme intègre l'IA agentique à chaque phase du cycle de développement logiciel. GitLab Duo Agent Platform constitue une couche d'orchestration intelligente au sein de laquelle les équipes de développement et leurs agents spécialisés planifient, codent, révisent et corrigent ensemble les vulnérabilités de sécurité.\n\nGrâce à ce partenariat, [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) automatise l'orchestration du développement logiciel et la gestion du contexte du cycle de vie via son intégration à Vertex AI sur Google Cloud, qui alimente la couche de modèles pour les appels d'agents. Les équipes continuent de travailler sur les tickets, les merge requests, les pipelines et les workflows de sécurité, tandis que l'inférence suit la posture Google Cloud qu'elles ont déjà définie.\n\nLes avancées des modèles Vertex AI de Google Cloud élargissent les possibilités d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform pour les clients Google Cloud. Ces derniers bénéficient d'un plan de contrôle [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") alimenté par l'IA dans GitLab, soutenu par une infrastructure d'IA en constante évolution dans Vertex AI, ainsi que par les options de déploiement et d'intégration flexibles de GitLab Duo Agent Platform. Cette combinaison permet des workflows agentiques plus performants et mieux gouvernés à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Illustration conceptuelle de GitLab Duo Agent Platform intégré à Vertex AI de Google Cloud pour alimenter le développement logiciel agentique et les workflows d'IA gouvernés](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## Des agents qui interviennent tout au long du cycle de vie\n\nDe nombreux outils d'IA se concentrent sur une seule tâche : accélérer la [génération de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-code-generation-guide/ \"Génération de code\"). GitLab Duo Agent Platform va plus loin. La plateforme orchestre des agents d'IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification à la livraison en passant par les contrôles de sécurité, et ce pour de nombreuses équipes travaillant sur de multiples projets et releases. À cette échelle, les assistants d'IA pour le code sont indispensables à l'innovation continue, mais ne suffisent pas à eux seuls.\n\nLes assistants de codage à usage unique ont rarement une vision complète de l'état d'un projet. Le backlog, les merge requests en attente, les jobs en échec et les résultats de sécurité sont disponibles dans GitLab, mais une fenêtre de chat distincte dans un assistant de codage n'hérite pas de cette vue d'ensemble du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\"). Ce manque se traduit par des transferts manuels, des explications répétées à une IA dépourvue de contexte, et des équipes de gouvernance qui tentent de cartographier les flux de données entre des outils qui n'ont jamais été conçus comme un système unifié.\n\nGitLab Duo Agent Platform contribue à combler ce fossé en exécutant des agents et des flows sur les mêmes objets que ceux utilisés quotidiennement par les équipes d'ingénierie. Vertex AI fournit ensuite les modèles et services que ces agents sollicitent lorsque Google Cloud est votre environnement d'inférence de référence, la passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab gérant les accès afin que les administrateurs disposent d'une cartographie claire des connexions. Par exemple, l'agent Planner analyse les backlogs, décompose les epics en tâches structurées et applique des frameworks de priorisation pour aider les équipes à décider de ce qu'elles doivent développer ensuite. L'agent Security Analyst trie les vulnérabilités, détaille les risques en langage clair et recommande des mesures correctives par ordre de priorité. Des flows intégrés connectent ces agents au sein de processus de bout en bout, sans que les équipes de développement aient à gérer chaque transfert manuellement.\n\nAgentic Chat dans GitLab Duo Agent Platform offre une expérience unifiée pour les équipes de développement. Elles formulent des requêtes en langage naturel pour obtenir des réponses contextuelles basées sur un raisonnement multi-étapes qui s'appuie sur l'état complet d'un projet : ses tickets, ses merge requests, ses pipelines, ses résultats de sécurité et son code source. GitLab servant de système d'enregistrement pour le SDLC avec un modèle de données unifié, les agents GitLab Duo opèrent dans un contexte de cycle de vie qui échappe aux assistants d'IA autonomes et spécifiques à un outil.\n\n### Amplifiés par Vertex AI\n\nGitLab Duo Agent Platform est conçue pour offrir une flexibilité en matière de modèles, car elle attribue différentes capacités à différents modèles en fonction de ceux qui offrent les meilleures performances pour une tâche donnée. Ce choix architectural porte ses fruits sur Google Cloud, où Vertex AI joue le rôle d'environnement géré pour les modèles de base et les services associés, et offre un vaste écosystème de modèles et une infrastructure gérée qui contribuent à repousser encore plus loin les capacités de la plateforme.\n\nLes dernières générations de modèles d'IA disponibles via Vertex AI apportent des améliorations significatives en matière de raisonnement, d'utilisation des outils et de compréhension des contextes longs par rapport aux versions précédentes. Des propriétés sur lesquelles s'appuient les agents de GitLab sur de nombreux projets et équipes qui disposent de codes sources volumineux et complexes. Des fenêtres de contexte plus longues et une intégration plus riche des outils dans les modèles sous-jacents élargissent ce que les agents peuvent accomplir en une seule action, ce qui est particulièrement important pour des charges de travail telles que l'analyse approfondie du backlog ou le contrôle de sécurité d'un monorepo.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden), avec son accès à un large éventail de modèles de base, offre aux clients la flexibilité nécessaire pour effectuer ces choix en fonction des performances, des coûts et des exigences réglementaires, sans la contrainte d'un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser la fonctionnalité Bring Your Own Model (BYOM) pour GitLab Duo Agent Platform, afin que les fournisseurs et les passerelles approuvés s'intègrent là où votre modèle de sécurité l'exige. L'article [consacré à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) décrit le fonctionnement de cette configuration. Grâce à cette option de déploiement, les clients accèdent à un plus large éventail d'options de modèles qu'ils peuvent adapter à leur processus de développement logiciel : le bon modèle pour le bon workflow, avec les bonnes mesures de protection.\n\nPour GitLab, la décision de s'appuyer sur Vertex AI a été motivée par le besoin d'une fiabilité de niveau entreprise et d'une gamme de modèles inégalée. Vertex AI et Model Garden prennent entièrement en charge les aspects les plus complexes de l'hébergement des [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\"), ce qui signifie que la livraison rapide de versions, la robustesse de la sécurité et la rigueur de la gouvernance sont intégrées de façon transparente dans l'intégration. Au-delà de l'offre de modèles Gemini, Vertex AI offre un accès mondial à faible latence à un vaste catalogue de modèles tiers et [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\").\n\nCombiné à l'approche de pointe de Google Cloud en matière de confidentialité des données et de protection des modèles, Vertex AI s'est imposé comme le choix évident pour alimenter l'[expérience développeur](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/what-is-developer-experience/ \"Expérience développeur\") nouvelle génération de GitLab.\n\nEn intégrant Vertex AI Model Garden à son backend, GitLab renforce considérablement sa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") sans en répercuter la complexité sur les utilisateurs. Les équipes de développement n'ont pas à évaluer ni à gérer les LLM sous-jacents ; elles bénéficient au contraire d'un workflow simplifié et assisté par l'IA pour construire leurs applications.\n\nGitLab gère entièrement l'orchestration cloud et permet aux équipes de développement de se concentrer pleinement sur l'écriture d'un code de qualité, tandis que Vertex AI alimente les fonctionnalités qui les accompagnent.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients Google Cloud\n\nGitLab Duo Agent Platform fournit déjà des agents d'IA qui opèrent sur l'ensemble du cycle de vie logiciel au sein d'un système d'enregistrement unique et gouverné. Sur Google Cloud, la plateforme favorise une innovation rapide à mesure que Vertex AI continue de faire évoluer les couches de modèles et d'infrastructure.\n\nPour les clients Google Cloud, cette intégration se traduit par une livraison logicielle rationalisée avec une gouvernance d'entreprise stricte. Pour les équipes d'ingénierie de plateforme, cela signifie normaliser les modèles Vertex qui alimentent les suggestions, les analyses et les corrections dans GitLab, plutôt que de répertorier des dizaines d'outils côté client. Les programmes de sécurité en bénéficient lorsque les agents proposent et valident des correctifs au même endroit où les équipes trient déjà les résultats, ce qui réduit les changements de contexte et les tâches qui s'échapperaient autrement vers des canaux non gérés.\n\nDu point de vue de l'économie et des politiques cloud, orienter l'inférence des agents vers Vertex depuis GitLab maintient l'utilisation à proximité des accords et contrôles déjà en place sur Google Cloud, ce qui contribue à éviter les dépenses redondantes et les chemins parallèles qui contournent les processus d'approvisionnement.\n\nVertex AI étant un fournisseur d'infrastructure sous-jacente de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent considérablement accroître la productivité de leurs équipes de développement sans les contraintes et les risques liés à la gestion de chaînes d'outils d'IA fragmentées. Les équipes restent alignées au sein d'un système d'enregistrement unique et sécurisé, ce qui leur permet de construire des applications plus rapidement et de livrer en toute confiance.\n\nLa collaboration entre GitLab et Google Cloud se construit depuis 2018. Aujourd'hui, elle représente l'une des collaborations les plus complètes pour les organisations qui souhaitent passer d'expérimentations en matière d'IA à un développement logiciel agentique entièrement gouverné sur Google Cloud. À mesure que les deux plateformes continuent d'évoluer, GitLab en élargissant son orchestration d'agents et son contexte développeur, et Vertex AI en repoussant les limites des capacités des modèles et de l'infrastructure des agents, la valeur ajoutée pour les clients communs ne cessera de croître.\n\n> [Commencez un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) pour découvrir la puissance de GitLab et Vertex AI sur Google Cloud.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-15",[23,277,690,691,24],"google","news",{"featured":28,"template":12,"slug":693},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":695,"config":705},{"title":696,"description":697,"authors":698,"heroImage":700,"date":701,"body":702,"category":9,"tags":703},"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.",[699],"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",[24,23,704],"features",{"featured":11,"template":12,"slug":706},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":708,"config":720},{"date":709,"title":710,"description":711,"authors":712,"heroImage":715,"body":716,"category":9,"tags":717},"2026-04-01","Accélérer l'innovation dans la chaîne de développement logiciel avec GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock","Enjeux actuels, vision de GitLab et cas d'usage concrets : découvrez comment une orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer votre organisation.",[713,714],"Olivier Dupré","Charlotte Delbosc","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1751464636/htrk5th3q0tq1rcfntkp.png","Accélérer le développement logiciel grâce à l'intelligence artificielle, c'est la promesse que beaucoup d'entreprises cherchent à tenir. Mais entre la multiplication des outils, la multiplication des modèles et la pression croissante en matière de [sécurité et de conformité](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/meet-regulatory-standards-with-gitlab/ \"Sécurité et conformité\"), la réalité est souvent plus complexe qu'un simple gain de productivité sur l'écriture de code.\n\nComment passer d'une IA expérimentale et fragmentée à une IA véritablement industrialisée, gouvernée et intégrée à l'ensemble du cycle de développement logiciel ? C'est la question centrale à laquelle GitLab répond avec GitLab Duo Agent Platform, en offrant à ses clients toute la flexibilité dont ils ont besoin en termes d’hébergement des modèles, pour répondre à leurs contraintes opérationnelles.\n\nDécouvrez dans cet article comment l'orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer l’ensemble du cycle de développement logiciel, à travers deux cas d’usage concrets avec AWS Bedrock comme backend LLM.\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n## L'IA en entreprise : de l'expérimentation à la gouvernance à grande échelle\n\nEn 2025, **près de 88 % des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins une fonction métier**, selon une enquête de McKinsey. Un chiffre qui illustre un basculement majeur : l'IA n'est plus un sujet d'expérimentation isolée. Elle est devenue un enjeu de production, de gouvernance et de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Enquête de McKinsey 2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774026444/orfmpn658y49717y3n8f.png)\n\nSur les deux dernières années, l'utilisation de l'IA générative s’est intensifiée, entraînant dans son sillage une multiplication d'outils, de modèles et de preuves de concept. Une complexité croissante qui soulève une question de fond : qui utilise quel modèle, avec quelles données, et sous quel niveau de sécurité et de conformité ? Face à ce manque de visibilité, les entreprises réclament désormais davantage de traçabilité, de contrôle et de gouvernance sur leur utilisation de l’IA. \n\n## Le paradoxe de l'IA dans le développement logiciel\n\nDans la chaîne de développement logiciel, un paradoxe s'est installé : l'IA a certes accéléré la phase de codage, mais toutes les autres étapes du cycle de développement logiciel restent des goulots d'étranglement. Spécifications, revues de code, tests, sécurité, déploiements, surveillance… autant d'étapes qui n'ont pas encore pleinement profité des avantages de l’intelligence artificielle.\n\nC’est dans ce contexte que s'inscrit la stratégie de GitLab : passer d’une approche fragmentée de l’IA à une plateforme unifiée où le code, la sécurité et la conformité ainsi que l’IA coexistent au même endroit. \n\n## GitLab : de l’approche DevSecOps  à l’orchestration intelligente\n\nGitLab a transformé sa plateforme, d’une simple plateforme [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\") pour gérer étape par étape le cycle de vie logiciel à une **plateforme d'orchestration intelligente** qui unifie à la fois le DevSecOps et l'IA.\n\nL'objectif n'est plus seulement d'automatiser chaque étape individuellement, mais de **permettre aux équipes d'orchestrer leurs agents d’IA** pour livrer des logiciels plus vite, de manière plus sécurisée, et avec une gouvernance renforcée depuis une plateforme unique.\n\n### Une intégration adaptée à vos besoins\n\nL'approche de GitLab s’adapte à vos contraintes existantes : \n\n* **Intégration à vos workflows existants** : projets, pipelines, outils.\n* **Exploitation de votre contexte métier** : les agents GitLab s'appuient sur votre code et votre contexte pour être immédiatement opérationnels sur vos applications.\n* **Respect de vos règles de sécurité et de conformité** : politiques d'accès, localisation des données.\n* **Maîtrise totale de votre infrastructure** : avec des modèles auto-gérés ou hébergés sur AWS, vous avez la possibilité d'utiliser les modèles de votre choix, tout en conservant vos données et votre contrôle. Et si vos contraintes l'exigent, vous pouvez également basculer sur AWS European Sovereign Cloud, voire fonctionner en environnement totalement isolé d'Internet.\n\nPour illustrer concrètement ces capacités, intéressons-nous aux deux cas d'usage suivants.\n\n## GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock en pratique\n\nLes deux cas d'usage présentés ci-dessous s'appuient sur une instance GitLab déployée sur AWS, avec AWS Bedrock comme backend LLM. Les modèles ont été préalablement configurés dans GitLab pour alimenter les différentes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform : suggestion de code, GitLab Duo Agentic Chat, explication de code, etc. \n\n### Cas d'usage 1 : utilisation de l’agent Security Analyst\n\nLes scans SAST et SCA sont essentiels, mais ils génèrent souvent un volume important de vulnérabilités, difficiles à classer, prioriser et traiter efficacement. C'est là qu'intervient l'agent Security Analyst de GitLab. Cet agent d’IA spécialisé joue le rôle d'un analyste sécurité augmenté : \n\n* Il se connecte aux résultats des scans de sécurité.\n* Il analyse les vulnérabilités et estime leurs niveaux de risque.\n* Il priorise les éléments critiques et propose des plans de remédiation.\n\nLes bénéfices sont mesurables : moins de bruit pour les développeurs, un gain de temps pour les équipes AppSec, et une réduction observable du volume de vulnérabilités en production.\n\nLa sécurité n'est pas le seul domaine où les agents d’IA font la différence. Le cas d'usage suivant montre comment cette même logique d'orchestration peut transformer le quotidien des équipes de développement avec l’aide de plusieurs agents spécialisés. \n\n### Cas d'usage 2 : de la user story à la merge request avec des agents d’IA\n\nTransformer une user story en code fonctionnel, accompagné de tests et d’une documentation, est un processus long et variable d'un développeur à l'autre. \n\nPour faciliter le travail des équipes, GitLab propose un **flow “Développeur” qui orchestre simultanément plusieurs agents d’IA** à partir d’un simple ticket :\n\n1. Un agent propose le **plan de développement** et **génère le code**.\n2. Un agent **effectue les tests**.\n3. Un agent **rédige et met à jour la documentation**.\n\nCe flow de bout en bout permet de gagner un temps précieux entre l’idée et le développement, tout en standardisant les pratiques et en garantissant la conformité avec les contraintes de l'entreprise.\n\n## L'IA comme levier industriel\n\nL'enjeu n'est pas d'avoir plus d'IA, mais de faire en sorte que **les équipes et les agents d’IA collaborent ensemble à l'échelle de l'entreprise**. Avec GitLab et son approche d’orchestration intelligente, les équipes DevSecOps alignent leurs workflows, leurs règles de sécurité et leurs modèles pour faire de l’IA un véritable avantage compétitif. \n\n> 🎯 Prêt à accélérer votre développement logiciel ? Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### Ressources complémentaires\n\n* [GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n* [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n* [Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n* [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) \n* [Intégrer le Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n* [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)",[718,23,719],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":28,"template":12,"slug":721},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"promotions":723},[724,737,749,761],{"id":725,"categories":726,"header":727,"text":728,"button":729,"image":734},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":730,"config":731},"Get your AI maturity score",{"href":732,"dataGaName":733,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":735},{"src":736},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":738,"categories":739,"header":741,"text":728,"button":742,"image":746},"devops-modernization",[24,740],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":743,"config":744},"Get your DevOps maturity score",{"href":745,"dataGaName":733,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":747},{"src":748},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":750,"categories":751,"header":753,"text":728,"button":754,"image":758},"security-modernization",[752],"security","Are you trading speed for security?",{"text":755,"config":756},"Get your security maturity score",{"href":757,"dataGaName":733,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":759},{"src":760},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":762,"paths":763,"header":766,"text":767,"button":768,"image":773},"github-azure-migration",[764,765],"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. Find out what it means for you.",{"text":769,"config":770},"See how GitLab compares to GitHub",{"href":771,"dataGaName":772,"dataGaLocation":244},"/compare/gitlab-vs-github/github-azure-migration/","github azure migration",{"config":774},{"src":748},{"header":776,"blurb":777,"button":778,"secondaryButton":782},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":46,"config":779},{"href":780,"dataGaName":49,"dataGaLocation":781},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":51,"config":783},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":781},1776449979873]