[{"data":1,"prerenderedAt":827},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab":3,"navigation-fr-fr":51,"banner-fr-fr":454,"footer-fr-fr":464,"blog-post-authors-fr-fr-Tsukasa Komatsubara|Darwin Sanoy|Samer Akkoub|Bart Zhang":674,"blog-related-posts-fr-fr-ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab":726,"blog-promotions-fr-fr":765,"next-steps-fr-fr":818},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":11,"categorySlug":12,"config":13,"content":17,"description":11,"extension":36,"isFeatured":15,"meta":37,"navigation":15,"path":38,"publishedDate":26,"seo":39,"stem":44,"tagSlugs":45,"__hash__":50},"blogPosts/fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab.yml","Ultimate Guide To Migrating From Aws Codecommit To Gitlab",[7,8,9,10],"tsukasa-komatsubara","darwin-sanoy","samer-akkoub","bart-zhang",null,"product",{"slug":14,"featured":15,"template":16},"ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",true,"BlogPost",{"title":18,"description":19,"authors":20,"heroImage":25,"date":26,"body":27,"category":12,"tags":28,"updatedDate":35},"Migrer d'AWS CodeCommit vers GitLab : le guide complet ","Ce tutoriel vous explique comment migrer depuis les services Amazon Web Services (AWS) vers la plateforme DevSecOps de GitLab.",[21,22,23,24],"Tsukasa Komatsubara","Darwin Sanoy","Samer Akkoub","Bart Zhang","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097810/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2828%29_4mi0l4wzUa5VI4wtf8gInx_1750097810027.png","2024-08-26","Le 25 juillet 2024, AWS a communiqué une annonce importante concernant son service CodeCommit : AWS a décidé de fermer l'accès des nouveaux clients à CodeCommit. Bien que les clients existants puissent continuer à utiliser ce service, AWS n'introduira pas de nouvelles fonctionnalités, concentrant uniquement son attention sur la sécurité, la disponibilité et l'amélioration des performances.\n\nÀ la suite de cette annonce, les équipes de développement ont commencé à envisager de migrer leurs dépôts vers d'autres fournisseurs Git. En réponse à ces changements, nous avons rédigé ce guide complet dans le but d'aider les équipes à migrer vers GitLab et à s'intégrer avec d'autres services AWS.\n\n**Remarque :** pour en savoir plus sur les recommandations officielles d'AWS en matière de migration, veuillez consulter [leur article de blog](https://aws.amazon.com/blogs/devops/how-to-migrate-your-aws-codecommit-repository-to-another-git-provider/ \"Article de blog d'AWS annonçant l’arrêt d'AWS CodeCommit\").\n\n## À propos de ce guide\n\nCe guide contient des informations complètes destinées aux équipes de développement qui utilisent GitLab et qui envisagent une intégration avec les services AWS, ou à celles qui envisagent de migrer des dépôts [Git](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-git/ \"Qu'est-ce que Git ? \") hébergés sur AWS vers GitLab.com.\nNotre guide est composé de quatre sections principales :\n\n- __Migration en parallèle vers GitLab :__ nous vous expliquons comment migrer progressivement des dépôts existants hébergés sur AWS vers GitLab.com, tout en minimisant les risques.\n\n- __Intégration avec AWS CodeBuild :__ nous détaillons les étapes à suivre pour intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodeBuild, et mettre en place un environnement d'[intégration continue (CI)](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/benefits-continuous-integration/ \"Qu'est-ce que l'intégration continue (CI) ?\") puissant.\n\n- __Intégration avec AWS CodePipeline :__ nous décrivons comment connecter les dépôts GitLab avec AWS CodePipeline pour construire des pipelines de [livraison continue (CD)](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/continuous-delivery/ \"Qu'est-ce que la livraison continue (CD) ?\") efficaces.\n\n- __Intégrations downstream pour AWS CodePipeline et CodeStar Connections :__ nous expliquons comment tirer parti des connexions entre GitLab et AWS pour disposer d'un accès étendu aux services, ce qui vous ouvre différentes possibilités d'intégration dans l'écosystème AWS.\n\nGrâce à ce guide, vous apprendrez à construire un workflow de développement efficace et flexible en combinant les puissantes fonctionnalités de [GitLab et AWS](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/ \"GitLab et AWS\").\n\n## Section 1 : migration en parallèle vers GitLab\nSi vous envisagez de migrer des dépôts Git hébergés sur AWS vers GitLab.com, cette section présente des méthodes pour réaliser la migration progressivement tout en minimisant les risques. En mettant à profit les capacités de mise en miroir de GitLab, vous pouvez maintenir les flux de développement existants tout en testant le nouvel environnement.\n\n### Pourquoi la migration en parallèle est-elle importante ?\n\nLes migrations de systèmes à grande échelle comportent toujours des risques, en particulier des impacts potentiels sur les projets de développement en cours, les intégrations existantes et les processus automatisés. L'adoption d'une approche de migration en parallèle offre les avantages suivants :\n\n1. __Une minimisation des risques :__ testez le nouvel environnement tout en maintenant les systèmes existants opérationnels 2. __Une transition fluide :__ les équipes de développement peuvent s'habituer progressivement au nouveau système.\n3. __Des tests d'intégration :__ testez minutieusement toutes les intégrations et l'automatisation dans le nouvel environnement.\n4. __Une pérennité :__ donnez aux équipes les moyens de migrer progressivement vers GitLab [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\"), tout en continuant à utiliser le CI existant.\n\nLa migration en parallèle n'est pas nécessaire si vous savez déjà que vous souhaitez passer directement à GitLab.\n\n### Quelles sont les étapes pour migrer vers GitLab.com ?\n#### Étape 1 : configurez GitLab.com\n\n- Vérifiez si votre entreprise utilise déjà un groupe sur GitLab.com et si elle a mis en place une authentification unique (SSO). Si c'est le cas, vous vous servirez des deux.\n- Si votre entreprise n'a pas de compte sur GitLab.com, accédez au [site de GitLab](https://www.gitlab.com/fr-fr) et créez un nouveau compte ou connectez-vous à votre compte existant.\n- Créez un nouvel espace de nommage pour l'entreprise (un groupe au niveau racine sur GitLab.com).\n- Choisissez un nom disponible qui reflète l'ensemble de votre entreprise.\n\n#### Étape 2 : importez le dépôt\nPour effectuer la migration en parallèle, utilisez la fonctionnalité de mise en miroir de type « pull » de GitLab. Elle vous permet de synchroniser automatiquement les modifications des dépôts hébergés sur AWS vers GitLab.com.\n\n1. Accédez au groupe cible GitLab.com.\n2. En haut à droite, cliquez sur « Nouveau projet ».\n3. Sur la page « Créer un nouveau projet », cliquez sur « Importer un projet ».\n4. Sur la page « Importer un projet », cliquez sur « Dépôt par URL ».\n5. Saisissez l'URL de votre dépôt hébergé sur AWS dans le champ « URL du dépôt Git ».\n6. Sous le champ URL du dépôt Git, cochez « Dépôt miroir ».\n7. Configurez ensuite l'authentification. Dans la console AWS CodeCommit, sélectionnez l'URL du clone du dépôt que vous allez migrer. Si vous prévoyez d'importer des dépôts CodeCommit dans GitLab, vous pouvez utiliser l'URL HTTPS de CodeCommit pour cloner le dépôt en utilisant la fonctionnalité de mise en miroir du dépôt de GitLab. Vous devrez également fournir vos identifiants de connexion Git d'AWS pour votre utilisateur IAM (Identity and Access Management) dans GitLab. Reportez-vous à ce [guide](https://docs.aws.amazon.com/codecommit/latest/userguide/setting-up-gc.html) pour créer des identifiants de connexion Git pour AWS CodeCommit.\n\n![URL du clone](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/clone-url-screenshot__1__aHR0cHM6_1750097822121.png)\n\nCette configuration effectuera automatiquement un pull des modifications du dépôt hébergé sur AWS vers GitLab.com. La fréquence par défaut est de cinq minutes.\n\nPour plus d'informations, consultez notre [documentation sur la fonctionnalité de mise en miroir du dépôt de GitLab](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/mirror/).\n\n#### Étape 3 : testez et validez les intégrations\n\n1. __[Pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\") :__ configurez le fichier `.gitlab-ci.yml` dans [GitLab CI](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ci-deployment-and-environments/ \"Comment déployer du code dans des environnements multiples avec GitLab CI\") pour répliquer les pipelines existants. Plus d'informations sur [la planification d'une migration vers GitLab CI/CD à partir d'autres outils CI](https://docs.gitlab.com/ee/ci/migration/plan_a_migration.html) sont à votre disposition dans notre documentation.\n2. Gestion des tickets : importez les tickets du projet et testez les workflows.\n3. Revue de code : configurez le processus de merge request et testez les workflows de revue.\n#### Étape 4 : migrez progressivement\n\n1. Commencez par des projets de petite envergure ou non critiques pour vous habituer à travailler sur GitLab.com.\n2. Proposez une formation aux membres de votre équipe et laissez-leur le temps de s'adapter aux nouveaux workflows.\n3. Migrez les projets progressivement en vous assurant que les intégrations et les workflows fonctionnent correctement.\n\nPour plus d'informations, consultez la section [Automatisation des migrations de CodeCommit vers GitLab](https://gitlab.com/guided-explorations/aws/migrating-from-codecommit-to-gitlab/-/blob/main/migrating_codecommit_to_gitlab.md).\n\n#### Étape 5 : finalisez la migration\nUne fois que vous avez terminé tous les tests et validations et que votre équipe s'est habituée au nouvel environnement, planifiez une migration complète. Pour chaque projet :\n\n1. Fixez une date de migration et informez toutes les parties prenantes.\n2. Effectuez la synchronisation finale des données.\n3. Supprimez les paramètres de mise en miroir du projet GitLab.\n4. Passez les dépôts hébergés sur AWS en lecture seule et transférez tous les projets de développement vers GitLab.com.\n\n#### Étape 6 : évaluez l'adoption de nouvelles capacités\n\nAvec GitLab, la collaboration et l'automatisation des workflows offrent aux équipes de développement beaucoup plus d'opportunités qu’avec CodeCommit. Comme le processus de merge request est particulièrement sophistiqué par rapport à CodeCommit, cela peut prendre un peu de temps pour comprendre les capacités des fonctionnalités.\nUne fois que les dépôts sont stables sur GitLab, il est très facile d'expérimenter GitLab CI/CD en parallèle d'une solution existante. Les équipes peuvent prendre le temps de perfectionner leur automatisation GitLab CI/CD sans affecter les workflows de production.\n\nLa gestion des artefacts GitLab est également très performante, notamment la fonctionnalité Releases et les nombreux registres de paquet.\n\n### En résumé\nEn adoptant une approche de migration en parallèle vers GitLab, vous pouvez réaliser une transition en douceur tout en minimisant les risques. Ce processus permet aux équipes de s'adapter progressivement au nouvel environnement et de s'assurer que toutes les intégrations et automatisations fonctionnent correctement.\n## Section 2 : intégrez GitLab avec AWS CodeBuild\n\nSi vous souhaitez compiler et tester du code à partir de dépôts GitLab à l'aide d'AWS CodeBuild, notre guide complet vous aidera à mettre en place un pipeline CI efficace.\n\n### Prérequis\n\n- Compte GitLab.com\n- Compte AWS\n- AWS CLI (configurée)\n\n### Étape 1 : créez une connexion entre GitLab et AWS CodeStar Connections\n\n1. Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au service AWS CodeBuild.\n2. Sélectionnez « Paramètres » > « Connexions » dans le panneau de navigation de gauche.\n3. Cliquez sur le bouton « Créer une connexion ».\n4. Choisissez « GitLab » comme fournisseur.\n5. Donnez un nom à la connexion et cliquez sur « Connecter à GitLab ».\n6. Vous serez redirigé vers la page d'authentification de GitLab.\n7. Approuvez les autorisations nécessaires.\n8. Une fois la connexion effectuée, son statut passera à « Disponible ».\n\n![Configuration de CodeStar Connect](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Étape 2 : créez un projet AWS CodeBuild\n\n1. Cliquez sur « Créer un projet de construction » dans le tableau de bord d'AWS CodeBuild.\n2. Saisissez le nom du projet et une description.\n3. Pour les paramètres source, sélectionnez « GitLab » comme fournisseur.\n4. Choisissez la connexion que vous venez de créer, puis indiquez la branche et le dépôt GitLab.\n\n![Ajout d'un projet CodeBuild](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_3_add_codebuild_aHR0cHM6_1750097822123.png)\n\n**Remarque : à partir de l'étape 3, veuillez configurer les paramètres en fonction de votre environnement et de vos besoins spécifiques.**\n\n### En résumé\nCette section détaille comment intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodeBuild. Cette configuration met en place un pipeline d'[intégration continue](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/benefits-continuous-integration/ \"Qu'est-ce que l'intégration continue (CI) ?\") où les modifications de code effectuées dans GitLab sont automatiquement compilées et testées à l'aide d'AWS CodeBuild.\n\n## Section 3 : intégrez GitLab avec AWS CodePipeline\n\nCe guide détaillé vous apportera les informations nécessaires si vous souhaitez mettre en œuvre la livraison continue à partir de dépôts GitLab à l'aide d'AWS CodePipeline. L'intégration est encore plus facile maintenant que GitLab est un fournisseur AWS CodeStar Connections.\n\n### Prérequis\n\n- Compte GitLab.com\n- Compte AWS\n- AWS CLI (configurée)\n\n### Étape 1 : créez une connexion entre GitLab et AWS CodeStar Connections\n\n1. Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au service AWS CodePipeline.\n2. Sélectionnez « Paramètres » > « Connexions » dans le panneau de navigation de gauche.\n3. Cliquez sur le bouton « Créer une connexion ».\n4. Choisissez « GitLab » comme fournisseur.\n5. Donnez un nom à la connexion et cliquez sur « Connecter à GitLab ».\n6. Vous serez redirigé vers la page d'authentification de GitLab.\n7. Approuvez les autorisations nécessaires.\n8. Une fois la connexion effectuée, son statut passera à « Disponible ».\n\n![Configuration de CodeStar Connections](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Étape 2 : créez un pipeline AWS CodePipeline\n\n1. Cliquez sur « Créer un pipeline » dans le tableau de bord d'AWS CodePipeline.\n2. Donnez un nom au pipeline et cliquez sur « Suivant ».\n3. Sélectionnez « GitLab » comme fournisseur source.\n4. Choisissez la connexion que vous venez de créer, puis indiquez la branche et le dépôt GitLab.\n5. Sélectionnez le type de déclencheur : vous pouvez déclencher l'exécution du pipeline AWS CodePipeline en fonction d'événements pull ou push pour des branches et des types de fichiers spécifiques au sein de votre dépôt.\n\n![Ajout du fournisseur source](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822125.png)\n\n![Ajout d'une configuration source](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_provider_aHR0cHM6_1750097822127.png)\n\n**Remarque : à partir de l'étape 3, veuillez configurer les paramètres en fonction de votre environnement et de vos besoins spécifiques.**\n\n### En résumé Cette section explique comment intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodePipeline. Cette configuration crée un pipeline de livraison continue où les modifications de code effectuées dans GitLab sont automatiquement déployées dans votre environnement AWS.\n\n## Section 4 : migrez vers GitLab\n\nL'intégration de GitLab avec AWS vous donne accès à de puissantes fonctionnalités pour optimiser vos workflows de développement et de déploiement. Elle vous aide aussi à résoudre vos problèmes de gestion du code source. Cette intégration peut être réalisée de plusieurs manières, qui offrent chacune des avantages uniques :\n\n- L'utilisation d'AWS CodeStar Connections pour associer GitLab aux services AWS favorise la cohérence du workflow en permettant la connexion de dépôts Git externes, comme GitLab, à divers services AWS. Cette configuration prend en charge les compilations automatisées, les déploiements et d'autres actions essentielles directement à partir de votre dépôt GitLab, ce qui optimise l'intégration de votre processus de développement.\n\n- La connexion de GitLab avec AWS CodePipeline à l'aide de AWS CodeStar Connections fait passer l'automatisation au niveau supérieur en vous permettant de créer un pipeline CI/CD complet. Cette approche intègre GitLab avec AWS CodePipeline. Vous pouvez ainsi automatiser l'ensemble du processus (du contrôle des sources et des compilations, aux tests et déploiement) en utilisant des services AWS tels que AWS CodeBuild et AWS CodeDeploy. Vous bénéficiez ainsi d'un processus de livraison robuste, évolutif et efficace.\n\n![Tableau des nouvelles technologies et solutions pour associer GitLab et AWS](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_configured_aHR0cHM6_1750097822129.png)\n\n### 1. Connectez GitLab aux services AWS à l'aide d'AWS CodeStar Connections\n\nLe service AWS CodeStar Connections vous permet de connecter des dépôts Git externes (tels que GitHub ou Bitbucket) aux services AWS. Vous pouvez également utiliser CodeStar Connections pour connecter GitLab aux services AWS. Si vous utilisez GitLab, vous devrez peut-être configurer une connexion personnalisée en tant que serveur HTTP Git.\nCette méthode permet de connecter les services AWS suivants à GitLab :\n\n- **AWS Service Catalog**\n\nAWS Service Catalog aide les entreprises à standardiser et à gérer les ressources AWS. Son intégration à GitLab améliore la transparence de la gestion des ressources et simplifie le suivi des changements. Plus précisément, vous pouvez automatiser les mises à jour du catalogue en fonction des validations GitLab, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle.\n\n- __AWS CodeBuild__\n\nAWS CodeBuild est un service qui compile votre code source, exécute des tests et produit des packages logiciels prêts à être déployés. L'intégration de GitLab avec AWS CodeBuild lance des processus de compilation automatisés à chaque fois qu'un push de modifications de code sur GitLab est effectué. La cohérence des compilations est ainsi garantie, tandis que la collaboration et le [contrôle des versions](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/version-control/ \"Qu'est-ce que le contrôle de version ?\") sont facilités.\n\n- __AWS Glue__\n\nLe service de blocs-notes intégrés à AWS Glue vous permet de développer et d'exécuter de manière interactive des tâches de préparation de données et ETL (processus d'extraction, de transformation et de chargement). L'intégration de GitLab avec les blocs-notes intégrés à AWS Glue vous permet de contrôler les versions des blocs-notes et des scripts ETL, de favoriser la collaboration entre les membres de l'équipe et d'améliorer la gestion de la qualité des pipelines de traitement des données.\n\n- __AWS Proton__\n\nAWS Proton automatise le développement et le déploiement de [microservices](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-are-the-benefits-of-a-microservices-architecture/ \"Architecture de microservices\") et d'applications [serverless](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/serverless/ \"Qu'est-ce que le serverless ?\"). En intégrant GitLab à AWS Proton, vous pouvez gérer l'[Infrastructure as Code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/gitops/infrastructure-as-code/ \"Qu'est-ce que l'infrastructure en tant que code (IaC) ?\"), automatiser les déploiements et gérer l'environnement de façon cohérente. L'efficacité des processus de développement s'en trouve améliorée.\n\nAWS CodeStar Connections prend en charge davantage de services, ce qui facilite la connexion de GitLab avec d'autres services AWS. Nous vous conseillons de vérifier régulièrement si de nouveaux services prennent en charge CodeStar Connections.\n\n### 2. Connectez AWS CodePipeline à GitLab à l'aide AWS CodeStar Connections (y compris CodeDeploy)\n\nAWS CodePipeline est un service de livraison continue qui automatise le processus de livraison de logiciels. Pour connecter GitLab à AWS CodePipeline, vous devez utiliser AWS CodeStar Connections. Cette configuration vous permet de désigner un dépôt GitLab comme source et d'automatiser l'ensemble du pipeline CI/CD.\n\nAWS CodePipeline prend en charge les actions principales suivantes :\n- **Contrôle de version :** Amazon AWS CodeCommit, GitHub, Bitbucket, GitLab\n- **Compilations et tests :** AWS CodeBuild, Jenkins\n- **Déploiement :** AWS CodeDeploy, Elastic Beanstalk, ECS, S3\n- **Approbation :** approbation manuelle\n- **Gestion de l'infrastructure :** AWS CloudFormation\n- **Serverless :** AWS Lambda\n- **Tests :** AWS Device Farm\n- **Actions personnalisées :** AWS Step Functions\n\nEn intégrant GitLab avec AWS CodePipeline, vous pouvez automatiquement déclencher le pipeline chaque fois qu'un push de modifications de code sur GitLab est effectué, ce qui garantit la cohérence à chaque étape du processus, de la compilation au déploiement. De plus, avec les capacités de contrôle de version de GitLab, il est plus facile de suivre l'historique et les statuts de déploiement, ce qui permet une livraison de logiciels plus flexible et plus fiable.\n\n## Conclusion\n\nCe guide complet vous a expliqué comment effectuer la migration et l'intégration de GitLab avec AWS. La stratégie d'hébergement et d'intégration de code est propre à chaque entreprise. C’est pourquoi nous vous invitons à utiliser ce tutoriel comme point de départ pour établir votre propre stratégie d'intégration et de mise en œuvre de GitLab + AWS.\n\nPour consulter des informations plus détaillées et des configurations avancées, reportez-vous aux ressources suivantes :\n\n- [Documentation GitLab](https://docs.gitlab.com/)\n- [Guide de l'utilisateur AWS CodeBuild](https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/welcome.html)\n- [Guide de l'utilisateur AWS CodePipeline](https://docs.aws.amazon.com/codepipeline/latest/userguide/welcome.html)\n- [Documentation GitLab CI/CD](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n- [Intégration avec AWS](https://docs.gitlab.com/ee/solutions/cloud/aws/gitlab_aws_integration.html)\n\nSi vous avez des questions ou si vous avez besoin d'aide, contactez [l'assistance GitLab](https://support.gitlab.com/hc/en-us/articles/11626483177756-GitLab-Support) ou l'assistance AWS. Nous espérons que ce guide complet vous aidera à progresser dans votre parcours d'intégration AWS-GitLab.",[29,30,31,32,33,12,34],"CI/CD","AWS","DevSecOps platform","tutorial","solutions architecture","integrations","2024-09-05","yml",{},"/fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",{"title":18,"description":19,"ogTitle":18,"ogDescription":19,"noIndex":40,"ogImage":25,"ogUrl":41,"ogSiteName":42,"ogType":43,"canonicalUrls":41},false,"https://about.gitlab.com/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab","https://about.gitlab.com","article","fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",[46,47,48,32,49,12,34],"cicd","aws","devsecops-platform","solutions-architecture","nFU6bCKF-oty24GBDJmWxyFNpEbDwql8Kx_Zqs28X6Y",{"data":52},{"logo":53,"freeTrial":58,"sales":63,"login":68,"items":73,"search":381,"minimal":416,"duo":435,"pricingDeployment":444},{"config":54},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":59,"config":60},"Commencer un essai gratuit",{"href":61,"dataGaName":62,"dataGaLocation":57},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":64,"config":65},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":66,"dataGaName":67,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":69,"config":70},"Connexion",{"href":71,"dataGaName":72,"dataGaLocation":57},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[74,101,197,202,302,362],{"text":75,"config":76,"cards":78},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":77},"platform",[79,85,93],{"title":75,"description":80,"link":81},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":82,"config":83},"Découvrir notre plateforme",{"href":84,"dataGaName":77,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/platform/",{"title":86,"description":87,"link":88},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":89,"config":90},"Découvrir GitLab Duo",{"href":91,"dataGaName":92,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":94,"description":95,"link":96},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":97,"config":98},"En savoir plus",{"href":99,"dataGaName":100,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":102,"left":15,"config":103,"link":105,"lists":109,"footer":179},"Produit",{"dataNavLevelOne":104},"solutions",{"text":106,"config":107},"Voir toutes les solutions",{"href":108,"dataGaName":104,"dataGaLocation":57},"/fr-fr/solutions/",[110,134,157],{"title":111,"description":112,"link":113,"items":118},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":114},{"icon":115,"href":116,"dataGaName":117,"dataGaLocation":57},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[119,122,125,130],{"text":29,"config":120},{"href":121,"dataGaLocation":57,"dataGaName":29},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":86,"config":123},{"href":91,"dataGaLocation":57,"dataGaName":124},"gitlab duo agent platform - 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18.11 : garde-fous budgétaires pour les GitLab Credits","Découvrez comment les plafonds de dépenses et les limites de crédits par utilisateur offrent aux organisations les garde-fous budgétaires nécessaires pour déployer GitLab Duo Agent Platform à grande échelle.",[732],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Les équipes qui utilisent GitLab Duo Agent Platform avec des crédits GitLab à la demande livrent plus rapidement, détectent les bogues plus tôt et automatisent des tâches qui mobilisaient auparavant des sprints entiers. Mais à mesure que l'adoption progresse, les équipes finances, achats et plateforme exigent des preuves que les dépenses liées à l'IA sont encadrées, prévisibles et maîtrisables.\n\nL'un des principaux freins à une adoption plus large de l'IA n'est pas le scepticisme vis-à-vis de la technologie : c'est l'incertitude quant à la maîtrise des dépenses. Sans plafond budgétaire, un mois particulièrement chargé pourrait engendrer des dépenses imprévues. Sans limites par utilisateur, une poignée d'utilisateurs intensifs pourrait épuiser les crédits de l'équipe avant la fin du mois. Et sans aucun de ces mécanismes, les responsables techniques qui souhaitent étendre l'utilisation de l'IA agentique pour le développement logiciel doivent multiplier les démarches pour obtenir les validations budgétaires.\n\nDepuis sa [disponibilité générale](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/), GitLab Duo Agent Platform offre des fonctionnalités de gouvernance et de visibilité sur l'utilisation. Avec GitLab 18.11, nous introduisons des contrôles d'utilisation pour [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/) : des plafonds de dépenses et des garde-fous budgétaires qui donnent à votre organisation encore plus de contrôle et de transparence sur la consommation des crédits.\n\n## Gestion de GitLab Credits\n\nGitLab 18.11 ajoute trois niveaux de contrôle sur la consommation des GitLab Credits : un plafond de dépenses au niveau de l'abonnement, des limites de crédits par utilisateur et une visibilité sur l'état et l'application des plafonds.\n\n### Plafond de dépenses au niveau de l'abonnement\n\nLes responsables de facturation peuvent désormais définir un plafond mensuel strict pour la consommation de crédits GitLab à la demande sur l'ensemble de leur abonnement.\n\nVoici comment cela fonctionne :\n\n* **Définissez un plafond** dans le `portail clients`, dans les paramètres de votre abonnement relatifs à GitLab Credits.\n\n* **Appliquez automatiquement les limites de dépenses.** Lorsque la consommation à la demande atteint le plafond, l'accès à GitLab Duo Agent Platform est suspendu pour tous les utilisateurs de l'abonnement jusqu'au début de la période mensuelle suivante.\n\n* **Ajustez en cours de route.** Augmentez ou désactivez le plafond en cours de mois pour rétablir l'accès.\n\nLe plafond se réinitialise à chaque période mensuelle et la limite configurée est reconduite automatiquement, sauf si vous la modifiez. Étant donné que les données d'utilisation sont synchronisées périodiquement plutôt qu'en temps réel, un léger dépassement peut survenir après que le plafond est atteint, avant que l'application ne prenne effet. Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour plus de détails.\n\n### Plafonds de dépenses par utilisateur\n\nIl est naturel que tous les utilisateurs ne consomment pas les crédits au même rythme. Mais lorsqu'un ou deux utilisateurs intensifs consomment une part disproportionnée du pool, le reste de l'équipe peut perdre son accès à l'IA avant la fin du mois.\n\nLes plafonds de crédits par utilisateur empêchent qu'un seul utilisateur consomme plus que la part qui lui est allouée :\n\n* **Plafond forfaitaire par utilisateur.** Définissez une limite de crédits forfaitaire qui s'applique de manière égale à chaque utilisateur de l'abonnement via l'API GraphQL de GitLab. Contrairement au plafond au niveau de l'abonnement, le plafond par utilisateur s'applique à la consommation totale d'un utilisateur, toutes sources de crédits confondues.\n\n* **Limites personnalisées par utilisateur.** Pour les organisations qui ont besoin de limites différenciées, vous pouvez définir des plafonds de crédits individuels pour des utilisateurs spécifiques via l'API GraphQL. Par exemple, vous pourriez accorder une allocation plus élevée à vos staff engineers tout en appliquant une limite standard au reste de l'équipe.\n\n* **Application individuelle.** Lorsqu'un utilisateur atteint son plafond, il conserve un accès complet à GitLab. Seule sa consommation de crédits GitLab Duo Agent Platform est suspendue jusqu'au prochain cycle de facturation. Tous les autres membres de l'équipe continuent à travailler sans interruption jusqu'à atteindre leur propre limite ou le plafond au niveau de l'abonnement, selon la première éventualité.\n\n### Visibilité et notifications\n\nLorsqu'un plafond au niveau de l'abonnement est atteint, GitLab envoie une notification par e-mail aux responsables de facturation afin qu'ils puissent agir : augmenter le plafond, attendre la période suivante ou redistribuer les crédits.\n\nDans GitLab, les propriétaires de groupe (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed) peuvent consulter les utilisateurs bloqués en raison de l'atteinte de leur plafond par utilisateur et rétablir l'accès en ajustant le plafond via l'API GraphQL.\n\n## Comment les garde-fous budgétaires aident les organisations à déployer l'IA à grande échelle\n\nLes garde-fous sont essentiels à mesure que les organisations accélèrent leur adoption de l'IA. Voici pourquoi :\n\n### Des budgets d'IA prévisibles\n\nLes contrôles d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform transforment l'IA en un poste budgétaire encadré et prévisible grâce aux crédits GitLab à la demande. Il devient ainsi plus facile de déployer des agents sur l'ensemble du cycle de développement logiciel, d'obtenir la validation des équipes financières, de justifier les renouvellements et de planifier les dépenses trimestrielles.\n\n### Gouvernance et refacturation interne\n\nLes grandes organisations doivent souvent aligner la consommation d'IA sur leurs budgets internes, centres de coûts ou politiques de départements. Les plafonds par utilisateur offrent aux équipes plateforme un mécanisme simple pour répartir les crédits équitablement et suivre la consommation au niveau individuel. Les options d'importation par API facilitent la gestion des plafonds à l'échelle de l'entreprise. En combinant les plafonds par utilisateur aux données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits, les organisations peuvent analyser les tendances de consommation pour alimenter leurs propres processus de refacturation interne ou d'allocation budgétaire.\n\n### La confiance pour passer à l'échelle\n\nDe nombreux clients commencent à utiliser GitLab Duo Agent Platform avec un petit groupe pilote. Les contrôles d'utilisation éliminent les risques associés à l'extension de ce pilote à l'ensemble de l'organisation. Vous pouvez déployer GitLab Duo Agent Platform auprès de centaines, voire de milliers de développeurs, en sachant qu'un plafond strict protège votre budget. Si la consommation augmente plus vite que prévu, vous atteindrez le plafond, sans facture inattendue.\n\n## Dépasser le dilemme de la tarification par siège et du manque de visibilité\n\nDe nombreux outils de programmation assistée par l'IA adoptent une approche par siège pour la gestion des coûts. Vous achetez un nombre fixe de sièges à un prix forfaitaire par utilisateur, et c'est votre budget. L'approche est simple, mais rigide. Vous payez le même montant, qu'un développeur utilise l'outil dix fois par jour ou n'y touche jamais. Et à mesure que les éditeurs introduisent des modèles premium et des dépassements basés sur l'utilisation en plus de la tarification par siège, la prévisibilité des coûts promise par ce modèle commence à s'éroder.\n\nGitLab adopte une approche différente : une tarification à l'usage avec des plafonds stricts et un tableau de bord de gouvernance unifié. Vous profitez d'une véritable flexibilité : vous ne payez que ce que vos équipes consomment réellement et pouvez prévoir un budget grâce aux limites de dépenses appliquées automatiquement.\n\n## Exemples concrets de contrôles d'utilisation\n\n**Prenons l'exemple d'une entreprise cliente SaaS de taille moyenne qui souhaite respecter son budget mensuel.** Une entreprise d'ingénierie de 200 personnes définit un plafond au niveau de l'abonnement correspondant à sa consommation à la demande prévue. Le VP Engineering peut affirmer avec certitude aux équipes financières que les dépenses liées à GitLab Duo Agent Platform ne dépasseront jamais le montant approuvé, même lors de l'intégration de nouvelles équipes. Si l'organisation approche du plafond en cours de mois, le responsable de facturation reçoit une notification et peut décider d'augmenter la limite ou d'attendre la période suivante.\n\n**Chez GitLab, nous travaillons également avec de grandes entreprises qui souhaitent garantir une utilisation équitable entre les équipes.** Une société de services financiers internationale comptant 2 000 développeurs utilise les plafonds par utilisateur pour assurer un accès équitable. Les ingénieurs seniors travaillant sur des projets de refactorisation complexes bénéficient d'une allocation individuelle plus élevée via l'API, tandis que la majorité des développeurs profite d'un plafond forfaitaire standard. Aucun utilisateur ne peut épuiser le pool à lui seul, et l'équipe plateforme utilise les données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits pour analyser les tendances de consommation et concevoir la planification budgétaire trimestrielle.\n\n## Premiers pas\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles pour les clients GitLab.com et GitLab Self-Managed dès la version GitLab 18.11. Les contrôles sont configurés à différents emplacements selon la portée et votre rôle.\n\n**Plafond au niveau de l'abonnement**\n\nLes responsables de facturation définissent le plafond à la demande au niveau de l'abonnement dans le portail client :\n\n1. Connectez-vous au `Portail clients`.\n\n2. Sur la carte de votre abonnement, accédez aux paramètres de **GitLab Credits**.\n\n3. Activez le plafond mensuel de crédits à la demande et saisissez la limite souhaitée.\n\n**Plafond forfaitaire par utilisateur**\n\nLe plafond forfaitaire par utilisateur peut être défini via l'API GraphQL de GitLab par les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) ou les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed). Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour les dernières informations sur les interfaces de configuration disponibles.\n\n**Limites personnalisées par utilisateur**\n\nPour des limites différenciées, les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (Self-Managed) peuvent définir des plafonds individuels par programmation. Cette option est particulièrement utile pour les workflows d'automatisation et d'Infrastructure as Code.\n\n**Suivi de l'utilisation et de l'état des plafonds**\n\n* **Portail client :** consultez l'utilisation détaillée et l'état des plafonds.\n\n* **GitLab.com :** les propriétaires de groupe peuvent consulter les utilisateurs bloqués sous **Paramètres > GitLab Credits**.\n\n* **GitLab Self-Managed :** les administrateurs d'instance peuvent consulter l'état des plafonds et les utilisateurs bloqués sous **Admin > GitLab Credits**.\n\n## GitLab Duo Agent Platform est prêt à passer à l'échelle\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles dès maintenant dans GitLab 18.11. Si vous attendiez les bons garde-fous avant de déployer GitLab Duo Agent Platform à l'échelle de votre organisation, c'est le moment. Définissez vos plafonds, déployez GitLab Duo Agent Platform auprès de davantage d'équipes et accélérez vos livraisons !\n\n> [En savoir plus sur GitLab Credits et les contrôles d'utilisation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).",[12,737,738],"AI/ML","news",{"featured":40,"template":16,"slug":740},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":742,"config":752},{"title":743,"description":744,"authors":745,"heroImage":747,"date":734,"body":748,"category":12,"tags":749},"GitLab 18.11 : automatisez la correction des vulnérabilités avec l'IA","Avec GitLab 18.11, Agentic SAST Vulnerability Resolution est désormais en disponibilité générale.",[746],"Alisa Ho","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","L’IA génère du code plus vite que n’importe quelle équipe de sécurité ne peut en assurer la revue. Ce qui constituait autrefois un backlog gérable de vulnérabilités détectées par les tests statiques de sécurité des applications (SAST) est désormais une liste écrasante et difficile à analyser. Demander aux équipes de développement de rechercher et de corriger manuellement chaque vulnérabilité n’est pas un processus, c’est un goulot d’étranglement. La solution ne réside pas dans un effort humain accru, mais dans un pipeline autonome. [Agentic SAST Vulnerability Resolution](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) intégré à GitLab Duo Agent Platform a été conçue précisément pour répondre à ce problème.\n\nDésormais en disponibilité générale, Agentic SAST Vulnerability Resolution génère automatiquement des correctifs de code prêts à être fusionnés pour remédier aux vulnérabilités SAST. Grâce à cette fonctionnalité :\n\n* Les équipes de développement restent concentrées sur leur travail\n\n* Les vulnérabilités sont résolues avant d’atteindre l'environnement de production\n\n* Les équipes AppSec consacrent moins de temps au classement et à la coordination avec les équipes\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution représente l’avenir de la sécurité des applications. La version GitLab 18.11 offre également des scans SAST plus rapides, une priorisation plus intelligente et une gouvernance renforcée sur l’ensemble de la plateforme.\n\n## Une correction automatique sans interrompre votre workflow\n\nLorsque l’IA génère du code à grande échelle, l'équation change. Un backlog de sécurité qui progressait autrefois de façon linéaire s’accroît désormais de manière exponentielle à chaque commit assisté par un modèle. Il n’existe aucune solution à ce problème qui consiste à demander aux équipes de développement de changer de contexte plus souvent et de continuer à corriger manuellement des vulnérabilités. Selon le [rapport DevSecOps 2025 de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/devsecops-report-france/), les équipes de développement consacrent déjà 11 heures par mois à corriger des vulnérabilités après la mise en production, c’est-à-dire à résoudre des problèmes déjà exploitables en production au lieu de livrer de nouvelles fonctionnalités.\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution transforme l’économie de ce cycle. Lorsqu’un scan SAST est terminé, les résultats déclenchent automatiquement le flow de [SAST false positive detection](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/). Les risques confirmés sont directement intégrés au flow Agentic SAST Vulnerability Resolution, où GitLab Duo Agent Platform :\n\n\n* Analyse la vulnérabilité dans son contexte\n\n* Génère un correctif qui traite la cause profonde\n\n* Valide le correctif à l'aide de tests automatisés\n\nL’équipe de développement reçoit une merge request prête à être fusionnée, accompagnée d’un score de confiance, afin de prendre une décision éclairée sur la manière de corriger la vulnérabilité. Le sprint reste dans les temps, les équipes de développement restent concentrés sur leur travail et les vulnérabilités sont résolues avant d’atteindre l'environnement de production.\n\nAccélérer la production logicielle implique également de ne pas attendre les résultats de votre scanner. GitLab 18.11 introduit le [scan incrémental pour Advanced SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/gitlab_advanced_sast/#incremental-scanning), permettant aux équipes de développement d’obtenir les résultats relatifs aux vulnérabilités sans attendre la fin d’un scan complet, et aux pipelines de continuer d'avancer.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183195999?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479%2Fembed\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture\" allowfullscreen=\"\" frameborder=\"0\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\">\u003C/iframe>\n\n\n## Une remédiation en fonction du risque métier\n\nLa correction autonome ne fonctionne que si le signal qui la déclenche est fiable. Lorsque les scores de sévérité ne reflètent pas l’exploitabilité réelle, les équipes de développement cessent de faire confiance au signal et commencent à l’ignorer.\n\nGitLab 18.11 répond à ce problème sur quatre niveaux. Premièrement, les [scores de vulnérabilité](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/severities/#critical-severity) s’appuient désormais sur le Common Vulnerability Scoring System (CVSS) 4.0, la norme la plus récente du secteur, avec des métriques plus granulaires qui reflètent davantage l’exploitabilité réelle. Le score affiché dans GitLab correspond ainsi à la norme du secteur la plus à jour pour mesurer le risque réel.\n\nLes équipes AppSec peuvent ensuite définir des [règles basées sur des politiques](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/vulnerability_management_policy/#severity-override-policies) qui ajustent automatiquement les scores de sévérité des vulnérabilités en fonction de signaux tels que les Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), les Common Weakness Enumeration (CWE) et le le chemin d'accès au fichier/répertoire. Une fois la politique définie, les modifications de sévérité s’appliquent immédiatement, permettant aux équipes de développement de travailler à partir d’un backlog qui reflète le risque métier réel, et non les résultats bruts du scanner.\n\nL'application des règles en fonction des risques ne se limite pas au backlog. Les équipes AppSec peuvent désormais configurer des [politiques d’approbation pour bloquer](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/merge_request_approval_policies/#vulnerability_attributes-object) ou émettre des alertes en fonction du statut Known Exploited Vulnerabilities (KEV) ou des seuils de score Exploit Prediction Scoring System (EPSS). Lorsqu’un merge est bloqué, les équipes de développement savent que c’est parce que la vulnérabilité s'appuie sur des données d’exploitabilité réelles, et non sur un score qui ne tenait pas compte de leur environnement.\n\nEnfin, le [nouveau graphique du tableau de bord de sécurité Top CWEs](https://docs.gitlab.com/user/application_security/security_dashboard/#top-10-cwes) offre aux équipes une visibilité sur les classes de vulnérabilités qui apparaissent le plus fréquemment dans leurs projets. Plutôt que de traiter les résultats individuellement, les équipes peuvent identifier des tendances, établir des priorités au niveau de la cause profonde et traiter les risques systémiques avant qu’ils ne s’aggravent.\n\n## Des contrôles de sécurité renforcés avec moins de charge opérationnelle\n\nL'efficacité d'un pipeline de correction autonome dépend entièrement de la couverture offerte par le scanner de sécurité sur lequel il s'appuie. Si la configuration du scanner est incohérente, les résultats transmis au pipeline sont incomplets, tout comme les correctifs.\n\nGitLab 18.11 introduit le [Security Manager](https://docs.gitlab.com/user/permissions/#default-roles), un nouveau rôle par défaut conçu spécifiquement pour les professionnels de la sécurité. Grâce au rôle Security Manager, les équipes de sécurité peuvent appliquer des scanners de sécurité, définir et configurer des politiques de sécurité, gérer les workflows de classement et de correction des vulnérabilités, et maintenir les frameworks de conformité et les flux d’audit, sans avoir besoin d’autorisations de modification du code ou de déploiement. Les équipes de sécurité disposent ainsi des accès nécessaires à leur travail, et rien de plus, ce qui permet de limiter les autorisations au travail à accomplir et de laisser les autorisations relatives au code et au déploiement aux équipes de développement.\n\nPour les équipes AppSec, obtenir une couverture cohérente du scanner SAST sur plusieurs projets et groupes est désormais beaucoup plus simple. Les [profils de configuration SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/configuration/security_configuration_profiles/) offrent aux équipes de sécurité un espace unique pour définir la configuration des scans une seule fois et l’appliquer à tous les projets d’un groupe en une seule action. Les équipes n'ont plus besoin de rédiger et de maintenir des fichiers de politique YAML, de dépendre des équipes de développement pour configurer les scanners, ni de vérifier manuellement chaque projet pour identifier les lacunes de couverture.\n\n## Commencer dès aujourd’hui avec la remédiation agentique des vulnérabilités\n\nGitLab 18.11 offre un workflow complet de [gestion des vulnérabilités](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-vulnerability-management/ \"Gestion des vulnérabilités\") sur une seule plateforme : une IA qui corrige automatiquement les vulnérabilités, une priorisation plus intelligente qui réduit le bruit lié aux vulnérabilités, et des contrôles de gouvernance qui donnent aux équipes de sécurité les accès et la couverture appropriés à grande échelle.\n\n> Pour découvrir comment GitLab Duo Agent Platform intègre la correction automatisée directement dans le workflow de vos équipes de développement, [commencez un essai gratuit de GitLab Ultimate dès aujourd’hui](https://about.gitlab.com/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).",[750,737,12,751],"security","features",{"featured":40,"template":16,"slug":753},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"content":755,"config":763},{"title":756,"description":757,"authors":758,"heroImage":747,"date":760,"body":761,"category":12,"tags":762},"GitLab 18.11 : les agents CI Expert et Data Analyst comblent les lacunes du développement","Configurez votre CI et interrogez vos données de cycle de vie du développement logiciel grâce à deux nouveaux agents fondamentaux de GitLab Duo Agent Platform, disponibles dans GitLab 18.11.",[759],"Corinne Dent","2026-04-16","Le code généré par l'IA progresse plus vite que les systèmes qui l'entourent ne peuvent suivre. Plus de code signifie plus de merge requests en attente, plus de pipelines à configurer, plus de questions sur la livraison auxquelles personne n'a le temps de répondre — et la plupart des outils sur lesquels les équipes s'appuient n'ont pas été conçus pour ce rythme.\n\nDans GitLab 18.11, deux nouveaux agents fondamentaux pour Duo Agent Platform s'attaquent à des lacunes spécifiques du cycle de développement que l'IA a largement laissées de côté :\n* L'agent CI Expert (désormais en version bêta) comble le fossé entre l'écriture\n  du code et son intégration dans un pipeline opérationnel.\n\n* L'agent Data Analyst (désormais en disponibilité générale) comble le fossé entre\n  la livraison du code et la capacité à répondre à des questions fondamentales sur\n  le déroulement réel de cette livraison.\n\n\n\nCes problématiques ne pouvaient pas être résolues par un assistant généraliste. Un outil fonctionnant en dehors de GitLab peut générer un fichier YAML ou répondre à une question, mais il n'a aucune connaissance des performances historiques de vos pipelines, des zones de concentration des échecs, ni de vos temps de cycle de merge request réels. Ce contexte réside dans GitLab. Ces agents aussi.\n## Configurer rapidement la CI avec l'agent CI Expert\n\nL'IA a facilité l'écriture du code comme jamais auparavant. Intégrer ce code dans un pipeline opérationnel reste pourtant quelque chose que la plupart des équipes font des jours, voire des semaines plus tard — si tant est qu'elles le fassent. Le problème de la page blanche n'est plus dans l'éditeur. La page blanche, c'est désormais `.gitlab-ci.yml`.\n\nLes développeurs qui n'ont jamais configuré de CI ne savent pas à quoi ressemble la détection de langage en YAML, quelles commandes de test utiliser, ni comment valider le résultat avant de pousser leurs modifications. Les équipes copient généralement une configuration d'un projet précédent qui ne correspond pas forcément, assemblent des exemples tirés de la documentation, ou attendent la seule personne qui l'a déjà fait. Si cette personne n'est pas disponible, la CI devient quelque chose qu'on « fera plus tard ». Plus tard ne vient jamais.\n\nQuand la CI n'est jamais mise en place, les conséquences se font sentir partout. Les modifications sont livrées sans filet de sécurité fiable, les régressions apparaissent en production plutôt qu'en pipeline, et le travail s'accumule en lots plus importants et plus risqués, car personne ne veut être celui qui « casse le build ». Avec le temps, les équipes s'habituent à travailler dans l'incertitude, en s'appuyant souvent sur des connaissances institutionnelles non documentées et des tests ad hoc, plutôt que sur une boucle de retour rapide et prévisible intégrée à chaque modification.\n\nL'agent CI Expert, désormais disponible en version bêta, supprime ces frictions. Il inspecte votre dépôt, identifie votre langage et votre framework, et propose un pipeline de build et de test opérationnel, adapté à ce qui s'y trouve réellement — en expliquant chaque décision en langage clair. L'objectif : un pipeline fonctionnel en quelques minutes, sans écrire une seule ligne de YAML à la main.\n\nCe que fait l'agent CI Expert :\n\n* La génération de pipeline tenant compte du dépôt détecte le langage, le\n  framework et la configuration des tests.\n\n* Il génère des configurations de build et de test valides et exécutables.\n* Un flux guidé pour le premier pipeline, avec une explication en langage clair\n  de chaque étape dans Agentic Chat.\n\n* Une sémantique GitLab CI native, sans traduction de configuration requise.\n\nParce qu'il s'exécute dans GitLab et observe le comportement réel des pipelines au fil du temps, chaque amélioration peut s'appuyer sur la façon dont les équipes travaillent réellement, et non sur de simples exemples statiques.\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183458036?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"CI/CD Expert Agent\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nL'agent CI Expert est disponible sur GitLab.com, Self-Managed et Dedicated, dans les éditions Free, Premium et Ultimate avec GitLab Duo Agent Platform activé.\n\n## Interroger les données GitLab en langage naturel avec l'agent Data Analyst\n\nL'IA a accéléré la cadence de livraison des équipes. Répondre à des questions fondamentales sur l'avancement de ce travail est devenu plus difficile, pas plus simple.\n\nCombien de temps les merge requests restent-elles en revue ? Quels pipelines ralentissent les équipes ? Les objectifs de déploiement sont-ils réellement atteints ? Ces questions trouvaient autrefois une réponse en consultant un tableau de bord. Aujourd'hui, avec davantage de code, davantage d'équipes et une complexité accrue, les données existent — elles sont dans GitLab — mais y accéder implique encore d'attendre une équipe analytique, de soumettre une demande de tableau de bord, ou d'apprendre le GLQL.\n\nL'agent Data Analyst comble ce fossé. Posez une question en langage naturel et obtenez une visualisation instantanée dans Agentic Chat. Aucun langage de requête, aucune demande de tableau de bord, aucune attente que quelqu'un d'autre assemble les réponses.\n\nPar exemple, l'agent peut répondre aux questions portant sur les sujets suivants, selon les rôles :\n\n* Responsables ingénierie : temps de cycle des merge requests, débit par projet,\n  points de blocage dans les revues.\n\n* Développeurs : tendances de contribution, tests instables bloquant leurs merge\n  requests, évolution de la vitesse des pipelines.\n\n* Ingénieurs DevOps et plateforme : taux de succès/échec des pipelines,\n  utilisation des runners, fréquence de déploiement.\n\n* Direction ingénierie : fréquence de déploiement multi-portefeuille, métriques\n  de santé des projets, comparaisons des délais de livraison.\n\n\nDésormais en disponibilité générale dans la version 18.11, l'agent couvre les merge requests, les tickets, les projets, les pipelines et les jobs — une couverture complète du cycle de vie du développement logiciel, étendue par rapport au périmètre de la version bêta. Parce que l'agent Data Analyst interroge ce qui se trouve déjà dans GitLab, le contexte est toujours à jour, sans pipeline à maintenir ni outil tiers à synchroniser. Les requêtes générées en GitLab Query Language peuvent être copiées et utilisées partout où le Markdown GitLab est pris en charge, avec une exportation directe vers les éléments de travail et les tableaux de bord prévue dans la roadmap.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183094817?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Data Analyst agent demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nL'agent Data Analyst est disponible sur GitLab.com, Self-Managed et Dedicated, dans les éditions Free, Premium et Ultimate avec GitLab Duo Agent Platform activé.\n\n## Une plateforme unique, un contexte connecté\n\nLes deux agents s'exécutent dans GitLab, avec accès au code, aux pipelines, aux tickets et aux merge requests déjà présents. C'est ce qui distingue une IA native à la plateforme d'un assistant déconnecté : le contexte est toujours à jour et ne fait que gagner en pertinence avec le temps. L'agent CI Expert et l'agent Data Analyst représentent deux avancées concrètes vers une plateforme où l'IA ne se contente pas de vous aider à écrire du code plus vite, mais vous aide à comprendre, livrer et maintenir ce qui est construit.\n\n> [Commencer un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/)\n  pour découvrir ces agents IA fondamentaux.",[737,751,12],{"featured":15,"template":16,"slug":764},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"promotions":766},[767,781,793,804],{"id":768,"categories":769,"header":771,"text":772,"button":773,"image":778},"ai-modernization",[770],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":774,"config":775},"Get your AI maturity score",{"href":776,"dataGaName":777,"dataGaLocation":255},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":779},{"src":780},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":782,"categories":783,"header":785,"text":772,"button":786,"image":790},"devops-modernization",[12,784],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":787,"config":788},"Get your DevOps maturity score",{"href":789,"dataGaName":777,"dataGaLocation":255},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":791},{"src":792},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":794,"categories":795,"header":796,"text":772,"button":797,"image":801},"security-modernization",[750],"Are you trading speed for security?",{"text":798,"config":799},"Get your security maturity score",{"href":800,"dataGaName":777,"dataGaLocation":255},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":802},{"src":803},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":805,"paths":806,"header":809,"text":810,"button":811,"image":816},"github-azure-migration",[807,808],"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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