[{"data":1,"prerenderedAt":780},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/what-is-gitlab-runner":3,"navigation-fr-fr":40,"banner-fr-fr":444,"footer-fr-fr":454,"blog-post-authors-fr-fr-GitLab France Team":664,"blog-related-posts-fr-fr-what-is-gitlab-runner":679,"blog-promotions-fr-fr":718,"next-steps-fr-fr":771},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":19,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/what-is-gitlab-runner.yml","What Is Gitlab Runner",[7],"gitlab-france-team",null,"product",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","what-is-gitlab-runner",{"title":15,"description":16,"authors":17,"date":19,"body":20,"category":9,"tags":21,"heroImage":25},"GitLab Runner : installation, configuration et bonnes pratiques pour vos pipelines CI/CD","GitLab Runner exécute les jobs de vos pipelines CI/CD de manière fiable, rapide et automatisée. Installez-le, configurez-le et optimisez-le pour des builds plus sûrs et parfaitement reproductibles.",[18],"GitLab France Team","2025-11-21","Derrière chaque [pipeline\nCI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce\nqu'un pipeline CI/CD ?\") réussi se cache un acteur discret mais\nindispensable : **GitLab Runner**. C’est lui qui exécute les jobs définis\ndans vos fichiers `.gitlab-ci.yml` et permet de lancer des tests, de\nconstruire une application ou de déployer du code.\n\nSans runner, vos pipelines restent à l’état de promesse. Avec lui, ils deviennent concrets et reproductibles. Dans cet article, nous allons expliquer ce qu’est GitLab Runner, comment l’installer et le configurer, puis partager des bonnes pratiques pour en tirer le meilleur parti. \n\n## Qu’est-ce que GitLab Runner ?\n\n**GitLab Runner** est une application [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\") écrite en Go, qui exécute les jobs de vos pipelines CI/CD. Lorsqu’un développeur effectue un push du code, GitLab déclenche un pipeline et distribue les jobs aux runners disponibles. Ceux-ci s’exécutent puis renvoient leurs résultats (logs, artefacts, statut) à GitLab.\n\nUn **pipeline** étant une suite automatisée de jobs (compilation, test, déploiement), le **runner** est l’agent chargé de les exécuter sur une machine donnée. L’**executor** du runner définit quant à lui l’environnement dans lequel les jobs s'exécutent : [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\"), Shell, [Kubernetes](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/kubernetes-the-container-orchestration-solution/ \"Qu'est-ce que Kubernetes ?\"), etc.\n\n> **[→ Essayez GitLab Ultimate et GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr)**\n\n## Quels sont les types de runners disponibles dans GitLab CI/CD ?\n\nGitLab Runner propose les [types de runners](https://docs.gitlab.com/ci/runners/runners_scope/) suivants, disponibles en fonction des personnes auxquelles vous souhaitez donner accès :\n\n* Les **runners d’instance** : disponibles pour tous les groupes et projets d'une instance GitLab.\n\n* Les **runners de groupe** : disponibles pour tous les projets et sous-groupes d'un groupe.\n\n* Les **runners de projets** : associés à des projets spécifiques. En général, les runners de projet sont utilisés par un seul projet à la fois.\n\nCes runners peuvent être hébergés de deux manières différentes : \n\n* Les **runners hébergés** : gérés par GitLab et disponibles sur GitLab.com, sans installation requise. Bien qu'ils permettent de démarrer rapidement, leurs possibilités de configuration restent restreintes. \n\n* Les **runners auto-hébergés** : installés, configurés et administrés par vos soins sur vos serveurs, machines virtuelles ou clusters. Ils offrent un contrôle total et s’adaptent aux environnements spécifiques.\n\n## Quels sont les executors supportés par GitLab Runner ?\n\nLors de l’installation d’un GitLab Runner, vous devez choisir un **executor**, c’est-à-dire l’environnement dans lequel vos jobs seront exécutés. Le choix de l’executor a un impact direct sur la sécurité, la performance et la flexibilité de vos pipelines. \n\nVoici les executors les plus utilisés :\n\n* **[Docker](https://docs.gitlab.com/runner/executors/docker/)** : il exécute chaque job dans un conteneur isolé. Il est rapide, flexible et recommandé pour la majorité des projets.\n\n* **[Shell](https://docs.gitlab.com/runner/executors/shell/)** : il exécute directement les jobs sur la machine hôte. Il est simple, mais sans isolation.\n\n* **[Kubernetes ](https://docs.gitlab.com/runner/executors/kubernetes/)**: il exécute les jobs dans des pods Kubernetes, avec une scalabilité native.\n\n* **[VirtualBox / Parallels](https://docs.gitlab.com/runner/executors/virtualbox/)** : il exécute des jobs dans des environnements spécifiques comme macOS.\n\nLe choix dépend de vos besoins. Pour la plupart des projets, **Docker** est la meilleure option. Pour en savoir plus sur les executors, [consultez notre documentation](https://docs.gitlab.com/runner/executors/).\n\n## Comment installer GitLab Runner ?\n\nL’[installation de GitLab Runner](https://docs.gitlab.com/runner/install/) dépend de votre système d’exploitation et de votre environnement cible. Voici les scénarios les plus courants.\n\n### Installation sur Linux (Debian/Ubuntu)\n\nLinux est le système le plus fréquent pour héberger des runners auto-hébergés, notamment côté serveurs. Son installation peut se faire de deux manières : \n\n* Via le dépôt officiel de GitLab  \n\n* Via un paquet `.deb` ou `.rpm`  \n\n* Via un fichier binaire \n\nL’exemple ci-dessous, illustre l’[installation d’un paquet provenant du dépôt GitLab](https://docs.gitlab.com/runner/install/linux-repository/) avec **Debian/Ubuntu** :\n\n\n1. Ajoutez le dépôt officiel de GitLab : \n\n```shell\ncurl -L \"https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-runner/script.deb.sh\" | sudo bash\n```\n\n2. Installez la dernière version de GitLab Runner ou passez à l'étape suivante pour installer une version spécifique :\n\n```shell\nsudo apt install gitlab-runner\n```\n\n3. Pour installer une version spécifique de GitLab Runner :\n\n```shell\napt-cache madison gitlab-runner\n\nsudo apt install gitlab-runner=17.7.1-1 gitlab-runner-helper-images=17.7.1-1\n```\n\nSi vous essayez d'installer une version spécifique de `gitlab-runner` sans installer la même version de `gitlab-runner-helper-images`, vous risquez de rencontrer l'erreur suivante :\n\n```shell\nsudo apt install gitlab-runner=17.7.1-1\n\n...\n\nThe following packages have unmet dependencies:\n gitlab-runner : Depends: gitlab-runner-helper-images (= 17.7.1-1) but 17.8.3-1 is to be installed\nE: Unable to correct problems, you have held broken packages.\n```\n\n4. Enregistrez le runner.\n\n```shell\nsudo gitlab-runner register\n```\n\n### Installation sur Windows et macOS\n\nSi vos projets ont des exigences particulières en matière de compilation, vous pouvez également installer GitLab Runner sur Windows ou macOS en suivant les instructions suivantes : \n\n* [Installer GitLab Runner sur Windows](https://docs.gitlab.com/runner/install/windows/).\n\n* [Installer GitLab Runner sur MacOS](https://docs.gitlab.com/runner/install/osx/).\n\n### Installation avec Docker\n\nDocker est souvent la méthode la plus simple et la plus rapide pour mettre en place un GitLab Runner. Elle permet d’exécuter un GitLab runner dans un conteneur Docker sans installation complexe, tout en bénéficiant d’un environnement isolé et facile à reproduire.\n\nC’est une solution idéale pour les tests rapides, les environnements de développement temporaires, ou encore pour les équipes qui travaillent déjà largement avec des conteneurs. \n\n\n1. Lancez le conteneur \n\n```shell\ndocker run -d --name gitlab-runner --restart always \\ \n  -v /srv/gitlab-runner/config:/etc/gitlab-runner \\\n  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \\ \n  gitlab/gitlab-runner:latest\n```\n\n\n2. Enregistrez le runner \n\n```shell\ndocker exec -it gitlab-runner gitlab-runner register\n```\n\n### Installation avec Kubernetes\n\nL'installation du GitLab Runner avec Kubernetes se fait à l’aide du Helm Chart de GitLab. Ce mode d’installation est le moyen officiel de déployer une instance GitLab Runner dans votre cluster Kubernetes. \n\nVoici comment installer GitLab Runner à partir du Helm Chart de GitLab :\n\n1. Ajoutez le dépôt GitLab Helm :\n\n```shell\nhelm repo add gitlab https://charts.gitlab.io\n```\n\n2. Vérifiez les versions de GitLab Runner auxquelles vous avez accès :\n\n```shell\nhelm search repo -l gitlab/gitlab-runner\n```\n\n3. Si vous ne parvenez pas à accéder aux dernières versions de GitLab Runner, mettez à jour le graphique à l'aide de cette commande :\n\n```shell\nhelm repo update gitlab\n```\n\n4. Après avoir configuré le GitLab Runner dans votre fichier `values.yaml`, exécutez cette commande en modifiant les paramètres si nécessaire :\n\n```text\n# For Helm 3\n\nhelm install --namespace \u003CNAMESPACE> gitlab-runner \\ \n  -f \u003CCONFIG_VALUES_FILE> \\ \n  gitlab/gitlab-runner\n```\n\n* `\u003CNAMESPACE>` : l'espace de nommage Kubernetes où vous souhaitez installer GitLab Runner.\n\n* `\u003CCONFIG_VALUES_FILE>` : le chemin d’accès vers le fichier de valeurs contenant votre configuration personnalisée. Pour le créer, consultez notre documentation.\n\n* Pour installer une version spécifique du Helm Chart GitLab Runner, ajoutez `--version \u003CRUNNER_HELM_CHART_VERSION>` à votre commande `helm install`. Vous pouvez installer n'importe quelle version du Helm Chart, mais les fichiers `values.yml` plus récents peuvent être incompatibles avec les versions plus anciennes.\n\nPour en savoir plus sur comment installer un GitLab Runner avec Kubernetes, consultez [notre documentation](https://docs.gitlab.com/runner/install/kubernetes/#install-gitlab-runner-with-the-helm-chart).\n\n> Consultez notre [FAQ](https://docs.gitlab.com/runner/faq/) pour en savoir plus sur l’installation d’un GitLab Runner.\n\n## Comment enregistrer un GitLab Runner ?\n\nUne fois installé, [GitLab Runner doit être enregistré](https://docs.gitlab.com/runner/register/) pour qu’il puisse récupérer les jobs depuis l’instance GitLab. Cette étape consiste à connecter votre runner installé à une ou plusieurs instances GitLab.\n\nIl existe plusieurs manières d’enregistrer un GitLab Runner. Dans cet article, nous nous concentrerons sur l’enregistrement d’un runner [via un token d’authentification](https://docs.gitlab.com/runner/register/#register-with-a-runner-authentication-token).\n\n**Prérequis**\n\n* Obtenez un token d'authentification de runner. Vous pouvez soit :\n\n  * Créer un runner d'instance, de groupe ou de projet. Pour les instructions, consultez notre [documentation sur la gestion des runners](https://docs.gitlab.com/ci/runners/runners_scope/).\n  * Localiser le token d'authentification du runner dans le fichier `config.toml`. Les tokens d'authentification de runner ont le préfixe `glrt-`. \n\nUne fois le runner enregistré, la configuration est sauvegardée dans le fichier `config.toml`, qui est le fichier de configuration principal de GitLab Runner et contient tous les paramètres nécessaires au fonctionnement du runner et à l'exécution des jobs CI/CD. Ce fichier peut être modifié à tout moment : chaque changement est pris en compte dès le prochain job, sans redémarrage nécessaire du service.\n\nPour enregistrer le runner avec un jeton d'authentification du runner vous devez :\n\n1. Exécutez la commande d'enregistrement en fonction de votre mode d’installation, \n\n2. Saisissez l’URL de votre instance GitLab (GitLab.com ou GitLab Self-Managed),\n\n3. Renseignez le token d'authentification du runner,\n\n4. Ajoutez une description pour le runner et les tags de job, \n\n5. Renseignez l’executor choisi (Docker, Shell, Kubernetes, etc.).\n\nPour enregistrer plusieurs runners sur la même machine hôte, chacun avec une configuration différente, répétez la commande `register` et pour enregistrer la même configuration sur plusieurs machines hôtes, [utilisez le même token d'authentification de runner pour chaque enregistrement de runner](https://docs.gitlab.com/runner/fleet_scaling/#reusing-a-runner-configuration).\n\nVous pouvez également utiliser le mode non-interactif pour utiliser des arguments supplémentaires afin d'enregistrer le runner. \n\nPrenons un exemple avec Linux : \n\n```shell\nsudo gitlab-runner register \\\n  --non-interactive \\\n  --url \"https://gitlab.com/\" \\\n  --token \"$RUNNER_TOKEN\" \\\n  --executor \"docker\" \\\n  --docker-image alpine:latest \\\n  --description \"docker-runner\"\n``` \n\n## Tester le bon fonctionnement et commencer à utiliser votre runner\n\n\nAvant d’intégrer le runner à vos workflows, vérifiez qu’il fonctionne correctement :\n\n1. Vérifiez dans l’interface de GitLab \n\n  a. Dans votre projet, accédez à **Paramètres > CI/CD > Runners**.\n\n  b. Vérifiez que votre runner est **actif et fonctionnel**.\n\n2. Vérifiez en **ligne de commande** selon votre mode d’installation sélectionné.\n\n3. Testez avec un pipeline simple en créant un fichier `.gitlab-ci.yml :`\n\n\n```yaml \n\ntest-runner: \n  stage: test \n  script: \n   - echo \"Hello GitLab Runner\" \n   - hostname \n   - date \ntags: \n   - my-tags # ⚠️ Replace with YOUR runner's tags\n```\n\n## Bonnes pratiques pour sécuriser et optimiser GitLab Runner\n \nUn GitLab Runner mal configuré peut entraîner des lenteurs ou des failles de sécurité. Voici les bonnes pratiques pour en tirer le meilleur parti dans vos [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\").\n\n### Sécurité des runners\n\n- **Privilégier des environnements isolés** : utilisez de préférence les executors **Docker** ou **Kubernetes**, qui offrent une séparation claire entre les jobs, plutôt que le mode Shell qui exécute les commandes directement sur la machine hôte.\n\n- **Limiter les permissions** : évitez d’accorder des droits administrateurs aux runners si ce n’est pas nécessaire. Configurez-les avec le minimum d’autorisations pour réduire la surface d’attaque.\n\n- **Contrôler l’accès par tags** : attribuez des tags spécifiques aux runners afin qu’ils n’exécutent que certains jobs. Cela permet d’éviter qu’un job non prévu tourne sur un runner sensible.\n\n### Performance et rapidité des pipelines\n\n- **Utiliser des images légères** : pour les executors Docker, sélectionnez des images adaptées et optimisées (par exemple `alpine` plutôt que `ubuntu` si cela suffit) afin de réduire le temps de démarrage des conteneurs.\n\n- **Configurer le cache** : tirez parti du cache de GitLab pour réutiliser des dépendances ou des fichiers générés entre plusieurs pipelines. Cela diminue le temps d’exécution global.\n\n- **Exécuter parallèlement** : divisez vos jobs en plusieurs étapes qui peuvent tourner en parallèle, afin de réduire le temps total d’un pipeline.\n\n### Maintenance et fiabilité\n\n- **Mettre à jour régulièrement les runners** : chaque version apporte des correctifs et de nouvelles fonctionnalités. Garder vos runners synchronisés avec la version de GitLab est un gage de compatibilité et de stabilité.\n\n- **Superviser vos runners** : utilisez les métriques intégrées (par exemple via Prometheus) pour suivre la charge, le temps d’exécution des jobs ou l’utilisation des ressources. Cela aide à anticiper les goulots d’étranglement.\n\n- **Prévoir la redondance** : dans un environnement critique, installez plusieurs runners pour répartir la charge et éviter qu’un incident n'interrompt vos pipelines.\n\n## Aller plus loin avec GitLab CI/CD\n\n**GitLab Runner** prend toute sa valeur lorsqu’il est intégré aux pipelines CI/CD, aux tests de sécurité et à l’automatisation complète de GitLab. Consultez également [notre documentation](https://docs.gitlab.com/runner/fleet_scaling/) pour découvrir nos bonnes pratiques de gestion d'une flotte de runners GitLab dans un modèle de service partagé.\n\n> **[→ Essayez GitLab Ultimate et GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr)**\n",[22,23,24],"CI/CD","DevSecOps platform","DevOps platform","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1763646158/crdpd8lt5fndfzbcl9ln.jpg","yml",{},true,"/fr-fr/blog/what-is-gitlab-runner",{"config":31,"title":32,"ogTitle":32,"description":33,"ogDescription":33},{"noIndex":11},"GitLab Runner : installation et bonnes pratiques","Découvrez GitLab Runner, son rôle et suivez notre guide pour l’installer, le configurer et l’utiliser efficacement.","fr-fr/blog/what-is-gitlab-runner",[36,37,38],"cicd","devsecops-platform","devops-platform","pseq5Vib-sKplyubFOptyDvG0-GXYBirTKptVNqVA4M",{"data":41},{"logo":42,"freeTrial":47,"sales":52,"login":57,"items":62,"search":371,"minimal":406,"duo":425,"pricingDeployment":434},{"config":43},{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":48,"config":49},"Commencer un essai gratuit",{"href":50,"dataGaName":51,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":53,"config":54},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":58,"config":59},"Connexion",{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[63,90,186,191,292,352],{"text":64,"config":65,"cards":67},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":66},"platform",[68,74,82],{"title":64,"description":69,"link":70},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":71,"config":72},"Découvrir notre plateforme",{"href":73,"dataGaName":66,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/platform/",{"title":75,"description":76,"link":77},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":78,"config":79},"Découvrir GitLab Duo",{"href":80,"dataGaName":81,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":83,"description":84,"link":85},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":86,"config":87},"En savoir plus",{"href":88,"dataGaName":89,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":91,"left":28,"config":92,"link":94,"lists":98,"footer":168},"Produit",{"dataNavLevelOne":93},"solutions",{"text":95,"config":96},"Voir toutes les solutions",{"href":97,"dataGaName":93,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/solutions/",[99,123,146],{"title":100,"description":101,"link":102,"items":107},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":103},{"icon":104,"href":105,"dataGaName":106,"dataGaLocation":46},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[108,111,114,119],{"text":22,"config":109},{"href":110,"dataGaLocation":46,"dataGaName":22},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":75,"config":112},{"href":80,"dataGaLocation":46,"dataGaName":113},"gitlab duo agent platform - 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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.",[685],"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/).",[9,690,691],"AI/ML","news",{"featured":11,"template":12,"slug":693},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":695,"config":705},{"title":696,"description":697,"authors":698,"heroImage":700,"date":687,"body":701,"category":9,"tags":702},"GitLab 18.11 : automatisez la correction des vulnérabilités avec l'IA","Avec GitLab 18.11, Agentic SAST Vulnerability Resolution est désormais en disponibilité générale.",[699],"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).",[703,690,9,704],"security","features",{"featured":11,"template":12,"slug":706},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"content":708,"config":716},{"title":709,"description":710,"authors":711,"heroImage":700,"date":713,"body":714,"category":9,"tags":715},"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.",[712],"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.",[690,704,9],{"featured":28,"template":12,"slug":717},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"promotions":719},[720,734,746,757],{"id":721,"categories":722,"header":724,"text":725,"button":726,"image":731},"ai-modernization",[723],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":727,"config":728},"Get your AI maturity score",{"href":729,"dataGaName":730,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":732},{"src":733},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":735,"categories":736,"header":738,"text":725,"button":739,"image":743},"devops-modernization",[9,737],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":740,"config":741},"Get your DevOps maturity score",{"href":742,"dataGaName":730,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":747,"categories":748,"header":749,"text":725,"button":750,"image":754},"security-modernization",[703],"Are you trading speed for security?",{"text":751,"config":752},"Get your security maturity score",{"href":753,"dataGaName":730,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":758,"paths":759,"header":762,"text":763,"button":764,"image":769},"github-azure-migration",[760,761],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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