[{"data":1,"prerenderedAt":772},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":3,"navigation-fr-fr":44,"banner-fr-fr":449,"footer-fr-fr":459,"blog-post-authors-fr-fr-David O'Regan":669,"blog-related-posts-fr-fr-developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":684,"assessment-promotions-fr-fr":725,"next-steps-fr-fr":763},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":12,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":38,"tagSlugs":39,"__hash__":43},"blogPosts/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features.yml","Developing Gitlab Duo How We Are Dogfooding Our Ai Features",[7],"david-oregan",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Duo : comment nous utilisons nos propres fonctionnalités d’IA","Dans le cadre de notre série d’articles de blog, nous partageons des exemples concrets de la façon dont nous intégrons l'IA dans notre cycle de développement logiciel et comment nous utilisons des métriques pour évaluer leur réussite.",[18],"David O'Regan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098360/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098360821.png","2024-05-20","***L'IA générative marque une avancée majeure dans le domaine du développement logiciel, simplifiant le processus de développement, de sécurisation et d'exploitation des logiciels. Notre nouvelle série d'articles de blog, rédigée par nos équipes produit et ingénierie, vous propose un aperçu de notre processus de création, de test et de déploiement des fonctionnalités d'IA que vous avez besoin d'intégrer dans l'ensemble de l'entreprise. Explorez les nouvelles capacités de GitLab Duo et découvrez comment elles aideront les équipes DevSecOps à livrer de meilleurs résultats aux clients.***\n\n[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/), notre suite de fonctionnalités alimentées par l'IA, a transformé nos workflows d'ingénierie internes, générant des gains d'efficacité tout au long de notre processus de développement. En tant que fervents partisans du dogfooding et de la transparence, nous voulions montrer comment nos équipes tirent parti de l'IA au quotidien, y compris des fonctionnalités phares comme les suggestions de code de GitLab Duo et [GitLab Duo Chat](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat/index.html \"Fonctionnalité GitLab Duo Chat\"), pour rationaliser les processus de développement, réduire les efforts manuels et améliorer la productivité. Découvrez dans cet article les bénéfices de GitLab Duo pour nos équipes.\n\n## Comment nos équipes utilisent GitLab Duo ?\n\nNos équipes ont intégré de nombreuses [fonctionnalités de GitLab Duo](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/#features \"Fonctionnalités de GitLab Duo\"). Découvrez comment GitLab Duo les aide à mener à bien leurs projets.\n\n### Résumé et documentation\n\n* **Rationaliser le processus de revue de code :** [Gosia Ksionek](https://about.gitlab.com/company/team/#mksionek), Staff Backend Engineer, présente les avantages pratiques de l'IA dans son workflow en utilisant GitLab Duo pour rationaliser le processus de revue de code. Elle utilise efficacement GitLab Duo pour résumer les [merge requests](https://www.youtube.com/watch?v=3SIhe8dgFEc&feature=youtu.be), ce qui facilite et accélère l'examen des modifications apportées au code. En plus de résumer les merge requests, Gosia utilise également GitLab Duo pour [répondre aux questions relatives au code](https://www.youtube.com/watch?v=6n0I53XsjTc) et [expliquer les extraits de code complexes](https://www.youtube.com/watch?v=3m2YRxa1SCY). Cela améliore sa productivité et l'aide à mieux comprendre et gérer des codebases complexes. À travers ces démonstrations, Gosia souligne comment GitLab Duo peut considérablement améliorer l'efficacité et la clarté du processus de développement, ce qui en fait un outil inestimable pour les développeurs.\n\n\u003Ccenter>\n\nDans cette vidéo, Gosia utilise le résumé de merge requests de GitLab Duo :\n\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3SIhe8dgFEc?si=Q8JG3Ix3K_THhbpv\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- ligne vide -->\n\nDans cette vidéo, Gosia utilise GitLab Duo pour répondre aux questions relatives au code : \n\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/6n0I53XsjTc?si=LA9VBHrgXpfJImSL\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- ligne vide -->\n\nDans cette vidéo, Gosia utilise GitLab Duo pour expliquer des extraits de code complexes :\n\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3m2YRxa1SCY?si=oms3szKwZoz-4yeq\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003C/center>\n\n* **Condenser les fils de commentaires :** [Bartek Marnane](https://about.gitlab.com/company/team/#bmarnane), Vice President of Expansion Software Development, utilise GitLab Duo pour condenser de longs fils de discussion en résumés concis, en veillant à ce que tous les détails pertinents soient capturés lors de la mise à jour des descriptions des tickets.\n* **Créer une nouvelle documentation :** [Taylor McCaslin](https://about.gitlab.com/company/team/#tmccaslin), Group Manager, Product - Data Science Section, a tiré parti de GitLab Duo afin de [créer une nouvelle documentation pour GitLab Duo](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo/index.html \"Documentation de GitLab Duo\"). Ce qui lui a permis d'améliorer la clarté et la cohérence du contenu, tout en réduisant considérablement le temps requis pour documenter de nouvelles fonctionnalités.\n* **Rédiger des notes de version :** [Amanda Rueda](https://about.gitlab.com/company/team/#amandarueda), Senior Product Manager, utilise GitLab Duo pour [rédiger des résumés brefs et percutants pour les notes de version](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/10267), mettant en évidence les modifications et leur valeur pour les utilisateurs. En utilisant des prompts bien conçus comme ci-dessous, Amanda dynamise son workflow et s'assure que chaque note de version est claire, concise et centrée sur l'utilisateur, améliorant ainsi la communication globale et l'expérience utilisateur :\n  \u003Cbr>\u003Cbr>*« Veuillez créer un résumé en deux phrases de ce changement, qui peut être utilisé pour nos notes de version. Le ton doit être décontracté et le tutoiement doit être utilisé. Le résumé doit inclure une description du problème ou du changement apporté et être lié à la valeur que nous créons pour vous, l'utilisateur. »*\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n      - Voici quelques exemples de notes de version co-créées avec GitLab Duo :\n        - [Options étendues pour trier votre roadmap](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/460492)\n        - [Clarté du tableau de bord des tickets avec jalons et itérations](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/25758)\n        - [Fonctionnalités de gestion de la conception étendues aux équipes produit](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/438829)\n* **Optimiser la navigation sur le site de documentation :** [Suzanne Selhorn](https://about.gitlab.com/company/team/#sselhorn), Staff Technical Writer, a tiré parti de GitLab Duo pour [optimiser la navigation à gauche de la documentation](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_projects.html) en fournissant un ordre de pages basé sur le workflow. Suzanne a fourni une liste de fonctionnalités à GitLab Duo, qui a généré l'ordre optimal, mettant à jour la navigation de gauche en conséquence. GitLab Duo a également rédigé la documentation [de démarrage](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_planning_work.html) beaucoup plus rapidement que si Suzanne l’avait fait manuellement.\n\n### Définition des objectifs et alignement de l'équipe\n\n* **Rédiger et affiner des OKR :** [François Rosé](https://about.gitlab.com/company/team/#francoisrose), Engineering Manager, trouve l'aide de [GitLab Duo Chat](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-now-generally-available/) inestimable pour rédiger et affiner des [OKR](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-okr-definition/ \"Qu'est-ce qu'un ORK ?\"). En formulant des objectifs clairs et efficaces, François améliore la définition des objectifs et l'alignement de son équipe. En utilisant le chat, François s'assure que chaque OKR est précis, actionnable et aligné avec les objectifs, ce qui améliore la performance et la cohésion globales de l'équipe. Voici un exemple de prompt qu'il utilise :\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n     *« Voici un OKR que je pense créer :*\n\n  ```text\n  *Objectif : Revenir sur les rétrospectives, pour favoriser une équipe prospère*\n\n  *Résultat clé : Mesurer la satisfaction des rétrospectives de 100 % des membres de l'équipe*\n\n  *Résultat clé : Identifier 3 améliorations pour les rétrospectives asynchrones*\n\n  *Résultat clé : Mettre en œuvre 1 amélioration*\n\n  *Veuillez fournir des commentaires directs sur la manière d'améliorer la formulation de cet objectif et de ces résultats clés. »*\n  ```\n\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n* **Rationaliser les processus de recrutement :** GitLab Duo Chat a aidé [Denys Mishunov](https://about.gitlab.com/company/team/#dmishunov), Staff Frontend Engineer, à mettre à jour le modèle d'e-mail pour les candidats aux entretiens techniques en formulant un texte clair et concis. De cette manière, l'équipe collabore pour affiner la communication afin de s'assurer que les candidats reçoivent toutes les informations nécessaires.\n\n### Réponse et configuration des incidents\n\n* **Résumer les incidents en production :** [Steve Xuereb](https://about.gitlab.com/company/team/#sxuereb), Staff Site Reliability Engineer, utilise GitLab Duo pour résumer les incidents en production et créer des revues d'incidents détaillées, rationalisant ainsi le processus de documentation.\n* **Créer des fichiers « .gitlab-ci.yml » :**  Steve utilise également la fonctionnalité Chat pour créer des fichiers de type « .gitlab-ci.yml », ce qui a considérablement accéléré son workflow. De plus, l'[explication de code](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html#code-explication) fournit des réponses détaillées qui sont utiles lors d'incidents, améliorant sa productivité et sa compréhension du codebase.\n\n### Génération de code et tests\n\n* **Développement full stack :** [Peter Hegman](https://about.gitlab.com/company/team/#peterhegman), Senior Frontend Engineer, utilise les [suggestions de code pour son développement JavaScript et Ruby](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/435783#note_1731321963). Les suggestions de code sont devenues un outil puissant pour les développeurs évoluant au sein d'une pile technique complète.\n* **Générer des scripts Python :** Denys a mené [une expérience en utilisant GitLab Duo pour une tâche non liée à GitLab](https://gitlab.com/gitlab-org/ai-powered/ai-framework/ai-experimentation). Cet exemple met en évidence la flexibilité et l'utilité de nos outils d'IA au-delà des tâches de développement de logiciels typiques.\n\n\u003Ccenter>\n\nRegardez comment Denys utilise GitLab Duo pour générer des scripts Python afin de récupérer des données de contenu et les stocker localement :\n\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/30ZTtk4K5yU?si=p5ZcFLg6dTZL5gFE\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003C/center>\n\n### Recherche et assistance\n\n* **Générer le code source de test :**  [Michael Friedrich](https://about.gitlab.com/company/team/#dnsmichi), Senior Developer Advocate, utilise GitLab Duo pour générer le code source de test pour les composants [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce que l'approche CI/CD ?\"). Cette approche a été partagée dans diverses conférences et présentations, notamment lors de l’événement Open Source @ Siemens ([consultez la présentation](https://go.gitlab.com/duA2Fc)). De cette manière, l'utilisation de GitLab Duo permet de s'assurer que le code est cohérent, bien documenté et aligné avec nos bonnes pratiques. Découvrez [l’exemple de Rust](https://gitlab.com/components/rust#contributing).\n\n![Exemple Rust](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n* **Rationaliser les tâches de recherche :** Les membres de notre équipe se tournent régulièrement vers le chat lorsqu'ils ont des questions sur les fonctionnalités de GitLab. « Lorsque j'ai une question sur les fonctionnalités de GitLab, j'utilise systématiquement le chat plutôt que d'ouvrir 100 onglets de navigateur. Ce workflow m'aide à apporter une aide efficace aux utilisateurs du forum de notre communauté. Par exemple, j'ai récemment [aidé un utilisateur dans le cadre d'un déploiement SSH](https://forum.gitlab.com/t/how-to-make-ssh-deployment-more-clear-in-gitlab/102051/4?u=dnsmichi) en utilisant cette méthode. », indique Michael. L'utilisation du chat permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de fournir des informations rapides et précises, améliorant ainsi l'assistance que nous offrons à notre communauté.\n\n### Test de fonctionnalités\n\n* **Tester les nouvelles fonctionnalités :** Nos ingénieurs utilisent GitLab Duo pour tester de nouvelles fonctionnalités telles que [la prise en charge de Markdown dans les suggestions de code](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/443365). « Je dois tester la prise en charge de Markdown dans les suggestions de code pour rédiger des articles de blog et la documentation de GitLab dans VS Code. J'ai vu que cela avait été fusionné pour la version 17.0 », indique l'un des membres de notre équipe. En testant ces fonctionnalités en interne, nous nous assurons qu'elles répondent à nos normes de qualité avant leur sortie.\n\n### Comprendre les codebases externes\n\n* **Expliquer les projets externes :** La fonctionnalité « /explain » de GitLab Duo est particulièrement utile pour comprendre les projets externes importés dans GitLab. Cette capacité a été mise en avant dans un récent livestream animé par Michael Friedrich et Eddie Jaoude, expert en open source. Dans cette vidéo, Michael nous fait savoir qu’il utilise la fonctionnalité « /explain » sur des projets externes pour comprendre le code source et qu’il a présenté cette idée pour en apprendre davantage sur les projets open source, les dépendances, etc. Cette fonctionnalité est inestimable pour les développeurs qui doivent rapidement comprendre les fonctionnalités et les dépendances de codebases inconnues, ce qui améliore considérablement leur efficacité et leur compréhension.\n\n\u003Ccenter>\nRegardez la vidéo de Michael sur la fonctionnalité « /explain » lors du livestream avec Eddie Jaoude :\n\u003C!-- ligne vide -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/L2Mx8hOhkEE?si=R7W3v4EDqeJCaPOw\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- ligne vide -->\n\n\u003C/center>\n\n## Quels sont les avantages de GitLab Duo ?\n\nL'intégration de GitLab Duo a eu de nombreux impacts positifs, ce qui a considérablement amélioré nos workflows d'ingénierie et de développement de produits :\n\n* De nombreuses tâches qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle sont désormais automatisées, ce qui libère un temps précieux pour nos ingénieurs. Par exemple, la synthèse de longs fils de discussion et la création de code standard sont désormais plus efficaces, ce qui permet à notre équipe de se concentrer sur des problèmes plus complexes.\n* Le temps nécessaire pour documenter et résumer les tickets a diminué, ce qui permet une diffusion de l'information et une prise de décision plus rapides.\n* Avec les suggestions de code et les explications assistées par l'IA, nos équipes produisent un code de meilleure qualité avec moins d'erreurs et des processus de débogage plus rapides. L'intégration de GitLab Duo dans les revues d'incidents et l'assistance au codage a rendu les revues de code plus efficaces et plus efficientes.\n* Les tâches administratives, telles que la rédaction d'OKR et la création de notes de version, ont été rationalisées.\n\nGitLab Duo a contribué non seulement à améliorer notre efficacité, mais également à améliorer la qualité et la rapidité de nos processus de développement, illustrant ainsi le pouvoir de transformation de l'IA dans le développement de logiciels.\n\n## Et après ?\n\nNous nous engageons à intégrer davantage l'IA dans nos workflows et à améliorer continuellement les fonctionnalités de GitLab Duo en fonction des retours internes et de l'évolution des besoins. La collecte de données avec le tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA guidera les améliorations et fera en sorte que GitLab Duo reste à la pointe des outils de développement pilotés par l'IA.\n\n![Dogfooding appliqué à GitLab Duo - tableau de bord d'analyse de l'IA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n> [Essayez GitLab Duo gratuitement dès aujourd'hui !](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/#free-trial)\n\n## En savoir plus sur le « Développement de GitLab Duo »\n\n* [Comment nous validons et testons les modèles d'IA à grande échelle](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale/)\n* [Mesurer le ROI de l’IA avec le tableau de bord d'analyse d'impact](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n* [Tester et sécuriser le code généré par l'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/how-gitlab-duo-helps-secure-and-thoroughly-test-ai-generated-code/ \"Tester et sécuriser le code généré par l'IA\")\n* [L'IA combinée à l'analyse des causes profondes pour réparer les pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd/ \"L'IA combinée à l'analyse des causes profondes pour réparer les pipelines CI/CD\")\n",[23,24,25,26,27],"AI/ML","code review","features","DevSecOps platform","workflow","yml",{},"/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",{"ogTitle":32,"ogImage":19,"ogDescription":33,"ogSiteName":34,"noIndex":35,"ogType":36,"ogUrl":37,"title":32,"canonicalUrls":37,"description":33},"GitLab Duo : nos fonctionnalités d’IA adoptées en interne","Découvrez des exemples concrets de la façon dont nous intégrons l'IA dans notre SDLC et comment nous utilisons des métriques pour évaluer leur réussite.","https://about.gitlab.com",false,"article","https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features","fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",[40,41,25,42,27],"aiml","code-review","devsecops-platform","NN91a4ZxVZn6aq2dfHv8AfKZWmBhoSTrizR3ozPPbW8",{"data":45},{"logo":46,"freeTrial":51,"sales":56,"login":61,"items":66,"search":376,"minimal":411,"duo":430,"pricingDeployment":439},{"config":47},{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":52,"config":53},"Commencer un essai gratuit",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":50},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":57,"config":58},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":62,"config":63},"Connexion",{"href":64,"dataGaName":65,"dataGaLocation":50},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[67,94,191,196,297,357],{"text":68,"config":69,"cards":71},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":70},"platform",[72,78,86],{"title":68,"description":73,"link":74},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":75,"config":76},"Découvrir notre plateforme",{"href":77,"dataGaName":70,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/platform/",{"title":79,"description":80,"link":81},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":82,"config":83},"Découvrir GitLab Duo",{"href":84,"dataGaName":85,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":87,"description":88,"link":89},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":90,"config":91},"En savoir plus",{"href":92,"dataGaName":93,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":95,"left":12,"config":96,"link":98,"lists":102,"footer":173},"Produit",{"dataNavLevelOne":97},"solutions",{"text":99,"config":100},"Voir toutes les solutions",{"href":101,"dataGaName":97,"dataGaLocation":50},"/fr-fr/solutions/",[103,128,151],{"title":104,"description":105,"link":106,"items":111},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":107},{"icon":108,"href":109,"dataGaName":110,"dataGaLocation":50},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[112,116,119,124],{"text":113,"config":114},"CI/CD",{"href":115,"dataGaLocation":50,"dataGaName":113},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":79,"config":117},{"href":84,"dataGaLocation":50,"dataGaName":118},"gitlab duo agent platform - 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d'IA externes comme Claude d'Anthropic pour automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[690],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[695,23,25],"product",{"featured":35,"template":13,"slug":697},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":699,"config":710},{"date":700,"title":701,"description":702,"authors":703,"heroImage":706,"body":707,"category":9,"tags":708},"2026-04-01","Accélérer l'innovation dans la chaîne de développement logiciel avec GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock","Enjeux actuels, vision de GitLab et cas d'usage concrets : découvrez comment une orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer votre organisation.",[704,705],"Olivier Dupré","Charlotte Delbosc","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1751464636/htrk5th3q0tq1rcfntkp.png","Accélérer le développement logiciel grâce à l'intelligence artificielle, c'est la promesse que beaucoup d'entreprises cherchent à tenir. Mais entre la multiplication des outils, la multiplication des modèles et la pression croissante en matière de [sécurité et de conformité](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/meet-regulatory-standards-with-gitlab/ \"Sécurité et conformité\"), la réalité est souvent plus complexe qu'un simple gain de productivité sur l'écriture de code.\n\nComment passer d'une IA expérimentale et fragmentée à une IA véritablement industrialisée, gouvernée et intégrée à l'ensemble du cycle de développement logiciel ? C'est la question centrale à laquelle GitLab répond avec GitLab Duo Agent Platform, en offrant à ses clients toute la flexibilité dont ils ont besoin en termes d’hébergement des modèles, pour répondre à leurs contraintes opérationnelles.\n\nDécouvrez dans cet article comment l'orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer l’ensemble du cycle de développement logiciel, à travers deux cas d’usage concrets avec AWS Bedrock comme backend LLM.\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n## L'IA en entreprise : de l'expérimentation à la gouvernance à grande échelle\n\nEn 2025, **près de 88 % des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins une fonction métier**, selon une enquête de McKinsey. Un chiffre qui illustre un basculement majeur : l'IA n'est plus un sujet d'expérimentation isolée. Elle est devenue un enjeu de production, de gouvernance et de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Enquête de McKinsey 2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774026444/orfmpn658y49717y3n8f.png)\n\nSur les deux dernières années, l'utilisation de l'IA générative s’est intensifiée, entraînant dans son sillage une multiplication d'outils, de modèles et de preuves de concept. Une complexité croissante qui soulève une question de fond : qui utilise quel modèle, avec quelles données, et sous quel niveau de sécurité et de conformité ? Face à ce manque de visibilité, les entreprises réclament désormais davantage de traçabilité, de contrôle et de gouvernance sur leur utilisation de l’IA. \n\n## Le paradoxe de l'IA dans le développement logiciel\n\nDans la chaîne de développement logiciel, un paradoxe s'est installé : l'IA a certes accéléré la phase de codage, mais toutes les autres étapes du cycle de développement logiciel restent des goulots d'étranglement. Spécifications, revues de code, tests, sécurité, déploiements, surveillance… autant d'étapes qui n'ont pas encore pleinement profité des avantages de l’intelligence artificielle.\n\nC’est dans ce contexte que s'inscrit la stratégie de GitLab : passer d’une approche fragmentée de l’IA à une plateforme unifiée où le code, la sécurité et la conformité ainsi que l’IA coexistent au même endroit. \n\n## GitLab : de l’approche DevSecOps  à l’orchestration intelligente\n\nGitLab a transformé sa plateforme, d’une simple plateforme [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\") pour gérer étape par étape le cycle de vie logiciel à une **plateforme d'orchestration intelligente** qui unifie à la fois le DevSecOps et l'IA.\n\nL'objectif n'est plus seulement d'automatiser chaque étape individuellement, mais de **permettre aux équipes d'orchestrer leurs agents d’IA** pour livrer des logiciels plus vite, de manière plus sécurisée, et avec une gouvernance renforcée depuis une plateforme unique.\n\n### Une intégration adaptée à vos besoins\n\nL'approche de GitLab s’adapte à vos contraintes existantes : \n\n* **Intégration à vos workflows existants** : projets, pipelines, outils.\n* **Exploitation de votre contexte métier** : les agents GitLab s'appuient sur votre code et votre contexte pour être immédiatement opérationnels sur vos applications.\n* **Respect de vos règles de sécurité et de conformité** : politiques d'accès, localisation des données.\n* **Maîtrise totale de votre infrastructure** : avec des modèles auto-gérés ou hébergés sur AWS, vous avez la possibilité d'utiliser les modèles de votre choix, tout en conservant vos données et votre contrôle. Et si vos contraintes l'exigent, vous pouvez également basculer sur AWS European Sovereign Cloud, voire fonctionner en environnement totalement isolé d'Internet.\n\nPour illustrer concrètement ces capacités, intéressons-nous aux deux cas d'usage suivants.\n\n## GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock en pratique\n\nLes deux cas d'usage présentés ci-dessous s'appuient sur une instance GitLab déployée sur AWS, avec AWS Bedrock comme backend LLM. Les modèles ont été préalablement configurés dans GitLab pour alimenter les différentes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform : suggestion de code, GitLab Duo Agentic Chat, explication de code, etc. \n\n### Cas d'usage 1 : utilisation de l’agent Security Analyst\n\nLes scans SAST et SCA sont essentiels, mais ils génèrent souvent un volume important de vulnérabilités, difficiles à classer, prioriser et traiter efficacement. C'est là qu'intervient l'agent Security Analyst de GitLab. Cet agent d’IA spécialisé joue le rôle d'un analyste sécurité augmenté : \n\n* Il se connecte aux résultats des scans de sécurité.\n* Il analyse les vulnérabilités et estime leurs niveaux de risque.\n* Il priorise les éléments critiques et propose des plans de remédiation.\n\nLes bénéfices sont mesurables : moins de bruit pour les développeurs, un gain de temps pour les équipes AppSec, et une réduction observable du volume de vulnérabilités en production.\n\nLa sécurité n'est pas le seul domaine où les agents d’IA font la différence. Le cas d'usage suivant montre comment cette même logique d'orchestration peut transformer le quotidien des équipes de développement avec l’aide de plusieurs agents spécialisés. \n\n### Cas d'usage 2 : de la user story à la merge request avec des agents d’IA\n\nTransformer une user story en code fonctionnel, accompagné de tests et d’une documentation, est un processus long et variable d'un développeur à l'autre. \n\nPour faciliter le travail des équipes, GitLab propose un **flow “Développeur” qui orchestre simultanément plusieurs agents d’IA** à partir d’un simple ticket :\n\n1. Un agent propose le **plan de développement** et **génère le code**.\n2. Un agent **effectue les tests**.\n3. Un agent **rédige et met à jour la documentation**.\n\nCe flow de bout en bout permet de gagner un temps précieux entre l’idée et le développement, tout en standardisant les pratiques et en garantissant la conformité avec les contraintes de l'entreprise.\n\n## L'IA comme levier industriel\n\nL'enjeu n'est pas d'avoir plus d'IA, mais de faire en sorte que **les équipes et les agents d’IA collaborent ensemble à l'échelle de l'entreprise**. Avec GitLab et son approche d’orchestration intelligente, les équipes DevSecOps alignent leurs workflows, leurs règles de sécurité et leurs modèles pour faire de l’IA un véritable avantage compétitif. \n\n> 🎯 Prêt à accélérer votre développement logiciel ? Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### Ressources complémentaires\n\n* [GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n* [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n* [Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n* [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) \n* [Intégrer le Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n* [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)",[709,23,26],"AWS",{"featured":12,"template":13,"slug":711},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":713,"config":723},{"title":714,"description":715,"heroImage":716,"authors":717,"date":719,"body":720,"category":9,"tags":721},"Vulnérabilités détectées par l'IA : qui gouverne les risques ?","La détection des vulnérabilités assistée par l'IA évolue rapidement, mais les défis plus complexes liés à l'application, à la gouvernance et à la sécurité de la chaîne d'approvisionnement nécessitent une plateforme avec une approche globale.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[718],"Omer Azaria","2026-03-30","Anthropic a récemment annoncé la sortie de Claude Code Security, un système d'IA qui détecte les vulnérabilités et propose des correctifs. Le marché a immédiatement réagi : les actions des entreprises de sécurité ont chuté, les investisseurs s'interrogeant sur la possibilité que l'IA remplace les outils de sécurité applicative (AppSec) traditionnels. Si l'IA peut écrire du code et le sécuriser, la sécurité des applications est-elle vouée à disparaître ?\n\nSi la sécurité se limitait au scan de code, peut-être. Mais la sécurité des entreprises n'a jamais reposé uniquement sur la détection des failles.\n\nLes organisations ne se demandent pas si l'IA peut détecter des vulnérabilités. Elles se posent trois questions bien plus complexes :\n\n* Le produit que nous nous apprêtons à livrer est-il sûr ?\n* Notre posture de risque a-t-elle suivi le même rythme d'évolution continue que les environnements, les dépendances, les services tiers, les outils et les infrastructures ?\n* Comment pouvons-nous gouverner un code source de plus en plus généré par l'IA et des sources tierces, dont nous restons pourtant responsables ?\n\nCes questions nécessitent une réponse au niveau de la plateforme : la détection révèle les risques, mais c'est la gouvernance qui détermine la suite des opérations.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/) est la couche d'orchestration conçue pour gouverner le cycle de vie logiciel de bout en bout. Elle offre aux équipes l'application, la visibilité et la traçabilité nécessaires pour suivre le rythme du développement assisté par l'IA.\n\n## La confiance dans l'IA repose sur une gouvernance solide\n\nL'identification de vulnérabilités et la suggestion de correctifs des systèmes d'IA s'améliorent rapidement. Cette avancée significative est bienvenue, mais l'analyse n'implique pas de responsabilité.\n\nL'IA ne peut pas appliquer les politiques de l'entreprise ni définir seule les risques acceptables. C'est aux équipes d'établir les limites, les politiques et les garde-fous dans lesquels les agents opèrent, en instaurant une séparation des tâches, en garantissant des pistes d'audit et en maintenant des contrôles cohérents dans des milliers de dépôts et d'équipes. La confiance placée dans les agents ne vient pas uniquement de leur caractère autonome, mais d'une gouvernance clairement définie.\n\nDans un [monde agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/), où les logiciels sont de plus en plus écrits et modifiés par des systèmes autonomes, la gouvernance gagne en importance. Plus les organisations accordent d'autonomie à l'IA, plus la gouvernance doit être solide.\n\nLa gouvernance n'est pas un frein, mais une base qui rend le développement assisté par l'IA digne de confiance à grande échelle.\n\n## Les LLM lisent le code, les plateformes comprennent le contexte\n\nUn grand modèle de langage ([LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/)) évalue le code de manière isolée. Une plateforme de sécurité des applications comprend le contexte. Cette différence est fondamentale, car les décisions en matière de risque sont prises en contexte :\n\n* Qui est à l'origine de la modification ?\n* Quelle est l'importance de l'application pour l'entreprise ?\n* Comment l'application interagit-elle avec l'infrastructure et les dépendances ?\n* La vulnérabilité existe-t-elle dans du code réellement accessible en production, ou est-elle enfouie dans une dépendance qui ne s'exécute jamais ?\n* La vulnérabilité est-elle réellement exploitable en production, compte tenu de la façon dont l'application s'exécute, de ses API et de son environnement ?\n\nLes décisions en matière de sécurité dépendent de ce contexte. Sans lui, la détection génère des alertes parasites qui ralentissent le développement au lieu de réduire les risques. Avec lui, les organisations peuvent classer rapidement les vulnérabilités et gérer les risques en toute efficacité. Le contexte évolue en permanence au même titre que les logiciels, ce qui signifie que la gouvernance ne peut être ponctuelle.\n\n## Les scans statiques ne suivent pas le rythme des risques dynamiques\n\nLe risque logiciel est dynamique. Les dépendances changent, les environnements évoluent et les systèmes interagissent d'une façon qu'aucune analyse ne peut à elle seule entièrement prévoir. Un scan sans vulnérabilité à un moment donné ne garantit pas la sécurité au moment de la release.\n\nEn entreprise, la sécurité repose sur une assurance continue : des contrôles intégrés directement dans les workflows de développement qui évaluent les risques au fur et à mesure que les logiciels sont créés, testés et déployés.\n\nLa détection apporte des informations, la gouvernance instaure la confiance. C'est la gouvernance continue qui permet aux organisations de livrer en toute sécurité à grande échelle.\n\n## Gouverner l'avenir agentique\n\nL'IA transforme la façon dont les logiciels sont créés. La question n'est plus de savoir si les équipes utiliseront l'IA, mais avec quelles mesures de sécurité elles pourront la déployer à grande échelle.\n\nAujourd'hui, les logiciels sont autant assemblés qu'écrits à partir de code généré par l'IA, de bibliothèques [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\") et de dépendances tierces qui couvrent des milliers de projets. Gérer ce qui est déployé en tenant compte de toutes ces sources représente la partie la plus difficile et la plus importante de la [sécurité des applications](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/application-security-testing/ \"Sécurité des applications\"), et c'est la partie pour laquelle aucun outil destiné aux développeurs n'a été conçu.\n\nEn tant que plateforme d'orchestration intelligente, GitLab est conçue pour répondre à ce problème. [GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/pricing/ultimate/ \"GitLab Ultimate\") intègre la gouvernance, l'application des politiques, les scans de sécurité et l'auditabilité directement dans les workflows où les logiciels sont planifiés, développés et livrés, afin que les équipes de sécurité puissent gouverner au rythme de l'IA.\n\nL'IA accélére considérablement le développement. Les organisations qui tireront le meilleur parti de cette technologie ne seront pas seulement celles qui disposent des assistants les plus intelligents, mais celles qui instaureront la confiance grâce à une gouvernance solide.\n\n> Pour découvrir comment GitLab aide les organisations à [gouverner et livrer du code généré par IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/software-compliance/) en toute sécurité, [contactez notre équipe](https://about.gitlab.com/fr-fr/sales/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).\n\n## Ressources complémentaires\n\n - [Intégration de l'IA dans l'approche DevOps pour une sécurité renforcée](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n - [Sécurité et IA : tout savoir sur le framework de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n - [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",[23,722],"security",{"featured":12,"template":13,"slug":724},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":726},[727,740,752],{"id":728,"categories":729,"header":730,"text":731,"button":732,"image":737},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":733,"config":734},"Get your AI maturity score",{"href":735,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":741,"categories":742,"header":744,"text":731,"button":745,"image":749},"devops-modernization",[695,743],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":746,"config":747},"Get your DevOps maturity score",{"href":748,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":753,"categories":754,"header":755,"text":731,"button":756,"image":760},"security-modernization",[722],"Are you trading speed for security?",{"text":757,"config":758},"Get your security maturity score",{"href":759,"dataGaName":736,"dataGaLocation":250},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":761},{"src":762},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":764,"blurb":765,"button":766,"secondaryButton":770},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":52,"config":767},{"href":768,"dataGaName":55,"dataGaLocation":769},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":57,"config":771},{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":769},1777310039341]