[{"data":1,"prerenderedAt":765},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":663,"blog-related-posts-fr-fr-getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":677,"assessment-promotions-fr-fr":718,"next-steps-fr-fr":756},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat.yml","Getting Started With Gitlab Duo Agentic Chat",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",{"title":15,"heroImage":16,"description":17,"authors":18,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png","Découvrez l'interface du chat, la sélection de modèles et d'agents ainsi que les bonnes pratiques pour une collaboration efficace avec l'IA dans l'interface utilisateur Web et les IDE.",[19],"Itzik Gan Baruch","2026-01-19","*Bienvenue dans la deuxième partie de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), où vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de vie de développement logiciel. Suivez ces tutoriels qui vous guideront de votre première interaction jusqu'à la mise en place de workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la mise en production.*\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agentic Chat ?\n\nGitLab Duo Agentic Chat est votre interface principale où vous pouvez interagir avec des agents d'IA tout au long de votre workflow de développement. Contrairement aux chatbots classiques de type questions-réponses qui se contentent de répondre à des requêtes, GitLab Duo Agentic Chat est un partenaire de collaboration d'IA autonome capable d'agir en votre nom : il peut créer et modifier du code, ouvrir des merge requests, trier et mettre à jour des tickets/epics et exécuter des workflows avec un contexte complet de la plateforme [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\"), le tout en vous informant à chaque étape.\n\n> 🎯 Essayez **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)** dès aujourd'hui !\n\n**Capacités clés :**\n\n* **Opérations sur le code :** création de fichiers, modification de code, ouverture de merge requests.\n* **Analyse de projet :** consultation des tickets, epics, merge requests, commits [Git](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-git/ \"Qu'est-ce que Git ?\"), [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), analyses (GLQL) et scans de sécurité.\n* **Tâches opérationnelles :** hiérarchisation, mise à jour ou création de tickets et d'epics, résolution des vulnérabilités, génération de documentation et de tests, correction des pipelines CI/CD en échec.\n* **Conscience du contexte :** mémorisation de l'historique des conversations, compréhension de l'architecture du projet, recherche dans le code source, le wiki et la documentation de GitLab.\n* **Extensibilité :** intégration avec des services externes via Model Context Protocol (MCP).\n* **Prise en charge de plusieurs agents :** utilisation d'agents spécialisés pour différentes tâches.\n\n> **🎯 Découvrez** une [démo interactive de GitLab Duo Agentic Chat](https://gitlab.navattic.com/duo-agentic-chat) et explorez l'interface de chat ainsi que ses fonctionnalités.\n\n## Accéder à GitLab Duo Agentic Chat\n\n| Environnement     | Mode d'accès                                                        | Remarques                                              |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ |\n| **Interface Web** | Icône GitLab Duo dans le coin supérieur droit                       | Panneau persistant, reste ouvert lors de la navigation |\n| **VS Code**       | Barre latérale principale > GitLab Duo Agent Platform > Onglet Chat | Intégré à votre workflow IDE                           |\n| **JetBrains**     | Fenêtre d'outils > GitLab Duo Agent Platform > Onglet Chat          | Disponible dans IntelliJ, PyCharm, etc.                |\n| **Visual Studio** | Extensions > GitLab > \"Open Agentic Chat\"                           | Windows uniquement, GitLab 18.3 et versions supérieures                       |\n\n### Fonctionnalités du panneau de l'interface utilisateur Web\n\n* **Panneau réduit :** icône visible dans le coin supérieur droit\n* **Panneau ouvert :** barre latérale déployée (~400px de largeur)\n* **Panneau maximisé :** extension pour afficher des réponses détaillées\n\n![Projet GitLab avec le panneau de chat GitLab Duo ouvert](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"Projet GitLab avec le panneau de chat GitLab Duo ouvert\")\n\n## Sélection du modèle\n\nLes grands modèles de langage ([LLM](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) excellent dans différentes tâches et exigences en matière de connaissances. Choisissez le modèle approprié en fonction de vos besoins.\n\n![Sélection du modèle dans GitLab Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765458800/jwryhqjmaq4flp7711wf.png \"Sélection du modèle dans GitLab Duo Chat\")\n\n### Niveaux de configuration\n\n* **Niveau du groupe :** défini par le propriétaire du groupe, s'applique à tous les utilisateurs\n* **Niveau de l'utilisateur :** contrôle individuel lorsque le groupe l'autorise\n\n## Sélection de l'agent\n\nLes agents sont des partenaires de collaboration d'IA spécialisés dans des tâches spécifiques. Basculez entre les agents selon vos besoins :\n\n| Agent                    | Description                                                      | Cas d'utilisation                                                                                                                                 |\n| ------------------------ | ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **GitLab Duo**           | Collaboration de développement polyvalente (agent par défaut)    | Démarrage, questions sur les algorithmes, l'architecture et les design patterns, débogage, refactorisation et explication du code               |\n| **Planner**              | Workflows de gestion de produit et de planification                 | Création de tickets, planification d'epics, assistance à la la roadmap, hiérarchisation des priorités                                             |\n| **Security Analyst**     | Gestion des vulnérabilités et workflows de sécurité              | Analyse d'impact de sécurité, hiérarchisation des vulnérabilités, remédiation                                                                     |\n| **Data Analyst**         | Consultation, visualisation et extraction de données dans GitLab | Analyse de volumes, performance d'équipe, analyse des tendances, suivi des statuts, découverte d'éléments de travail, génération de requêtes GLQL |\n| **Agents personnalisables** | Créés par votre équipe pour des besoins spécifiques              | Workflows spécifiques à l'équipe, expertise métier                                                                                                |\n\n### Sélection de l'agent\n\n![Sélection de l'agent dans GitLab Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373437/todfyhlfhnhgclpecbhu.png \"Sélection de l'agent dans GitLab Duo Chat\")\n\n### Comment changer d'agent\n\n1. Ouvrez GitLab Duo Agentic Chat.\n2. [IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/ \"Qu'est-ce qu'un IDE ?\") : cliquez sur le menu déroulant de l'agent (sous l'onglet de sélection du modèle).\n3. Interface Web : ouvrez un nouveau chat.\n4. Sélectionnez l'agent dont vous avez besoin.\n\n![Sélection du modèle dans l'IDE](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/zwebhhswfp4cs3vjpesk.png \"Sélection du modèle dans l'IDE\")\n\n![Sélection du modèle dans l'interface utilisateur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/xn8yxafnnevdnxjtodhw.png \"Sélection du modèle dans l'interface utilisateur\")\n\n## Cas d'utilisation courants\n\n### Gestion et hiérarchisation des tickets\n\nPour la gestion des tickets et les workflows de planification, utilisez l'**[agent Planner](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ace-your-planning-without-the-context-switching/)**, un agent spécialisé conçu pour les tâches de gestion de produit.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Répertorie tous les tickets ouverts avec les labels “bogue” et “priorité élevée” créés au cours des 30 derniers jours. »\n* « Crée un ticket pour l'implémentation de l'authentification utilisateur avec OAuth2, inclus les critères d'acceptation et les exigences techniques. »\n* « Analyse le ticket #456 et suggère des tickets connexes qui pourraient avoir la même cause profonde. »\n* « Décompose l'epic #123 en tâches plus petites et indique une estimation de la complexité. »\n\n### Analyse et résolution des vulnérabilités\n\nPour les workflows de sécurité, utilisez l'**[agent Security Analyst](https://about.gitlab.com/blog/vulnerability-triage-made-simple-with-gitlab-security-analyst-agent/)**, un agent spécialisé conçu pour la gestion et la résolution des vulnérabilités.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Montre-moi toutes les vulnérabilités critiques dans le dernier scan de pipeline. »\n* « Classe toutes les vulnérabilités du dernier scan de sécurité et identifie lesquelles sont des faux positifs. »\n* « Explique la vulnérabilité #789 en termes simples et montre-moi où elle se situe dans le code. »\n* « Quelle est la correction recommandée pour la vulnérabilité d'injection SQL dans le point d'entrée de recherche utilisateur ? »\n* « Crée une merge request pour corriger la vulnérabilité XSS trouvée dans `src/components/UserProfile.vue`. »\n\n### Compréhension et documentation du code\n\nObtenez des réponses sur votre code source sans avoir à rechercher manuellement dans les fichiers avec l'agent GitLab Duo.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Comment fonctionne le flux d'authentification dans cette application ? »\n* « Trouve tous les endroits où la fonction `sendEmail` est appelée. »\n* « Explique ce que fait la méthode `calculateDiscount` dans `src/pricing/calculator.ts`. »\n* « Génère la documentation pour les points de terminaison API dans `src/api/routes/`. »\n* « Quels design patterns sont utilisés dans le répertoire `src/services/` ? »\n\n### Intégration à un nouveau projet\n\nMettez-vous rapidement à la page en cas de nouveau projet afin de comprendre son architecture, sa configuration et ses dépendances avec l'**agent GitLab Duo**.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Donne-moi un aperçu de l'architecture de ce projet et de ses composants principaux. »\n* « Où est défini le schéma de base de données ? »\n* « Comment configurer mon environnement de développement local ? »\n* « Quelles sont les dépendances principales et à quoi servent-elles ? »\n\n### Débogage et dépannage de pipeline\n\nIdentifiez et résolvez rapidement les problèmes dans votre code et vos pipelines CI/CD grâce à l'analyse assistée par l'IA avec l'**agent GitLab Duo**.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Pourquoi le pipeline CI/CD échoue-t-il à l'étape de test ? »\n* « Analyse les logs d'erreur du job #12345 et suggère des corrections. »\n* « Pourquoi le pipeline #9876 a-t-il échoué ? Montre-moi les logs d'erreur du job de déploiement qui a échoué. »\n* « L'application plante lors du traitement de fichiers volumineux. Aide-moi à déboguer cela. »\n* « Examine les commits récents qui pourraient avoir causé la régression de performance. »\n* « Comment puis-je optimiser le temps de build de ce pipeline ? »\n* « Crée un nouveau job CI/CD pour exécuter des scans de sécurité sur chaque merge request. »\n\n### Revue de code et amélioration de la qualité\n\nBénéficiez d'une assistance d'IA durant les revues de code pour détecter les problèmes et améliorer la qualité du code avec un **agent personnalisé** entraîné sur les standards de codage et les bonnes pratiques de votre équipe.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Examine la merge request !234 pour détecter les bogues potentiels et les problèmes de sécurité. »\n* « Suggère des optimisations de performance pour les requêtes de base de données dans cette merge request. »\n* « Vérifie si la merge request !456 respecte nos standards de codage et nos bonnes pratiques. »\n* « Identifie tout problème d'accessibilité dans les nouveaux composants d'interface. »\n\n### Implémentation de fonctionnalités\n\nAccélérez le développement en générant du code, des tests et de la documentation avec l'**agent GitLab Duo**.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Crée un point de terminaison d'[API REST](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-rest-api/ \"API REST\") pour l'inscription utilisateur avec validation. »\n* « Génère des tests unitaires pour la classe `OrderService` avec une couverture de 80 %. »\n* « Implémente la pagination pour la page de liste des produits. »\n* « Ajoute la gestion d'erreurs et la journalisation à la fonctionnalité de téléchargement de fichiers. »\n\n### Refactorisation et amélioration du code\n\nModernisez et améliorez le code existant avec les conseils de l'IA en utilisant l'**agent GitLab Duo**.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n* « Refactorise `UserController` en fonction des principes SOLID. »\n* « Convertis ce fichier JavaScript en TypeScript avec des définitions de types appropriées. »\n* « Suggère des améliorations pour faciliter le test de cette fonction. »\n* « Identifie la duplication de code dans le répertoire `src/utils/` et suggère comment la consolider. »\n* « Modernise le projet de Java 8 vers Java 21. Suis les recommandations de l'epic 188. »\n* « Crée un plan de migration pour moderniser le code mainframe COBOL, et évalue Java/Python. »\n\n## Dépannage\n\n| Problème                             | Causes possibles                                             | Solutions                                                                                                 |\n| ------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **Le chat n'apparaît pas**           | • GitLab Duo non activé\u003Cbr>• Autorisations insuffisantes     | • Activez GitLab Duo pour le projet\u003Cbr>• Vérifiez le rôle Développeur et rôles de niveaux supérieurs                                      |\n| **Sélection de modèle indisponible** | • Politique de groupe verrouillée\u003Cbr>• Version trop ancienne | • Vérifiez auprès du propriétaire du groupe\u003Cbr>• Mettez à niveau vers GitLab 18.4 et versions ultérieures |\n\nDes conseils de dépannage supplémentaires sont disponibles dans notre [documentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/troubleshooting/).\n\n## Perspectives\n\nGitLab Duo Agentic Chat est disponible dans les IDE et l'interface utilisateur de GitLab. Les prochaines versions fourniront la prise en charge du terminal avec GitLab Duo CLI, qui est actuellement en développement. Suivez l'[epic produit](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/work_items/19070) pour obtenir plus d'informations.\n\nMaintenant que vous avez découvert GitLab Duo Agentic Chat, explorez les différents types d'agents et apprenez à créer des agents personnalisés dans la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Découvrez les agents de base, créez des agents personnalisés pour votre équipe et intégrez des agents externes comme Claude Code et OpenAI Codex.\n\n## Ressources\n\n* [Documentation concernant GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)\n* [Documentation concernant GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n\n- - -\n\n**Article suivant :** [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n\n**Article précédent :** [Partie 1 : démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)",[23,24,25,26],"AI/ML","product","features","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",{"config":32,"title":15,"description":33,"ogImage":16},{"noIndex":11},"Découvrez l'interface du chat, les modèles et agents, et les bonnes pratiques pour une collaboration efficace avec l'IA dans l'interface Web et les IDE.","fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",[36,24,25,26],"aiml","5lPMUU5aT4uPrhMPAQMTygliN-YuIYw8DPfjwPyKcIw",{"data":39},{"logo":40,"freeTrial":45,"sales":50,"login":55,"items":60,"search":370,"minimal":405,"duo":424,"pricingDeployment":433},{"config":41},{"href":42,"dataGaName":43,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":46,"config":47},"Commencer un essai gratuit",{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":51,"config":52},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":56,"config":57},"Connexion",{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[61,88,185,190,291,351],{"text":62,"config":63,"cards":65},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":64},"platform",[66,72,80],{"title":62,"description":67,"link":68},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":69,"config":70},"Découvrir notre plateforme",{"href":71,"dataGaName":64,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/platform/",{"title":73,"description":74,"link":75},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":76,"config":77},"Découvrir GitLab Duo",{"href":78,"dataGaName":79,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":81,"description":82,"link":83},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":84,"config":85},"En savoir plus",{"href":86,"dataGaName":87,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":89,"left":29,"config":90,"link":92,"lists":96,"footer":167},"Produit",{"dataNavLevelOne":91},"solutions",{"text":93,"config":94},"Voir toutes les solutions",{"href":95,"dataGaName":91,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/solutions/",[97,122,145],{"title":98,"description":99,"link":100,"items":105},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":101},{"icon":102,"href":103,"dataGaName":104,"dataGaLocation":44},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[106,110,113,118],{"text":107,"config":108},"CI/CD",{"href":109,"dataGaLocation":44,"dataGaName":107},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":73,"config":111},{"href":78,"dataGaLocation":44,"dataGaName":112},"gitlab duo agent platform - 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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.",[683],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[24,23,25],{"featured":11,"template":12,"slug":689},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":691,"config":703},{"date":692,"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"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.",[696,697],"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/)",[701,23,702],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":29,"template":12,"slug":704},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":706,"config":716},{"title":707,"description":708,"heroImage":709,"authors":710,"date":712,"body":713,"category":9,"tags":714},"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",[711],"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/)",[23,715],"security",{"featured":29,"template":12,"slug":717},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":719},[720,733,745],{"id":721,"categories":722,"header":723,"text":724,"button":725,"image":730},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":726,"config":727},"Get your AI maturity score",{"href":728,"dataGaName":729,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":734,"categories":735,"header":737,"text":724,"button":738,"image":742},"devops-modernization",[24,736],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":739,"config":740},"Get your DevOps maturity score",{"href":741,"dataGaName":729,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":746,"categories":747,"header":748,"text":724,"button":749,"image":753},"security-modernization",[715],"Are you trading speed for security?",{"text":750,"config":751},"Get your security maturity score",{"href":752,"dataGaName":729,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":757,"blurb":758,"button":759,"secondaryButton":763},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":46,"config":760},{"href":761,"dataGaName":49,"dataGaLocation":762},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":51,"config":764},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":762},1777310053244]