[{"data":1,"prerenderedAt":766},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":3,"navigation-fr-fr":40,"banner-fr-fr":445,"footer-fr-fr":455,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":665,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":679,"assessment-promotions-fr-fr":719,"next-steps-fr-fr":757},{"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":16,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","Gitlab 18 4 Ai Native Development With Automation And Insight",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight",{"heroImage":15,"date":16,"title":17,"description":18,"authors":19,"body":21,"category":9,"tags":22},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png","2025-09-23","GitLab 18.4 : développement et automatisation avec l’IA native","Avec GitLab 18.4, les équipes créent des agents personnalisés, exploitent le contexte du graphe de connaissances et automatisent la correction des pipelines afin d'améliorer la concentration et l'efficacité des équipes de développement.",[20],"Bill Staples","Toutes les équipes savent que le développement moderne ne se limite pas à l'écriture de code, et englobe au contraire la gestion des changements tout au long du cycle de développement logiciel.\n\nDans la version [GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), nous avons posé les bases d'une véritable collaboration entre humains et IA. Nous avons introduit des outils d'IA de premier plan tels que Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI et Gemini CLI en tant qu'intégrations natives à GitLab, fourni notre premier aperçu du serveur GitLab Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) en partenariat avec Cursor et lancé deux nouveaux flows : « ticket à MR » et « conversion de fichier CI pour les Flows Jenkins » afin de proposer des solutions à des problèmes quotidiens rencontrés par les équipes.\n\nAvec [GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/releases/2025/09/18/gitlab-18-4-released/), nous renforçons la sécurité et la gouvernance relatives à votre utilisation de l'IA. Par ailleurs, nous étendons aussi votre capacité à créer et à partager des agents personnalisés, à collaborer plus efficacement grâce à Agentic Chat, à naviguer dans le code source avec le graphe de connaissances et à maintenir vos pipelines opérationnels avec le flow « correction de pipelines en échec ».\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n## Construisez votre expérience\n\n*Commencez votre journée en consultant GitLab Duo AI Catalog, une bibliothèque d'agents spécialisés qui mettent en avant les priorités, automatisent les tâches routinières et vous aident à rester concentré.*\n\n### GitLab Duo AI Catalog : une bibliothèque d'agents spécialisés\n\nNotre version GitLab 18.4 intègre GitLab Duo AI Catalog (actuellement en phase d'expérimentation), une bibliothèque centralisée où les équipes peuvent créer, partager et collaborer avec des agents personnalisés au sein de leur entreprise. Chaque équipe aime faire les choses à sa façon, c'est pourquoi il suffit de former des agents personnalisés pour que tout soit fait correctement.\n\nPar exemple, un agent Planification de produit personnalisé peut signaler des bogues dans un format spécifique conformément à vos normes de labélisation, un agent Rédacteur technique peut rédiger une documentation concise en suivant vos conventions, ou un agent Securité peut s'assurer que chaque MR respecte vos normes de sécurité et de conformité. Au lieu de fonctionner comme des outils déconnectés, ces agents s'intègrent naturellement dans le workflow de GitLab et vous aident à terminer vos tâches plus rapidement sans perturber les processus établis.\n\n**Note :** cette fonctionnalité n'est actuellement disponible que sur GitLab.com à titre expérimental. Nous prévoyons de la mettre à la disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Réduisez le changement de contexte\n\n*GitLab Duo Agentic Chat garantit une collaboration fluide avec les agents.*\n\n### Agentic Chat : rationaliser la collaboration avec les agents (bêta)\n\nPièce maîtresse de GitLab Duo Agent Platform (bêta), [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) vous offre un moyen transparent de collaborer avec les agents d'IA. La dernière mise à jour d'Agentic Chat dans la version GitLab 18.4 améliore l'expérience de chat ainsi que l'affichage et la gestion des sessions.\n\n* **Chat avec agent personnalisé**. Commençons par votre agent personnalisé que vous venez de créer. Vous pouvez immédiatement le mettre au travail via Agentic Chat. Par exemple, vous pourriez lui demander « donne-moi une liste de tâches » pour commencer à travailler sur les projets les plus urgents. De plus, vous avez maintenant la possibilité de démarrer de nouvelles conversations avec de nouveaux agents et de reprendre des conversations précédentes avec des agents sans perte de contexte.\n\n* [**Sélection du modèle par l'utilisateur**](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat). Avec les versions précédentes, vous pouviez sélectionner des modèles au niveau d'un espace de nommage, mais dans GitLab 18.4, vous pouvez maintenant choisir des modèles au niveau de l'utilisateur à chaque session de chat. Cela vous permet d'opter pour le [LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\") qui convient le mieux à la tâche à accomplir ou de tester différents LLM pour voir lequel fournit la meilleure réponse concernant votre tâche.\n\n* **Formatage et design améliorés**. Nous espérons que vous apprécierez le nouveau design de GitLab Duo Agentic Chat, qui comprend également une meilleure gestion des approbations d'appels d'outils pour améliorer votre expérience.\n\n* **Sessions d'agents disponibles via Agentic Chat**. Les sessions font désormais partie intégrante de l'expérience Agentic Chat. Toute utilisation d’agents ou de flow apparaît maintenant dans l'aperçu des sessions dans Agentic Chat. Chaque session fournit des informations détaillées comme les job logs, les informations utilisateur et les métadonnées d'outils afin de garantir une transparence essentielle sur la façon dont les agents travaillent pour vous.\n**Note :** les sessions dans Agentic Chat sont disponibles uniquement sur GitLab.com. Nous prévoyons de les mettre à disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Exploitez pleinement votre code source\n\n*Avec les agents, le contexte est primordial. Le graphe de connaissances vous permet de donner à vos agents plus de contexte pour qu'ils puissent travailler plus rapidement et vous donner de meilleurs résultats.*\n\n### Graphe de connaissances de GitLab (version bêta)\n\nLe [graphe de connaissances](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/) disponible dans la version 18.4 transforme la façon dont les équipes et les agents comprennent et naviguent dans les codes sources complexes. Il fournit une carte connectée de la totalité de votre projet et relie fichiers, routes et références tout au long du cycle de développement logiciel. Les outils tels que l'accès aux définitions, la recherche dans le code source et le suivi des références disponibles dans les requêtes de chat aident les équipes de développement à poser des questions précises comme « quels sont les autres éléments impactés par cette modification ? ».\n\nCe contexte approfondi aide les équipes à avancer plus rapidement et à se sentir plus en confiance, qu'il s'agisse d'intégrer de nouveaux contributeurs, d'effectuer des recherches approfondies sur un projet ou d'explorer l’impact d’une modification sur le code dépendant. Plus votre écosystème gravite dans GitLab, plus le graphe de connaissances devient puissant et donne aux équipes et aux agents d'IA les bases pour travailler avec précision, vitesse et plein accès aux informations du projet. Dans les futures versions, nous intégrerons toutes vos données GitLab dans le graphe de connaissances, y compris les plans, les merge requests, les vulnérabilités de sécurité et plus encore.\n\nCette version du graphe de connaissances se concentre sur l'indexation locale du code, où l'interface CLI `gkg` transforme votre code source en une base de données graphique dynamique et intégrable pour la génération augmentée par récupération (RAG). Vous pouvez l'installer à l’aide d’un simple script en une ligne, analyser des dépôts locaux et vous connecter via MCP pour interroger votre espace de travail.\n\nNotre vision pour le graphe de connaissances est double : construire une édition communautaire dynamique que les équipes de développement peuvent exécuter localement dès aujourd'hui, qui servira de fondation pour un futur service de graphe de connaissances entièrement intégré au sein de GitLab.com et des instances auto-hébergées.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1121017374?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.4 Knowledge Graph Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n## Automatisez la maintenance de vos pipelines\n\n*Corrigez les échecs de pipeline plus rapidement et restez concentré avec le flow « correction de pipelines en échec ».*\n\n### Corrigez des pipelines en échec en tenant compte du contexte métier\n\nLe maintien des pipelines est essentiel pour votre vélocité de développement, mais les approches traditionnelles se concentrent uniquement sur le dépannage technique sans considérer l'impact métier. Le **flow « correction de pipelines en échec »** adresse ce problème en combinant l'analyse technique avec le contexte stratégique. Par exemple, il peut automatiquement prioriser la correction d'un pipeline de déploiement en échec pour un service client avant un job de test nocturne, ou signaler différemment les problèmes de compilation dans une branche de release hautement prioritaire par rapport aux branches de fonctionnalités expérimentales.\n\n* **La détection des échecs avec contexte métier** surveille les exécutions de pipeline et comprend l'importance des différents workflows et cibles de déploiement.\n\n* **L'analyse des causes profondes en contexte** analyse les journaux d'échec en parallèle des exigences métier, les modifications récentes et les dépendances entre projets pour identifier les causes sous-jacentes.\n\n* **La priorisation stratégique des correctifs** génère des corrections appropriées tout en considérant l'impact métier, les échéances et les priorités d'allocation des ressources.\n\n* **La résolution intégrée au workflow** crée automatiquement des merge requests avec des correctifs qui maintiennent des processus de revue appropriés et fournissent un contexte métier afin d'aider à prioriser les tâches.\n\nCe flow assure l'exécution des pipelines et l'alignement stratégique. Ses corrections automatisées prennent en compte les objectifs métier et ne servent pas uniquement à résoudre des problèmes techniques de manière isolée.\n\n## Personnalisez votre environnement IA\n\n*L'automatisation ne fonctionne que si vous faites confiance aux modèles qui l'alimentent. C'est pourquoi la version 18.4 offre des fonctionnalités de gouvernance comme la sélection de modèles et les clés gérées par GitLab.*\n\n### Sélection de modèles GitLab Duo pour l'optimisation des performances\n\nLa [sélection de modèles](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/) est maintenant proposée en disponibilité générale afin de contrôler directement les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent GitLab Duo. Vous et votre équipe pouvez sélectionner les modèles de votre choix, les appliquer à l'ensemble de votre entreprise ou les adapter à chaque fonctionnalité. Vous pouvez définir des valeurs par défaut pour garantir la cohérence entre les espaces de nommage et les outils, dans le respect des exigences en matière de gouvernance, de conformité et de sécurité.\n\nPour les clients qui utilisent GitLab Duo Self-Hosted, la nouvelle prise en charge de GPT OSS et GPT‑5 offre une flexibilité supplémentaire pour les workflows de développement alimentés par l'IA.\n\n**Note :** GitLab Duo Self-Hosted n'est pas disponible pour les clients GitLab.com, et les modèles GPT ne sont pas pris en charge sur GitLab.com.\n\n## Protégez vos données sensibles\n\n*La gouvernance s’accompagne d’une protection des données afin de contrôler précisément ce que l'IA peut et ne peut pas voir.*\n\n### GitLab Duo Context Exclusion : une protection granulaire des données\n\nUn contrôle granulaire sur les informations auxquelles les agents d'IA peuvent accéder est nécessaire. Dans la version 18.4, **GitLab Duo Context Exclusion**  fournit des paramètres au niveau du projet qui permettent aux équipes d'interdire à l'IA d'accéder à des fichiers spécifiques ou des chemins d'accès de fichiers :\n\n* **Exclusions spécifiques à certains fichiers** pour aider à protéger les fichiers sensibles tels que les configurations de mots de passe, les secrets et les algorithmes propriétaires.\n\n* **Règles basées sur les chemins d’accès** pour créer des modèles d'exclusion en fonction des structures de répertoires ou des conventions de nommage de fichiers.\n\n* **Configuration flexible** pour appliquer des exclusions au niveau du projet tout en maintenant l'efficacité du workflow de développement.\n\n* **Visibilité d'audit** pour suivre le contenu exclu et garantir la conformité aux politiques de gouvernance des données.\n\nGitLab Duo Context Exclusion vous aide à protéger vos données sensibles pendant que vous accélérez votre développement avec l'IA agentique.\n\n## Renforcez vos fonctionnalités d'IA avec de nouveaux outils MCP\n\n*Les outils MCP étendus font passer ces fonctionnalités à la vitesse supérieure en connectant votre environnement GitLab à un écosystème plus vaste d'agents intelligents.*\n\n### Nouveaux outils pour le serveur GitLab MCP\n\nSur la base du serveur MCP initial introduit dans [la version 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), GitLab 18.4 ajoute plus d'outils MCP afin de définir la manière dont les clients MCP interagissent avec GitLab. Ces nouveaux outils augmentent les possibilités d'intégration et permettent aux agents d'IA de première partie et tiers de s'attaquer à des tâches plus détaillées telles que l'accès aux données de projet, l'exécution d'opérations de code ou la recherche dans des dépôts, le tout dans le respect des modèles de sécurité et d'autorisations existants. Pour une liste complète des outils MCP, y compris les nouveautés de la version 18.4, consultez notre [documentation dédiée au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Découvrez l'avenir du développement logiciel intelligent\n\nAvec [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/), les équipes n'ont plus à travailler sur un ticket à la fois dans un fil de discussion unique : la collaboration se déroule désormais dans plusieurs fils avec des agents asynchrones qui agissent comme des collègues pour accomplir des tâches plus rapidement. Nous donnons vie à cette vision unique en respectant les souhaits d'indépendance et de liberté de choix de nos clients : vous pouvez travailler dans vos environnements cloud préférés en utilisant les LLM et les outils d'IA qui vous conviennent le mieux, dans le respect des règles de sécurité et de conformité que vous avez définies.\n\nEn tant que partie intégrante de cette innovation, GitLab 18.4 est non seulement une mise à jour logicielle, mais aussi une version plus fluide, plus intelligente et plus sûre qui facilite le quotidien des équipes de développement. Des agents réutilisables aux corrections de pipeline adaptées aux enjeux métier, chaque fonctionnalité est conçue pour renforcer la concentration des équipes et assurer vitesse, sécurité et contrôle. Pour un aperçu plus approfondi de la façon dont ces fonctionnalités se combinent en pratique, consultez notre vidéo de démonstration.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLes utilisateurs de GitLab Premium et GitLab Ultimate peuvent commencer à utiliser ces fonctionnalités dès aujourd'hui sur GitLab.com et GitLab Self-Managed, tandis que les clients [GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/) pourront y accéder le mois prochain.\n\n> **Activez les fonctionnalités bêta et expérimentales dans GitLab Duo Agent Platform dès aujourd'hui** et découvrez comment l'IA, avec un accès complet au contexte, peut transformer la façon dont vos équipes développent des logiciels. Nouveau sur GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/) et découvrez pourquoi l'avenir du développement est alimenté par l'IA, sécurisé et orchestré sur la plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") la plus complète au monde.\n\n## Maintenez votre instance GitLab à jour\n\nPour vous assurer d'obtenir les dernières fonctionnalités, mises à jour de sécurité et améliorations de performances, nous vous recommandons de maintenir votre instance GitLab à jour. Les ressources suivantes peuvent vous aider à planifier et terminer votre mise à niveau :\n\n* [Outil de chemin d’accès de mise à niveau](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/)  indiquez votre version actuelle pour consulter les étapes à suivre afin de mettre à niveau votre instance.\n\n* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/fr-fr/update/upgrade_paths/) : guides détaillés pour chaque version prise en charge, y compris les exigences, les instructions étape par étape et les meilleures pratiques.\n\nEn effectuant régulièrement des mises à niveau, vous vous assurez que votre équipe bénéficie des dernières fonctionnalités de GitLab ainsi que d'une sécurité et d’une prise en charge optimales.\n\nPour les entreprises qui privilégient une approche autonome, pourquoi ne pas faire appel à [GitLab Managed Maintenance](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) ? Avec GitLab Managed Maintenance, votre équipe se concentre sur l'innovation tandis que les experts GitLab gèrent les mises à niveau de votre instance GitLab Self-Managed afin d'assurer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de vos processus DevSecOps. Contactez votre gestionnaire de compte pour obtenir plus d'informations.\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n*Cet article de blog contient des énoncés de nature prospective au sens de la Section 27A de la Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E de la Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog sont raisonnables, ils sont soumis à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs qui peuvent entraîner des résultats ou des conséquences sensiblement différents. De plus amples informations sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos documents déposés auprès de la SEC. 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automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[685],"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",[25,23,24],{"featured":11,"template":12,"slug":691},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":693,"config":704},{"date":694,"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":700,"body":701,"category":9,"tags":702},"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.",[698,699],"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/)",[703,23,26],"AWS",{"featured":29,"template":12,"slug":705},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":707,"config":717},{"title":708,"description":709,"heroImage":710,"authors":711,"date":713,"body":714,"category":9,"tags":715},"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",[712],"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/)",[23,716],"security",{"featured":29,"template":12,"slug":718},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":720},[721,734,746],{"id":722,"categories":723,"header":724,"text":725,"button":726,"image":731},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":727,"config":728},"Get your AI maturity score",{"href":729,"dataGaName":730,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":732},{"src":733},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":735,"categories":736,"header":738,"text":725,"button":739,"image":743},"devops-modernization",[25,737],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":740,"config":741},"Get your DevOps maturity score",{"href":742,"dataGaName":730,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":747,"categories":748,"header":749,"text":725,"button":750,"image":754},"security-modernization",[716],"Are you trading speed for security?",{"text":751,"config":752},"Get your security maturity score",{"href":753,"dataGaName":730,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":758,"blurb":759,"button":760,"secondaryButton":764},"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":48,"config":761},{"href":762,"dataGaName":51,"dataGaLocation":763},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":53,"config":765},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":763},1777309995581]