[{"data":1,"prerenderedAt":764},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":3,"navigation-fr-fr":37,"banner-fr-fr":442,"footer-fr-fr":452,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":662,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":676,"assessment-promotions-fr-fr":717,"next-steps-fr-fr":755},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":15,"seo":30,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward.yml","Gitlab 18 5 Intelligence That Moves Software Development Forward",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward",{"date":15,"tags":16,"category":9,"heroImage":20,"authors":21,"title":23,"description":24,"body":25},"2025-10-21",[17,18,19],"features","product","DevSecOps platform","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1760970883/asrc2c2hejqp5o1tan4c.png",[22],"Bill Staples","GitLab 18.5 : l'intelligence au service du développement logiciel","GitLab 18.5 offre de nouveaux agents spécialisés, des analyses de sécurité pertinentes et une interface repensée qui fait la part belle à votre assistant IA. ","Les équipes de développement logiciel croulent sous les alertes. Des milliers de vulnérabilités inondent les tableaux de bord de sécurité, mais seule une fraction d'entre elles présentent un risque réel. Les équipes naviguent constamment entre la planification des backlogs, le tri des vulnérabilités de sécurité, les revues de code et la résolution des pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) en échec, et doivent ainsi consacrer des heures à ces tâches manuelles. GitLab 18.5 apporte enfin un peu sérénité dans cet environnement stressant.\n\nCette version offre une amélioration majeure de l'expérience utilisateur globale de GitLab et de l'intégration de l'IA dans vos workflows. Une nouvelle interface avec des panneaux de suivi facilite la visualisation des données en contexte et garantit une visibilité permanente sur GitLab Duo Chat sur toute la plateforme, partout où vous en avez besoin. Des agents spécialisés s'attaquent au tri des vulnérabilités et à la gestion des backlogs, tandis que les outils d'IA populaires s'intègrent encore plus harmonieusement dans les workflows agentiques. Nous avons également étendu nos fonctionnalités de sécurité pour vous aider à mieux identifier les vulnérabilités exploitables et les failles théoriques, distinguer les identifiants actifs de ceux expirés et analyser uniquement le code modifié pour favoriser la concentration des équipes de développement.\n\n## Les nouveautés de la version GitLab 18.5\n\nLa version 18.5 représente notre plus importante release de l'année : visionnez notre présentation en vidéo et découvrez plus de détails dans la suite de l'article.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975773?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=\"GitLab_18.5 Release_101925_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n### Une expérience utilisateur moderne avec un accès rapide à GitLab Duo\n\nGitLab 18.5 modernise l'expérience utilisateur de GitLab : l'interface est désormais plus intuitive et pratique grâce à une nouvelle mise en page avec des panneaux de suivi.\n\nLes panneaux de suivi affichent des informations clés côte à côte pour vous aider à traiter vos tâches en contexte sans perdre le fil. Par exemple, lorsque vous cliquez sur un ticket dans la liste, les détails s'affichent automatiquement dans un panneau latéral. Vous pouvez aussi ouvrir le panneau GitLab Duo Chat sur le côté droit de l'interface et l'utiliser à la demande sur n'importe quelle page de GitLab afin de poser des questions en contexte et de lui fournir des instructions en même temps que vous travaillez.\n\nPlusieurs améliorations ont été apportées afin de renforcer l'accessibilité et de faciliter la navigation. La barre de recherche générale se trouve désormais centrée en haut de la page, tandis que les éléments de navigation globale (tickets assignés, merge requests, liste des tâches et icône utilisateur) sont affichés en haut à droite. De plus, la barre latérale peut être réduite et étendue pour une meilleure gestion de l'affichage de vos tâches.\n\nLes équipes qui utilisent les fonctionnalités de la version bêta et expérimentale de GitLab Duo seront les premières à découvrir la nouvelle interface, suivie de tous les utilisateurs GitLab.com qui auront la possibilité de l'activer au moyen du bouton de bascule sous leur icône utilisateur. Pour obtenir plus d'informations sur cette fonctionnalité, consultez [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/interface_redesign/#turn-new-navigation-on-or-off). N'hésitez pas à partager vos commentaires ou à signaler tout problème [ici](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/577554), car c'est grâce à vous que nous pouvons améliorer GitLab!\n\n### Mises à jour de GitLab Duo Agent Platform\n\n**GitLab Duo Security Analyst Agent : transformez le tri manuel des vulnérabilités en automatisation intelligente**\n\nGitLab Duo [Security Analyst Agent](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) automatise les workflows de gestion des vulnérabilités grâce à une analyse alimentée par l'IA afin de transformer des heures de tri manuel en automatisation intelligente. Il s'appuie sur les outils de gestion des vulnérabilités disponibles via GitLab Duo Agentic Chat et orchestre plusieurs outils, applique des politiques de sécurité et crée automatiquement des flows personnalisés pour les workflows récurrents.\nLes équipes de sécurité peuvent non seulement accéder à des données de vulnérabilité enrichies, notamment les détails concernant les vulnérabilités et expositions communes (CVE), l'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique et les informations de flux de code, mais aussi ignorer les faux positifs, confirmer les menaces, ajuster les niveaux de sévérité et créer des tickets associés pour correction au moyen de l'IA conversationnelle. L'agent réduit les clics répétitifs dans les tableaux de bord de vulnérabilités et remplace les scripts personnalisés par de simples commandes en langage naturel.\n\nPar exemple, lorsqu'un scan de sécurité révèle des dizaines de vulnérabilités, il suffit d'utiliser le prompte suivant : « Ignore les vulnérabilités avec reachable=FALSE et crée des tickets pour les failles critiques. » GitLab Duo Security Analyst Agent analyse les données de la fonctionnalité d'atteignabilité statique, applique les politiques de sécurité et effectue des opérations groupées en quelques instants : il gère des tâches qui nécessiteraient autrement des heures.\n\nAlors que les outils de gestion des vulnérabilités individuels sont accessibles directement via GitLab Duo Agentic Chat pour des tâches spécifiques, GitLab Duo Security Analyst Agent orchestre ces outils de manière intelligente et automatise des workflows complexes en plusieurs étapes. Les outils de gestion des vulnérabilités sont disponibles via GitLab Duo Agentic Chat sur les instances GitLab Self-managed et GitLab.com, et GitLab Duo Security Analyst Agent est disponible uniquement sur GitLab.com pour la version 18.5. Ls disponibilité dans les environnements GitLab Duo Self-managed et GitLab Duo Dedicated arrivera avec notre prochaine version.\nDécouvrez notre démonstration :\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975984?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=\"18.5 Security Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**GitLab Duo Planner : transformez un backlog encombré en clarté stratégique**\n\nGérer une livraison logicielle complexe nécessite de constamment changer de contexte entre les tâches de planification. [GitLab Duo Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) propose une solution aux défis de planification concrets que les équipes affrontent chaque jour. Il agit comme votre assistant : il connaît le contexte de votre projet, notamment comment vous gérez les tickets, les epics et les merge requests. Contrairement aux assistants IA génériques, il est spécialement conçu avec une connaissance approfondie des workflows de planification de GitLab ainsi que des frameworks Agile et de priorisation pour vous aider à gérer effort, risque et alignement stratégique.\n\nGitLab Duo Planner peut transformer des idées vagues en tâches de planification hiérarchisées et structurées, identifier les éléments obsolètes du backlog et rédiger des mises à jour exécutives. Imaginez que vous souhaitez réorganiser votre backlog, qui contient des centaines de tickets accumulés sur plusieurs mois. Il vous suffit de demander : « Identifie les éléments obsolètes du backlog et suggère des priorités. » En quelques secondes, vous recevrez un résumé structuré avec les tickets sans activité récente, les éléments avec des détails clés manquants, les doublons et les priorités recommandées en fonction des labels et jalons, avec des conseils exploitables.\n\nPour les équipes avec des roadmaps complexes, GitLab Duo Planner vise à éliminer des heures d'analyse manuelle et de changements de contexte et à accélérer la prise de décisions informées des responsables produit et d'ingénierie. Depuis la version 18.5, GitLab Duo Planner est actuellement en « lecture seule » : il peut analyser, planifier et émettre des suggestions, mais ne peut pas encore agir directement pour modifier quoi que ce soit. Veuillez consulter [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) pour en savoir plus.\n\n**Large catalogue d'agents : les outils d'IA populaires comme agents GitLab natifs** \n\nDans GitLab 18.5, les agents d'IA populaires sont intégrés directement dans le [Catalogue IA](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/). Par conséquent, des outils externes comme Claude, OpenAI Codex, Google Gemini CLI, Amazon Q Developer et OpenCode sont maintenant disponibles comme agents GitLab natifs. Les utilisateurs peuvent désormais découvrir, configurer et déployer ces agents via la même interface de catalogue unifiée utilisée pour les agents intégrés de GitLab, avec une synchronisation automatique des agents de base dans les catalogues de l'organisation.\n\nAvec cette approche, plus besoin de gérer la configuration complexe et manuelle des agents : le catalogue est disponible en mode point-and-click, et la sécurité est maintenue à un niveau entreprise via les systèmes d'authentification et d'audit de GitLab. Les abonnements GitLab Duo Enterprise incluent désormais l'utilisation intégrée de Claude et Codex dans GitLab. Vous pouvez ainsi utiliser votre abonnement GitLab existant pour ces outils sans clé API séparée ni facturation supplémentaire. D'autres agents peuvent encore nécessiter des abonnements séparés et une configuration à mesure que nous finalisons nos plans d'intégration.\n\n**GitLab Duo Agent Platform sur GitLab Self-hosted (version bêta) : répondez aux exigences de souveraineté des données sans sacrifier la puissance de l'IA**\n\nGitLab 18.5 fait passer les capacités auto-hébergées de GitLab Duo Agent Platform de la version expérimentale à bêta pour que les organisations puissent exécuter des agents d'IA et des flows entièrement dans leur propre infrastructure, un critère primordial pour les industries réglementées et les exigences de souveraineté des données. La version bêta inclut des configurations de délai d'attente dépassé améliorées et des paramètres de passerelle d'IA (AI-Gateway) afin que les équipes puissent utiliser des agents d'IA pour les revues de code, les corrections de bogues et les implémentations de fonctionnalités avec une sécurité de niveau entreprise pour le code sensible.\n\n## Une sécurité plus intelligente et plus rapide : priorisez les risques réels et favorisez la concentration des équipes\n\nGitLab 18.5 introduit de nouvelles fonctionnalités de sécurité applicative qui aident les équipes à se concentrer sur les risques exploitables, à réduire le bruit et à renforcer la sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle. Ces mises à jour s'inscrivent dans notre engagement qui vise à intégrer la sécurité directement dans le processus de développement afin de garantir précision, vitesse et clarté sans perturber la concentration des équipes de développement.\n\n**Analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique**\n\nAvec plus de [37 000 nouvelles CVE](https://www.cvedetails.com/) émises cette année, les équipes de sécurité font face à un volume écrasant de vulnérabilités et peinent à identifier celles qui peuvent être réellement exploitées. L'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique, désormais en disponibilité limitée, apporte une précision au niveau des bibliothèques et indique si le code vulnérable est réellement invoqué dans votre application et pas seulement présent dans les dépendances.\n\nAvec notre score EPSS (Exploit Prediction Scoring System) [récemment publié](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/risk_assessment_data/) et notre base de données des vulnérabilités exploitées connues (Known Exploited Vulnerabilities ou KEV), les équipes de sécurité peuvent accélérer plus efficacement le tri des vulnérabilités et prioriser les risques réels pour renforcer la sécurité globale de la chaîne d'approvisionnement. Dans la version 18.5, nous ajoutons la prise en charge de Java, en plus de la prise en charge existante de Python, JavaScript et TypeScript.\n\n**Vérifications de la validité des secrets**\n\nTout comme l'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique aide les équipes à prioriser les vulnérabilités exploitables des dépendances open source, les vérifications de la validité des secrets apportent le même niveau d'informations sur les secrets exposés. Cette fonctionnalité est actuellement disponible en version bêta sur GitLab.com et GitLab Self-Managed. Pour les tokens de sécurité émis par GitLab, au lieu de vérifier manuellement si un identifiant ou une clé API divulgués sont actifs, GitLab identifie automatiquement les secrets actifs et ceux expirés directement dans le [Rapport de vulnérabilité](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerability_report/). Les équipes de sécurité et de développement peuvent ainsi concentrer leurs efforts de remédiation sur les risques véritables. La prise en charge des secrets émis par AWS et GCP est prévue pour les versions futures.\n\n**Règles personnalisées pour l'analyseur Advanced SAST**\n\nL'analyseur Advanced de test statique de sécurité des applications (SAST) fonctionne selon des règles fondées par notre équipe de recherche en sécurité interne et conçues pour maximiser la précision dès le départ. Cependant, certaines équipes souhaitaient plus de flexibilité afin de pouvoir ajuster l'analyseur SAST à leur organisation. Avec les règles personnalisées pour l'analyseur Advanced SAST, les équipes AppSec peuvent définir une logique de détection atomique basée sur des modèles pour détecter des problèmes de sécurité spécifiques à leur organisation, comme le signalement des appels de fonction interdits, tout en utilisant l'ensemble de règles sélectionné par GitLab comme base. Les personnalisations sont gérées via de simples fichiers TOML, tout comme les autres configurations d'ensemble de règles SAST. Bien que ces règles ne prennent pas en charge l'analyse des contaminations, elles donnent aux organisations une plus grande flexibilité pour obtenir des résultats de SAST précis.\n\n**Prise en charge des langages C et C++ pour l'analyseur Advanced SAST**\n\nNous étendons notre prise en charge des langages de programmation pour l'analyseur Advanced SAST afin d'inclure C et C++, des langages souvent utilisés dans le développement de logiciels embarqués. Pour activer l'analyse, les projets doivent générer une base de données de compilation qui capture les commandes du compilateur et inclut les chemins utilisés pendant les compilations. Cette étape garantit que le scanner peut analyser avec précision les fichiers sources et fournir des résultats précis et en contexte qui aident les équipes de sécurité à identifier les véritables vulnérabilités dans le processus de développement. Les exigences d'implémentation pour C et C++ nécessitent des configurations spécifiques, qui sont décrites dans [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/cpp_advanced_sast/). La prise en charge de l'analyseur Advanced SAST pour C et C++ est actuellement disponible en version bêta.\n\n**Analyse SAST basée sur les diffs**\n\nLes analyses SAST traditionnelles analysent une nouvelle fois les bases de code entières à chaque commit, ce qui ralentit les pipelines et perturbe le travail des équipes de développement. L'expérience développeur est un aspect critique qui peut faire ou défaire l'adoption de tests de sécurité applicative. L'analyse SAST basée sur les diffs vise à accélérer les temps d'analyse, car elle se concentre uniquement sur le code modifié dans une merge request. \nLes analyses redondantes sont ainsi limitées afin d'afficher les résultats pertinents liés au travail des développeurs. En associant les analyses aux véritables changements de code, GitLab maintient une couverture de sécurité solide et accélère les commentaires ciblés pour favoriser la concentration des équipes.\n\n## Simplifiez les configurations API\n\nPuissance et flexibilité sont les maîtres mots des workflows pilotés par API, mais ces derniers peuvent aussi ajouter une complexité inutile aux tâches que les équipes doivent effectuer régulièrement. La nouvelle interface du registre virtuel Maven apporte une couche d'interface utilisateur (UI) à ces opérations.\n\n### Interface du registre virtuel Maven\n\nLa nouvelle interface web de gestion des registres virtuels Maven transforme les configurations API complexes en aperçus simples. Résultat : l'expérience est plus intuitive pour les administrateurs de paquets et les ingénieurs de plateforme.\n\nAuparavant, les équipes configuraient et maintenaient les registres virtuels uniquement via des appels API. La maintenance de routine était chronophage et nécessitait des connaissances spécialisées de la plateforme. Cette approche est désormais révolue avec la nouvelle interface, qui accélère et facilite les tâches quotidiennes.\n\nAvec cette mise à jour, vous pouvez :\n\n* Créer des registres virtuels pour simplifier la configuration des dépendances\n* Créer et ordonner des upstreams pour améliorer les performances et la conformité\n* Parcourir et effacer les entrées de cache obsolètes directement dans l'UI\n\nCet aperçu aide à réduire les frais opérationnels et fournit aux équipes de développement une vue d'ensemble plus claire de la résolution des dépendances afin de les aider à prendre de meilleures décisions concernant les performances de compilation et les politiques de sécurité.\n\nRegardez une démonstration :\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\n\u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/CiOZJPhAvaI?si=cYaoR_OIgqFKbyM2\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nNous invitons les entreprises à rejoindre le [programme bêta du registre virtuel Maven](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/543045) et à partager leurs retours pour aider à façonner la version finale.\n\n## Une IA qui s'adapte à votre workflow\n\nAu-delà des simples fonctionnalités, cette nouvelle version privilégie les décisions et la gestion. Regardez la vidéo de présentation ici :\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128992281?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=\"18.5-tech-demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLes utilisateurs GitLab Premium et GitLab Ultimate peuvent commencer à utiliser ces fonctionnalités dès aujourd'hui sur [GitLab.com](https://GitLab.com) et les environnements auto-gérés, avec une disponibilité pour les clients GitLab Dedicated prévue pour le mois prochain.\n\nGitLab Duo Agent Platform est actuellement en **version bêta**. Activez les fonctionnalités bêta et expérimentales pour découvrir comment l'IA peut transformer la façon dont vos équipes construisent des logiciels grâce à un accès complet au contexte. Vous débutez sur GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/) et découvrez pourquoi l'avenir du développement est alimenté par l'IA, sécurisé et orchestré via la plateforme DevSecOps la plus complète au monde.\n\n**\\*Remarque :** les fonctionnalités de la plateforme en version bêta sont disponibles dans le cadre du programme bêta GitLab. Elles sont gratuites pendant la période bêta, et une fois en disponibilité générale, elles seront proposées dans le cadre d'un module d'extension pour GitLab Duo Agent Platform.*\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 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* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/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*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.",[682],"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",[18,687,17],"AI/ML",{"featured":11,"template":12,"slug":689},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":691,"config":702},{"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/)",[701,687,19],"AWS",{"featured":28,"template":12,"slug":703},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":705,"config":715},{"title":706,"description":707,"heroImage":708,"authors":709,"date":711,"body":712,"category":9,"tags":713},"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",[710],"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/)",[687,714],"security",{"featured":28,"template":12,"slug":716},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":718},[719,732,744],{"id":720,"categories":721,"header":722,"text":723,"button":724,"image":729},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":725,"config":726},"Get your AI maturity score",{"href":727,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":730},{"src":731},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":733,"categories":734,"header":736,"text":723,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[18,735],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":745,"categories":746,"header":747,"text":723,"button":748,"image":752},"security-modernization",[714],"Are you trading speed for security?",{"text":749,"config":750},"Get your security maturity score",{"href":751,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":753},{"src":754},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":756,"blurb":757,"button":758,"secondaryButton":762},"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":45,"config":759},{"href":760,"dataGaName":48,"dataGaLocation":761},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":763},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":761},1777309998029]