[{"data":1,"prerenderedAt":764},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta":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-duo-agent-platform-public-beta":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":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":11,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta.yml","Gitlab Duo Agent Platform Public Beta",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","news","2025-07-17","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg",[23],"Bill Staples","Découvrez la plateforme d'orchestration DevSecOps conçue pour permettre une collaboration asynchrone entre les équipes de développement et les agents d’IA.","GitLab Duo Agent Platform (bêta) : votre orchestration IA nouvelle génération","**Nous construisons l'avenir du développement logiciel.**\n\nChez GitLab, nous [réinventons l'avenir de l'ingénierie logicielle](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops/) comme une collaboration entre humains et intelligence artificielle. Les équipes de développement se concentrent sur la résolution de problèmes techniques complexes et l'innovation, tandis que les agents d'IA gèrent les tâches routinières et répétitives qui ralentissent l’avancée des projets. Les développeurs sont libres d'explorer de nouvelles idées à moindre coût, les bogues de backlogs appartiennent au passé, et les utilisateurs des logiciels que vous créez profitent d'une expérience plus fluide, fiable et sécurisée. Ceci n'est pas un rêve lointain, et nous construisons cette réalité aujourd'hui avec GitLab Duo Agent Platform.\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agent Platform ?\n\nGitLab Duo Agent Platform est notre plateforme d'orchestration DevSecOps nouvelle génération conçue pour permettre une collaboration asynchrone entre les équipes de développement et les agents d'IA. Cette plateforme transformera votre workflow de développement, passant de processus linéaires isolés à une collaboration dynamique où des agents d'IA spécialisés travaillent à vos côtés et avec votre équipe à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel. \n\nImaginez déléguer une tâche de refactorisation complexe à un Software Developer Agent tout en ayant simultanément un Security Analyst Agent qui recherche des vulnérabilités et un Deep Research Agent qui analyse les progrès à travers l'historique de votre dépôt. Tout cela se déroule en parallèle, orchestré de manière transparente dans GitLab.\n\nAujourd'hui, nous annonçons le lancement de la [première version bêta publique de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) pour les clients GitLab.com et GitLab Self-Managed (GitLab Premium et Ultimate). Il s'agit seulement de la première d'une série de mises à jour qui amélioreront la façon dont les logiciels sont planifiés, compilés, vérifiés et déployés, tandis que nous amplifions l'ingéniosité humaine grâce à l'automatisation intelligente.\n\nCette première version bêta se concentre sur l’amélioration de l'expérience IDE via l'extension GitLab VS Code et le plug-in JetBrains IDEs. Le mois prochain, nous prévoyons d'apporter l'expérience Duo Agent Platform à l'application GitLab et d'étendre la prise en charge de l'IDE. Permettez-moi de partager un peu plus notre vision de la roadmap d'ici à la disponibilité générale, prévue pour la fin de l’année. Vous trouverez les détails sur la première version bêta ci-dessous.\n\nRegardez cette vidéo ou lisez la suite de cet article pour découvrir ce qui est désormais disponible et ce qui est à venir. Ensuite, si vous êtes prêt à démarrer avec Duo Agent Platform, découvrez comment faire vos premiers pas sur la version bêta publique.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101993507?title=0&byline=0&portrait=0&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 Agent Platform Beta Launch_071625_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## La position de GitLab en tant que plateforme d'orchestration\n\nGitLab se trouve au cœur du cycle de vie du développement en tant que système d'enregistrement pour les équipes d'ingénierie, orchestrant l'ensemble du parcours, du concept à la production, pour plus de 50 millions d'utilisateurs enregistrés, dont la moitié des entreprises du classement Fortune 500. Cela comprend plus de 10 000 clients payants dans tous les segments et secteurs d’activité, y compris les institutions publiques.\n\nCe qui donne à GitLab un avantage qu'aucun concurrent ne peut égaler : une compréhension complète de tout ce qu'il faut pour livrer des logiciels. Nous rassemblons vos projets, votre code, vos tests, vos scans de sécurité, vos contrôles de conformité et vos configurations CI/CD au sein d'un seul et même endroit. De cette manière, vous améliorez la productivité de votre équipe et orchestrez la collaboration avec les agents d'IA que vous contrôlez.\n\nEn tant que plateforme DevSecOps intelligente et unifiée, GitLab stocke tout le contexte de votre pratique d'ingénierie logicielle en un seul endroit. Nous exposerons ces données unifiées aux agents d'IA via notre graphe de connaissances. Chaque agent que nous construisons a automatiquement accès à cet ensemble de données connecté au SDLC, fournissant un contexte riche pour que les agents puissent faire des recommandations éclairées et prendre des actions qui respectent vos normes organisationnelles.\n\n**Voici un exemple de cet avantage en action.** Avez-vous déjà essayé de comprendre exactement comment un projet progresse à travers des dizaines, voire des centaines de commentaires et de tickets traités par tous les développeurs impliqués ? Notre Deep Research Agent exploite le graphe de connaissances de GitLab et les capacités de recherche sémantique pour parcourir votre epic et tous les tickets connexes, explorer le code source associé et le contexte environnant. Il corrèle rapidement les informations à travers vos dépôts, merge requests et historique de déploiement. Cela fournit des informations essentielles que les outils autonomes ne peuvent égaler et que les développeurs humains mettraient des heures à découvrir. \n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101998114?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"Deep Research Demo_071625_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Notre évolution stratégique des fonctionnalités d'IA vers l'orchestration d'agents\n\nGitLab Duo a été lancé comme un module d’extension, apportant l'IA générative aux équipes de développement via GitLab Duo Pro et GitLab Duo Enterprise. Avec GitLab 18.0, GitLab Duo est désormais intégré à la plateforme. Nous avons débloqué [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/) et les suggestions de code pour tous les utilisateurs de GitLab Premium et Ultimate, et nous fournissons un accès immédiat à GitLab Duo Agent Platform. \n\nNous avons augmenté l'investissement en ingénierie et accélérons la livraison, avec de nouvelles fonctionnalités d’IA déployées chaque mois. Mais nous ne construisons pas juste un autre assistant de codage. GitLab Duo devient une plateforme d'orchestration d'agents, où vous pouvez créer, personnaliser et déployer des agents d’IA qui travaillent à vos côtés et interagissent facilement avec d'autres systèmes, augmentant ainsi votre productivité.\n\n> **« GitLab Duo Agent Platform améliore notre workflow de développement avec une IA qui comprend vraiment notre code source et notre organisation. Avoir des agents d’IA intégrés dans notre système d'enregistrement pour le code, les tests, le CI/CD et l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel booste la productivité, la vélocité et l'efficacité. Les agents sont devenus de vrais collaborateurs pour nos équipes, et leur capacité à comprendre l'intention, à décomposer les problèmes et à agir permet à nos équipes de se concentrer sur des tâches innovantes et stimulantes. »** - Bal Kang, Engineering Platform Lead chez NatWest\n\n### Des agents qui fonctionnent immédiatement\n\nNous introduisons des agents qui reflètent des rôles d'équipe familiers. Ces agents peuvent rechercher, lire, créer et modifier des artefacts existants dans GitLab. Considérez-les comme des agents avec lesquels vous pouvez interagir individuellement, et qui agissent également comme des blocs de construction que vous pouvez personnaliser pour créer vos propres agents. Comme les membres de votre équipe, les agents ont des spécialisations définies, telles que le développement logiciel, les tests ou la rédaction technique. En tant que spécialistes, ils exploitent les bons contextes et outils pour accomplir de manière cohérente les mêmes types de tâches, où qu'ils soient déployés.\n\nVoici quelques-uns des agents que nous construisons aujourd'hui :\n\n* **Chat Agent (maintenant en version bêta) :** il prend des requêtes en langage naturel pour fournir des informations et du contexte à l'utilisateur. Il peut effectuer des tâches de développement générales, comme la lecture de tickets ou de différences de code. Par exemple, vous pouvez demander à Chat de déboguer un job qui a échoué en fournissant son URL. \n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953504?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-chat-in-web-ui-demo_Update V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Software Developer Agent (maintenant en version bêta) :** il travaille sur des éléments assignés en créant des modifications de code dans des environnements de développement virtuels et en ouvrant des merge requests pour révision.\n\n* **Product Planning Agent :** il priorise les backlogs produit, assigne des éléments de travail aux membres humains et agentiques et l'équipe, et fournit des mises à jour de projet en fonction du calendrier.\n\n* **Software Test Engineer Agent :** il teste les nouvelles contributions de code pour les bogues et valide si les problèmes signalés ont été résolus.\n\n* **Code Reviewer Agent :** il effectue des revues de code suivant les normes de l'équipe, identifie les problèmes de qualité et de sécurité, et peut fusionner le code quand il est prêt.\n\n* **Platform Engineer Agent :** il surveille les déploiements GitLab, y compris les GitLab Runners, suit la santé du pipeline CI/CD, et rapporte les problèmes de performance aux équipes d'ingénierie de plateforme humaines.\n\n* **Security Analyst Agent :** il trouve des vulnérabilités dans le code source et les applications déployées, et implémente des modifications de code et de configuration pour aider à résoudre les faiblesses de sécurité.\n\n* **Deployment Engineer Agent :** il déploie des mises à jour en production, surveille les comportements inhabituels, et annule les modifications qui impactent les performances ou la sécurité de l'application.\n\n* **Deep Research Agent :** il mène une analyse complète et multi-sources à travers tout votre écosystème de développement.\n\nCe qui rend ces agents puissants, c'est leur accès natif à la boîte à outils complète de GitLab. Aujourd'hui, nous avons plus de 25 outils, des tickets et epics aux merge requests et à la documentation, et bien plus à venir. Contrairement aux outils d’IA externes qui fonctionnent avec un contexte limité, nos agents travaillent comme de véritables membres de l'équipe avec des privilèges complets de plateforme sous votre supervision.\n\nDans les mois à venir, vous pourrez également modifier ces agents pour répondre aux besoins de votre organisation. Par exemple, vous pourrez spécifier qu'un Software Test Engineer Agent suit les meilleures pratiques pour un framework ou une méthodologie particulière, approfondissant sa spécialisation et le transformant en un membre d'équipe encore plus précieux.\n\n## Les Flows orchestrent des tâches d'agents complexes\n\nAu-dessus des agents individuels, nous introduisons les Flows d'agents. Considérez-les comme des workflows plus complexes qui peuvent inclure plusieurs agents avec des instructions, étapes et actions pré-construites pour une tâche donnée qui peut s'exécuter de manière autonome.\n\nBien que vous puissiez créer des Flows pour des tâches de base communes aux individus, ils excellent vraiment lorsqu'ils sont appliqués à des tâches complexes et spécialisées qui prendraient normalement des heures de coordination et d'effort pour être complétées. Les Flows vous aideront à terminer des tâches complexes plus rapidement et, dans de nombreux cas, de manière asynchrone sans intervention humaine.\n\nLes Flows ont des déclencheurs spécifiques pour l'exécution. Chaque Flow contient une série d'étapes, et chaque étape a des instructions détaillées qui indiquent à un agent spécialisé quoi faire. Cette approche granulaire vous permet de donner des instructions précises aux agents dans le Flow. En définissant des instructions avec plus de détails et en établissant des points de décision structurés, les Flows peuvent aider à résoudre la variabilité inhérente aux réponses d'IA tout en éliminant le besoin de spécifier les mêmes exigences, débloquant des résultats plus cohérents et prévisibles sans configuration de la part de l'utilisateur.\n\nVoici quelques exemples de Flows prêts à l'emploi :\n\n**Flow de développement logiciel (maintenant en version bêta) :** il orchestre plusieurs agents pour planifier, implémenter et tester des modifications de code de bout en bout, aidant à transformer la façon dont les équipes livrent des fonctionnalités, du concept à la production.\n\n**Flow Issue-to-MR :** il convertit automatiquement les tickets en merge requests exploitables en coordonnant les agents pour analyser les exigences, préparer des plans de mise en œuvre complets et générer du code.\n\n**Flow de conversion de fichier CI :** il rationalise les workflows de migration en demandant aux agents d'analyser les configurations CI/CD existantes et de les convertir intelligemment au format GitLab CI avec une compatibilité complète du pipeline.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101941425?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jenkins-to-gitlab-cicd-for-blog\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**Flow de recherche et remplacement :** il découvre et transforme des modèles de code à travers le code source en analysant systématiquement les structures de projet, identifiant les opportunités d'optimisation et exécutant des remplacements précis.\n\n**Flow de réponse aux incidents et analyse des causes profondes :** il orchestre la réponse aux incidents en corrélant les données système, coordonnant des agents spécialisés pour l'analyse des causes profondes et exécutant les étapes de remédiation approuvées tout en gardant les parties prenantes humaines informées tout au long du processus de résolution.\n\nC'est là que GitLab Duo Agent Platform adopte une approche vraiment unique par rapport aux autres solutions d’IA. Nous ne vous donnerons pas seulement des agents pré-construits. Nous vous donnerons également le pouvoir de créer, personnaliser et partager des Flows d'agents qui correspondent parfaitement aux besoins de vos équipes et de votre organisation. Avec les Flows, vous pourrez ensuite donner aux agents un plan d'exécution spécifique pour des tâches communes et complexes.\n\nNous croyons que cette approche est plus puissante que de construire des agents spécialisés comme le font nos concurrents, car chaque organisation a des workflows différents, des normes de codage, des exigences de sécurité et une logique métier. Les outils d’IA génériques ne peuvent pas comprendre votre contexte spécifique, mais GitLab Duo Agent Platform s’adaptera au fonctionnement de votre équipe.\n\n## Pourquoi construire des agents et des Flows d'agents dans GitLab Duo Agent Platform ?\n\n**Construire rapidement.** Vous pouvez construire des agents et des Flows d'agents complexes dans Duo Agent Platform rapidement et facilement en utilisant un modèle d'extensibilité déclaratif rapide et une assistance UI.\n\n**Calcul intégré.** Avec Duo Agent Platform, vous n'avez plus à vous soucier des tracas de mise en œuvre de votre propre infrastructure pour les agents : le calcul, le réseau et le stockage sont intégrés.\n\n**Événements SDLC.** Vos agents peuvent être invoqués automatiquement sur des événements communs : pipeline en échec, déploiement interrompu, problème créé, etc.\n\n**Accès instantané.** Vous pouvez interagir avec vos agents dans GitLab ou au sein de notre plug-in IDE : assignez-leur des tickets, @mentionnez-les dans les commentaires et discutez avec eux partout où GitLab Duo Chat est disponible.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1102029239?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=\"assigning an agent an issue\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script> \u003Cp>\u003C/p>\n\n**Modèles intégrés et personnalisés pris en charge.** Vos agents auront un accès automatique à tous les modèles que nous prenons en charge, et les utilisateurs pourront choisir des modèles spécifiques pour des tâches spécifiques. Si vous souhaitez connecter Duo Agent Platform à votre propre modèle auto-hébergé, vous pourrez également le faire. \n\n**Points de terminaison MCP.** Chaque agent et Flow peut être accessible ou déclenché via des points de terminaison MCP natifs, vous permettant de vous connecter et de collaborer avec vos agents et vos Flows de n'importe où, y compris des outils populaires comme Claude Code, Cursor, Copilot et Windsurf.\n\n**Observabilité et sécurité.** Enfin, nous fournissons une observabilité intégrée et des tableaux de bord d'utilisation, afin que vous puissiez voir exactement qui, où, quoi et quand les agents ont effectué des actions en votre nom.\n\n## Un avenir piloté par la communauté\n\nLes contributions de la communauté ont longtemps alimenté l'innovation et le développement logiciel de GitLab. Nous sommes ravis de nous associer à notre communauté avec l'introduction du Catalogue IA. Le Catalogue IA vous permettra de créer et de partager des agents et des Flows au sein de votre organisation et à travers l'écosystème GitLab dans notre prochaine version bêta.\n\nNous croyons que les applications d’IA les plus précieuses sont susceptibles d'émerger de notre communauté, grâce à votre usage quotidien de GitLab Duo Agent Platform pour résoudre de nombreux cas d'utilisation du monde réel. En permettant le partage transparent d'agents et de Flows, nous créons un effet de réseau où chaque contribution améliore l'intelligence et la valeur collectives de la plateforme.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685501/awdwx08udwrxgvcpmssb.png \"AI Catalog\")\n\n## Disponible aujourd'hui dans GitLab Duo Agent Platform en bêta publique\n\nLa version bêta publique de GitLab Duo Agent Platform est disponible dès maintenant pour les clients Premium et Ultimate avec les fonctionnalités suivantes :\n\n**Flow de Développement Logiciel :** notre premier Flow orchestre des agents pour rassembler un contexte complet, clarifier les ambiguïtés avec les équipes de développement humaines et exécuter des plans stratégiques pour apporter des modifications précises à votre code source et votre dépôt. Il exploite l'ensemble de votre projet, y compris sa structure, son code source et son historique, ainsi que des contextes supplémentaires comme les tickets GitLab ou les merge requests pour amplifier la productivité des équipes de développement.\n\n**Nouveaux outils d'agent disponibles :** les agents ont maintenant accès à plusieurs outils pour faire leur travail, notamment :\n\n* Système de fichiers (lire, créer, éditer, trouver des fichiers, lister, Grep)\n* Exécuter la ligne de commande*\n* Tickets (lister, obtenir, obtenir les commentaires, éditer*, créer*, ajouter/mettre à jour les commentaires*)\n* Epics (obtenir, obtenir les commentaires)\n* Merge requests (obtenir, obtenir les commentaires, obtenir le diff, créer, mettre à jour)\n* Pipeline (job logs, erreurs de pipeline)\n* Projet (obtenir, obtenir le fichier)\n* Commits (obtenir, lister, obtenir les commentaires, obtenir le diff)\n* Recherche (recherche de problèmes)\n* Sécurisé (lister les vulnérabilités)\n* Recherche de documentation\n  *=Nécessite l'approbation de l'utilisateur\n\n**GitLab Duo Agentic Chat dans l'IDE :** Duo Agentic Chat transforme l'expérience de chat d'un outil de questions-réponses passif en un partenaire de développement actif directement dans votre IDE.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953477?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-ai-launch-video_Updated V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Retour itératif et historique de chat :** Duo Agentic Chat prend désormais en charge l'historique de chat et le retour itératif, transformant l'agent en un partenaire conversationnel. Cela favorise la confiance, permettant aux équipes de développement de déléguer des tâches plus complexes et d'offrir des conseils correctifs.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743173?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-chat-history\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Délégation rationalisée avec des commandes slash :** des commandes slash étendues et plus puissantes, telles que /explain, /tests et /include, créent un « langage de délégation » pour une intention rapide et précise. La commande /include permet l'injection explicite de contexte à partir de fichiers spécifiques, de tickets ouverts, de merge requests ou de dépendances directement dans la mémoire de travail de l'agent, rendant l'agent plus puissant et enseignant aux utilisateurs comment fournir un contexte optimal pour des réponses de qualité.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743187?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"include-agentic-chat-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Personnalisation via des règles personnalisées :** les nouvelles règles personnalisées permettent aux équipes de développement d'adapter le comportement de l'agent en fonction de leurs préférences en utilisant le langage naturel, par exemple, des guides de style de développement. Ce mécanisme façonne la personnalité de l'agent en un assistant personnalisé, évoluant vers des agents spécialisés basés sur les préférences définies par l'utilisateur et les politiques organisationnelles.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743179?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"custom-rules-with-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Support pour GitLab Duo Agentic Chat dans JetBrains IDE :** Pour aider à rencontrer les développeurs là où ils travaillent, nous avons étendu la prise en charge de Duo Agentic Chat à la famille d'IDE JetBrains, y compris IntelliJ, PyCharm, GoLand et Webstorm. Cela s'ajoute à notre support existant pour VS Code. Les utilisateurs existants obtiennent automatiquement les fonctionnalités agentiques, tandis que les nouveaux utilisateurs peuvent installer le plugin depuis le JetBrains Marketplace.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743193?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jetbrains-support-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Support client MCP :** Duo Agentic Chat peut maintenant agir comme client MCP, se connectant aux serveurs MCP distants et locaux.\n\nCette fonctionnalité débloque la capacité de l'agent à se connecter à des systèmes au-delà de GitLab comme Jira, ServiceNow et ZenDesk pour rassembler du contexte ou prendre des mesures. Tout service qui s'expose via MCP peut maintenant faire partie de l'ensemble de compétences de l'agent. Le serveur MCP officiel GitLab arrive bientôt !\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743202?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"McpDemo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **GitLab Duo Agentic Chat dans l'interface Web de GitLab.** Duo Agentic Chat est maintenant disponible directement dans l'interface Web de GitLab. Cette étape fait évoluer l'agent d'un assistant de codage à un véritable agent DevSecOps, car il accède à un contexte riche non lié au code, comme les tickets et les discussions intégrées aux merge requests, lui permettant de comprendre le « pourquoi » derrière une tâche. Au-delà de la compréhension du contexte, l'agent peut apporter des modifications directement depuis l'interface Web, comme mettre à jour automatiquement les statuts des tickets ou éditer les descriptions des merge requests.\n\n## Bientôt disponible dans GitLab Duo Agent Platform\n\nAu cours des prochaines semaines, nous publierons de nouvelles capacités pour Duo Agent Platform, y compris plus d'agents et de Flows prêts à l'emploi. Celles-ci permettront une personnalisation et une extensibilité encore plus grandes, amplifiant la productivité de nos clients : \n\n![GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685275/hjbe9iiu2ydp9slibsc2.png \"GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap\")\n\n* **Expérience GitLab intégrée :** s'appuyant sur les extensions IDE disponibles dans 18.2, nous étendons les agents et les Flows au sein de la plateforme GitLab. Cette intégration élargira la manière dont vous pouvez collaborer de manière synchrone et asynchrone avec les agents. Vous pourrez assigner des tickets directement aux agents, les @mentionner dans GitLab Duo Chat, et les invoquer de manière transparente depuis n'importe où dans l'application tout en maintenant la connectivité MCP depuis votre outil de développement préféré. Cette intégration native transforme les agents en véritables membres de l'équipe de développement, accessibles dans GitLab.\n\n* **Observabilité des agents :** alors que les agents deviennent plus autonomes, nous construisons une visibilité complète de leur activité pendant qu'ils progressent dans les Flows, vous permettant de surveiller leurs processus de prise de décision, de suivre les étapes d'exécution et de comprendre comment ils interprètent et agissent sur vos défis liés au développement. Cette transparence dans le comportement des agents renforce la confiance tout en vous permettant d'optimiser les workflows, d'identifier les goulots d'étranglement et aide à garantir que les agents fonctionnent comme prévu.\n\n* **Catalogue IA :** reconnaissant que les grandes solutions viennent de l'innovation communautaire, nous introduirons bientôt la bêta publique de notre Catalogue IA — une marketplace qui vous permettra d'étendre Duo Agent Platform avec des agents et des Flows spécialisés provenant de GitLab, et au fil du temps, de la communauté. Vous pourrez déployer rapidement ces solutions dans GitLab, en exploitant le contexte à travers vos projets et votre code source.\n\n* **Graphe de connaissances :** exploitant l'avantage unique de GitLab en tant que système d'enregistrement pour le code source et son contexte environnant, nous construisons un graphe de connaissances complet qui non seulement cartographie les fichiers et les dépendances à travers le code source, mais rend également cette carte navigable pour les utilisateurs tout en accélérant les temps de requête IA et en aidant à augmenter la précision. Cela permet aux agents GitLab Duo de comprendre rapidement les relations à travers tout votre environnement de développement, des dépendances de code aux modèles de déploiement, débloquant des réponses plus rapides et plus précises aux questions complexes.\n\n![GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685367/n0tvfgorchuhrronic3j.png \"GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph\")\n\n* **Créer et éditer des agents et des Flows :** comprenant que chaque organisation a des workflows et des exigences uniques, nous développons de puissantes capacités de création et d'édition d'agents et de Flows qui seront introduites à mesure que le Catalogue IA mûrit. Vous pourrez créer et modifier des agents et des Flows pour qu'ils fonctionnent précisément comme votre organisation, offrant une personnalisation à travers Duo Agent Platform qui permet des résultats de meilleure qualité et une productivité accrue.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752684938/fruwqcqvvrx8gmkz5u0v.png \"AI Catalog\")\n\n* **Serveur MCP officiel GitLab :** reconnaissant que les développeurs travaillent à travers plusieurs outils et environnements, nous construisons un serveur MCP officiel GitLab qui vous permettra d'accéder à tous vos agents et Flows via MCP. Vous pourrez vous connecter et collaborer avec vos agents et vos Flows quel que soit l'endroit oú le MCP est pris en charge, y compris depuis des outils populaires comme Claude Code, Cursor, Copilot et Windsurf, débloquant une collaboration IA transparente quel que soit votre environnement de développement préféré.\n\n* **GitLab Duo Agent Platform CLI :** notre interface de ligne de commande à venir vous permettra d'invoquer des agents et de déclencher des Flows en ligne de commande, en exploitant le contexte riche de GitLab à travers l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel : des dépôts de code et des merge requests aux pipelines CI/CD et au suivi des tickets.\n\n## Testez notre bêta publique dès aujourd'hui !\n\n* **Les clients GitLab Premium et Ultimate** dans les environnements GitLab.com et GitLab Self-Managed utilisant GitLab 18.2 peuvent utiliser Duo Agent Platform immédiatement (les fonctionnalités bêta et expérimentales pour GitLab Duo [doivent être activées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)).\n\n* Les utilisateurs doivent télécharger l'[extension VS Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitLab.gitlab-workflow) ou le [plugin JetBrains IDEs](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22857-gitlab) et suivre notre [guide pour utiliser GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-agentic-chat), y compris les [commandes slash](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/examples/#gitlab-duo-chat-slash-commands) Duo Chat.\n\n**Nouveau sur GitLab ?** Tout le monde peut rejoindre notre prochaine [démo Technique pour découvrir GitLab Duo Agent Platform](https://page.gitlab.com/webcasts-jul16-gitlab-duo-agentic-ai-emea-amer.html) en action. Pour avoir une expérience pratique avec GitLab Duo Agent Platform, inscrivez-vous pour un [essai gratuit](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2Fsales%2F) aujourd'hui.\n\n\u003Csmall>*Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens de la Section 27A du Securities Act de 1933, tel que modifié, et de la Section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans les déclarations prospectives contenues dans cet article de blog sont raisonnables, elles sont soumises à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs qui peuvent faire que les résultats ou les issues réels soient matériellement différents de tout résultat ou issue futur exprimé ou impliqué par les déclarations prospectives.*\n\n*Des informations supplémentaires sur les risques, incertitudes et autres facteurs qui pourraient faire que les résultats et les issues réels diffèrent matériellement de ceux inclus ou envisagés par les déclarations prospectives contenues dans cet article de blog sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » et ailleurs dans les dépôts et rapports que nous faisons auprès de la Securities and Exchange Commission. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser toute déclaration prospective ou à signaler tout événement ou circonstance après la date de cet article de blog ou à refléter la survenance d'événements imprévus, sauf si la loi l'exige.*\u003C/small>","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"noIndex":31,"title":32,"description":24},false,"GitLab Duo Agent Platform disponible en bêta publique","fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",[35,17,18,19],"aiml","FQEH_nvcv68Z72ei_vn44UWBNFUP1iTB7Fn_3WYwVnA",{"data":38},{"logo":39,"freeTrial":44,"sales":49,"login":54,"items":59,"search":369,"minimal":404,"duo":423,"pricingDeployment":432},{"config":40},{"href":41,"dataGaName":42,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":45,"config":46},"Commencer un essai gratuit",{"href":47,"dataGaName":48,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":50,"config":51},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":55,"config":56},"Connexion",{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[60,87,184,189,290,350],{"text":61,"config":62,"cards":64},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":63},"platform",[65,71,79],{"title":61,"description":66,"link":67},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":68,"config":69},"Découvrir notre plateforme",{"href":70,"dataGaName":63,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/platform/",{"title":72,"description":73,"link":74},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":75,"config":76},"Découvrir GitLab Duo",{"href":77,"dataGaName":78,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":80,"description":81,"link":82},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":83,"config":84},"En savoir plus",{"href":85,"dataGaName":86,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":88,"left":11,"config":89,"link":91,"lists":95,"footer":166},"Produit",{"dataNavLevelOne":90},"solutions",{"text":92,"config":93},"Voir toutes les solutions",{"href":94,"dataGaName":90,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/solutions/",[96,121,144],{"title":97,"description":98,"link":99,"items":104},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":100},{"icon":101,"href":102,"dataGaName":103,"dataGaLocation":43},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[105,109,112,117],{"text":106,"config":107},"CI/CD",{"href":108,"dataGaLocation":43,"dataGaName":106},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":72,"config":110},{"href":77,"dataGaLocation":43,"dataGaName":111},"gitlab duo agent platform - 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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",[17,16,18],{"featured":31,"template":12,"slug":688},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":690,"config":702},{"date":691,"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":697,"body":698,"category":9,"tags":699},"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.",[695,696],"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/)",[700,16,701],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":11,"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/)",[16,714],"security",{"featured":11,"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",[17,735],"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},1777309996153]