[{"data":1,"prerenderedAt":764},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops":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-what-is-next-for-intelligent-devsecops":676,"assessment-promotions-fr-fr":718,"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":29,"path":30,"publishedDate":16,"seo":31,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops.yml","Gitlab Duo Agent Platform What Is Next For Intelligent Devsecops",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops",{"heroImage":15,"date":16,"title":17,"description":18,"authors":19,"body":21,"category":9,"tags":22},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750687578/esmflevxk5bf3eezjhwk.png","2025-07-03","GitLab Duo Agent Platform : le DevSecOps intelligent","La plateforme DevSecOps GitLab Duo Agent Platform orchestre la collaboration entre développeurs et agents d'IA tout au long du SDLC avec l'IA agentique.",[20],"Bill Staples","Découvrez GitLab Duo Agent Platform, la prochaine évolution de GitLab Duo Workflow : cette plateforme innovante étend les fonctionnalités d'[IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/ \"Qu'est-ce que l'IA agentique ?\") à l'ensemble du cycle de développement logiciel et permet aux équipes [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") de travailler en parallèle avec plusieurs agents d'IA spécialisés.\n\nVoici à quoi pourrait ressembler une de vos journées de travail :\n\n* Vous demandez à un agent d'IA d'étudier en détail un epic en cours, de résumer les contributions de la semaine précédente et de suggérer une publication pour annoncer les dernières fonctionnalités.\n* En parallèle, vous déléguez à plusieurs autres agents d'IA l'analyse de bogues d'accessibilité en leur demandant d'appliquer directement les corrections nécessaires dans le code.\n* Pendant ce temps, un autre agent d'IA relit vos modifications complexes et vous fournit des commentaires et suggestions avant une revue de code en bonne et due forme par un membre de votre équipe.\n* Enfin, lorsque l'équipe de sécurité vous signale une nouvelle vulnérabilité qui doit faire l'objet d'une investigation dans l'ensemble de votre projet, vous confiez cette tâche à votre agent d'IA dédié à la sécurité.\n\nToutes ces opérations sont exécutées simultanément pour vous aider à vous concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée : décisions d'architecture, résolution créative de problèmes et travail technique stratégique. Avec GitLab Duo Agent Platform, vous pouvez déléguer des tâches à cinq, dix, voire cent agents spécialisés, qui disposent tous du contexte complet de votre projet : votre code, les job logs CI, les tâches de planification, et bien plus encore. Vous automatisez ainsi vos tâches fastidieuses afin de pouvoir vous concentrer sur le travail qui vous passionne vraiment.\n\n**Il ne s'agit pas là de remplacer les équipes de développement, mais d'amplifier leur créativité et leur expertise en éliminant les points de friction liés aux tâches routinières.** C'est l'avenir que nous façonnons avec GitLab Duo Agent Platform.\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agent Platform ?\n\nGitLab Duo Agent Platform facilite la collaboration entre plusieurs équipes de développement et agents d'IA tout au long du cycle du développement logiciel, afin de les aider à améliorer considérablement leur productivité et à réduire la durée de leurs cycles de livraison.\n\nReposant sur la base sécurisée de GitLab, GitLab Duo Agent Platform est personnalisable et extensible. La plateforme permet aux équipes de développement de créer des agents capables de résoudre toutes sortes de problématiques d'ingénierie logicielle, en tirant parti du contexte global du projet à chaque étape du développement logiciel.\n\nGitLab Duo Agent Platform ne se limite pas à la création de code. La plateforme propose des agents spécialisés et des workflows personnalisés qui peuvent vous aider à réaliser une liste presque illimitée de tâches, notamment :\n\n* L'implémentation de tickets\n* Les migrations à grande échelle/mises à niveau des dépendances\n* La rédaction automatique de documentations et de publications pour annoncer la sortie de nouvelles fonctionnalités\n* La réparation de [pipelines en échec](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/quickly-resolve-broken-ci-cd-pipelines-with-ai/ \"Echec de pipeline\")\n* La recherche assistée lors d'incidents\n* La recherche approfondie de statuts et d'informations sur différents sujets\n* La gestion du backlog\n* La résolution de vulnérabilités\n* Les revues de certains types de code spécifiques (p. ex., base de données)\n* La création rapide d'outils internes à partir des composants déjà disponibles\n* Et plus encore !\n\nVous pourrez utiliser nos agents prêts à l'emploi, mais aussi les personnaliser et enrichir leurs capacités. Nous testons actuellement la version bêta de GitLab Duo Agent Platform avec l'aide de dizaines de clients et nous ouvrirons bientôt l'accès à d'autres équipes.\n\nDécouvrez une démonstration de GitLab Duo Agent Platform :\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1095679084?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Agent Platform Demo Clip\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Outils, modèles et agents : à vous de choisir\n\nConformément à notre engagement de proposer une plateforme ouverte, les agents GitLab interagissent de manière fluide avec les outils d'écriture de code de votre choix via les protocoles Model Context Protocol (MCP) et Agent2Agent (A2A), que vous utilisiez Cursor, Claude Code, Windsurf, OpenAI Codex ou d'autres.\n\nLa plateforme accepte les contributions de code de n'importe quel outil de développement de votre pile, que ce code ait été écrit par un développeur ou généré par un agent d'IA. Vos workflows existants et vos outils préférés continueront à fonctionner de manière homogène lorsque vous intégrerez les fonctionnalités agentiques.\n\nGitLab Duo Agent Platform fonctionne avec les modèles de langage approuvés qui [répondent à nos critères de sélection](https://about.gitlab.com/fr-fr/ai-transparency-center/#ai-continuity-plan). Pour les entreprises qui ont des exigences strictes en matière de sécurité, la plateforme prend en charge les modèles de GitLab Duo Self-Hosted approuvés qui s'exécutent dans des environnements air-gapped. Vos exigences en matière d'infrastructure et vos règles de sécurité ne limiteront pas votre capacité à tirer parti du développement agentique.\n\n## Le contexte fait la différence, vos agents GitLab Duo aussi\n\nLa différence entre un outil d'IA utile et un agent véritablement intelligent se résume au contexte. Avec GitLab Duo Agent Platform, les agents ne travaillent pas de manière isolée : ils sont profondément intégrés à la plateforme de développement.\n\nChaque agent comprend automatiquement la vue d'ensemble de vos projets, y compris vos tickets ouverts et leur historique, les merge requests qui les ont résolus, la structure et la logique de votre code, la configuration de vos [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les risques de sécurité détectés, les exigences de conformité ainsi que les relations complexes entre tous ces éléments.\n\nTout comme les membres de votre équipe, les agents disposent de tout le contexte nécessaire pour vous aider à livrer des logiciels sécurisés plus rapidement. Ils ne se contentent pas de répondre à des questions sur le code, ils sont également en mesure de fournir des analyses sur l'impact potentiel d'un changement sur votre pipeline de déploiement ou de suggérer des améliorations de sécurité en fonction de vos règles de conformité. Plus votre équipe travaillera au sein de la plateforme DevSecOps de GitLab, plus vos agents deviendront intelligents.\n\n## Des équipes plus productives avec les agents d'IA\n\nIl est presque aussi simple d'établir un climat de confiance avec les agents d'IA qu'avec les nouveaux membres d'une équipe. Vous devez tout d'abord vérifier leur travail, puis comprendre leur approche et enfin augmenter progressivement leurs responsabilités à mesure qu'ils prouvent leurs compétences.\n\nC'est ainsi que nous avons pensé notre workflow d'approbation des agents. Avant qu'un agent apporte des modifications à votre code ou à votre environnement, il vous présentera un plan clair : sa compréhension du problème, l'approche qu'il prévoit d'adopter et les actions spécifiques qu'il souhaite effectuer. Vous aurez ensuite la possibilité d'examiner l'approche qu'il aura choisie, de l'approuver ou de donner de nouvelles instructions si nécessaire. Au fil du temps, les agents fourniront un travail de plus en plus qualitatif, vous pourrez leur accorder une plus grande autonomie pour la réalisation des tâches répétitives, tout en continuant à superviser les tâches complexes ou critiques.\n\n## Une plateforme conçue pour la communauté et adaptée à vos besoins\n\nGitLab a toujours évolué grâce aux contributions de sa communauté. Cette année, nous avons franchi une étape importante, car les contributions de nos clients ont atteint un niveau record. Nous étendons désormais cette même énergie collaborative aux agents d'IA grâce à notre approche de framework ouvert.\n\nGitLab Duo Agent Platform ne se limite pas aux agents que nous créons, mais vous donne, à vous ainsi qu'à la communauté au sens large, les moyens de créer des agents spécialisés capables de résoudre vos défis d'ingénierie uniques. Que vous ayez besoin d'un agent qui comprend vos normes de codage spécifiques, qui s'intègre à votre chaîne d'outils personnalisée ou qui gère des tâches propres à votre domaine, la plateforme vous fournira les éléments de base nécessaires pour y parvenir.\n\nCe modèle crée un cercle vertueux qui tire parti de la force de la communauté GitLab grâce au partage mondial, à l'instar de notre [catalogue CI/CD](https://about.gitlab.com/blog/ci-cd-catalog-goes-ga-no-more-building-pipelines-from-scratch/). La diversité des expériences de nos clients est source d'innovation. Les retours que nous recevons des entreprises renforcent la fiabilité et la sécurité. Et les solutions partagées profitent à tous. C'est cette même approche collaborative qui a fait le succès de GitLab et qui s'applique désormais au développement agentique.\n\n## Premiers pas avec GitLab Duo Agent Platform\n\nSi vous avez testé [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/), désormais inclus dans chaque licence utilisateur GitLab.com GitLab 18 Premium et Ultimate, vous avez déjà eu un aperçu des possibilités offertes par l'utilisation d'agents d'IA dans votre workflow de développement.\n\nPour découvrir les capacités de GitLab Duo Agent Platform et les projets sur lesquels nous travaillons actuellement, visionnez les [démonstrations incluses dans notre événement de lancement de GitLab 18](https://about.gitlab.com/fr-fr/eighteen/).\n\nVous souhaitez être parmi les premiers à l'essayer ? Inscrivez-vous sur la [liste d'attente de la version bêta de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/). Cet été, nous ouvrirons l'accès à d'autres équipes. De nouvelles fonctionnalités d'agent sortiront tout au long de l'année dans les prochaines versions de GitLab 18. Nous prévoyons de proposer GitLab Duo Agent Platform en disponibilité générale cet hiver.\n\n*Avertissement : cet article de blog contient des informations relatives aux produits, fonctionnalités et caractéristiques à venir. Il est important de noter que celles-ci ne sont fournies qu'à titre informatif. Veuillez ne pas vous fier à ces informations à des fins d'achat ou de planification. Comme pour tout projet, les éléments mentionnés dans cet article sont susceptibles de changer ou d'être retardés. Le développement, la sortie et le calendrier de tout produit ou de toute fonctionnalité restent à la seule discrétion de GitLab Inc.*\n\n## En savoir plus\n\n- [Du vibe coding à l'IA agentique : une roadmap pour les responsables techniques](https://about.gitlab.com/the-source/ai/from-vibe-coding-to-agentic-ai-a-roadmap-for-technical-leaders/)\n\n- [Automatisation DevOps et agents d'IA](https://about.gitlab.com/topics/agentic-ai/devops-automation-ai-agents/)\n\n- [Développement logiciel augmenté par l'IA : l'IA agentique dédiée au DevOps](https://about.gitlab.com/topics/agentic-ai/ai-augmented-software-development/)\n\n- [Analyse de code pilotée par l'IA pour une sécurité renforcée](https://about.gitlab.com/topics/agentic-ai/ai-code-analysis/)\n",[23,24,25,26],"AI/ML","DevSecOps","news","product","yml",{},true,"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops",{"noIndex":11,"title":17,"description":18,"ogImage":15,"ogTitle":17,"ogDescription":18},"fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops",[34,35,25,26],"aiml","devsecops","l4xyFAZ_M5GqIzQJlouVUflH4PRrOIxKQOH-nb-Q4mY",{"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":29,"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",[26,23,687],"features",{"featured":11,"template":12,"slug":689},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":691,"config":703},{"date":692,"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"2026-04-01","Accélérer l'innovation dans la chaîne de développement logiciel avec GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock","Enjeux actuels, vision de GitLab et cas d'usage concrets : découvrez comment une orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer votre organisation.",[696,697],"Olivier Dupré","Charlotte Delbosc","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1751464636/htrk5th3q0tq1rcfntkp.png","Accélérer le développement logiciel grâce à l'intelligence artificielle, c'est la promesse que beaucoup d'entreprises cherchent à tenir. Mais entre la multiplication des outils, la multiplication des modèles et la pression croissante en matière de [sécurité et de conformité](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/meet-regulatory-standards-with-gitlab/ \"Sécurité et conformité\"), la réalité est souvent plus complexe qu'un simple gain de productivité sur l'écriture de code.\n\nComment passer d'une IA expérimentale et fragmentée à une IA véritablement industrialisée, gouvernée et intégrée à l'ensemble du cycle de développement logiciel ? C'est la question centrale à laquelle GitLab répond avec GitLab Duo Agent Platform, en offrant à ses clients toute la flexibilité dont ils ont besoin en termes d’hébergement des modèles, pour répondre à leurs contraintes opérationnelles.\n\nDécouvrez dans cet article comment l'orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer l’ensemble du cycle de développement logiciel, à travers deux cas d’usage concrets avec AWS Bedrock comme backend LLM.\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n## L'IA en entreprise : de l'expérimentation à la gouvernance à grande échelle\n\nEn 2025, **près de 88 % des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins une fonction métier**, selon une enquête de McKinsey. Un chiffre qui illustre un basculement majeur : l'IA n'est plus un sujet d'expérimentation isolée. Elle est devenue un enjeu de production, de gouvernance et de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Enquête de McKinsey 2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774026444/orfmpn658y49717y3n8f.png)\n\nSur les deux dernières années, l'utilisation de l'IA générative s’est intensifiée, entraînant dans son sillage une multiplication d'outils, de modèles et de preuves de concept. Une complexité croissante qui soulève une question de fond : qui utilise quel modèle, avec quelles données, et sous quel niveau de sécurité et de conformité ? Face à ce manque de visibilité, les entreprises réclament désormais davantage de traçabilité, de contrôle et de gouvernance sur leur utilisation de l’IA. \n\n## Le paradoxe de l'IA dans le développement logiciel\n\nDans la chaîne de développement logiciel, un paradoxe s'est installé : l'IA a certes accéléré la phase de codage, mais toutes les autres étapes du cycle de développement logiciel restent des goulots d'étranglement. Spécifications, revues de code, tests, sécurité, déploiements, surveillance… autant d'étapes qui n'ont pas encore pleinement profité des avantages de l’intelligence artificielle.\n\nC’est dans ce contexte que s'inscrit la stratégie de GitLab : passer d’une approche fragmentée de l’IA à une plateforme unifiée où le code, la sécurité et la conformité ainsi que l’IA coexistent au même endroit. \n\n## GitLab : de l’approche DevSecOps  à l’orchestration intelligente\n\nGitLab a transformé sa plateforme, d’une simple plateforme [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\") pour gérer étape par étape le cycle de vie logiciel à une **plateforme d'orchestration intelligente** qui unifie à la fois le DevSecOps et l'IA.\n\nL'objectif n'est plus seulement d'automatiser chaque étape individuellement, mais de **permettre aux équipes d'orchestrer leurs agents d’IA** pour livrer des logiciels plus vite, de manière plus sécurisée, et avec une gouvernance renforcée depuis une plateforme unique.\n\n### Une intégration adaptée à vos besoins\n\nL'approche de GitLab s’adapte à vos contraintes existantes : \n\n* **Intégration à vos workflows existants** : projets, pipelines, outils.\n* **Exploitation de votre contexte métier** : les agents GitLab s'appuient sur votre code et votre contexte pour être immédiatement opérationnels sur vos applications.\n* **Respect de vos règles de sécurité et de conformité** : politiques d'accès, localisation des données.\n* **Maîtrise totale de votre infrastructure** : avec des modèles auto-gérés ou hébergés sur AWS, vous avez la possibilité d'utiliser les modèles de votre choix, tout en conservant vos données et votre contrôle. Et si vos contraintes l'exigent, vous pouvez également basculer sur AWS European Sovereign Cloud, voire fonctionner en environnement totalement isolé d'Internet.\n\nPour illustrer concrètement ces capacités, intéressons-nous aux deux cas d'usage suivants.\n\n## GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock en pratique\n\nLes deux cas d'usage présentés ci-dessous s'appuient sur une instance GitLab déployée sur AWS, avec AWS Bedrock comme backend LLM. Les modèles ont été préalablement configurés dans GitLab pour alimenter les différentes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform : suggestion de code, GitLab Duo Agentic Chat, explication de code, etc. \n\n### Cas d'usage 1 : utilisation de l’agent Security Analyst\n\nLes scans SAST et SCA sont essentiels, mais ils génèrent souvent un volume important de vulnérabilités, difficiles à classer, prioriser et traiter efficacement. C'est là qu'intervient l'agent Security Analyst de GitLab. Cet agent d’IA spécialisé joue le rôle d'un analyste sécurité augmenté : \n\n* Il se connecte aux résultats des scans de sécurité.\n* Il analyse les vulnérabilités et estime leurs niveaux de risque.\n* Il priorise les éléments critiques et propose des plans de remédiation.\n\nLes bénéfices sont mesurables : moins de bruit pour les développeurs, un gain de temps pour les équipes AppSec, et une réduction observable du volume de vulnérabilités en production.\n\nLa sécurité n'est pas le seul domaine où les agents d’IA font la différence. Le cas d'usage suivant montre comment cette même logique d'orchestration peut transformer le quotidien des équipes de développement avec l’aide de plusieurs agents spécialisés. \n\n### Cas d'usage 2 : de la user story à la merge request avec des agents d’IA\n\nTransformer une user story en code fonctionnel, accompagné de tests et d’une documentation, est un processus long et variable d'un développeur à l'autre. \n\nPour faciliter le travail des équipes, GitLab propose un **flow “Développeur” qui orchestre simultanément plusieurs agents d’IA** à partir d’un simple ticket :\n\n1. Un agent propose le **plan de développement** et **génère le code**.\n2. Un agent **effectue les tests**.\n3. Un agent **rédige et met à jour la documentation**.\n\nCe flow de bout en bout permet de gagner un temps précieux entre l’idée et le développement, tout en standardisant les pratiques et en garantissant la conformité avec les contraintes de l'entreprise.\n\n## L'IA comme levier industriel\n\nL'enjeu n'est pas d'avoir plus d'IA, mais de faire en sorte que **les équipes et les agents d’IA collaborent ensemble à l'échelle de l'entreprise**. Avec GitLab et son approche d’orchestration intelligente, les équipes DevSecOps alignent leurs workflows, leurs règles de sécurité et leurs modèles pour faire de l’IA un véritable avantage compétitif. \n\n> 🎯 Prêt à accélérer votre développement logiciel ? Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### Ressources complémentaires\n\n* [GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n* [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n* [Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n* [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) \n* [Intégrer le Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n* [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)",[701,23,702],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":29,"template":12,"slug":704},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":706,"config":716},{"title":707,"description":708,"heroImage":709,"authors":710,"date":712,"body":713,"category":9,"tags":714},"Vulnérabilités détectées par l'IA : qui gouverne les risques ?","La détection des vulnérabilités assistée par l'IA évolue rapidement, mais les défis plus complexes liés à l'application, à la gouvernance et à la sécurité de la chaîne d'approvisionnement nécessitent une plateforme avec une approche globale.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[711],"Omer Azaria","2026-03-30","Anthropic a récemment annoncé la sortie de Claude Code Security, un système d'IA qui détecte les vulnérabilités et propose des correctifs. Le marché a immédiatement réagi : les actions des entreprises de sécurité ont chuté, les investisseurs s'interrogeant sur la possibilité que l'IA remplace les outils de sécurité applicative (AppSec) traditionnels. Si l'IA peut écrire du code et le sécuriser, la sécurité des applications est-elle vouée à disparaître ?\n\nSi la sécurité se limitait au scan de code, peut-être. Mais la sécurité des entreprises n'a jamais reposé uniquement sur la détection des failles.\n\nLes organisations ne se demandent pas si l'IA peut détecter des vulnérabilités. Elles se posent trois questions bien plus complexes :\n\n* Le produit que nous nous apprêtons à livrer est-il sûr ?\n* Notre posture de risque a-t-elle suivi le même rythme d'évolution continue que les environnements, les dépendances, les services tiers, les outils et les infrastructures ?\n* Comment pouvons-nous gouverner un code source de plus en plus généré par l'IA et des sources tierces, dont nous restons pourtant responsables ?\n\nCes questions nécessitent une réponse au niveau de la plateforme : la détection révèle les risques, mais c'est la gouvernance qui détermine la suite des opérations.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/) est la couche d'orchestration conçue pour gouverner le cycle de vie logiciel de bout en bout. Elle offre aux équipes l'application, la visibilité et la traçabilité nécessaires pour suivre le rythme du développement assisté par l'IA.\n\n## La confiance dans l'IA repose sur une gouvernance solide\n\nL'identification de vulnérabilités et la suggestion de correctifs des systèmes d'IA s'améliorent rapidement. Cette avancée significative est bienvenue, mais l'analyse n'implique pas de responsabilité.\n\nL'IA ne peut pas appliquer les politiques de l'entreprise ni définir seule les risques acceptables. C'est aux équipes d'établir les limites, les politiques et les garde-fous dans lesquels les agents opèrent, en instaurant une séparation des tâches, en garantissant des pistes d'audit et en maintenant des contrôles cohérents dans des milliers de dépôts et d'équipes. La confiance placée dans les agents ne vient pas uniquement de leur caractère autonome, mais d'une gouvernance clairement définie.\n\nDans un [monde agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/), où les logiciels sont de plus en plus écrits et modifiés par des systèmes autonomes, la gouvernance gagne en importance. Plus les organisations accordent d'autonomie à l'IA, plus la gouvernance doit être solide.\n\nLa gouvernance n'est pas un frein, mais une base qui rend le développement assisté par l'IA digne de confiance à grande échelle.\n\n## Les LLM lisent le code, les plateformes comprennent le contexte\n\nUn grand modèle de langage ([LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/)) évalue le code de manière isolée. Une plateforme de sécurité des applications comprend le contexte. Cette différence est fondamentale, car les décisions en matière de risque sont prises en contexte :\n\n* Qui est à l'origine de la modification ?\n* Quelle est l'importance de l'application pour l'entreprise ?\n* Comment l'application interagit-elle avec l'infrastructure et les dépendances ?\n* La vulnérabilité existe-t-elle dans du code réellement accessible en production, ou est-elle enfouie dans une dépendance qui ne s'exécute jamais ?\n* La vulnérabilité est-elle réellement exploitable en production, compte tenu de la façon dont l'application s'exécute, de ses API et de son environnement ?\n\nLes décisions en matière de sécurité dépendent de ce contexte. Sans lui, la détection génère des alertes parasites qui ralentissent le développement au lieu de réduire les risques. Avec lui, les organisations peuvent classer rapidement les vulnérabilités et gérer les risques en toute efficacité. Le contexte évolue en permanence au même titre que les logiciels, ce qui signifie que la gouvernance ne peut être ponctuelle.\n\n## Les scans statiques ne suivent pas le rythme des risques dynamiques\n\nLe risque logiciel est dynamique. Les dépendances changent, les environnements évoluent et les systèmes interagissent d'une façon qu'aucune analyse ne peut à elle seule entièrement prévoir. Un scan sans vulnérabilité à un moment donné ne garantit pas la sécurité au moment de la release.\n\nEn entreprise, la sécurité repose sur une assurance continue : des contrôles intégrés directement dans les workflows de développement qui évaluent les risques au fur et à mesure que les logiciels sont créés, testés et déployés.\n\nLa détection apporte des informations, la gouvernance instaure la confiance. C'est la gouvernance continue qui permet aux organisations de livrer en toute sécurité à grande échelle.\n\n## Gouverner l'avenir agentique\n\nL'IA transforme la façon dont les logiciels sont créés. La question n'est plus de savoir si les équipes utiliseront l'IA, mais avec quelles mesures de sécurité elles pourront la déployer à grande échelle.\n\nAujourd'hui, les logiciels sont autant assemblés qu'écrits à partir de code généré par l'IA, de bibliothèques [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\") et de dépendances tierces qui couvrent des milliers de projets. Gérer ce qui est déployé en tenant compte de toutes ces sources représente la partie la plus difficile et la plus importante de la [sécurité des applications](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/application-security-testing/ \"Sécurité des applications\"), et c'est la partie pour laquelle aucun outil destiné aux développeurs n'a été conçu.\n\nEn tant que plateforme d'orchestration intelligente, GitLab est conçue pour répondre à ce problème. [GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/pricing/ultimate/ \"GitLab Ultimate\") intègre la gouvernance, l'application des politiques, les scans de sécurité et l'auditabilité directement dans les workflows où les logiciels sont planifiés, développés et livrés, afin que les équipes de sécurité puissent gouverner au rythme de l'IA.\n\nL'IA accélére considérablement le développement. Les organisations qui tireront le meilleur parti de cette technologie ne seront pas seulement celles qui disposent des assistants les plus intelligents, mais celles qui instaureront la confiance grâce à une gouvernance solide.\n\n> Pour découvrir comment GitLab aide les organisations à [gouverner et livrer du code généré par IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/software-compliance/) en toute sécurité, [contactez notre équipe](https://about.gitlab.com/fr-fr/sales/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).\n\n## Ressources complémentaires\n\n - [Intégration de l'IA dans l'approche DevOps pour une sécurité renforcée](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n - [Sécurité et IA : tout savoir sur le framework de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n - [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",[23,715],"security",{"featured":29,"template":12,"slug":717},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":719},[720,733,744],{"id":721,"categories":722,"header":723,"text":724,"button":725,"image":730},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":726,"config":727},"Get your AI maturity score",{"href":728,"dataGaName":729,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":734,"categories":735,"header":736,"text":724,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[26,35],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":729,"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":724,"button":748,"image":752},"security-modernization",[715],"Are you trading speed for security?",{"text":749,"config":750},"Get your security maturity score",{"href":751,"dataGaName":729,"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},1777309995720]