[{"data":1,"prerenderedAt":764},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":3,"navigation-fr-fr":37,"banner-fr-fr":442,"footer-fr-fr":452,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":662,"blog-related-posts-fr-fr-introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":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":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform.yml","Introduction To Gitlab Duo Agent Platform",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-16","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Découvrez les bases de GitLab Duo Agent Platform et testez votre première interaction avec un agent.","Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform","*Bienvenue dans la Partie 1 de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), où vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de vie de développement. Suivez des tutoriels qui vous guideront de votre première interaction jusqu'à la mise en place de workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la production.*\n\nGitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la façon dont les développeurs interagissent avec l'IA au cours du cycle de vie du développement logiciel. Axé non plus seulement sur le code et s'appuyant sur le contexte complet du SDLC, GitLab Duo Agent Platform permet à plusieurs agents d'IA spécialisés de travailler aux côtés de votre équipe, en gérant des tâches complexes de manière asynchrone tandis que vous vous concentrez sur l'innovation et la résolution de problèmes.\n\nGitLab Duo Agent Platform transforme les workflows de développement linéaires traditionnels en systèmes de collaboration multi-agents dynamiques.\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agent Platform ?\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) est une couche d'orchestration d'IA qui permet :\n\n- La collaboration asynchrone entre les développeurs et les agents d'IA spécialisés\n- Un contexte SDLC complet qui couvre le code, les tickets, les epics, les merge requests, les pipelines CI/CD, les wikis, les analyses et les scans de sécurité\n- Des flows multi-agents où de nombreux agents collaborent en parallèle sur des tâches complexes\n- Une automatisation intelligente qui comprend les normes, les pratiques et les exigences de conformité de votre organisation\n\nIl s'agit d'assistants d'IA pour votre équipe qui peuvent prendre en charge des workflows entiers, car ils comprennent les exigences et créent des merge requests, tandis que vous maintenez une visibilité et un contrôle complets.\n\n> 🧠 Essayez [**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) dès aujourd'hui !\n## Architecture de GitLab Duo Agent Platform\n\nGitLab Duo Agent Platform se compose de plusieurs composants interconnectés qui travaillent ensemble pour fournir une assistance d'IA complète. Le diagramme ci-dessous montre les *méthodes d'interaction de l'utilisateur* avec GitLab Duo Agent Platform. Il illustre les quatre façons dont les utilisateurs peuvent interagir avec les agents :\n\n\n\n\n![Diagramme d'architecture de GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373441/k0ktrcnyuqbq3unbcvyp.png \"Diagramme d'architecture de GitLab Duo Agent Platform\")\n\n### Comment les équipes interagissent avec GitLab Duo Agent Platform\n\n**Quatre façons d'utiliser les agents**\n\n1. **GitLab Duo Agentic Chat** : ouvrez le panneau de chat dans l'interface GitLab ou votre IDE pour engager des conversations interactives avec les agents fondamentaux et personnalisés. Sélectionnez parmi les modèles IA disponibles et obtenez une aide en temps réel.\n\n2. **Déclencher des flows personnalisés** : mentionnez les flows dans les commentaires de tickets ou de merge requests, ou assignez des relecteurs pour déclencher automatiquement les flows personnalisés. Ceux-ci s'exécutent de manière asynchrone via l'exécution du runner.\n\n3. **Déclencher des flows par défaut** : construits et maintenus par GitLab, notamment **[le flow Déveloper (développeur)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/developer/)**, **[le flow Code Review (revue de code)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)**, **[le flow Fix CI/CD Pipeline (correction de pipelines CI/CD)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)**, **[le flow Convert Jenkins to GitLab CI/CD (conversion de fichiers Jenkins en GitLab CI/CD)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**, et **[le flow Software Development (développement logiciel)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**.\n4. **Déclencher des agents externes** : assignez ou mentionnez des agents d'IA externes (comme Claude Code ou OpenAI Codex) dans les commentaires de tickets ou de merge requests pour les déclencher automatiquement. Ceux-ci s'exécutent de manière asynchrone via l'exécution du runner.\n\n**Gestion et découverte**\n\n- **Catalogue d'IA** : parcourez, créez et partagez des agents et des flows dans votre organisation. Découvrez les agents et les flows créés par GitLab et votre équipe, puis ajoutez-les à vos projets. Vous pouvez également créer et publier vos propres agents et flows personnalisés et les mettre à disposition.\n\n- **Fonctionnalités d'automatisation** : votre hub central où vous pouvez tout gérer. Affichez et gérez vos agents, configurez et surveillez les flows, examinez toutes les activités dans les sessions (y compris l'état du pipeline), et configurez des déclencheurs pour l'automatisation basée sur les événements.\n\nExplorons brièvement chaque composant (nous les approfondirons dans les articles ultérieurs) :\n\n**GitLab Duo Agentic Chat**\n\nVotre interface principale pour interagir avec les agents. Disponible en tant que panneau persistant dans l'interface GitLab et dans votre IDE. Pour en savoir plus, consultez l'article [Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/).\n\n![GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"Panneau GitLab Duo Agentic Chat dans l'interface web\")\n\n![IDE GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/gjojavrvjhhvglgkvxmw.png \"Panneau GitLab Duo Agentic Chat dans VS Code\")\n\n**Agents**\n\nLes agents sont des assistants spécialisés alimentés par l'IA conçus pour gérer des tâches spécifiques tout au long de votre workflow de développement. Considérez-les comme des membres de votre équipe avec une expertise et des capacités uniques.\n\n| Type | Description | Où les utiliser | Configuration requise |\n|------|-------------|------------|----------------------|\n| **[Agent par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** | Maintenu par GitLab pour les workflows de développement courants (Security Analyst, Planner, GitLab Duo), disponible par défaut dans le chat de tout projet | GitLab Duo Chat | Non |\n| **[Agent personnalisable](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/)** | Créé par vous pour les besoins spécifiques de votre équipe avec des prompts personnalisés et des outils | GitLab Duo Chat | Oui |\n| **[Agent externe](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/)** | Fournisseurs IA externes (Claude, OpenAI) déclenchés via des mentions ou des assignations | @mentions, assignations | Facultatif |\n### À propos des agents externes\nLes agents externes s'exécutent en arrière-plan sur le calcul de la plateforme GitLab lorsqu'ils sont déclenchés par des mentions (par exemple, `@ai-codex`) ou des assignations dans les tickets et les merge requests. Contrairement aux agents par défaut et personnalisables qui utilisent des boucles de rétroaction synchrones, les agents externes s'exécutent de manière asynchrone, ce qui entraîne une automatisation puissante avec des fournisseurs IA spécialisés.\n### Les forces des agents\n- **Prompts spécialisés** : chaque agent possède un prompt système unique qui définit son expertise, son comportement et son style de communication.\n- **Accès aux outils** : les agents peuvent lire des fichiers, accéder aux tickets/merge requests/epics, rechercher du code, analyser les logs des tâches CI/CD et les rapports de vulnérabilité, et bien plus en fonction de leur configuration.\n- **Contexte du projet :** ils ont accès aux tickets, merge requests, code, pipelines CI/CD et vulnérabilités de sécurité.\n\nPour plus d'informations, consultez la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Découvrez comment créer des agents personnalisés, intégrer des fournisseurs d'IA externes et configurer les prompts et les outils des agents pour les besoins spécifiques de votre équipe.\n\n**Flows**\n\nLes flows sont des workflows multi-étapes qui combinent plusieurs actions pour résoudre des problèmes complexes. Contrairement aux agents qui répondent à des questions, les flows exécutent des workflows complets de manière autonome via l'exécution du runner.\n\n| Type | Description | Où les déclencher | Configuration requise |\n|------|-------------|--------------|----------------------|\n| **[Flows par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)** | Maintenus par GitLab pour les workflows de développement courants (Developer [développeur], Fix Pipeline [correction de pipelines], Convert Jenkins to GitLab CI/CD [Conversion de fichiers Jenkins en GitLab CI/CD], Software Development [Développement logiciel]) | Boutons d'action dédiés dans l'interface utilisateur ou onglet Flows de l'extension IDE | Non |\n| **[Flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/)** | Workflows définis par l'utilisateur que vous créez, adaptés à vos besoins | Mentions dans les tickets/merge requests, assignation | Oui |\n### Les forces des flows\n- **Exécution multi-étapes** : ils combinent plusieurs opérations en un seul workflow.\n- **Traitement asynchrone** : ils s'exécutent en arrière-plan tandis que vous continuez à travailler.\n- **Accès complet au pipeline** : ils s'exécutent via l'exécution du runner avec un contexte de projet complet.\n- **Déclenchement en fonction d'événements** : ils sont déclenchés automatiquement en fonction d'événements GitLab\n\nPour plus d'informations, consultez la [Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/), y compris les workflows multi-agents.\n\n## Agents vs flows : quelle est la différence ?\n\nComprendre quand utiliser un agent plutôt qu'un flow est essentiel pour travailler efficacement avec GitLab Duo Agent Platform.\n\n| Aspect | Agents (interactifs dans le chat) | Flows (automatisés sur la plateforme) |\n|--------|----------------------------------|------------------------------------|\n| **Objectif** | Travail interactif, itérations rapides, conseils sous la forme d'une conversation | Tâches complexes multi-étapes, automatisation en arrière-plan, workflows basés sur des événements |\n| **Où** | Chat GitLab Duo (interface web, IDE) | Tickets, merge requests, boutons d'action de l'interface utilisateur |\n| **Comment** | Conversation en temps réel avec la capacité de prendre des mesures | Déclenchés par des événements ou des clics de bouton |\n| **Exécution** | Exécution interactive et immédiate dans le contexte du chat | Exécution asynchrone via l'exécution du runner |\n| **Exemple** | « Refactorise cette fonction » (l'agent modifie le code), « Crée des tests » (l'agent génère un fichier de test) | « Génère une merge request pour le ticket #123 » (le flow crée une branche, valide et ouvre une merge request) |\n### Guide de décision rapide\n- Vous travaillez de manière interactive ou souhaitez des commentaires instantanés ? → Utilisez le chat\n- Vous avez besoin d'automatisation en arrière-plan, de revues de merge requests ou de tâches complexes dans plusieurs fichiers ? → Utilisez les flows\n### Point essentiel\n\nLes agents et les flows peuvent tous deux prendre des mesures et créer du code. La principale différence est la façon dont ils interagissent et s'exécutent : les agents communiquent de manière interactive dans votre interface de chat, tandis que les flows s'exécutent de manière asynchrone en arrière-plan sur le calcul de la plateforme.\n\n#### Catalogue d'IA\n\nUne bibliothèque centralisée où vous pouvez parcourir, découvrir, créer et partager des agents et des flows dans votre organisation. Vous retrouverez plus d'informations à ce sujet dans la [Partie 5 : découvrir le catalogue d'IA](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/).\n\n![Catalogue d'IA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618250/sdtnio4rrbmwlh4iia4l.png \"Catalogue d'IA\")\n\n#### Capacités d'automatisation\n\nVotre hub pour gérer les workflows d'agents et de flows :\n\n- **Agents** : affichez et gérez les agents de votre projet. Plus d'informations dans la [Partie 3](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n- **Flows** : affichez, créez et gérez les flows de votre projet. Plus d'informations dans la [Partie 4](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n- **Sessions** : logs d'activité des agents\n- **Déclencheurs** : gestion de l'automatisation basée sur les événements pour les flows de votre projet\n\n## Comprendre les sessions\n\nChaque exécution d'agent et de flows crée une session qui enregistre les activités agentiques. Les sessions fournissent une transparence complète sur les événements, y compris le raisonnement de l'agent, les détails d'exécution, l'appel d'outils, les résultats et le suivi complet des décisions.\n\n![Suivi des sessions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/jpqv5frskvgzz6fnmvjl.png \"Aperçu des sessions avec l'état d'exécution et la progression\")\n\n\n\n\nPour afficher les sessions, accédez à votre projet > **Automatiser** > **Sessions**. Vous pourrez ensuite accéder à la console du pipeline pour voir les logs d'exécution détaillés.\n\n## Sélection du modèle\n\nL'une des puissantes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform est la capacité à choisir le modèle IA qui alimente votre conversation.\n\n**Disponible dans :** GitLab 18.4 et versions ultérieures\n\n**Comment sélectionner le modèle :**\n\n1. Ouvrez GitLab Duo Agentic Chat.\n2. Recherchez la liste déroulante des modèles.\n3. Cliquez pour voir les modèles disponibles.\n4. Sélectionnez le modèle qui convient le mieux à votre tâche.\n\n**Remarque :** la sélection du modèle est actuellement disponible uniquement dans l'interface web. L'intégration IDE utilise le modèle par défaut sélectionné pour votre groupe.\n\n## Votre première interaction avec un agent\n\nDécouvrons une simple première interaction avec GitLab Duo Agentic Chat :\n\n### Exemple 1 : comprendre votre projet (agent)\n\n**Scénario :** vous venez de rejoindre un projet et vous devez comprendre sa structure et son architecture.\n\n**Étapes :**\n\n1. Ouvrez le panneau GitLab Duo Chat (cliquez sur l'icône Duo en haut à droite).\n2. Assurez-vous que le mode Agentique (version bêta) est activé.\n3. Sélectionnez l'agent GitLab Duo (par défaut).\n4. Saisissez : « Donne-moi un aperçu de l'architecture de ce projet ».\n5. Appuyez sur **Entrée**.\n\n**Ce qui se passe :**\n\nL'agent :\n- Analyse la structure de votre dépôt\n- Examine votre README, l'organisation du code et la documentation\n- Fournit un aperçu complet avec les composants clés\n\nVous pouvez poser des questions de suivi pour clarifier.\n\n![Chat montrant un aperçu de l'architecture](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/rvdxbupzh8bupt674kyc.png \"Chat montrant un aperçu de l'architecture\")\n\n\n\n\n### Exemple 2 : une merge request (flow)\n\n**Scénario :** vous avez un ticket qui doit être résolu avec des modifications de code.\n\n**Étapes :**\n\n1. Ouvrez le ticket dans GitLab.\n2. Cliquez sur le bouton **Générer une MR avec Duo**.\n3. Une session d'agent démarre.\n4. En quelques minutes, une merge request (MR) est créée avec :\n\n   - Des modifications de code dans plusieurs fichiers\n\n   - Un message de validation descriptif\n\n   - Une explication des modifications dans la description de la merge request\n\n\n**Ce qui se passe :**\n\n\n Le flow Developer :\n\n- Analyse le ticket\n- Comprend la structure du dépôt, les modèles de conception et le contexte SDLC\n- Effectue les modifications de code appropriées\n- Ouvre une MR prête à être examinée\n\n\n\n\n![Problème avec le bouton "Générer une MR avec Duo"](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373443/gq57mpgyftvru1fyqh4o.png \"Problème avec le bouton « Générer une MR avec Duo »\")\n\n\n\n\n## Questions fréquemment posées\n\n**Q : Mes conversations avec les agents sont-elles privées ?**\n\nR : Oui. Les conversations suivent les modèles de confidentialité et de sécurité standard de GitLab. [En savoir plus.](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/data_usage)\n\n**Q : Puis-je utiliser GitLab Duo Agent Platform avec des modèles auto-hébergés ?**\n\nR : Oui. Cette approche requiert une configuration supplémentaire à partir de GitLab 18.8. Voir la [documentation GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/configure_duo_features/#configure-access-to-the-gitlab-duo-agent-platform).\n\n## Perspectives\n\nMaintenant que vous avez compris les bases de GitLab Duo Agent Platform, vous êtes prêt à approfondir chaque composant :\n\n- **[Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)**. Maîtrisez le panneau de chat persistant, découvrez les stratégies pour sélectionner un modèle, comprenez comment changer d'agent et utilisez le chat efficacement dans l'interface utilisateur web et tous les IDE pris en charge.\n- **[Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)**. Explorez les agents par défaut construits par GitLab, créez des agents personnalisés avec des prompts spécialisés pour les workflows de votre équipe et intégrez les agents CLI externes de fournisseurs comme Claude Code et OpenAI Codex.\n- **[Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)**. Découvrez comment les flows orchestrent plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes, créez des workflows personnalisés définis en YAML et exploitez les fournisseurs d'IA externes pour l'exécution de pipeline automatisée.\n- **[Partie 5 : découvrir le catalogue d'IA](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)**. Parcourez le dépôt centralisé pour découvrir les agents et les flows créés par GitLab et la communauté, ajoutez-les à vos projets et publiez vos propres solutions pour que d'autres les utilisent.\n- **[Partie 6 : surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)**. Surveillez toutes les activités d'agents et de flows via les sessions, configurez les déclencheurs basés sur les événements pour automatiser les workflows et gérez tout votre écosystème de GitLab Duo Agent Platform à partir d'un seul endroit central.\n- **[Partie 7 : intégrer le Model Context Protocol (MCP)](/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)**. Exploitez les capacités de GitLab Duo sur d'autres systèmes en vous connectant à des outils externes comme Jira, Slack et AWS via la norme MCP ouverte et autorisez les outils d'IA externes à accéder à vos données GitLab.\n- **[Partie 8 : personnaliser GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)**. Configurez des règles de chat personnalisées, créez des prompts système pour les agents, configurez les outils des agents, intégrez des systèmes externes avec MCP et personnalisez les flows en fonction des besoins spécifiques de votre équipe.\n\n## Ressources\n\n- [Documentation concernant GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n- [Site de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)\n- [Forum de GitLab](https://forum.gitlab.com/)\n\n---\n\n**Article suivant :** [Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)","yml",{},true,"/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",{"noIndex":12,"title":25,"description":24,"ogImage":32},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",[35,17,18,19],"aiml","VObco5h5wXOZQ13OWAwh_62EJgJKUL7SRzbhE8Ka1NU",{"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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d'IA externes comme Claude d'Anthropic pour 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":12,"template":13,"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":29,"template":13,"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":29,"template":13,"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},1777310054509]