[{"data":1,"prerenderedAt":767},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Paul Meresanu":663,"blog-related-posts-fr-fr-measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics":678,"assessment-promotions-fr-fr":720,"next-steps-fr-fr":758},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics.yml","Measuring Ai Roi At Scale A Practical Guide To Gitlab Duo Analytics",[7],"paul-meresanu",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Mesurez le ROI de l'IA à grande échelle avec GitLab Duo Analytics","Découvrez comment transformer des données d'utilisation brutes en informations exploitables et en calculs de ROI à l’aide de ce tutoriel.",[18],"Paul Meresanu","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1749662840/Blog/Hero%20Images/ai-experiment-stars.png","2025-09-15","L'investissement dans l'IA commence par la mesure. Pour construire une plateforme de développement alimentée par l'IA, il faut tout d'abord comprendre l'utilisation réelle, les modèles d'adoption et la valeur métier quantifiable, notamment le retour sur investissement (ROI) de [GitLab Duo\nEnterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/).\n\nPour aider nos clients à maximiser leurs investissements dans l'IA, nous avons développé la solution GitLab Duo Analytics dans le cadre de notre programme d'accélération GitLab Duo. GitLab Duo Analytics est une solution complète et orientée client qui transforme les données d'utilisation brutes en données métiers exploitables et mesure le ROI. Il s’agit d’un outil d'accompagnement spécialisé que nous avons créé pour répondre aux besoins d'analyse immédiats des entreprises, qui calculent de plus en plus la productivité de l'IA dans son ensemble.\n\nCes données de base aident à transformer l'IA en profondeur. Par exemple, les entreprises peuvent les utiliser pour optimiser l’attribution des licences, identifier les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée et élaborer des business cases convaincants pour renforcer l'adoption de l'IA au sein des équipes de développement.\n\nUne grande entreprise du secteur financier a collaboré avec l’un de nos Customer Success Architect dans le cadre du programme d'accélération GitLab Duo afin d’obtenir une visibilité sur son investissement [GitLab Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available/). Ensemble, ils ont mis en œuvre une solution d'analyse hybride qui combine la collecte mensuelle de données avec une intégration API en temps réel, afin de créer une base évolutive pour mesurer les gains de productivité de l'IA et optimiser l'utilisation des licences à l'échelle de l'entreprise.\n\n## Mesurer le ROI de l'IA dans le développement d'entreprise\n\nAvant de mettre en œuvre une solution d'analyse, il est essentiel de comprendre comment vous évaluez votre utilisation de l'IA.\n\nPosez-vous les questions suivantes :\n\n* **Quelles fonctionnalités de GitLab Duo doivent être évaluées ?** (Suggestions de code, assistance par chat, scanning de sécurité) ?\n\n* **Qui utilise l'IA au sein de votre entreprise ?** (Développeurs, équipes de sécurité, ingénieurs DevOps) ?\n\n* **Quels indicateurs métiers sont importants pour votre entreprise ?** (Gain de temps, gains de productivité, optimisation des coûts) ?\n\n* **Comment fonctionne votre collecte de données actuelle** (Exports manuels, intégration API, outils existants) ?\n\nUtilisez cette étape pour définir les éléments suivants :\n\n* Votre framework de calcul du ROI\n\n* Vos indicateurs clés de performance (KPI)\n\n* Votre stratégie de collecte de données\n\n* Vos exigences de reporting des parties prenantes\n\n### Exemple de framework de calcul du ROI\n\n![Exemple de framework de calcul du ROI](https://gitlab.com/-/project/54775568/uploads/06da2f5c3a75197cd272aedb3d67a347/image.png)\n\n## Guide de mise en œuvre étape par étape\n\nVeuillez noter que la solution ci-dessous décrit une approche [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/) que vous pouvez déployer gratuitement dans votre propre environnement. Téléchargez, personnalisez et exécutez cette solution dès maintenant ! \n\n### Prérequis\n\n**Avant de commencer, assurez-vous de disposer des éléments suivants :**\n\n* Instance GitLab avec GitLab Duo activé\n\n* Token API GitLab avec autorisations de lecture\n\n* Accès pour configurer les variables CI/CD de GitLab \n\n* Connaissances de base des pipelines CI/CD de GitLab\n\n### 1. Configurer et paramétrer l'environnement initial\n\nConfigurez l'environnement du projet en clonant d'abord le dépôt.\n\n```bash\n\ngit clone https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/utilities/gitlab-graphql-api.git\n\ncd gitlab-graphql-api\n\n```\n\nEffectuez un push vers votre propre instance GitLab ou votre espace de nommage, puis accédez à votre projet dans GitLab pour configurer les [variables CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/demystifying-ci-cd-variables/).\n\n### 2. Configurer les variables de contrôle du pipeline\n\nContrôlez quels pipelines d’analyse s'exécutent en définissant les variables CI/CD du projet. Allez dans **Paramètres du projet → CI/CD → Variables** et ajoutez :\n\n| Variable | Défaut | Description | \n|----------|---------|-------------| \n| `ENABLE_DUO_METRICS` | \"true\" | Activer/désactiver le pipeline de métriques GitLab Duo AI | \n| `ENABLE_PROJECT_METRICS` | \"false\" | Activer/désactiver le pipeline de métriques de projet traditionnel | \n\n#### Exemples de configurations : \n\n- **Configurer GitLab Duo uniquement** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"true\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"false\"` \n\n- **Configurer les deux tableaux de bord** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"true\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"true\"` \n\n- **Tout désactiver** : `ENABLE_DUO_METRICS=\"false\"`, `ENABLE_PROJECT_METRICS=\"false\"`\n\n### 3. Configurer l’ingestion des données\n\nConfigurez l'ingestion des données dans votre fichier `.gitlab-ci.yml`. Cette action crée des métadonnées de projet brutes partagées entre les métriques. \n\n#### Variables de configuration de base :\n\n```yaml\n\nvariables:\n  GROUP_PATH: \"gitlab-org/professional-services-automation\"  # Your group path\n  INCLUDE_SIMPLE_FIELDS: \"fullPath,name,description\"  # Fields to fetch\n  ARGUMENT_FIELDS: \"mergeRequests\"  # Argument fields requiring additional config\n  LIMIT: \"100\"  # Projects per API call\n  MAX_ITERATIONS: \"2\"  # Maximum API calls (for testing)\n  GITLAB_GRAPHQL_API_VERSION: \"0.1.0\"  # API version from Package Registry\n```\n\n#### Configurer les champs d'argument pour des métriques spécifiques : \n\nPour chaque métrique que vous souhaitez collecter, définissez des variables de champ d'argument :\n\n```yaml\n\n# Example: Merged Merge Requests\n\nARGUMENT_FIELD_1_NAME: \"mergeRequests\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_FILTER_NAME: \"state\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_FILTER_VALUE: \"merged\"\n\nARGUMENT_FIELD_1_RETURN_VALUES: \"count totalTimeToMerge\"\n\n\n# Example: Packages Count\n\nARGUMENT_FIELD_2_NAME: \"packages\"\n\nARGUMENT_FIELD_2_RETURN_VALUES: \"count\"\n\n```\n\n### 4. Configurer l'agrégation des métriques\n\nAprès l'ingestion des données, configurez les règles d'agrégation dans `.gitlab/Schedule.gitlab-ci.yml` pour chaque métrique que vous souhaitez générer. \n\n#### Exemple de configuration de job de métrique :\n\n```yaml\n\nprocess_average_time_to_merge:\n  \u003C\u003C: *process_data_template\n  stage: process_data\n  variables:\n    METRIC_NAME: \"9_Average_Time_To_Merge\"\n    BUSINESS_LEVEL_START: 2\n    BUSINESS_LEVEL_END: 4\n    AGGREGATE_COLUMNS: \"mergeRequests_state_merged_totalTimeToMerge:sum mergeRequests_state_merged_count:sum\"\n    NEW_COLUMN_NAME: \"average_time_to_merge_days\"\n    NEW_COLUMN_FORMULA: \"mergeRequests_state_merged_totalTimeToMerge / mergeRequests_state_merged_count / (24 * 60 * 60)\"\n    SORT_BY: \"average_time_to_merge_days\"\n    FILTER_CONDITION: \"mergeRequests_state_merged_count >= 5\"\n```\n\n#### Variables requises pour chaque métrique :\n\n| Variable | Description | Exemple |\n|----------|-------------|---------|\n| `METRIC_NAME` | Nom de la métrique (utilisé dans le nommage des fichiers) | \"9_Average_Time_To_Merge\" |\n| `BUSINESS_LEVEL_START` | Niveau de départ pour la hiérarchie métier | 1 |\n| `BUSINESS_LEVEL_END` | Niveau final pour la hiérarchie métier | 3 |\n| `AGGREGATE_COLUMNS` | Colonnes à agréger avec fonction | \"mergeRequests_state_merged_count:sum\" |\n| `SORT_BY` | Colonne pour trier les résultats | \"average_time_to_merge_days\" |\n\n### 5. Exécuter le pipeline planifié pour configurer l’analyse\n\nUne fois configuré, exécutez un pipeline planifié pour générer votre analyse :\n\n1. Allez dans **CI/CD → Planifications** \n\n2. Créez une nouvelle planification ou exécutez-en une existante \n\n3. Le pipeline va automatiquement : \n  - Ingérer les données selon votre configuration \n  - Agréger les métriques selon vos règles \n  - Déployer les tableaux de bord sur GitLab Pages \n\n### 6. Accéder à vos tableaux de bord d’analyse \n\nAprès l'exécution réussie du pipeline planifié, GitLab Pages déploie automatiquement vos tableaux de bord : \n\n- **Tableau de bord des métriques de projet**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/existing-metrics/`\n\n- **Tableau de bord des métriques GitLab Duo**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/duo-metrics/`\n\n- **Page d'accueil principale**: `https://your-username.gitlab.io/project-name/`\n\nLa page d'accueil principale détecte automatiquement quels tableaux de bord sont disponibles et affiche les liens appropriés.\n\nVous verrez les éléments suivants :\n\n- Utilisation des licences : nombre total d’utilisateurs sous licence par rapport au nombre d’utilisateurs actifs (avec analyse des suggestions de code)\n\n![Tableau de bord de GitLab Duo Analytics](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/nhbukcflhmghs5jatrip.png)\n\n- Analyse de GitLab Duo Chat : utilisateurs uniques de GitLab Duo Chat, moyenne des événements du chat sur 90 jours et taux d'adoption du chat\n\n- Analyse d'engagement de GitLab Duo : catégorisation de l'utilisation de GitLab Duo pour un groupe d'utilisateurs comme Fort (10+ suggestions), Moyen (5-9) ou Faible (1-4) selon les modèles d'utilisation\n\n![Analyse de GitLab Duo Chat sur les 90 derniers jours](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/xgq05hh2ybzb8ugsxqza.png)\n\n- Analyse de l'utilisation : suggestions de code par langage de programmation (répartition par langage), analyse des performances des langages de suggestions de code (taux d'acceptation et de rejet)\n\n![Vue d'adoption de l'analyse de l'utilisation de GitLab Duo](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/mu3dx5g2l2lki2ehlr2g.png)\n\n ![Analyse des performances par langage](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478267/xf0thn8sm4dlhoyyqg9i.png)\n\n- Tendances hebdomadaires de GitLab Duo Chat : modèles d'utilisation de GitLab Duo Chat\n\n![Tendances d'utilisation quotidienne de GitLab Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754478265/plhycnmewye3vp6vitqj.png) \n\n#### Les fonctionnalités du tableau de bord incluent :\n\n- **L’analyse de l'utilisation des licences** - Suivi des utilisateurs sous licence par rapport aux utilisateurs actifs \n\n- **Analyse des suggestions de code** - Suivi des taux d'acceptation et de la répartition des langages \n\n- **Analyse de GitLab Duo Chat** - Affichage des interactions par chat et des taux d'adoption \n\n- **Analyse de l’engagement des utilisateurs** - Catégorisation des utilisateurs par niveau d'activité \n\n- **Analyse des performance par langage** - Analyse des taux d'acceptation par langage de programmation \n\n### 7. Comprendre les API utilisées \n\nLa solution exploite plusieurs API GitLab pour collecter des données d'utilisation complètes : \n\n#### API pour collecter les données d'utilisation de l'IA (aiUsageData)\n\n```graphql\n\n# Fetches individual code suggestion events\n\nquery: |\n  {\n    group(fullPath: \"your-group\") {\n      aiUsageData {\n        codeSuggestionEvents {\n          event         # ACCEPTED or SHOWN\n          timestamp     # When it happened\n          language      # Programming language\n          suggestionSize # SINGLE_LINE or MULTI_LINE\n          user { username }\n        }\n      }\n    }\n  }\n# Purpose: Tracks every code suggestion shown or accepted by developers\n\n```\n\n#### API pour collecter les utilisateurs du module d'extension GitLab Self-Managed\n\n```graphql\n\n# Gets licensed user information\n\nquery: |\n  {\n    selfManagedAddOnEligibleUsers(\n      addOnType: DUO_ENTERPRISE\n      filterByAssignedSeat: \"Yes\"\n    ) {\n      user {\n        username\n        lastDuoActivityOn\n      }\n    }\n  }\n# Purpose: Identifies who has licenses and when they last used Duo\n\n```\n\n#### API pour collecter les métriques d'IA\n\n```graphql\n\nquery: |\n  {\n    aiMetrics(from: \"2024-01-01\", to: \"2024-06-30\") {\n      codeSuggestions {\n        shownCount\n        acceptedCount\n      }\n      duoChatContributorsCount\n      duoAssignedUsersCount\n    }\n  }\n# Purpose: Gets pre-calculated metrics for trend analysis\n\n```\n\n#### API pour collecter le Ping de Service (REST)\n\n```bash \n\nurl: \"{GITLAB_URL}/api/v4/usage_data/service_ping\" \n\n# Purpose: Collects instance-wide usage statistics \n\n```\n\n## Mise en pratique complète\n\nPour démontrer la puissance de cette solution d'analyse intégrée, parcourons ensemble toutes les étapes d'une implémentation complète, du déploiement initial au calcul automatisé du ROI.\n\nCommencez par déployer la solution conteneurisée dans votre environnement avec la configuration [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") fournie. En quelques minutes, l'API d'analyse et le tableau de bord React seront opérationnels localement. \n\nL'architecture de données hybride commence immédiatement à collecter des métriques à partir de vos exports CSV mensuels existants et établit des connexions GraphQL en temps réel vers votre instance GitLab.\n\n**Automatisation via les scripts Python**\n\nCette approche déploie toute sa puissance lorsque vous exploitez les scripts Python pour automatiser l'ensemble du workflow de collecte et de traitement des données. La solution comprend des scripts Python complets qui peuvent être facilement personnalisés et planifiés.\n\n**Intégration GitLab CI/CD**\n\nPour une automatisation à l'échelle de l'entreprise, intégrez ces scripts Python dans des [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/) planifiés. Cette approche exploite votre infrastructure GitLab existante et garantit une collecte de données cohérente et fiable :\n\n```yaml\n\n\n# .gitlab-ci.yml example\n\n\nduo_analytics_collection:\n  stage: analytics\n  script:\n    - python scripts/enhanced_duo_data_collection.py\n    - python scripts/metric_aggregations.py\n    - ./deploy_dashboard_updates.sh\n  schedule:\n    - cron: \"0 2 1 * *\"  # Monthly on 1st at 2 AM\n  only:\n    - schedules\n```\n\nCette stratégie d'automatisation transforme la collecte manuelle de données en un moteur d'analyse autonome. Vos scripts Python s'exécutent mensuellement via les pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) de GitLab, collectent automatiquement les données d'utilisation, calculent les métriques de ROI et mettent à jour les tableaux de bord, le tout sans intervention manuelle.\n\nUne fois automatisée, la solution fonctionne de manière fluide : les pipelines planifiés exécutent les scripts de collecte de données Python, traitent les réponses GraphQL en indicateurs commerciaux et mettent à jour les données du tableau de bord. Vous découvrirez ainsi de véritables modèles d'utilisation dans le tableau de bord comme les volumes de suggestions de code par langage de programmation, les tendances d'adoption des utilisateurs entre les équipes et le taux d'utilisation des licences. \n\nDans le tableau de bord, la vue d'ensemble du ROI est ici le véritable atout. Vous y trouverez des métriques d'engagement concrètes qui peuvent être converties en impact commercial pour votre entreprise : vous découvrirez peut-être que vos utilisateurs actifs de GitLab Duo génèrent un ROI mensuel de 127 % grâce à des gains de temps et de productivité, tandis que 23 % de vos licences restent sous-utilisées. \n\nCes informations se traduisent immédiatement en recommandations concrètes : vous pouvez ainsi fournir des licences aux équipes les plus performantes, mettre en place une formation ciblée pour les utilisateurs avec des licences sous-utilisées et élaborer des arguments commerciaux basés sur les données pour une adoption plus large de l'IA.\n\n## Pourquoi choisir GitLab ?\n\nLa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/) complète de GitLab fournit la base idéale pour l'analyse et l'évaluation de l'IA en entreprise. Avec des API GraphQL natives, un accès flexible aux données et des capacités d’IA intégrées via GitLab Duo, les entreprises peuvent centraliser l'évaluation de l'IA tout au long du cycle de développement logiciel sans perturber les workflows existants.\n\nL'architecture ouverte de la solution permet des solutions d'analyse personnalisées comme celle développée dans le cadre de notre programme d'accélération GitLab Duo. L'engagement de GitLab en faveur d’une conception API-first signifie que vous pouvez extraire des données d'utilisation détaillées, intégrer avec les systèmes d'entreprise existants et élaborer des calculs de ROI sophistiqués qui s'alignent sur des métriques spécifiques et les exigences de création de rapports de votre organisation.\n\nAu-delà des capacités techniques, notre approche garantit que vous ne faites pas que mettre en œuvre des outils, vous élaborez également des stratégies d'adoption de l'IA durables. Cette solution conçue spécialement dans le cadre du programme d'accélération GitLab Duo illustre parfaitement cette approche avec des conseils pratiques, des frameworks éprouvés et des solutions personnalisées qui répondent à de véritables défis comme le calcul du ROI et l'optimisation des licences.\n\nÀ mesure que GitLab continue d'améliorer ses capacités d'analyse avec l'IA native, cette approche n'en est que plus précieuse. Les frameworks de calcul, les indicateurs clés de performance et les processus de collecte de données établis via des solutions d'analyse personnalisées s'intègrent de manière transparente aux fonctionnalités natives améliorées et garantissent que votre investissement dans l'évaluation de l'IA évolue au même rythme que GitLab. \n\n## Essayez GitLab Duo dès aujourd'hui\n\nLe calcul du ROI de l'IA n'est qu’un début. Avec les fonctionnalités de GitLab Duo, vous pouvez obtenir une analyse complète qui suit non seulement l'utilisation de l'IA, mais sert aussi de base pour une optimisation basée sur les données. Cette base peut ensuite évoluer avec la croissance de votre entreprise et avec les capacités d'IA en pleine expansion de GitLab.\n\nLa solution d'analyse développée dans le cadre du programme d'accélération de GitLab Duo démontre comment les partenariats axés sur la réussite client peuvent apporter une valeur immédiate et des avantages stratégiques à long terme. Du déploiement initial au calcul du ROI à l'échelle de l'entreprise, cette solution offre la visibilité et les données nécessaires pour maximiser les investissements dans l’IA et favoriser son adoption durable.\n\nLa combinaison de l'automatisation Python, de l'intégration GitLab CI/CD et de l'analyse sur mesure crée un avantage concurrentiel qui s'étend bien au-delà de la productivité individuelle des équipes de développement. Elle permet une prise de décision stratégique, optimise l'allocation des ressources et fournit des arguments commerciaux convaincants pour un investissement et une expansion continus de l'IA.\n\nL'avenir du développement alimenté par l'IA est basé sur les données, et commence par une évaluation approfondie. Que vous commenciez votre parcours dans l’IA ou que vous optimisiez des investissements existants, GitLab fournit à la fois la plateforme et la base du partenariat nécessaires pour réussir.\n\n> Lancez-vous dès aujourd'hui avec GitLab Duo et profitez d'un [essai gratuit de GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/).\n\n",[23,24,25],"AI/ML","product","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",{"config":31,"title":32,"ogTitle":32,"description":33,"ogDescription":33,"ogImage":19},{"noIndex":11},"Guide pratique de GitLab Duo Analytics","Transformez les données d'utilisation brutes en informations exploitables et en calculs de ROI à l’aide de ce tutoriel.","fr-fr/blog/measuring-ai-roi-at-scale-a-practical-guide-to-gitlab-duo-analytics",[36,24,25],"aiml","elDNJuwMuCvmGtjkq6mLT8tTf7xRcEs2dpUZJOZnERg",{"data":39},{"logo":40,"freeTrial":45,"sales":50,"login":55,"items":60,"search":370,"minimal":405,"duo":424,"pricingDeployment":433},{"config":41},{"href":42,"dataGaName":43,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":46,"config":47},"Commencer un essai gratuit",{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":51,"config":52},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":56,"config":57},"Connexion",{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[61,88,185,190,291,351],{"text":62,"config":63,"cards":65},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":64},"platform",[66,72,80],{"title":62,"description":67,"link":68},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":69,"config":70},"Découvrir notre plateforme",{"href":71,"dataGaName":64,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/platform/",{"title":73,"description":74,"link":75},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":76,"config":77},"Découvrir GitLab Duo",{"href":78,"dataGaName":79,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":81,"description":82,"link":83},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":84,"config":85},"En savoir plus",{"href":86,"dataGaName":87,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":89,"left":28,"config":90,"link":92,"lists":96,"footer":167},"Produit",{"dataNavLevelOne":91},"solutions",{"text":93,"config":94},"Voir toutes les solutions",{"href":95,"dataGaName":91,"dataGaLocation":44},"/fr-fr/solutions/",[97,122,145],{"title":98,"description":99,"link":100,"items":105},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":101},{"icon":102,"href":103,"dataGaName":104,"dataGaLocation":44},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[106,110,113,118],{"text":107,"config":108},"CI/CD",{"href":109,"dataGaLocation":44,"dataGaName":107},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":73,"config":111},{"href":78,"dataGaLocation":44,"dataGaName":112},"gitlab duo agent platform - 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externes comme Claude d'Anthropic pour automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[684],"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",[24,23,689],"features",{"featured":11,"template":12,"slug":691},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":693,"config":705},{"date":694,"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":700,"body":701,"category":9,"tags":702},"2026-04-01","Accélérer l'innovation dans la chaîne de développement logiciel avec GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock","Enjeux actuels, vision de GitLab et cas d'usage concrets : découvrez comment une orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer votre organisation.",[698,699],"Olivier Dupré","Charlotte Delbosc","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1751464636/htrk5th3q0tq1rcfntkp.png","Accélérer le développement logiciel grâce à l'intelligence artificielle, c'est la promesse que beaucoup d'entreprises cherchent à tenir. Mais entre la multiplication des outils, la multiplication des modèles et la pression croissante en matière de [sécurité et de conformité](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/meet-regulatory-standards-with-gitlab/ \"Sécurité et conformité\"), la réalité est souvent plus complexe qu'un simple gain de productivité sur l'écriture de code.\n\nComment passer d'une IA expérimentale et fragmentée à une IA véritablement industrialisée, gouvernée et intégrée à l'ensemble du cycle de développement logiciel ? C'est la question centrale à laquelle GitLab répond avec GitLab Duo Agent Platform, en offrant à ses clients toute la flexibilité dont ils ont besoin en termes d’hébergement des modèles, pour répondre à leurs contraintes opérationnelles.\n\nDécouvrez dans cet article comment l'orchestration intelligente des agents d'IA peut transformer l’ensemble du cycle de développement logiciel, à travers deux cas d’usage concrets avec AWS Bedrock comme backend LLM.\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n## L'IA en entreprise : de l'expérimentation à la gouvernance à grande échelle\n\nEn 2025, **près de 88 % des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins une fonction métier**, selon une enquête de McKinsey. Un chiffre qui illustre un basculement majeur : l'IA n'est plus un sujet d'expérimentation isolée. Elle est devenue un enjeu de production, de gouvernance et de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Enquête de McKinsey 2025](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774026444/orfmpn658y49717y3n8f.png)\n\nSur les deux dernières années, l'utilisation de l'IA générative s’est intensifiée, entraînant dans son sillage une multiplication d'outils, de modèles et de preuves de concept. Une complexité croissante qui soulève une question de fond : qui utilise quel modèle, avec quelles données, et sous quel niveau de sécurité et de conformité ? Face à ce manque de visibilité, les entreprises réclament désormais davantage de traçabilité, de contrôle et de gouvernance sur leur utilisation de l’IA. \n\n## Le paradoxe de l'IA dans le développement logiciel\n\nDans la chaîne de développement logiciel, un paradoxe s'est installé : l'IA a certes accéléré la phase de codage, mais toutes les autres étapes du cycle de développement logiciel restent des goulots d'étranglement. Spécifications, revues de code, tests, sécurité, déploiements, surveillance… autant d'étapes qui n'ont pas encore pleinement profité des avantages de l’intelligence artificielle.\n\nC’est dans ce contexte que s'inscrit la stratégie de GitLab : passer d’une approche fragmentée de l’IA à une plateforme unifiée où le code, la sécurité et la conformité ainsi que l’IA coexistent au même endroit. \n\n## GitLab : de l’approche DevSecOps  à l’orchestration intelligente\n\nGitLab a transformé sa plateforme, d’une simple plateforme [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\") pour gérer étape par étape le cycle de vie logiciel à une **plateforme d'orchestration intelligente** qui unifie à la fois le DevSecOps et l'IA.\n\nL'objectif n'est plus seulement d'automatiser chaque étape individuellement, mais de **permettre aux équipes d'orchestrer leurs agents d’IA** pour livrer des logiciels plus vite, de manière plus sécurisée, et avec une gouvernance renforcée depuis une plateforme unique.\n\n### Une intégration adaptée à vos besoins\n\nL'approche de GitLab s’adapte à vos contraintes existantes : \n\n* **Intégration à vos workflows existants** : projets, pipelines, outils.\n* **Exploitation de votre contexte métier** : les agents GitLab s'appuient sur votre code et votre contexte pour être immédiatement opérationnels sur vos applications.\n* **Respect de vos règles de sécurité et de conformité** : politiques d'accès, localisation des données.\n* **Maîtrise totale de votre infrastructure** : avec des modèles auto-gérés ou hébergés sur AWS, vous avez la possibilité d'utiliser les modèles de votre choix, tout en conservant vos données et votre contrôle. Et si vos contraintes l'exigent, vous pouvez également basculer sur AWS European Sovereign Cloud, voire fonctionner en environnement totalement isolé d'Internet.\n\nPour illustrer concrètement ces capacités, intéressons-nous aux deux cas d'usage suivants.\n\n## GitLab Duo Agent Platform et AWS Bedrock en pratique\n\nLes deux cas d'usage présentés ci-dessous s'appuient sur une instance GitLab déployée sur AWS, avec AWS Bedrock comme backend LLM. Les modèles ont été préalablement configurés dans GitLab pour alimenter les différentes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform : suggestion de code, GitLab Duo Agentic Chat, explication de code, etc. \n\n### Cas d'usage 1 : utilisation de l’agent Security Analyst\n\nLes scans SAST et SCA sont essentiels, mais ils génèrent souvent un volume important de vulnérabilités, difficiles à classer, prioriser et traiter efficacement. C'est là qu'intervient l'agent Security Analyst de GitLab. Cet agent d’IA spécialisé joue le rôle d'un analyste sécurité augmenté : \n\n* Il se connecte aux résultats des scans de sécurité.\n* Il analyse les vulnérabilités et estime leurs niveaux de risque.\n* Il priorise les éléments critiques et propose des plans de remédiation.\n\nLes bénéfices sont mesurables : moins de bruit pour les développeurs, un gain de temps pour les équipes AppSec, et une réduction observable du volume de vulnérabilités en production.\n\nLa sécurité n'est pas le seul domaine où les agents d’IA font la différence. Le cas d'usage suivant montre comment cette même logique d'orchestration peut transformer le quotidien des équipes de développement avec l’aide de plusieurs agents spécialisés. \n\n### Cas d'usage 2 : de la user story à la merge request avec des agents d’IA\n\nTransformer une user story en code fonctionnel, accompagné de tests et d’une documentation, est un processus long et variable d'un développeur à l'autre. \n\nPour faciliter le travail des équipes, GitLab propose un **flow “Développeur” qui orchestre simultanément plusieurs agents d’IA** à partir d’un simple ticket :\n\n1. Un agent propose le **plan de développement** et **génère le code**.\n2. Un agent **effectue les tests**.\n3. Un agent **rédige et met à jour la documentation**.\n\nCe flow de bout en bout permet de gagner un temps précieux entre l’idée et le développement, tout en standardisant les pratiques et en garantissant la conformité avec les contraintes de l'entreprise.\n\n## L'IA comme levier industriel\n\nL'enjeu n'est pas d'avoir plus d'IA, mais de faire en sorte que **les équipes et les agents d’IA collaborent ensemble à l'échelle de l'entreprise**. Avec GitLab et son approche d’orchestration intelligente, les équipes DevSecOps alignent leurs workflows, leurs règles de sécurité et leurs modèles pour faire de l’IA un véritable avantage compétitif. \n\n> 🎯 Prêt à accélérer votre développement logiciel ? Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### Ressources complémentaires\n\n* [GitLab Duo Agent Platform : le guide complet](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)\n* [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n* [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n* [Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)\n* [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) \n* [Intégrer le Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n* [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)",[703,23,704],"AWS","DevSecOps platform",{"featured":28,"template":12,"slug":706},"gitlab-duo-agent-platform-and-aws-bedrock",{"content":708,"config":718},{"title":709,"description":710,"heroImage":711,"authors":712,"date":714,"body":715,"category":9,"tags":716},"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",[713],"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/)",[23,717],"security",{"featured":28,"template":12,"slug":719},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":721},[722,735,747],{"id":723,"categories":724,"header":725,"text":726,"button":727,"image":732},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":728,"config":729},"Get your AI maturity score",{"href":730,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":736,"categories":737,"header":739,"text":726,"button":740,"image":744},"devops-modernization",[24,738],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":741,"config":742},"Get your DevOps maturity score",{"href":743,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":748,"categories":749,"header":750,"text":726,"button":751,"image":755},"security-modernization",[717],"Are you trading speed for security?",{"text":752,"config":753},"Get your security maturity score",{"href":754,"dataGaName":731,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":756},{"src":757},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":759,"blurb":760,"button":761,"secondaryButton":765},"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":46,"config":762},{"href":763,"dataGaName":49,"dataGaLocation":764},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":51,"config":766},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":764},1777309997015]