[{"data":1,"prerenderedAt":762},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":663,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide":677,"assessment-promotions-fr-fr":714,"next-steps-fr-fr":753},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":12,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide.yml","Gitlab Duo Agent Platform Complete Getting Started Guide",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide",true,"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","2026-01-15","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Découvrez dans cette série d'articles tout ce que vous devez savoir sur GitLab Duo Agent Platform, des premières interactions à l'intégration MCP avancée, en passant par la personnalisation et les workflows de production.","Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet","\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) est une nouvelle solution alimentée par l'IA qui intègre plusieurs assistants intelligents (« agents ») tout au long du cycle de développement logiciel. Elle fonctionne comme une couche d'orchestration où les équipes de développement collaborent de manière asynchrone avec les agents d'IA dans l'ensemble du [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") afin de transformer les workflows linéaires en processus dynamiques et parallèles.\n\nLes tâches routinières, de la refactorisation de code aux scans de sécurité en passant par la recherche, peuvent être déléguées à des [agents d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/) spécialisés. 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Il s'agit d'un sur-ensemble qui s'éloigne des interactions entre un seul développeur et l'IA et privilégie une collaboration entre plusieurs équipes et agents.\n\n* **GitLab Duo Pro** a amélioré la productivité individuelle des développeurs dans l'[IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/ \"Qu'est-ce qu'un IDE ?\") avec des suggestions de code alimentées par l'IA et un chat.\n\n* **GitLab Duo Enterprise** a permis d'offrir des capacités d'IA complètes tout au long du cycle de développement logiciel. Mais il s'agissait encore principalement d'une approche qui facilitait les interactions entre un seul utilisateur et un assistant d'IA, principalement lors d'une session de questions-réponses avec un seul cas d'usage à la fois.\n\n* **GitLab Duo Agent Platform** relègue les interactions individuelles au second plan et se concentre sur une collaboration entre équipes et agents, où des agents spécialisés gèrent de manière autonome les tâches routinières tout au long du cycle de vie logiciel.\n\n## La série complète\n\n| Partie | Titre | Ce que vous apprendrez |\n|--------|-------|------------------------|\n| 1 | [Découvrir GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/) | Architecture de la plateforme, quatre façons d'utiliser les agents, accès aux agents et flows, premières interactions, sessions et sélection de modèle |\n| 2 | [Démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/) | Accès au chat dans l'interface Web et les IDE, sélection et changement de modèle, sélection d'agent, cas d'usage courants et dépannage |\n| 3 | [Comprendre les agents : agents par défaut, agents personnalisables et agents externes](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/) | Agents par défaut (agent GitLab Duo, agent Planner, agent Security Analyst, agent Data Analyst), création d'agents personnalisés avec des prompts système, configuration d'agents externes, personnalisation d'AGENTS.md et choix du bon type d'agent |\n| 4 | [Comprendre les flows : workflows multi-agents](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/) | Introduction aux flows par défaut, création de workflows YAML personnalisés, exécution de flows, orchestration multi-agents et surveillance |\n| 5 | [Découvrir le catalogue d'IA : découverte, création et partage d'agents et de flows](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/) | Navigation et découverte d'agents et de flows, activation d'agents et de flows dans les projets, création et publication de vos propres agents et flows, gestion de la visibilité |\n| 6 | [Surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/) | Aperçu du menu Automatisation, surveillance des sessions avec des logs détaillés, configuration de déclencheurs basés sur les événements et gestion des workflows d'IA |\n| 7 | [Intégrer le Model Context Protocol (MCP)](/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/) | Aperçu du MCP, GitLab en tant que client MCP avec connexion à des outils externes, GitLab en tant que serveur MCP pour les outils IA externes et exemples de configuration |\n| 8 | [Personnaliser GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/) | Règles de chat personnalisées, configuration d'AGENTS.md, prompts système pour les agents, configuration des outils d'agent, configuration du MCP et configuration YAML de flows personnalisés |\n\n## Référence des concepts clés\n### Composants principaux\n| Composant | Description | Caractéristiques clés |\n|-----------|-------------|----------------------|\n| **GitLab Duo Agentic Chat** | Interface principale pour l'interaction avec les agents | • Disponible dans l'interface Web et les IDE\u003Cbr>• Prend en charge la sélection de modèles\u003Cbr>• Conserve l'historique des conversations | | **Agents** | Partenaires de collaboration d'IA spécialisés dans des tâches spécifiques | • **Agents par défaut :** fournis par GitLab (agent GitLab Duo Planner, agent GitLab Duo Security Analyst, etc.)\u003Cbr>• **Agents personnalisables :** créés par votre équipe\u003Cbr>• **Agents externes :** fournisseurs d'IA externes comme Claude et OpenAI |\n| **Flows** | Workflows multi-étapes combinant des agents | • **Agents par défaut :** fournis par GitLab (flow « Developer », flow « Fix CI/CD Pipeline », etc.)\u003Cbr>• **Agents personnalisables :** workflows définis par l'utilisateur que vous créez |\n| **Catalogue d'IA** | Dépôt central pour découvrir, créer et partager des agents | • Parcourez et découvrez des agents et des flows\u003Cbr>• Ajoutez-les à vos projets\u003Cbr>• Partagez-les dans l'organisation |\n| **Menu Automatisation** | Centre de gestion des workflows d'IA | • **Sessions :** logs d'activité des flows\u003Cbr>• **Flows :** workflows multi-étapes\u003Cbr>• **Agents :** assistants d'IA spécialisés\u003Cbr>• **Déclencheurs :** automatisation basée sur les événements |\n| **Model Context Protocol (MCP)** | Framework d'intégration externe | • **Client :** GitLab Duo se connecte à des serveurs MCP externes (Jira, Slack, AWS, etc.)\u003Cbr>• **Serveur :** GitLab agit comme serveur MCP pour des outils d'IA externes (Claude Desktop, Cursor, etc.) |\n## Terminologie essentielle\n| Terme | Définition |\n|------|----------|\n| [Agent](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/) | Assistant d'IA spécialisé pour gérer des tâches spécifiques et répondre à des questions complexes |\n| [Agent par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/) | Agents préconfigurés, créés et maintenus par GitLab (par exemple, agent GitLab Duo Planner, agent GitLab Duo Security Analyst) disponibles immédiatement sans configuration |\n| [Agent personnalisable](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/) | Agents que vous créez avec des prompts système personnalisés et des outils pour les workflows spécifiques à l'équipe, configurés via les paramètres du projet/groupe |\n| [Agent externe](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) | Fournisseurs d'IA externes comme Claude, OpenAI, Google Gemini, etc. intégrés à la plateforme |\n| [Flow](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/) | Combinaison d'un ou de plusieurs agents travaillant ensemble pour résoudre un problème complexe |\n| [Flow par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/) | Workflows préconfigurés par GitLab (flow « Issue to MR », flow « Fix Pipeline », flow « Convert Jenkins », flow « Software Development »), déclenchés via des boutons dans l'interface utilisateur ou des IDE |\n| [Flow personnalisable](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/) | Workflows définis en YAML que vous créez pour des automatisations spécifiques liées à votre équipe, déclenchés par des événements ou des mentions |\n| [Déclencheur](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/triggers/) | Événement qui démarre automatiquement un flow (par exemple, mention, assignation) |\n| [Session](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/sessions/) | Enregistrement de l'activité d'un agent ou d'un flow avec des logs complets et des détails d'exécution du pipeline |\n| Prompt système | Instructions définissant le comportement, l'expertise et le style de communication de l'agent |\n| [Compte de service](https://docs.gitlab.com/user/profile/service_accounts/) | Compte utilisé par les flows ou les agents externes pour effectuer des opérations GitLab avec des autorisations spécifiques |\n| [MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/) | Model Context Protocol pour les intégrations externes (connexion à Jira, Slack, AWS, etc.) |\n| [AGENTS.md](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/) | Fichier standard du secteur pour personnaliser le comportement de l'agent au niveau de l'utilisateur ou du workspace |\n| [Règles personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/) | Règles qui personnalisent le comportement de GitLab Duo dans votre IDE |\n| Outils | Capacités que les agents peuvent utiliser pour interagir avec GitLab et les systèmes externes (par exemple, créer des tickets, des merge requests, exécuter des pipelines, analyser le code) |\n## Prêt à commencer ?\nCommencez par lire l'article [Partie 1 : Introduction à GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/) pour découvrir les principes fondamentaux de la plateforme.\n\n## Retours\nNous aimerions avoir vos retours ! Vous avez trouvé une erreur ? Vous avez une suggestion ?\n- [Ouvrir un ticket](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues)\n- [Contribuer](https://contributors.gitlab.com/)\n- [Échanger](https://forum.gitlab.com)","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide",{"noIndex":31,"title":25,"description":32,"ogImage":33},false,"Découvrez GitLab Duo Agent Platform : premières interactions, intégration MCP avancée, personnalisation et workflows de production.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide",[36,17,18,19],"aiml","cJmUEh135I1nyAdqtVmTj_5OcgD6nkeS8p6Ezsd6Rac",{"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":12,"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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logicielle","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","Éliminez les backlogs de révision, les délais de sécurité et la coordination manuelle grâce à des invites IA prêtes à l'emploi couvrant chaque étape du cycle de développement logiciel.\n",[684],"Chandler Gibbons","2026-03-04","Les outils de développement assistés par l'IA aident les équipes de développement à générer du code plus vite que jamais. Alors pourquoi les équipes ne livrent-elles pas plus rapidement ?\n\nLe développement ne représente aujourd’hui que 20 % du cycle de vie de la livraison logicielle, les 80 % restants deviennent le goulot d'étranglement : les backlogs de révision du code s'accumulent, les scans de sécurité peinent à suivre le rythme, la documentation prend du retard, et la coordination manuelle génère des surcharges croissantes.\n\nLa bonne nouvelle est que les mêmes capacités d'IA qui accélèrent le codage individuel peuvent éliminer ces retards à l'échelle de l'équipe. Il suffit d'appliquer l'IA à l'ensemble du cycle de développement logiciel, et pas uniquement lors de la phase de codage.\n\nVous trouverez ci-dessous 10 prompts prêts à l'emploi issus de la [bibliothèque de prompts de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), qui aident les équipes à surmonter les obstacles courants pour accélérer la livraison logicielle. Chaque prompt correspond à un ralentissement spécifique qui apparaît lorsque la productivité individuelle augmente sans que les processus de l'équipe ne s'améliorent en conséquence.\n\n## Comment transformer la révision de code de goulot d'étranglement en accélérateur ?\n\nLes développeurs génèrent des demandes de fusion plus rapidement grâce à l'IA, mais les réviseurs humains peuvent vite se retrouver débordés lorsque les cycles de révision s'étendent de quelques heures à plusieurs jours. L'IA peut prendre en charge les tâches de révision courantes, libérant ainsi les réviseurs pour qu'ils se concentrent sur l'architecture et la logique métier plutôt que sur la détection d'erreurs logiques basiques ou de violations de contrats d'API.\n\n### Réviser une demande de fusion pour détecter les erreurs logiques\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les outils de lint automatisés détectent les problèmes de syntaxe, mais les erreurs logiques nécessitent de comprendre l'intention. Cette invite identifie les bugs avant même que les réviseurs humains n'examinent le code, réduisant les cycles de révision de plusieurs allers-retours à souvent une seule validation.\n\n### Identifier les changements incompatibles dans une demande de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n **Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n1. API signature changes\n2. Removed or renamed public methods\n3. Changed return types\n4. Modified database schemas\n5. Breaking configuration changes\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les changements incompatibles découverts lors du déploiement peuvent entraîner des retours arrière et des incidents. Cette invite déplace cette détection en amont, au stade de la demande de fusion, là où les correctifs sont plus rapides et moins coûteux.\n\n## Comment décaler la sécurité vers la gauche sans ralentir le développement ?\n\nLes analyses de sécurité génèrent des centaines de résultats. Les équipes sécurité trient manuellement chacun d'eux pendant que les développeurs attendent l'autorisation de déployer. La plupart des résultats sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque, mais identifier les véritables menaces demande expertise et temps. L'IA peut prioriser les résultats selon leur exploitabilité réelle et corriger automatiquement les vulnérabilités courantes, permettant aux équipes sécurité de se concentrer sur les menaces qui comptent vraiment.\n\n### Analyser les résultats d'une analyse de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n1. Assess real risk vs false positive\n2. Explain the vulnerability\n3. Suggest remediation\n4. Prioritize by severity\n```\n\n\n**Pourquoi c'est utile** : La majorité des résultats d'analyses de sécurité sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque. Cette invite aide les équipes sécurité à se concentrer sur les résultats qui comptent vraiment, réduisant le temps de remédiation de plusieurs semaines à quelques jours.\n\n### Réviser le code pour détecter des problèmes de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n1. Injection vulnerabilities\n2. Authentication/authorization flaws\n3. Data exposure risks\n4. Insecure dependencies\n5. Cryptographic issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les révisions de sécurité traditionnelles interviennent après l'écriture du code. Cette invite permet aux développeurs de détecter et corriger les problèmes de sécurité avant de créer une demande de fusion, supprimant les allers-retours qui retardent les déploiements.\n\n## Comment maintenir la documentation à jour au fil des évolutions du code ?\n\nLe code évolue plus vite que la documentation. L'intégration de nouveaux développeurs prend des semaines parce que les docs sont obsolètes ou inexistantes. Les équipes savent que la documentation est importante, mais elle est toujours reportée quand les délais approchent. Automatiser la génération et la mise à jour de la documentation dans le cadre de votre flux de travail standard garantit que les docs restent à jour sans effort manuel supplémentaire.\n\n\n### Générer des notes de version à partir des demandes de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nGenerate release notes for these merged MRs:\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n1. New features\n2. Bug fixes\n3. Performance improvements\n4. Breaking changes\n5. Deprecations\n```\n**Pourquoi c'est utile** : La compilation manuelle des notes de version prend des heures et comporte souvent des erreurs ou des omissions. La génération automatisée garantit que chaque version dispose de notes complètes sans alourdir votre processus de publication.\n\n### Mettre à jour la documentation après des modifications du code\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n1. README files\n2. API documentation\n3. Architecture diagrams\n4. Onboarding guides\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : La dérive de la documentation survient parce que les équipes oublient quels docs doivent être mis à jour après des modifications du code. Cette invite intègre la maintenance de la documentation dans votre flux de développement, plutôt que d'en faire une tâche séparée perpétuellement reportée.\n\n## Comment réduire la complexité de la planification ?\n\nLes grandes fonctionnalités se retrouvent bloquées en phase de planification. Les équipes passent des semaines en réunions pour délimiter le périmètre et identifier les dépendances. La complexité semble insurmontable et il est difficile de savoir par où commencer. L'IA peut décomposer méthodiquement un travail complexe en tâches concrètes et réalisables, avec des dépendances claires et des critères d'acceptation précis — transformant des semaines de planification en une mise en œuvre ciblée.\n\n### Décomposer un epic en issues\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Agent** : Duo Planner\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n1. Technical dependencies\n2. Reasonable issue sizes\n3. Clear acceptance criteria\n4. Logical implementation order\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite transforme une semaine de réunions de planification en 30 minutes de décomposition assistée par l'IA suivie d'une revue d'équipe. Les équipes démarrent l'implémentation plus tôt, avec une direction plus claire.\n\n## Comment améliorer la couverture de tests sans alourdir l'effort ?\n\nLes développeurs écrivent du code plus vite, mais si les tests ne suivent pas le rythme, la couverture diminue et les bugs passent au travers. Écrire des tests complets manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites sous pression des délais. Générer des tests automatiquement permet aux développeurs de réviser et d'affiner plutôt que d'écrire depuis zéro, maintenant la qualité sans sacrifier la vélocité.\n\n### Générer des tests unitaires\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n1. Happy path\n2. Edge cases\n3. Error conditions\n4. Boundary values\n5. Invalid inputs\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Écrire des tests manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites. Cette invite génère des suites de tests complètes en quelques secondes, que les développeurs peuvent réviser et ajuster plutôt qu'écrire de zéro.\n\n### Identifier les lacunes de couverture de tests\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n1. Untested functions/methods\n2. Uncovered edge cases\n3. Missing error scenario tests\n4. Integration points without tests\n5. Priority areas to test next\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite révèle les angles morts de votre suite de tests avant qu'ils ne provoquent des incidents en production. Les équipes peuvent améliorer systématiquement la couverture là où cela compte le plus.\n\n## Comment réduire le temps moyen de résolution lors du débogage ?\n\nLes incidents en production prennent des heures à diagnostiquer. Les développeurs parcourent des logs et des traces d'appel pendant que les utilisateurs subissent des interruptions de service. Chaque minute de débogage représente une minute de productivité perdue et potentiellement un manque à gagner. L'IA peut accélérer l'analyse des causes profondes en interprétant des messages d'erreur complexes et en proposant des correctifs précis, réduisant le temps de diagnostic de plusieurs heures à quelques minutes.\n\n### Déboguer un pipeline en échec\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Débogage\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\nStage: [STAGE]\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n1. Identify the root cause\n2. Suggest a fix\n3. Explain why it started failing\n4. Prevent similar issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les échecs de pipeline CI/CD bloquent des équipes entières. Cette invite diagnostique les pannes en quelques secondes au lieu des 15 à 30 minutes que les développeurs consacrent habituellement aux investigations, maintenant ainsi une vélocité de déploiement élevée.\n\n## Passer des gains individuels à l'accélération collective\n\nCes invites illustrent une évolution dans la manière dont les équipes exploitent l'IA pour la livraison logicielle. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la productivité individuelle des développeurs, elles s'attaquent aux défis de coordination, de qualité et de partage des connaissances qui contraignent réellement la vélocité des équipes.\n\nLa [bibliothèque d'invites complète](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) contient plus de 100 invites couvrant toutes les étapes du cycle de vie logiciel : planification, développement, sécurité, tests, déploiement et opérations. Chaque invite est étiquetée par niveau de complexité (Débutant, Intermédiaire, Avancé) et classée par cas d'usage, facilitant la recherche du bon point de départ pour votre équipe.\n\nCommencez par les invites étiquetées « Débutant » qui s'attaquent aux obstacles les plus pressants de votre équipe. À mesure que votre équipe prend confiance, explorez les invites intermédiaires et avancées qui permettent des flux de travail plus sophistiqués. L'objectif n'est pas seulement un développement plus rapide — c'est une livraison logicielle plus rapide, plus sûre et de meilleure qualité, de la planification jusqu'à la mise en production.\n",[16,688],"DevOps platform",{"featured":31,"template":13,"slug":690},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":692,"config":700},{"title":693,"description":694,"authors":695,"date":697,"body":698,"category":9,"tags":699,"heroImage":21},"GitLab Duo Agent Platform : comment réinventer le développement logiciel avec l’IA agentique","Découvrez comment GitLab Duo Agent Platform transforme la collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[696],"GitLab France Team","2026-02-24","> *Cet article de blog est un résumé de notre webinaire sur la Collaboration entre agents d’IA et développeurs animé par Lucas Rangeard (Solutions Architect) et Chloé Cartron (Senior Solutions Architect). Pour visionner le replay, [cliquez ici](https://learn.gitlab.com/fr-oct-agentic-ai/duo-ai-fr).* \n\nStructurer un besoin client en ticket, diviser un ticket en sous-tâches assignables, et implémenter la fonctionnalité : trois opérations qui, dans un cycle de développement traditionnel, s'enchaînent de manière séquentielle entraînant un goulot d'étranglement bien connu des [équipes DevOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/build-a-devops-team/ \"équipes DevOps\").\n\nGrâce à GitLab Duo Agent Platform, ces trois tâches sont exécutées en parallèle, avec une merge request prête à être revue en quelques minutes. \n\nDécouvrez dans cet article les capacités de GitLab Duo Agent Platform conçue pour transformer la collaboration entre équipes de développement et agents intelligents et apprenez comment mettre en place des flows, de la création d’un ticket au développement d’une application à travers trois cas d’usage.\n\n## GitLab Duo Agent Platform : une orchestration agentique native\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/ \"GitLab Duo Agent Platform\") représente une évolution majeure dans notre approche du DevSecOps. En disponibilité générale depuis janvier 2026 pour les clients GitLab Premium et GitLab Ultimate (GitLab.com et GitLab Self-Managed), GitLab Duo Agent Platform permet aux équipes de développement de collaborer avec des agents d’IA sur l'ensemble du cycle de développement logiciel ([SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\")).\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’orchestration agentique au coeur du SDLC\n\nNotre approche repose sur trois piliers interconnectés :\n\n* **Nous conservons ce qui fait notre force** : une plateforme unifiée avec un système de données centralisé et des APIs.\n* **Nous ajoutons une couche d'intelligence agentique** : des agents spécialisés travaillant ensemble et de manière autonome. \n* **Nous créons un graphe de connaissances reliant l'ensemble des données entre elles** : votre code, vos tickets, vos déploiements, vos scans de sécurité. Cette interconnexion permet aux agents de comprendre votre contexte complet et de prendre des décisions éclairées rapidement. \n\n### Des agents spécialisés tout au long du SDLC\n\nGitLab Duo Agent Platform ne vise pas à remplacer les équipes de développement, mais à leur fournir des partenaires capables d'exécuter des tâches en parallèle. \n\nLes utilisateurs ont accès à trois types d’agents différents : les [agents par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/) comme [Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/), [Security Analyst](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) et [Data Analyst](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/data_analyst/) pour les tâches courantes de développement, les [agents personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/) pour les workflows spécifiques à votre équipe, ainsi que les [agents externes](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) comme Claude Code ou OpenAI Codex. Pour en savoir plus sur les agents, consultez notre article de blog [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n\nCes agents partagent un contexte unifié. Ils peuvent accéder aux tickets, au code source, aux [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), aux merge requests et à l'historique de déploiement, selon les permissions données. \n\n> Chez NatWest, l'intégration des agents d’IA dans le cycle de développement logiciel a permis d'améliorer « la productivité, la vélocité et l'efficacité » des équipes, selon Bal Kang, Engineering Platform Lead. \n\n## Comment l'IA agentique réduit les temps d'attente entre chaque étape ?\n\nDans un cycle de développement traditionnel, les étapes s'enchaînent les unes après les autres. Rédaction des spécifications, découpage en tâches, implémentation, tests, revue de code : chaque phase attend la précédente. Ce modèle séquentiel génère des temps morts et limite la capacité des équipes à traiter plusieurs demandes simultanément.\n\nL'approche agentique change cette dynamique. En déléguant des tâches à des agents autonomes, les équipes de développement peuvent avancer sur plusieurs fronts en parallèle. Pendant qu'un agent implémente une fonctionnalité, un autre structure une nouvelle demande, et un troisième prépare une analyse de sécurité. Le cycle de développement global est raccourci.\n\nL'objectif : permettre aux équipes de développement de déléguer certaines tâches à des agents pendant qu'ils se concentrent sur d'autres tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en gardant le contrôle sur les résultats.\n\n## 3 exemples de flows à tester\n\nDécouvrez comment GitLab Duo Agent Platform transforme le quotidien des équipes grâce à ces trois cas d'usage qui peuvent être exécutés simultanément. \n\n### Transformer une idée en ticket structuré\n\nAvec GitLab Duo Agentic Chat, les utilisateurs peuvent générer un ticket complet et personnalisable à partir d'une idée en formulant leur demande en langage naturel à l’aide du modèle IA de leur choix. \n\nCe ticket comprend le titre correspondant au besoin, la user story, les critères d'acceptance, les contraintes techniques, la « definition of done », ainsi que tout autre élément de gestion de projet propre aux équipes : personnes assignées, labels, date de début et date de fin de la tâche, confidentialité du ticket, etc.\n\nL'action proposée est soumise à validation. Une fois approuvé, le ticket apparaît dans le backlog en quelques secondes.\n\n### Diviser un ticket en sous-tâches\n\nUn ticket couvrant plusieurs fonctionnalités peut être divisé automatiquement en sous-tickets distincts. L'agent crée les sous tickets, maintient les références avec le ticket parent, et préserve la cohérence des critères d'acceptance. Ce mécanisme transforme un besoin business global en un ensemble de tâches assignables aux équipes. \n\n### Générer une merge request depuis un ticket\n\nÀ partir d’un ticket décrivant une fonctionnalité à implémenter, l'agent analyse le contexte du projet, comprend l'architecture existante, et génère le code correspondant. Il modifie les fichiers nécessaires, crée une merge request et le pipeline CI/CD se lance automatiquement.\n\nIl est également possible d'assigner GitLab Duo comme relecteur sur une merge request. L'agent analyse les changements, identifie les points d'attention et laisse des commentaires dans la merge request, offrant un premier niveau de revue avant la sollicitation des pairs.\n\n## Une collaboration entre humains et IA\n\nUn aspect distingue GitLab Duo Agent Platform des approches purement automatisées : chaque action proposée par un agent nécessite une validation explicite. L'utilisateur visualise ce que l'agent souhaite exécuter et approuve ou ajuste le travail effectué par l’agent avant d’effectuer une action.\nCette approche répond aux exigences des équipes en matière de gouvernance. L'agent accélère l'exécution, mais les décisions restent sous contrôle humain. Une approche indispensable dans un contexte où la qualité du code et la sécurité ne peuvent être compromises.\n\n## Le catalogue d’IA : un écosystème agentique\n\nAu-delà des agents natifs, GitLab développe un écosystème ouvert : le catalogue d’IA. Ce dernier permet de découvrir, utiliser et partager des agents et des flows développés par GitLab, ainsi que par toute la communauté.\n\nLes options de partage sont flexibles : ouverture à la communauté ou restriction à des usages internes selon les besoins de gouvernance.\n\nCette approche permet d'imaginer un agent expert en migration de bases de données, ou encore un flow d’optimisation de performance tous intégrés nativement dans GitLab. \n\nCes agents et flows s'intègrent à votre interface GitLab et identifient rapidement votre contexte et vos projets.\n\n## Prérequis\n\nPour utiliser GitLab Duo Agent Platform, plusieurs conditions sont requises :\n\n* Disposer de la version 18.8 ou ultérieure de GitLab ou d’un compte GitLab.com.\n* Être abonné à [GitLab Premium](https://about.gitlab.com/fr-fr/pricing/premium/) ou [GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/fr-fr/pricing/ultimate/)\n\nGitLab Duo Agent Platform utilise par défaut les modèles d'IA fournis par GitLab. Une configuration alternative utilisant les modèles des clients est disponible [pour les installations auto hébergées](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/#gitlab-duo-agent-platform). Pour en savoir plus, consultez notre article [IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/).\n\n## Perspectives : l'IA agentique au coeur du DevSecOps\n\nGitLab Duo Agent Platform marque une évolution dans l'intégration de l'IA dans le cycle de développement DevSecOps. Il ne s'agit plus uniquement de suggestions de code, mais d'une véritable orchestration agentique où des agents spécialisés prennent en charge des workflows complets.\n\nVous souhaitez en savoir plus sur les flows ? Consultez notre article [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/) et découvrez comment utiliser les [flows par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/) et les [flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/).\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 !",[16],{"featured":31,"template":13,"slug":701},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":703,"config":712},{"title":704,"description":705,"authors":706,"heroImage":708,"date":709,"body":710,"category":9,"tags":711},"IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM","Découvrez comment GitLab 18.9 offre aux entreprises des secteurs réglementés une IA agentique gouvernée grâce à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et à la prise en charge Bring Your Own Model.",[707],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","Pour les organisations qui opèrent dans des secteurs réglementés, la transition vers l'automatisation alimentée par l'IA s'accompagne de contraintes strictes. La résidence des données, le contrôle des fournisseurs et la gouvernance ne sont pas négociables. De nombreuses organisations ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles, avec des processus d'approbation rigoureux qui régissent leur fonctionnement et leur déploiement.\n\nAvec [GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/releases/2026/02/19/gitlab-18-9-released/), nous proposons deux fonctionnalités qui comblent une lacune stratégique critique pour ces organisations et transformons [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) en un plan de contrôle d'IA prêt à être déployé et gouvernable pour les environnements réglementaires les plus stricts.\n\n## GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne\nAvec GitLab Duo Agent Platform, les équipes d'ingénierie créent des flows alimentés par l'IA qui automatisent des séquences de tâches, allant de la refactorisation des services au renforcement des pipelines CI/CD en passant par la hiérarchisation des vulnérabilités. Jusqu'à présent, l'utilisation de GitLab Duo Agent Platform en production avec des modèles auto-hébergés était principalement alignée sur des chemins de licence hors ligne ou complémentaires et n'était pas conçue pour les clients disposant de licences cloud en ligne qui opèrent dans des environnements avec des réglementations strictes.\n\nDésormais en disponibilité générale, [GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne](https://docs.gitlab.com/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted) introduit un modèle de facturation basé sur l'usage alimenté par les [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/). Cette approche offre la mesure transparente et prévisible dont les entreprises ont besoin pour instaurer la confiance et la refacturation interne.\n* **Résidence et contrôle des données** : vous pouvez désormais exécuter GitLab Duo Agent Platform en production sur des licences cloud en ligne tout en utilisant des modèles hébergés sur votre propre infrastructure ou dans des environnements cloud approuvés. Vous contrôlez ainsi le lieu d'exécution des modèles et la façon dont le trafic d'inférence est acheminé dans vos environnements approuvés.\n* **Transparence des coûts et refacturation** : bénéficiez d'une transparence granulaire des coûts grâce aux GitLab Credits et au décompte par requête, deux éléments essentiels pour une refacturation interne précise et le respect des normes réglementaires en matière de reporting.\n* **Accélération de l'adoption** : supprime un obstacle majeur au déploiement de l'IA agentique dans des secteurs comme les services financiers, les administrations publiques et les infrastructures critiques, où l'acheminement des données via des fournisseurs d'IA externes n'est tout simplement pas envisageable. Avec GitLab 18.9, GitLab Duo Agent Platform devient un environnement de déploiement de premier ordre pour les licences cloud en ligne.\n\n## Bring Your Own Model\nL'auto-hébergement de la couche d'orchestration n'est qu'une partie de la solution. De nombreux clients de secteurs réglementés ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles : des LLM adaptés à leur domaine, des déploiements dans une région dédiée ou air-gapped pour la souveraineté des données, et des modèles fermés et internes conçus en fonction d'un profil de risque spécifique.\n\n**Bring Your Own Model (BYOM)** renforce la flexibilité de GitLab Duo Agent Platform. Les administrateurs peuvent connecter des modèles tiers ou auto-hébergés via la [passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/gateway/), et les clients choisissent et contrôlent le modèle.\n* **Intégration et gouvernance** : les modèles BYOM apparaissent aux côtés des modèles gérés par GitLab dans le plan de contrôle d'IA de GitLab. GitLab Duo Agent Platform peut ainsi les traiter comme des options prêtes à l'emploi pour l'entreprise.\n* **Mappage granulaire** : une fois enregistrés via la passerelle d'IA, les modèles peuvent être mappés à des flows ou des fonctionnalités spécifiques de GitLab Duo Agent Platform. Vous pouvez ainsi exercer un contrôle étroit sur les agents et les flows, ainsi que sur les modèles utilisés. Les administrateurs restent toujours responsables de la validation des modèles, des performances et de l'évaluation des risques. Vous êtes responsable de la compatibilité, des performances et de l'évaluation des risques pour les modèles que vous apportez.\n\nEnsemble, ces fonctionnalités donnent aux responsables d'ingénierie un contrôle complet sur l'IA agentique. Ce plan de contrôle unique et gouverné pour l'IA agentique remplace l'ensemble fragmenté de solutions ponctuelles et d'outils d'IA non gérés sur lesquels de nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui. Il s'agit d'une combinaison que les organisations réglementées réclamaient depuis longtemps : la liberté de choisir son modèle accompagnée d'une gouvernance forte, au sein de la même plateforme DevSecOps en laquelle elles ont déjà confiance.\n\n> Vous souhaitez essayer GitLab Duo Agent Platform ? [Contactez-nous ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](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).\n\n-----------\n\n_Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens de la section 27A du Securities Act de 1933, tel que modifié, et de la section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans ces déclarations sont raisonnables, elles sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et autres facteurs connus et inconnus qui peuvent entraîner des résultats ou des issues réels sensiblement différents. Des informations supplémentaires sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos dépôts auprès de la SEC. 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