[{"data":1,"prerenderedAt":761},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":3,"navigation-fr-fr":36,"banner-fr-fr":441,"footer-fr-fr":451,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":661,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":675,"assessment-promotions-fr-fr":713,"next-steps-fr-fr":752},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":11,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available.yml","Gitlab Duo Agent Platform Is Generally Available",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Duo Agent Platform en disponibilité générale","Découvrez comment l'IA agentique dans l'ensemble du cycle de vie logiciel se traduit par un codage plus rapide et des cycles d'innovation accélérés.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","Nous sommes ravis d'annoncer la disponibilité générale de GitLab Duo Agent Platform. Il s'agit d'un moment important pour GitLab, nos clients et le secteur dans son ensemble, et de la première étape en vue de concrétiser notre vision d'intégrer l'IA agentique dans l'ensemble du cycle de développement logiciel.\n\nLes outils d'IA ont considérablement amélioré la capacité des équipes de développement à écrire du code, et dans certains cas, les développeurs signalent une productivité multipliée par dix. Malheureusement, puisque seulement environ 20% du temps d'un développeur est consacré à l'écriture de code, l'amélioration de la vélocité d'innovation totale et de la livraison obtenue par l'IA est progressive. C'est ce qu'on appelle souvent le [paradoxe de l'IA](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/) dans la livraison logicielle.\n\nDe plus, pour de nombreuses équipes, l'accélération de la création de code entraîne de nouveaux goulots d'étranglement, notamment un retard important dans la revue de code, des failles de sécurité, des contrôles de conformité et des corrections de bogues en aval.\n\nGitLab Duo Agent Platform résout le paradoxe de l'IA grâce à une orchestration intelligente et une automatisation avec l'IA agentique tout au long du cycle de vie logiciel. \n\nPour obtenir plus d'informations, visionnez la vidéo et lisez la suite.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: Rejoignez GitLab Transcend le 10 février pour découvrir comment l'IA agentique transforme la livraison logicielle. Apprenez des témoignages de nos clients et explorez comment accélérer votre propre parcours de modernisation. [Inscrivez-vous dès maintenant.](https://about.gitlab.com/fr-fr/events/transcend/virtual/)\n\nNous sommes également ravis d'annoncer que les clients GitLab disposant d'abonnements GitLab Premium et GitLab Ultimate actifs recevront 12 et 24 dollars, respectivement, en GitLab Credits par utilisateur sans frais supplémentaires.\\* Ces crédits se renouvelleront chaque mois et donneront aux utilisateurs un accès à toutes les fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform.\n\nVoici comment les GitLab Credits fonctionnent : un GitLab Credit est une monnaie virtuelle utilisée pour les produits basés sur l'utilisation de GitLab. L'utilisation de GitLab Duo Agent Platform consommera des crédits disponibles, en commençant par les crédits inclus mentionnés ci-dessus. Les clients peuvent ensuite décider de s'engager dans un pool partagé de crédits pour toute leur organisation, ou les payer mensuellement, à la demande. Pour plus d'informations, veuillez consulter [notre article présentant GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/).\n\nLes clients avec un abonnement GitLab Duo Pro ou GitLab Duo Enterprise sont invités à continuer à utiliser ces produits, ou à migrer vers GitLab Duo Agent Platform à tout moment. La valeur restante du contrat GitLab Duo Enterprise peut être convertie en GitLab Credits à tout moment. Contactez votre représentant GitLab pour en savoir plus.\n\nVoici des cas d'usage et des fonctionnalités intéressants que vous pouvez tester dès aujourd'hui :\n\n### Une expérience unifiée pour la collaboration humaine et agentique\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com) introduit une expérience utilisateur unifiée conçue pour une intégration transparente entre les humains et leurs agents IA dans GitLab. Les développeurs et leurs équipes peuvent utiliser GitLab Duo Agentic Chat sur chaque page ou presque, poser des questions en contexte, suivre les sessions agentiques asynchrones et interagir avec les agents dans les workflows familiers comme les tickets, les merge requests et les activités de pipeline afin d'assurer la transparence des actions d'IA et de faciliter leur intégration dans les tâches quotidiennes.\n\n### Agentic Chat : assistance intelligente et contextuelle\n\n[Gitlab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) apporte un véritable raisonnement multi-étapes dans l'interface Web de GitLab et les IDE, en utilisant le contexte complet du cycle de vie des tickets, des merge requests, des pipelines, des résultats des scans de sécurité, et bien plus. S'appuyant sur GitLab Duo Chat précédemment publié, Agentic Chat peut effectuer des actions en votre nom de manière autonome et vous aider à répondre à des questions complexes de manière plus complète. Il fournit à chaque membre de l'équipe de développement logiciel des conseils précis et contextuels qui aident à améliorer l'intégration, la qualité du code et la vitesse de livraison.\n\nGitLab Duo Agentic Chat prend en charge de nombreux [cas d'usage](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) pour permettre la collaboration entre les développeurs et l'IA. Pour plus de détails sur la façon de commencer, veuillez [consulter notre guide « Démarrez avec GitLab Duo Agent Platform »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) et consultez ces suggestions de [prompts](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) que nous alimentons régulièrement.\n\n* **Analyser** : dans l'interface Web, Agentic Chat peut créer des tickets, des epics, des merge requests et fournir des résumés, mettre en évidence des résultats clés et offrir des conseils exploitables basés sur le contexte en temps réel du ticket, de l'epic et de la merge request spécifiques, et de bien d'autres types de contenu. Agentic Chat aide les équipes de développement à comprendre le code, les dépendances, l'architecture et la structure du projet qu'ils ne connaissent pas bien dans l'IDE ou dans un dépôt GitLab.\n\n* **Coder** : Agentic Chat peut générer du code, des configurations et une Infrastructure as Code à travers un large éventail de langages et de frameworks. Il peut aider à corriger les bogues, moderniser l'architecture et le code, générer des tests et de la documentation pour une intégration plus rapide. Directement à portée de main des développeurs, Agentic Chat est leur partenaire de collaboration dans VS Code, les IDE JetBrains, Cursor et Windsurf, avec des règles optionnelles au niveau de l'utilisateur et du workspace pour adapter les réponses.\n* **CI/CD** : Agentic Chat peut vous aider à mieux comprendre, configurer et dépanner\n  les pipelines existants, ou en créer de nouveaux à partir de zéro.\n\n* **Sécuriser** : Agentic Chat peut expliquer les vulnérabilités, prioriser les tickets en fonction de leur accessibilité et recommander des corrections pour vous faire gagner du temps.\n## Agents : des spécialistes qui collaborent à la demande\n\nGitLab Duo Agent Platform permet aux développeurs de déléguer des tâches à des agents spécialisés. La plateforme offre une combinaison unique d'agents de base, personnalisables et externes, tous intégrés de manière transparente dans l'expérience utilisateur GitLab, ce qui facilite le choix de l'agent adapté en fonctiond de la tâche.\n\n**[Les agents de base](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** sont préconfigurés par les experts GitLab et sont prêts à l'emploi pour gérer les tâches les plus complexes du cycle de livraison logicielle. Les agents de base ci-dessous sont inclus dans le cadre de la disponibilité générale de GitLab Duo Agent Platform, et d'autres sont actuellement en version bêta et seront bientôt disponibles.\n\n* [**L'agent Planner**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) aide les équipes à structurer, hiérarchiser et décomposer les tâches directement dans GitLab, ce qui rend la planification plus claire, plus rapide et plus facile à mettre en œuvre.\n\n* [**L'agent Security Analyst**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) examine les vulnérabilités et les signaux de sécurité, explique leur impact en langage clair et aide les équipes à comprendre les tâches à traiter en priorité.\n\n[**Les agents personnalisables**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) peuvent être créés à l'aide du Catalogue d'IA, un dépôt central où les équipes créent, publient, gèrent et partagent des agents et des flows personnalisés dans toute l'organisation. Les équipes peuvent créer des agents et des flows avec un contexte et des capacités spécifiques pour reproduire la façon dont leur équipe d'ingénierie fonctionne et résoudre les problèmes en utilisant les normes et les garde-fous utilisés par leurs ingénieurs.\n\n[**Les agents externes**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) sont intégrés de manière transparente dans GitLab et comprennent certains des meilleurs outils d'IA disponibles, notamment Claude Code d'Anthropic et Codex CLI d'OpenAI. Les utilisateurs bénéficient d'un accès natif GitLab à ces outils depuis GitLab pour divers cas d'utilisation, notamment la génération de code, la revue de code et l'analyse avec une sécurité transparente et des abonnements LLM intégrés.\n\nEnsemble, ces approches offrent aux équipes une adoption flexible de l'IA agentique, des agents spécialisés aux automatisations spécifiques à l'organisation en passant par l'intégration d'outils d'IA externes, le tout dans une seule plateforme gouvernée.\n\n## Flows : transformez le travail multi-étapes en résultats reproductibles et guidés\n\nLes flows automatisent les tâches complexes avec plusieurs workflows agentiques, du début à la fin.\n\nNotre équipe d'ingénierie a créé plusieurs flows inclus en disponibilité générale, avec d'autres à venir :\n\n* Le flow [**Developer (Issue to Merge Request)**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/) crée une merge request structurée à partir d'un ticket bien défini afin que les équipes puissent commencer à travailler immédiatement.\n\n* Le flow [**Convert to GitLab CI/CD**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/) aide les équipes à migrer ou à moderniser les configurations de pipeline sans réécriture manuelle.\n\n* Le flow [**Fix CI/CD pipeline**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/) analyse les échecs, identifie les causes probables et prépare les modifications recommandées.\n\n* Le flow [**Code Review**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/) analyse les modifications de code, les commentaires des merge requests, et plus encore afin de rationaliser les revues de code avec une analyse et des retours natifs de l'IA.\n\n* Le flow [**Software development in IDE**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/) guide le travail des équipes dans les étapes de développement et de revue quotidiennes.\n\n## Client MCP : connectez GitLab Duo Agent Platform aux outils que vos équipes utilisent déjà\n\nDans les IDE, le [Client MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) permet à GitLab Duo Agent Platform de se connecter de manière sécurisée à des systèmes externes comme Jira, Slack, Confluence et d'autres outils compatibles MCP pour extraire le contexte et prendre des mesures dans votre chaîne d'outils DevSecOps.\n\nAu lieu que l'assistance d'IA soit isolée dans des outils individuels, le Client MCP permet à GitLab Duo Agent Platform de comprendre et d'opérer dans les systèmes où la planification, la collaboration et l'exécution se produisent réellement. Cela réduit le changement de contexte manuel et permet des workflows plus complets et de bout en bout alimentés par l'IA qui reflètent la façon dont les équipes travaillent en pratique.\n\nLes fonctionnalités suivantes sont incluses en disponibilité générale :\n\n* Connexion à des systèmes externes compatibles MCP tels que Jira,\n  Confluence, Slack, Playwright et Grafana\n\n* Configuration au niveau du workspace et de l'utilisateur\n* Contrôles au niveau du groupe pour activer ou restreindre l'utilisation\n  de MCP\n\n* Flux d'approbation de l'utilisateur pour l'accès aux outils\n* Prise en charge dans Agentic Chat dans les extensions IDE\n\nNous prévoyons d'ajouter d'autres fonctionnalités à la capacité du serveur MCP GitLab, qui est actuellement en version bêta et devrait être en disponibilité générale dans les versions à venir.\n\n## Choisissez le bon modèle pour votre équipe et vos charges de travail\n\nGitLab Duo Agent Platform est construit sur une sélection de frameworks flexible qui permet aux équipes d'adapter la plateforme en fonction de leurs besoins en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité. GitLab utilise par défaut un LLM optimal pour chaque fonctionnalité, mais les administrateurs ont la possibilité de choisir parmi les modèles pris en charge tels que les variantes OpenAI GPT-5, Mistral, Meta Llama et Anthropic Claude. Les équipes possèdent ainsi un contrôle et une flexibilité plus précis sur le modèle utilisé pour le chat, les tâches de codage et les interactions d'agent pour chaque cas d'usage spécifique, en fonction des normes de leur organisation. Pour une liste complète des modèles pris en charge et des détails sur la configuration de la sélection de modèles, consultez la section [sélection d'un modèle](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/model_selection/) de notre documentation.\n\n### Gouvernance, visibilité et flexibilité de déploiement\n\nGitLab Duo Agent Platform offre aux organisations le contrôle et la transparence dont elles ont besoin pour adopter l'IA de manière responsable, avec des options de déploiement flexibles qui fonctionnent dans différents environnements.\n\nLes fonctionnalités suivantes sont incluses en disponibilité générale :\n\n* **Disponibilité sur toutes les plateformes :** GitLab.com, GitLab Self-Managed et GitLab Dedicated dans le cadre du cycle de release GitLab 18.8.\n\n* **Gouvernance et visibilité :** les équipes peuvent voir comment les agents sont utilisés, quelles actions ils effectuent et comment ils contribuent aux tâches. Les détails d'utilisation et d'activité aident les dirigeants à comprendre l'adoption, à mesurer l'impact et à s'assurer que l'IA est utilisée de manière appropriée. Ces contrôles facilitent le déploiement de l'IA à grande échelle en toute confiance.\n\n* **Contrôles d'accès basés sur les groupes :** les administrateurs peuvent définir des règles au niveau de l'espace de nommage qui prescrivent quels utilisateurs peuvent accéder aux fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform. Cette approche contribue à une adoption flexible, de l'activation immédiate à l'échelle de l'organisation aux déploiements progressifs. L'intégration du protocole LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) et du langage SAML (Security Assertion Markup Language) permet une gouvernance à grande échelle sans configuration manuelle.\n\n* **Sélection de modèles et options auto-hébergées :** la sélection de LLM est disponible pour toutes les fonctionnalités en disponibilité générale sur GitLab.com, GitLab Self-Managed et GitLab Dedicated. Les propriétaires d'espaces de nommage de niveau supérieur choisissent le modèle, et les sous-groupes héritent automatiquement de ces paramètres. Pour les organisations qui souhaitent davantage de contrôle, la plateforme prend en charge les modèles auto-hébergés pour les déploiements GitLab Self-Managed.\n\nDécouvrez une démonstration de GitLab Duo Agent Platform en action :\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Maintenez votre instance GitLab à jour\n\nPour vous assurer de bénéficier des dernières fonctionnalités, mises à jour de sécurité et améliorations de performances, nous vous recommandons de maintenir votre instance GitLab à jour.\nLes ressources suivantes peuvent vous aider à planifier et à effectuer votre mise à niveau :\n\n* [Outil de chemin d'accès de mise à niveau](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) : indiquez votre version actuelle et consultez les étapes de mise à niveau à suivre pour votre instance.\n* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) : guides détaillés pour chaque version prise en charge, y compris les prérequis, les instructions étape par étape et les meilleures pratiques à suivre.\n\nEn effectuant des mises à niveau régulières, vous vous assurez que votre équipe bénéficie des dernières fonctionnalités de GitLab ainsi que d'une sécurité et d'une prise en charge optimales.\n\nPour les organisations qui privilégient une approche autonome, pourquoi ne pas faire appel à [GitLab Managed Maintenance](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1). Avec GitLab Managed Maintenance, votre équipe se concentre sur l'innovation tandis que les experts GitLab gèrent les mises à niveau de votre instance GitLab Self-Managed afin d'assurer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de vos processus DevSecOps. Contactez votre gestionnaire de compte pour obtenir plus d'informations.\n\n---\n\n\\* Les clients GitLab disposant d'un abonnement GitLab Premium et GitLab Ultimate actif recevront automatiquement 12 $ et 24 $ de crédits inclus par utilisateur, respectivement, qui seront renouvelés mensuellement. Ces crédits sont disponibles pour une durée limitée et sont susceptibles d'être modifiés ([voir les conditions de la promotion](https://about.gitlab.com/pricing/terms/)).\n\n*Cet article de blog contient des déclarations de nature prospective au sens de la Section 27A du Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous pensions 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 conséquences sensiblement différents. De plus amples informations sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos documents déposés auprès de la SEC. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser ces déclarations après la date de publication de cet article de blog, sauf si la loi l'exige.*",[23,24,25],"AI/ML","product","features","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"config":30,"title":15,"description":16},{"noIndex":31},false,"fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",[34,24,25],"aiml","J4j7_OCAHEpPWSngIDefL334msF_I4g0IdEztBN526c",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":368,"minimal":403,"duo":422,"pricingDeployment":431},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Commencer un essai gratuit",{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":49,"config":50},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":54,"config":55},"Connexion",{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[59,86,183,188,289,349],{"text":60,"config":61,"cards":63},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":62},"platform",[64,70,78],{"title":60,"description":65,"link":66},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":67,"config":68},"Découvrir notre plateforme",{"href":69,"dataGaName":62,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/platform/",{"title":71,"description":72,"link":73},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":74,"config":75},"Découvrir GitLab Duo",{"href":76,"dataGaName":77,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":79,"description":80,"link":81},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":82,"config":83},"En savoir plus",{"href":84,"dataGaName":85,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":87,"left":11,"config":88,"link":90,"lists":94,"footer":165},"Produit",{"dataNavLevelOne":89},"solutions",{"text":91,"config":92},"Voir toutes les solutions",{"href":93,"dataGaName":89,"dataGaLocation":42},"/fr-fr/solutions/",[95,120,143],{"title":96,"description":97,"link":98,"items":103},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":99},{"icon":100,"href":101,"dataGaName":102,"dataGaLocation":42},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[104,108,111,116],{"text":105,"config":106},"CI/CD",{"href":107,"dataGaLocation":42,"dataGaName":105},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":71,"config":109},{"href":76,"dataGaLocation":42,"dataGaName":110},"gitlab duo agent platform - 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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",[23,686],"DevOps platform",{"featured":31,"template":12,"slug":688},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":690,"config":699},{"title":691,"description":692,"authors":693,"date":695,"body":696,"category":9,"tags":697,"heroImage":698},"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",[694],"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 !",[23],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":31,"template":12,"slug":700},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":702,"config":711},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":9,"tags":710},"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.",[706],"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. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser ces déclarations après la date de cet article de blog, sauf si la loi l'exige._",[23,24,25],{"featured":11,"template":12,"slug":712},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"promotions":714},[715,728,740],{"id":716,"categories":717,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[24,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":744,"text":719,"button":745,"image":749},"security-modernization",[743],"security","Are you trading speed for security?",{"text":746,"config":747},"Get your security maturity score",{"href":748,"dataGaName":724,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":753,"blurb":754,"button":755,"secondaryButton":759},"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":44,"config":756},{"href":757,"dataGaName":47,"dataGaLocation":758},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":49,"config":760},{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":758},1773871249460]