[{"data":1,"prerenderedAt":761},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":3,"navigation-fr-fr":37,"banner-fr-fr":442,"footer-fr-fr":452,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":662,"blog-related-posts-fr-fr-introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":676,"assessment-promotions-fr-fr":713,"next-steps-fr-fr":752},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform.yml","Introduction To Gitlab Duo Agent Platform",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-16","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Découvrez les bases de GitLab Duo Agent Platform et testez votre première interaction avec un agent.","Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform","*Bienvenue dans la Partie 1 de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), où vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de vie de développement. Suivez des tutoriels qui vous guideront de votre première interaction jusqu'à la mise en place de workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la production.*\n\nGitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la façon dont les développeurs interagissent avec l'IA au cours du cycle de vie du développement logiciel. Axé non plus seulement sur le code et s'appuyant sur le contexte complet du SDLC, GitLab Duo Agent Platform permet à plusieurs agents d'IA spécialisés de travailler aux côtés de votre équipe, en gérant des tâches complexes de manière asynchrone tandis que vous vous concentrez sur l'innovation et la résolution de problèmes.\n\nGitLab Duo Agent Platform transforme les workflows de développement linéaires traditionnels en systèmes de collaboration multi-agents dynamiques.\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agent Platform ?\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) est une couche d'orchestration d'IA qui permet :\n\n- La collaboration asynchrone entre les développeurs et les agents d'IA spécialisés\n- Un contexte SDLC complet qui couvre le code, les tickets, les epics, les merge requests, les pipelines CI/CD, les wikis, les analyses et les scans de sécurité\n- Des flows multi-agents où de nombreux agents collaborent en parallèle sur des tâches complexes\n- Une automatisation intelligente qui comprend les normes, les pratiques et les exigences de conformité de votre organisation\n\nIl s'agit d'assistants d'IA pour votre équipe qui peuvent prendre en charge des workflows entiers, car ils comprennent les exigences et créent des merge requests, tandis que vous maintenez une visibilité et un contrôle complets.\n\n> 🧠 Essayez [**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) dès aujourd'hui !\n## Architecture de GitLab Duo Agent Platform\n\nGitLab Duo Agent Platform se compose de plusieurs composants interconnectés qui travaillent ensemble pour fournir une assistance d'IA complète. Le diagramme ci-dessous montre les *méthodes d'interaction de l'utilisateur* avec GitLab Duo Agent Platform. Il illustre les quatre façons dont les utilisateurs peuvent interagir avec les agents :\n\n\n\n\n![Diagramme d'architecture de GitLab Duo Agent Platform](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373441/k0ktrcnyuqbq3unbcvyp.png \"Diagramme d'architecture de GitLab Duo Agent Platform\")\n\n### Comment les équipes interagissent avec GitLab Duo Agent Platform\n\n**Quatre façons d'utiliser les agents**\n\n1. **GitLab Duo Agentic Chat** : ouvrez le panneau de chat dans l'interface GitLab ou votre IDE pour engager des conversations interactives avec les agents fondamentaux et personnalisés. Sélectionnez parmi les modèles IA disponibles et obtenez une aide en temps réel.\n\n2. **Déclencher des flows personnalisés** : mentionnez les flows dans les commentaires de tickets ou de merge requests, ou assignez des relecteurs pour déclencher automatiquement les flows personnalisés. Ceux-ci s'exécutent de manière asynchrone via l'exécution du runner.\n\n3. **Déclencher des flows par défaut** : construits et maintenus par GitLab, notamment **[le flow Déveloper (développeur)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/developer/)**, **[le flow Code Review (revue de code)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)**, **[le flow Fix CI/CD Pipeline (correction de pipelines CI/CD)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)**, **[le flow Convert Jenkins to GitLab CI/CD (conversion de fichiers Jenkins en GitLab CI/CD)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**, et **[le flow Software Development (développement logiciel)](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**.\n4. **Déclencher des agents externes** : assignez ou mentionnez des agents d'IA externes (comme Claude Code ou OpenAI Codex) dans les commentaires de tickets ou de merge requests pour les déclencher automatiquement. Ceux-ci s'exécutent de manière asynchrone via l'exécution du runner.\n\n**Gestion et découverte**\n\n- **Catalogue d'IA** : parcourez, créez et partagez des agents et des flows dans votre organisation. Découvrez les agents et les flows créés par GitLab et votre équipe, puis ajoutez-les à vos projets. Vous pouvez également créer et publier vos propres agents et flows personnalisés et les mettre à disposition.\n\n- **Fonctionnalités d'automatisation** : votre hub central où vous pouvez tout gérer. Affichez et gérez vos agents, configurez et surveillez les flows, examinez toutes les activités dans les sessions (y compris l'état du pipeline), et configurez des déclencheurs pour l'automatisation basée sur les événements.\n\nExplorons brièvement chaque composant (nous les approfondirons dans les articles ultérieurs) :\n\n**GitLab Duo Agentic Chat**\n\nVotre interface principale pour interagir avec les agents. Disponible en tant que panneau persistant dans l'interface GitLab et dans votre IDE. Pour en savoir plus, consultez l'article [Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/).\n\n![GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"Panneau GitLab Duo Agentic Chat dans l'interface web\")\n\n![IDE GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/gjojavrvjhhvglgkvxmw.png \"Panneau GitLab Duo Agentic Chat dans VS Code\")\n\n**Agents**\n\nLes agents sont des assistants spécialisés alimentés par l'IA conçus pour gérer des tâches spécifiques tout au long de votre workflow de développement. Considérez-les comme des membres de votre équipe avec une expertise et des capacités uniques.\n\n| Type | Description | Où les utiliser | Configuration requise |\n|------|-------------|------------|----------------------|\n| **[Agent par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** | Maintenu par GitLab pour les workflows de développement courants (Security Analyst, Planner, GitLab Duo), disponible par défaut dans le chat de tout projet | GitLab Duo Chat | Non |\n| **[Agent personnalisable](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/)** | Créé par vous pour les besoins spécifiques de votre équipe avec des prompts personnalisés et des outils | GitLab Duo Chat | Oui |\n| **[Agent externe](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/)** | Fournisseurs IA externes (Claude, OpenAI) déclenchés via des mentions ou des assignations | @mentions, assignations | Facultatif |\n### À propos des agents externes\nLes agents externes s'exécutent en arrière-plan sur le calcul de la plateforme GitLab lorsqu'ils sont déclenchés par des mentions (par exemple, `@ai-codex`) ou des assignations dans les tickets et les merge requests. Contrairement aux agents par défaut et personnalisables qui utilisent des boucles de rétroaction synchrones, les agents externes s'exécutent de manière asynchrone, ce qui entraîne une automatisation puissante avec des fournisseurs IA spécialisés.\n### Les forces des agents\n- **Prompts spécialisés** : chaque agent possède un prompt système unique qui définit son expertise, son comportement et son style de communication.\n- **Accès aux outils** : les agents peuvent lire des fichiers, accéder aux tickets/merge requests/epics, rechercher du code, analyser les logs des tâches CI/CD et les rapports de vulnérabilité, et bien plus en fonction de leur configuration.\n- **Contexte du projet :** ils ont accès aux tickets, merge requests, code, pipelines CI/CD et vulnérabilités de sécurité.\n\nPour plus d'informations, consultez la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Découvrez comment créer des agents personnalisés, intégrer des fournisseurs d'IA externes et configurer les prompts et les outils des agents pour les besoins spécifiques de votre équipe.\n\n**Flows**\n\nLes flows sont des workflows multi-étapes qui combinent plusieurs actions pour résoudre des problèmes complexes. Contrairement aux agents qui répondent à des questions, les flows exécutent des workflows complets de manière autonome via l'exécution du runner.\n\n| Type | Description | Où les déclencher | Configuration requise |\n|------|-------------|--------------|----------------------|\n| **[Flows par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)** | Maintenus par GitLab pour les workflows de développement courants (Developer [développeur], Fix Pipeline [correction de pipelines], Convert Jenkins to GitLab CI/CD [Conversion de fichiers Jenkins en GitLab CI/CD], Software Development [Développement logiciel]) | Boutons d'action dédiés dans l'interface utilisateur ou onglet Flows de l'extension IDE | Non |\n| **[Flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/)** | Workflows définis par l'utilisateur que vous créez, adaptés à vos besoins | Mentions dans les tickets/merge requests, assignation | Oui |\n### Les forces des flows\n- **Exécution multi-étapes** : ils combinent plusieurs opérations en un seul workflow.\n- **Traitement asynchrone** : ils s'exécutent en arrière-plan tandis que vous continuez à travailler.\n- **Accès complet au pipeline** : ils s'exécutent via l'exécution du runner avec un contexte de projet complet.\n- **Déclenchement en fonction d'événements** : ils sont déclenchés automatiquement en fonction d'événements GitLab\n\nPour plus d'informations, consultez la [Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/), y compris les workflows multi-agents.\n\n## Agents vs flows : quelle est la différence ?\n\nComprendre quand utiliser un agent plutôt qu'un flow est essentiel pour travailler efficacement avec GitLab Duo Agent Platform.\n\n| Aspect | Agents (interactifs dans le chat) | Flows (automatisés sur la plateforme) |\n|--------|----------------------------------|------------------------------------|\n| **Objectif** | Travail interactif, itérations rapides, conseils sous la forme d'une conversation | Tâches complexes multi-étapes, automatisation en arrière-plan, workflows basés sur des événements |\n| **Où** | Chat GitLab Duo (interface web, IDE) | Tickets, merge requests, boutons d'action de l'interface utilisateur |\n| **Comment** | Conversation en temps réel avec la capacité de prendre des mesures | Déclenchés par des événements ou des clics de bouton |\n| **Exécution** | Exécution interactive et immédiate dans le contexte du chat | Exécution asynchrone via l'exécution du runner |\n| **Exemple** | « Refactorise cette fonction » (l'agent modifie le code), « Crée des tests » (l'agent génère un fichier de test) | « Génère une merge request pour le ticket #123 » (le flow crée une branche, valide et ouvre une merge request) |\n### Guide de décision rapide\n- Vous travaillez de manière interactive ou souhaitez des commentaires instantanés ? → Utilisez le chat\n- Vous avez besoin d'automatisation en arrière-plan, de revues de merge requests ou de tâches complexes dans plusieurs fichiers ? → Utilisez les flows\n### Point essentiel\n\nLes agents et les flows peuvent tous deux prendre des mesures et créer du code. La principale différence est la façon dont ils interagissent et s'exécutent : les agents communiquent de manière interactive dans votre interface de chat, tandis que les flows s'exécutent de manière asynchrone en arrière-plan sur le calcul de la plateforme.\n\n#### Catalogue d'IA\n\nUne bibliothèque centralisée où vous pouvez parcourir, découvrir, créer et partager des agents et des flows dans votre organisation. Vous retrouverez plus d'informations à ce sujet dans la [Partie 5 : découvrir le catalogue d'IA](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/).\n\n![Catalogue d'IA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618250/sdtnio4rrbmwlh4iia4l.png \"Catalogue d'IA\")\n\n#### Capacités d'automatisation\n\nVotre hub pour gérer les workflows d'agents et de flows :\n\n- **Agents** : affichez et gérez les agents de votre projet. Plus d'informations dans la [Partie 3](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n- **Flows** : affichez, créez et gérez les flows de votre projet. Plus d'informations dans la [Partie 4](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n- **Sessions** : logs d'activité des agents\n- **Déclencheurs** : gestion de l'automatisation basée sur les événements pour les flows de votre projet\n\n## Comprendre les sessions\n\nChaque exécution d'agent et de flows crée une session qui enregistre les activités agentiques. Les sessions fournissent une transparence complète sur les événements, y compris le raisonnement de l'agent, les détails d'exécution, l'appel d'outils, les résultats et le suivi complet des décisions.\n\n![Suivi des sessions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/jpqv5frskvgzz6fnmvjl.png \"Aperçu des sessions avec l'état d'exécution et la progression\")\n\n\n\n\nPour afficher les sessions, accédez à votre projet > **Automatiser** > **Sessions**. Vous pourrez ensuite accéder à la console du pipeline pour voir les logs d'exécution détaillés.\n\n## Sélection du modèle\n\nL'une des puissantes fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform est la capacité à choisir le modèle IA qui alimente votre conversation.\n\n**Disponible dans :** GitLab 18.4 et versions ultérieures\n\n**Comment sélectionner le modèle :**\n\n1. Ouvrez GitLab Duo Agentic Chat.\n2. Recherchez la liste déroulante des modèles.\n3. Cliquez pour voir les modèles disponibles.\n4. Sélectionnez le modèle qui convient le mieux à votre tâche.\n\n**Remarque :** la sélection du modèle est actuellement disponible uniquement dans l'interface web. L'intégration IDE utilise le modèle par défaut sélectionné pour votre groupe.\n\n## Votre première interaction avec un agent\n\nDécouvrons une simple première interaction avec GitLab Duo Agentic Chat :\n\n### Exemple 1 : comprendre votre projet (agent)\n\n**Scénario :** vous venez de rejoindre un projet et vous devez comprendre sa structure et son architecture.\n\n**Étapes :**\n\n1. Ouvrez le panneau GitLab Duo Chat (cliquez sur l'icône Duo en haut à droite).\n2. Assurez-vous que le mode Agentique (version bêta) est activé.\n3. Sélectionnez l'agent GitLab Duo (par défaut).\n4. Saisissez : « Donne-moi un aperçu de l'architecture de ce projet ».\n5. Appuyez sur **Entrée**.\n\n**Ce qui se passe :**\n\nL'agent :\n- Analyse la structure de votre dépôt\n- Examine votre README, l'organisation du code et la documentation\n- Fournit un aperçu complet avec les composants clés\n\nVous pouvez poser des questions de suivi pour clarifier.\n\n![Chat montrant un aperçu de l'architecture](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/rvdxbupzh8bupt674kyc.png \"Chat montrant un aperçu de l'architecture\")\n\n\n\n\n### Exemple 2 : une merge request (flow)\n\n**Scénario :** vous avez un ticket qui doit être résolu avec des modifications de code.\n\n**Étapes :**\n\n1. Ouvrez le ticket dans GitLab.\n2. Cliquez sur le bouton **Générer une MR avec Duo**.\n3. Une session d'agent démarre.\n4. En quelques minutes, une merge request (MR) est créée avec :\n\n   - Des modifications de code dans plusieurs fichiers\n\n   - Un message de validation descriptif\n\n   - Une explication des modifications dans la description de la merge request\n\n\n**Ce qui se passe :**\n\n\n Le flow Developer :\n\n- Analyse le ticket\n- Comprend la structure du dépôt, les modèles de conception et le contexte SDLC\n- Effectue les modifications de code appropriées\n- Ouvre une MR prête à être examinée\n\n\n\n\n![Problème avec le bouton "Générer une MR avec Duo"](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373443/gq57mpgyftvru1fyqh4o.png \"Problème avec le bouton « Générer une MR avec Duo »\")\n\n\n\n\n## Questions fréquemment posées\n\n**Q : Mes conversations avec les agents sont-elles privées ?**\n\nR : Oui. Les conversations suivent les modèles de confidentialité et de sécurité standard de GitLab. [En savoir plus.](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/data_usage)\n\n**Q : Puis-je utiliser GitLab Duo Agent Platform avec des modèles auto-hébergés ?**\n\nR : Oui. Cette approche requiert une configuration supplémentaire à partir de GitLab 18.8. Voir la [documentation GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/configure_duo_features/#configure-access-to-the-gitlab-duo-agent-platform).\n\n## Perspectives\n\nMaintenant que vous avez compris les bases de GitLab Duo Agent Platform, vous êtes prêt à approfondir chaque composant :\n\n- **[Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)**. Maîtrisez le panneau de chat persistant, découvrez les stratégies pour sélectionner un modèle, comprenez comment changer d'agent et utilisez le chat efficacement dans l'interface utilisateur web et tous les IDE pris en charge.\n- **[Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)**. Explorez les agents par défaut construits par GitLab, créez des agents personnalisés avec des prompts spécialisés pour les workflows de votre équipe et intégrez les agents CLI externes de fournisseurs comme Claude Code et OpenAI Codex.\n- **[Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)**. Découvrez comment les flows orchestrent plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes, créez des workflows personnalisés définis en YAML et exploitez les fournisseurs d'IA externes pour l'exécution de pipeline automatisée.\n- **[Partie 5 : découvrir le catalogue d'IA](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)**. Parcourez le dépôt centralisé pour découvrir les agents et les flows créés par GitLab et la communauté, ajoutez-les à vos projets et publiez vos propres solutions pour que d'autres les utilisent.\n- **[Partie 6 : surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)**. Surveillez toutes les activités d'agents et de flows via les sessions, configurez les déclencheurs basés sur les événements pour automatiser les workflows et gérez tout votre écosystème de GitLab Duo Agent Platform à partir d'un seul endroit central.\n- **[Partie 7 : intégrer le Model Context Protocol (MCP)](/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)**. Exploitez les capacités de GitLab Duo sur d'autres systèmes en vous connectant à des outils externes comme Jira, Slack et AWS via la norme MCP ouverte et autorisez les outils d'IA externes à accéder à vos données GitLab.\n- **[Partie 8 : personnaliser GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)**. Configurez des règles de chat personnalisées, créez des prompts système pour les agents, configurez les outils des agents, intégrez des systèmes externes avec MCP et personnalisez les flows en fonction des besoins spécifiques de votre équipe.\n\n## Ressources\n\n- [Documentation concernant GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n- [Site de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)\n- [Forum de GitLab](https://forum.gitlab.com/)\n\n---\n\n**Article suivant :** [Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)","yml",{},true,"/fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",{"noIndex":12,"title":25,"description":24,"ogImage":32},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","fr-fr/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",[35,17,18,19],"aiml","VObco5h5wXOZQ13OWAwh_62EJgJKUL7SRzbhE8Ka1NU",{"data":38},{"logo":39,"freeTrial":44,"sales":49,"login":54,"items":59,"search":369,"minimal":404,"duo":423,"pricingDeployment":432},{"config":40},{"href":41,"dataGaName":42,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":45,"config":46},"Commencer un essai gratuit",{"href":47,"dataGaName":48,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":50,"config":51},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":55,"config":56},"Connexion",{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[60,87,184,189,290,350],{"text":61,"config":62,"cards":64},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":63},"platform",[65,71,79],{"title":61,"description":66,"link":67},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":68,"config":69},"Découvrir notre plateforme",{"href":70,"dataGaName":63,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/platform/",{"title":72,"description":73,"link":74},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":75,"config":76},"Découvrir GitLab Duo",{"href":77,"dataGaName":78,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":80,"description":81,"link":82},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":83,"config":84},"En savoir plus",{"href":85,"dataGaName":86,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":88,"left":29,"config":89,"link":91,"lists":95,"footer":166},"Produit",{"dataNavLevelOne":90},"solutions",{"text":92,"config":93},"Voir toutes les solutions",{"href":94,"dataGaName":90,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/solutions/",[96,121,144],{"title":97,"description":98,"link":99,"items":104},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":100},{"icon":101,"href":102,"dataGaName":103,"dataGaLocation":43},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[105,109,112,117],{"text":106,"config":107},"CI/CD",{"href":108,"dataGaLocation":43,"dataGaName":106},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":72,"config":110},{"href":77,"dataGaLocation":43,"dataGaName":111},"gitlab duo agent platform - 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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",[683],"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",[16,687],"DevOps platform",{"featured":12,"template":13,"slug":689},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":691,"config":699},{"title":692,"description":693,"authors":694,"date":696,"body":697,"category":9,"tags":698,"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",[695],"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":12,"template":13,"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._",[16,17,18],{"featured":29,"template":13,"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":243},"/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",[17,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":243},"/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":243},"/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":45,"config":756},{"href":757,"dataGaName":48,"dataGaLocation":758},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":760},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":758},1773871232197]