[{"data":1,"prerenderedAt":762},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external":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-understanding-agents-foundational-custom-external":676,"assessment-promotions-fr-fr":714,"next-steps-fr-fr":753},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external.yml","Understanding Agents Foundational Custom External",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","understanding-agents-foundational-custom-external",{"description":15,"title":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Découvrez les agents de base, créez des agents personnalisés pour votre équipe et intégrez des agents externes comme Claude Code et OpenAI Codex.","GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents",[18],"Itzik Gan Baruch","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png","2026-01-20","*Bienvenue dans la troisième partie de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), dans laquelle vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de développement logiciel. Suivez ces tutoriels qui vous accompagnent de votre première interaction jusqu'aux workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la mise en production.*\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## Qu'est-ce qu'un agent ?\n\nLes agents sont des partenaires de collaboration d'IA spécialisés au sein de [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/). Chaque type d'agent remplit des objectifs différents et s'exécute dans des contextes différents.\n\n## Types d'agents\n\n| Type | Interface | Responsable | Cas d'usage |\n|------|---------------|-------------|----------|\n| **[Agent de base](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** | GitLab Duo Chat | GitLab | Tâches de développement courantes |\n| **[Agent personnalisable](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/)** | GitLab Duo Chat | Vous | Workflows spécifiques à l'équipe |\n| **[Agent externe](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/)** | Plateforme | Vous, voir [exemples de configuration](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external_examples/) | Intégrations d'IA externes |\n\n## Agents de base\n\nConçus et maintenus par GitLab, ces agents sont disponibles immédiatement sans aucune configuration requise.\n\nLa disponibilité des agents de base peut être [gérée par les propriétaires d'espaces de nommage ou les administrateurs d'instance](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/#turn-foundational-agents-on-or-off).\n\nCommencez à interagir avec les agents de base en ouvrant GitLab Duo Agentic Chat dans l'[IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/ \"Qu'est-ce qu'un IDE ?\") ou l'interface utilisateur Web.\n\n### L'agent GitLab Duo\n\nIl s'agit de l'agent par défaut, votre partenaire de collaboration de développement polyvalent pour créer et modifier du code, ouvrir des merge requests, trier et mettre à jour des tickets et epics, et exécuter des workflows avec un contexte complet de la plateforme [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"SDLC\").\n\n**Exemples de prompts :**\n\n- « Explique-moi comment fonctionne le système d'authentification. »\n\n- « Où se trouve la logique du profil utilisateur ? »\n\n- « Comment dois-je implémenter la fonctionnalité X ? »\n\n### L'agent Planner\n\nIl aide à la planification produit, à la décomposition des epics et à la création de tickets structurés.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n- « Crée un epic pour le nouveau système de paiement avec des sous-tâches. »\n\n- « Décompose le ticket #789 en tâches plus petites. »\n\n- « Génère des critères d'acceptation pour cette fonctionnalité. »\n\n[En savoir plus sur l'agent Planner Agent.](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/)\n\n### L'agent Security Analyst\n\nIl trie les vulnérabilités, identifie les faux positifs et hiérarchise les risques de sécurité.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n- « Trie toutes les vulnérabilités détectées lors du dernier scan. »\n\n- « Quels résultats SAST sont des faux positifs ? »\n\n- « Hiérarchise les problèmes de sécurité en fonction du risque réel. »\n\n[En savoir plus sur l'agent Security Analyst Agent.](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent.html)\n\n### L'agent Data Analyst \n\nll interroge, visualise et met en évidence les données à travers la plateforme de GitLab en utilisant GitLab Query Language (GLQL) pour fournir des informations exploitables sur vos projets et équipes.\n\n**Exemples de prompts :**\n\n- « Combien de merge requests ont été créées au cours du dernier trimestre ? »\n\n- « Montre-moi sur quoi chaque membre de l'équipe a travaillé ce mois-ci. »\n\n- « Quelles sont les tendances en matière de délais de résolution des tickets ? »\n\n- « Trouve tous les tickets ouverts avec le label 'bug' dans mon projet. »\n\n- « Génère une requête GLQL pour compter les merge requests par auteur. »\n\n[En savoir plus sur l'agent Data Analyst Agent.](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/data_analyst/)\n\n## Les agents personnalisables\n\nCréez vos propres agents adaptés aux workflows et standards spécifiques de votre équipe.\n\n### Cas d'usage courants\n\n- **Agent chargé du dépannage et du débogage** : il débogue les bogues logiciels et les régressions, et analyse les échecs de déploiement.\n\n- **Agent chargé de la documentation** : il maintient la documentation conformément à vos conventions.\n\n- **Assistant chargé de l'intégration des équipes** : il aide les nouveaux membres de l'équipe à se familiariser avec les pratiques spécifiques à l'entreprise.\n\n- **Moniteur de conformité** : il veille au respect des exigences réglementaires.\n\n- **Agent d'assistance localisé** : il trie les tickets d'assistance dans une langue localisée, par exemple le français.\n\nRegardez l'enregistrement de la présentation des cas d'utilisation de la plateforme Duo Agent lors du GitLab DACH Roadshow Vienna 2025 :\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/amJQkKhe5ys?si=JKYNoRWcbr9czxCR\" title=\"GitLab DACH Roadshow Vienna 2025 Duo Agent Platform use cases talk\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n> **🎯 Essayez maintenant :** [démo interactive des agents personnalisables](https://gitlab.navattic.com/custom-agents). Explorez comment créer et configurer des agents personnalisés.\n\n### Comment créer un agent personnalisé ?\n\nLes agents personnalisés sont configurés via les paramètres de votre projet ou de votre groupe. Le composant clé est le **prompt système**, qui définit le comportement et l'expertise de votre agent.\n\n**Exemple de prompt système** de l'agent personnalisé [`devops-debug-failures-agent`](https://gitlab.com/explore/ai-catalog/agents/333/) :\n\n```text\nYou are an expert in Dev, Ops, DevOps, and SRE, and can debug code and runtime failures.\n\nYour speciality is that you can correlate static SDLC data with runtime data from CI/CD pipelines, logs, and other tool calls necessary.\n\nExpect that the user has advanced knowledge, but always provide commands and steps to reproduce your analysis so they can learn from you.\n\nStart with a short summary and suggested actions, and then go into detail with thoughts, analysis, suggestions.\n\nThink creative and consider unknown unknowns in your debug journey.\n```\n\n**Options de visibilité :**\n\n- **Privé** : il est visible uniquement par les membres du projet de gestion (rôle Developeur et niveau supérieur). Ne peut pas être activé dans d'autres projets.\n\n- **Public** : il peut être visible par tous et activable dans tout projet répondant aux prérequis. Il apparaît dans le [catalogue d'IA](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/).\n\n    ![Custom agent configuration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373437/uubo0l32qn2enuwipd6q.png \"Interface de configuration personnalisée de l'agent\")\n\n[Guide de configuration complet disponible dans la documentation.](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/)\n\n### Bonnes pratiques\n\n**Conseils pour le prompt système :**\n\n- Soyez précis sur le rôle et les responsabilités de l'agent.\n\n- Définissez des standards de qualité et des contraintes clairs.\n\n- Incluez des exemples de résultats attendus.\n\n- Gardez les prompts concentrés sur une tâche principale.\n\n**Commencez progressivement :**\n\n- Commencez par des autorisations en lecture seule.\n\n- Testez minutieusement avant d'accorder un accès en écriture.\n\n- Recueillez les retours de l'équipe et itérez.\n\n## Les agents externes\n\nLes agents externes s'exécutent en arrière-plan sur la plateforme GitLab lorsqu'ils sont déclenchés par des mentions (par exemple, `@ai-codex`) ou des assignations dans des tickets et des merge requests. Contrairement aux agents de base et aux agents personnalisables qui fonctionnent de manière interactive dans le chat, les agents externes s'exécutent de manière asynchrone, permettant une automatisation puissante avec des fournisseurs d'IA spécialisés.\n\n**Gestion des identifiants :** à partir de la disponibilité générale de GitLab Duo Agent Platform, les identifiants de connexion gérés par GitLab seront utilisés pour prendre en charge les agents externes, évitant aux clients d'avoir à gérer et faire pivoter eux-mêmes les clés API.\n\n### Quand utiliser les agents externes ?\n\n- Vous avez besoin d'un comportement d'IA agentique spécifique ou de [LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/2025/05/28/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\") pour des tâches spécialisées.\n\n- Vous souhaitez une automatisation déclenchée par des événements (et non un chat interactif).\n\n- Vous devez respecter des exigences spécifiques en matière de conformité ou de résidence des données.\n\n\n### Pourquoi utiliser les agents externes ?\n\n- **Exploiter des modèles d'IA spécialisés :** accédez à des fonctionnalités spécifiques à certains fournisseurs comme l'analyse de code de Claude Code ou la délégation de tâches d'OpenAI Codex.\n\n- **Respecter les exigences de conformité :** conservez les données auprès de fournisseurs d'IA approuvés pour respecter les politiques réglementaires ou de sécurité.\n\n- **Tester différents fournisseurs :** testez différents comportements d'IA agentique et de LLM afin de trouver celui qui convient le mieux à vos workflows.\n\n- **Accéder à des fonctionnalités uniques :** utilisez des outils spécifiques à certains fournisseurs comme l'analyse de code de Claude Code ou la délégation de tâches d'OpenAI Codex.\n\n### Exemple concret\n\nUne équipe de développement utilise OpenAI Codex comme agent externe pour la revue de code. Lorsque les développeurs créent des merge requests, ils assignent Codex comme relecteur. L'agent :\n\n1. Analyse les modifications apportées au code dans la merge request.\n\n2. Vérifie les bonnes pratiques et les problèmes de qualité du code.\n\n3. Suggère des améliorations et des optimisations.\n\n4. Publie des commentaires de revue détaillés avec des recommandations spécifiques.\n\n5. Fournit des liens vers la documentation pertinente.\n\nTout cela se produit automatiquement en arrière-plan pendant que le développeur continue à travailler, avec les résultats publiés directement dans la merge request.\n\n### Agents externes pris en charge\n\nLes intégrations suivantes ont été testées et sont disponibles :\n\n- **[Anthropic Claude](https://code.claude.com/docs/en/overview)** : génération, revue et analyse de code\n\n- **[OpenAI Codex](https://platform.openai.com/docs/guides/code)** : assistance au code alimentée par GPT\n\n**Exemple d'utilisation :**\n\n```text\n@ai-codex Please implement this issue\n```\n\nCela déclenche un job d'exécution de runner qui exécute l'outil IA externe et publie les résultats dans GitLab.\n\n### Configuration des agents externes\n\nPour obtenir des instructions de configuration complètes incluant les comptes de service, les déclencheurs et des exemples de configuration, consultez notre [documentation sur les agents externes](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external.html).\n\n## Personnalisation du comportement des agents avec AGENTS.md\n\nPersonnalisez le comportement des agents à l'aide des fichiers `AGENTS.md` suivant le standard [agents.md](https://agents.md/). Pour en savoir plus, consultez la [Partie 8 : personnalisation de GitLab Duo Agent Platform : règles de chat, prompts et workflows](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/).\n\n## Choisir le type d'agent le mieux adapté à vos cas d'usage\n\n| Fonctionnalité | Agent de base | Agent personnalisable | Agent externe |\n|---------|---------------------|---------------|-----------------|\n| **Configuration** | Aucune configuration, maintenue par GitLab | Nécessite la configuration du prompt système | Nécessite la configuration du flow |\n| **Disponibilité** | Disponible immédiatement dans l'Agentic Chat | Disponible dans l'Agentic Chat après activation dans le projet | S'exécute sur la plateforme de calcul |\n| **Personnalisation** | Limitée (instructions personnalisées) | Comportement personnalisable via le prompt système | Personnalisation du prompt |\n| **Interaction** | Agentic Chat | Agentic Chat | Déclenché par un événement, asynchrone |\n| **Idéal pour** | Des tâches de développement générales | Des workflows spécifiques à l'équipe | Des intégrations IA externes |\n\n## Résumé\n\nGitLab Duo Agent Platform offre les types d'agents suivants :\n\n- **Agent de base :** des agents prêts à l'emploi pour les tâches courantes (Chat, Planner, Security Analyst, Data Analyst)\n\n- **Agent personnalisable :** des agents spécifiques à l'équipe qui peuvent être créés avec des prompts et comportements personnalisés\n\n- **Agent externe :** des agents intégrés avec des outils IA externes\n\nCommencez avec les agents de base, créez des agents personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de votre équipe et explorez les agents externes lorsque vous avez besoin de fournisseurs d'IA spécialisés.\n\n---\n\n**Article suivant :** [Partie 4 : comprendre les flows](/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)\n\n**Article précédent :** [Partie 2 : démarrer avec GitLab Duo Agentic Chat](/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)",[23,24,25,26],"AI/ML","product","features","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external",{"config":32,"title":16,"ogTitle":16,"description":15,"ogDescription":15,"ogImage":19},{"noIndex":11},"fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external",[35,24,25,26],"aiml","jhMC2w3Qd5PFAVdvc6eQPNYqilkDXCkgGIKL-h8HhEo",{"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",[23,687],"DevOps platform",{"featured":11,"template":12,"slug":689},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":691,"config":700},{"title":692,"description":693,"authors":694,"date":696,"body":697,"category":9,"tags":698,"heroImage":699},"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 !",[23],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":11,"template":12,"slug":701},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":703,"config":712},{"title":704,"description":705,"authors":706,"heroImage":708,"date":709,"body":710,"category":9,"tags":711},"IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM","Découvrez comment GitLab 18.9 offre aux entreprises des secteurs réglementés une IA agentique gouvernée grâce à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et à la prise en charge Bring Your Own Model.",[707],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","Pour les organisations qui opèrent dans des secteurs réglementés, la transition vers l'automatisation alimentée par l'IA s'accompagne de contraintes strictes. La résidence des données, le contrôle des fournisseurs et la gouvernance ne sont pas négociables. De nombreuses organisations ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles, avec des processus d'approbation rigoureux qui régissent leur fonctionnement et leur déploiement.\n\nAvec [GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/releases/2026/02/19/gitlab-18-9-released/), nous proposons deux fonctionnalités qui comblent une lacune stratégique critique pour ces organisations et transformons [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) en un plan de contrôle d'IA prêt à être déployé et gouvernable pour les environnements réglementaires les plus stricts.\n\n## GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne\nAvec GitLab Duo Agent Platform, les équipes d'ingénierie créent des flows alimentés par l'IA qui automatisent des séquences de tâches, allant de la refactorisation des services au renforcement des pipelines CI/CD en passant par la hiérarchisation des vulnérabilités. Jusqu'à présent, l'utilisation de GitLab Duo Agent Platform en production avec des modèles auto-hébergés était principalement alignée sur des chemins de licence hors ligne ou complémentaires et n'était pas conçue pour les clients disposant de licences cloud en ligne qui opèrent dans des environnements avec des réglementations strictes.\n\nDésormais en disponibilité générale, [GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne](https://docs.gitlab.com/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted) introduit un modèle de facturation basé sur l'usage alimenté par les [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/). Cette approche offre la mesure transparente et prévisible dont les entreprises ont besoin pour instaurer la confiance et la refacturation interne.\n* **Résidence et contrôle des données** : vous pouvez désormais exécuter GitLab Duo Agent Platform en production sur des licences cloud en ligne tout en utilisant des modèles hébergés sur votre propre infrastructure ou dans des environnements cloud approuvés. Vous contrôlez ainsi le lieu d'exécution des modèles et la façon dont le trafic d'inférence est acheminé dans vos environnements approuvés.\n* **Transparence des coûts et refacturation** : bénéficiez d'une transparence granulaire des coûts grâce aux GitLab Credits et au décompte par requête, deux éléments essentiels pour une refacturation interne précise et le respect des normes réglementaires en matière de reporting.\n* **Accélération de l'adoption** : supprime un obstacle majeur au déploiement de l'IA agentique dans des secteurs comme les services financiers, les administrations publiques et les infrastructures critiques, où l'acheminement des données via des fournisseurs d'IA externes n'est tout simplement pas envisageable. Avec GitLab 18.9, GitLab Duo Agent Platform devient un environnement de déploiement de premier ordre pour les licences cloud en ligne.\n\n## Bring Your Own Model\nL'auto-hébergement de la couche d'orchestration n'est qu'une partie de la solution. De nombreux clients de secteurs réglementés ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles : des LLM adaptés à leur domaine, des déploiements dans une région dédiée ou air-gapped pour la souveraineté des données, et des modèles fermés et internes conçus en fonction d'un profil de risque spécifique.\n\n**Bring Your Own Model (BYOM)** renforce la flexibilité de GitLab Duo Agent Platform. Les administrateurs peuvent connecter des modèles tiers ou auto-hébergés via la [passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/gateway/), et les clients choisissent et contrôlent le modèle.\n* **Intégration et gouvernance** : les modèles BYOM apparaissent aux côtés des modèles gérés par GitLab dans le plan de contrôle d'IA de GitLab. GitLab Duo Agent Platform peut ainsi les traiter comme des options prêtes à l'emploi pour l'entreprise.\n* **Mappage granulaire** : une fois enregistrés via la passerelle d'IA, les modèles peuvent être mappés à des flows ou des fonctionnalités spécifiques de GitLab Duo Agent Platform. Vous pouvez ainsi exercer un contrôle étroit sur les agents et les flows, ainsi que sur les modèles utilisés. Les administrateurs restent toujours responsables de la validation des modèles, des performances et de l'évaluation des risques. Vous êtes responsable de la compatibilité, des performances et de l'évaluation des risques pour les modèles que vous apportez.\n\nEnsemble, ces fonctionnalités donnent aux responsables d'ingénierie un contrôle complet sur l'IA agentique. Ce plan de contrôle unique et gouverné pour l'IA agentique remplace l'ensemble fragmenté de solutions ponctuelles et d'outils d'IA non gérés sur lesquels de nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui. Il s'agit d'une combinaison que les organisations réglementées réclamaient depuis longtemps : la liberté de choisir son modèle accompagnée d'une gouvernance forte, au sein de la même plateforme DevSecOps en laquelle elles ont déjà confiance.\n\n> Vous souhaitez essayer GitLab Duo Agent Platform ? [Contactez-nous ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).\n\n-----------\n\n_Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens de la section 27A du Securities Act de 1933, tel que modifié, et de la section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans ces déclarations sont raisonnables, elles sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et autres facteurs connus et inconnus qui peuvent entraîner des résultats ou des issues réels sensiblement différents. Des informations supplémentaires sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos dépôts auprès de la SEC. 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":29,"template":12,"slug":713},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"promotions":715},[716,729,741],{"id":717,"categories":718,"header":719,"text":720,"button":721,"image":726},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":722,"config":723},"Get your AI maturity score",{"href":724,"dataGaName":725,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":727},{"src":728},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":730,"categories":731,"header":733,"text":720,"button":734,"image":738},"devops-modernization",[24,732],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":735,"config":736},"Get your DevOps maturity score",{"href":737,"dataGaName":725,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":739},{"src":740},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":742,"categories":743,"header":745,"text":720,"button":746,"image":750},"security-modernization",[744],"security","Are you trading speed for security?",{"text":747,"config":748},"Get your security maturity score",{"href":749,"dataGaName":725,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":751},{"src":752},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":754,"blurb":755,"button":756,"secondaryButton":760},"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":757},{"href":758,"dataGaName":48,"dataGaLocation":759},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":761},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":759},1773871240951]