[{"data":1,"prerenderedAt":765},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents":3,"navigation-fr-fr":39,"banner-fr-fr":445,"footer-fr-fr":455,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":665,"blog-related-posts-fr-fr-ai-catalog-discover-and-share-agents":679,"assessment-promotions-fr-fr":717,"next-steps-fr-fr":756},{"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":16,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":38},"blogPosts/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents.yml","Ai Catalog Discover And Share Agents",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","ai-catalog-discover-and-share-agents",{"body":15,"date":16,"title":17,"description":18,"heroImage":19,"authors":20,"category":9,"tags":22},"*Bienvenue dans la partie 5 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 construction et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de développement. Suivez des tutoriels qui vous mèneront de votre première interaction à des workflows d'automatisation prêts pour la production avec une personnalisation complète.*\n\n> 🎯 Essayez **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)** dès aujourd'hui !\n\n## Qu'est-ce que le catalogue d'IA ?\n\nLe catalogue d'IA est un dépôt centralisé qui permet de découvrir, de créer et de partager des [agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/) et des [flows](/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/) dans l'ensemble de votre organisation. Il favorise la cohérence, les solutions réutilisables et la collaboration en permettant aux équipes d'exploiter des solutions préconfigurées et des bonnes pratiques.\n\n**Actions possibles avec le catalogue d'IA :**\n\n* **Découvrir** : parcourez les agents et les flows créés par GitLab et la communauté.\n* **Créer** : créez et maintenez des agents et des flows personnalisés dans une interface unique.\n* **Activer** : activez des agents et des flows au niveau de votre groupe principal, puis utilisez-les dans vos projets.\n* **Partager** : publiez vos agents et vos flows afin que d'autres puissent les utiliser (visibilité publique ou privée).\n* **Dupliquer** : copiez et personnalisez des agents et des flows existants.\n\n![Catalogue d'IA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765458621/un1xt2tql9wmjfjkyztg.png \"Catalogue d'IA\")\n\n## Accéder au catalogue d'IA et l'utiliser\n\nAccédez à **Explorer → Catalogue d'IA**.\n\nLe catalogue propose actuellement deux types d'éléments :\n\n* **Agents** : des agents personnalisables pour des tâches ponctuelles, interactives ou contextuelles.\n* **Flows** : des flows personnalisables pour des automatisations reproductibles en plusieurs étapes, qui orchestrent une équipe d'agents.\n\nPour obtenir des informations détaillées, consultez la [documentation relative au catalogue d'IA](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/).\n\n## Découvrir les agents et des flows\n\nLe catalogue d'IA facilite la découverte d'agents et de flows adaptés à vos besoins :\n\n**Comment parcourir le catalogue :**\n\n1. Accédez à **Explorer → Catalogue d'IA**.\n2. Sélectionnez l'onglet **Agents** ou **Flows**.\n3. Parcourez les agents ou flows disponibles et consultez le titre, la description et le statut de visibilité.\n4. Cliquez sur n'importe quel agent ou flow pour afficher davantage de détails.\n\n**Activer des agents et des flows :**\n\nUne fois que vous avez trouvé un agent ou un flow que vous souhaitez utiliser :\n\n1. Cliquez sur l'agent ou le flow pour en afficher les détails.\n2. Cliquez sur le bouton **Activer dans le groupe** pour ajouter l'agent ou le flow à votre groupe principal.\n3. Activez-le dans votre projet pour commencer à l'utiliser.\n\n## Créer, partager et gérer la visibilité\n\n### Créer des agents et des flows\n\nVoici des instructions détaillées pour créer des agents et des flows.\n\n**Créer des agents :**\n\nAccédez à **Explorer → Catalogue d'IA → Agents → Nouvel agent**.\n\n1. Assignez une tâche ou une spécialisation spécifique à cet agent, par exemple un agent de débogage et de dépannage.\n2. Ajoutez un nom qui s'affichera et une description pour aider les autres utilisateurs à identifier l'objectif et la raison pour laquelle ils souhaiteraient utiliser l'agent, par exemple `troubleshoot-debugger`.\n3. Indiquez la visibilité et l'accès. Sélectionnez un projet privé et définissez la visibilité comme privée si vous souhaitez commencer par tester l'agent.\n4. Définissez le comportement, les capacités et la spécialisation de l'agent dans le prompt système. Pour obtenir des détails sur la création de prompts système efficaces, consultez la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n5. Sélectionnez et limitez éventuellement l'accès aux outils pour les agents. Par exemple, un agent de débogage a besoin d'un accès en lecture au code, aux tickets et aux merge requests, mais n'a pas besoin d'un accès en écriture pour apporter des modifications.\n\n**Créer des flows :**\n\nAccédez à **Explorer → Catalogue d'IA → Flows → Nouveau flow**.\n\n1. Définissez une tâche spécifique complexe en plusieurs étapes, par exemple un flow d'optimisation de pipeline CI/CD.\n2. Ajoutez un nom qui s'affichera et une description pour aider les autres utilisateurs à identifier l'objectif et la raison pour laquelle ils souhaiteraient utiliser le flow, par exemple `ci-cd-optimizer`.\n3. Indiquez la visibilité et l'accès. Sélectionnez un projet privé et définissez la visibilité comme privée si vous souhaitez commencer par tester l'agent.\n4. Définissez le comportement du flow ainsi que ses composants d'agents, ses prompts et ses routeurs. Pour obtenir des détails sur la structure YAML des flows, consultez la [Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n\nPour plus de détails, consultez les ressources suivantes :\n\n* [Documentation concernant les agents personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n* [Documentation concernant les flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n\n### Partager votre travail et définir la visibilité\n\nLors de la création d'agents ou de flows, vous pouvez choisir entre une visibilité **privée** et **publique** afin de contrôler qui peut y accéder et les utiliser.\n\n**Visibilité privée :**\n\n* Les agents et flows ne peuvent être consultés que par les membres du projet de gestion qui disposent au moins du rôle Développeur, ou par les utilisateurs avec le rôle Propriétaire pour le groupe principal.\n* Ils ne peuvent pas être activés dans d'autres projets.\n* Ils sont utiles pour les workflows spécifiques d'une équipe ou sensibles.\n\n**Visibilité publique :**\n\n* Les agents et flows peuvent être consultés par toute personne sur l'instance.\n* Ils peuvent être activés dans n'importe quel projet répondant aux prérequis.\n* Ils apparaissent dans le catalogue d'IA pour faciliter leur découverte.\n\n### Bonnes pratiques de partage\n\nLorsque vous publiez des agents et des flows dans le catalogue d'IA, n'oubliez pas de suivre ces recommandations :\n\n**Nommage :**\n\n* Utilisez des noms clairs et descriptifs (par exemple, `security-code-review`, `api-documentation-generator`).\n* Évitez les noms génériques comme `agent1` ou `my-flow`.\n* Incluez l'objectif dans le nom lorsque cela est possible.\n\n**Documentation :**\n\n* Indiquez une description claire de ce que fait l'agent ou le flow.\n* Ajoutez des cas d'utilisation et des exemples.\n* Documentez tous les prérequis ou dépendances.\n\n**Qualité :**\n\n* Testez minutieusement l'agent ou le flow avant de le publier.\n* Assurez-vous que l'agent ou le flow résout un problème réel.\n* Veillez à ce qu'il puisse être maintenu et qu'il soit bien documenté.\n* Prenez en compte les cas limites et la gestion des erreurs.\n\n**Choix concernant la visibilité :**\n\n* Commencez avec une visibilité **privée** pour effectuer des tests avec votre équipe.\n* Passez à une visibilité **publique** une fois les tests validés et documentés.\n* Ne publiez que si l'agent ou le flow apporte une valeur ajoutée.\n* Prenez en compte le public et les cas d'utilisation.\n\n### Comprendre la gestion des versions\n\nLes agents et flows personnalisés du catalogue d'IA conservent un historique des versions pour suivre les modifications.\n\n**Fonctionnement de la gestion des versions :**\n\n* GitLab crée automatiquement une nouvelle version lorsque vous mettez à jour le prompt système d'un agent ou modifiez la configuration d'un flow.\n* Les versions utilisent la gestion sémantique de version (par exemple, `1.0.0`, `1.1.0`).\n* GitLab effectue une gestion sémantique de version automatique : les mises à jour incrémentent toujours la version mineure.\n* Les versions sont immuables afin de garantir un comportement cohérent.\n\n**Épinglage des versions :**\n\nLorsque vous activez un agent ou un flow :\n\n* **Dans un groupe** : GitLab l'épingle à la dernière version.\n* **Dans un projet** : GitLab l'épingle à la même version que votre groupe principal.\n\nConséquences :\n\n* Vos projets utilisent une version fixe et stable de l'agent ou du flow.\n* Les mises à jour dans le catalogue d'IA n'affectent pas automatiquement votre configuration.\n* Vous devez accepter explicitement de passer aux nouvelles versions : les mises à jour ne sont jamais automatiques.\n* Vous conservez un contrôle total sur le moment d'adoption des nouvelles versions.\n\n**Consulter les versions :**\n\n* Accédez à **Automatisation → Agents** ou **Automatisation → Flows**.\n* Sélectionnez l'agent ou le flow pour afficher sa version sur le côté droit dans la section **À propos**.\n\n**Mettre à jour vers la dernière version**\n\nLorsqu'une nouvelle version d'un agent ou d'un flow est disponible dans le catalogue d'IA, vous pouvez mettre à jour vos projets pour l'utiliser.\n\n1. Accédez à **Automatisation → Agents** ou **Automatisation → Flows**.\n2. Cliquez sur l'agent ou le flow que vous souhaitez mettre à jour.\n3. Cliquez sur le bouton **Mettre à jour** (apparaît lorsqu'une version plus récente est disponible).\n4. Examinez les modifications apportées dans la nouvelle version.\n5. Confirmez la mise à jour pour épingler votre projet à la dernière version.\n\n## Perspectives\n\nVous savez désormais comment découvrir, créer et partager des agents et des flows via le catalogue d'IA. Dans la [Partie 6](/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/), vous apprendrez à surveiller l'activité des agents et des flows via les sessions, à configurer des déclencheurs basés sur des événements et à gérer vos workflows d'IA.\n\n## Ressources\n\n* [Documentation concernant le catalogue d'IA](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/)\n* [Documentation concernant les agents personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n* [Documentation concernant les flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n\n- - -\n\n**Article suivant :** [Partie 6 : surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)\n\n**Article précédent :** [Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)","2026-01-22","Découvrir le catalogue d'IA : créer et partager des agents et des flows","Découvrez le catalogue d'IA de GitLab et activez des agents et des flows de base, créez des agents personnalisés adaptés à vos besoins et partagez-les avec vos équipes pour une collaboration optimale.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[21],"Itzik Gan Baruch",[23,24,25,26],"AI/ML","product","features","tutorial","yml",{},true,"/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents",{"config":32,"title":33,"description":34},{"noIndex":11},"Catalogue d'IA : créez et partagez des agents et des flows","Découvrez le catalogue d'IA de GitLab, activez des agents et des flows de base, créez des agents personnalisés et partagez-les avec vos équipes.","fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents",[37,24,25,26],"aiml","Mm_bYg5kxvNdcwIvLK74Tjo8hCH5fJSmjT3_tTq8oQY",{"data":40},{"logo":41,"freeTrial":46,"sales":51,"login":56,"items":61,"search":371,"minimal":406,"duo":425,"pricingDeployment":435},{"config":42},{"href":43,"dataGaName":44,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":47,"config":48},"Commencer un essai gratuit",{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":52,"config":53},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":57,"config":58},"Connexion",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[62,89,186,191,292,352],{"text":63,"config":64,"cards":66},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":65},"platform",[67,73,81],{"title":63,"description":68,"link":69},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":70,"config":71},"Découvrir notre plateforme",{"href":72,"dataGaName":65,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/platform/",{"title":74,"description":75,"link":76},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":77,"config":78},"Découvrir GitLab Duo",{"href":79,"dataGaName":80,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":82,"description":83,"link":84},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":85,"config":86},"En savoir plus",{"href":87,"dataGaName":88,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":90,"left":29,"config":91,"link":93,"lists":97,"footer":168},"Produit",{"dataNavLevelOne":92},"solutions",{"text":94,"config":95},"Voir toutes les solutions",{"href":96,"dataGaName":92,"dataGaLocation":45},"/fr-fr/solutions/",[98,123,146],{"title":99,"description":100,"link":101,"items":106},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":102},{"icon":103,"href":104,"dataGaName":105,"dataGaLocation":45},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[107,111,114,119],{"text":108,"config":109},"CI/CD",{"href":110,"dataGaLocation":45,"dataGaName":108},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":74,"config":112},{"href":79,"dataGaLocation":45,"dataGaName":113},"gitlab duo agent platform - 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GitLab Duo Agent Platform transforme la collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[685],"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],{"featured":11,"template":12,"slug":690},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":692,"config":701},{"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":697,"date":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"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.",[696],"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":702},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":704,"config":715},{"description":705,"body":706,"title":707,"heroImage":708,"date":709,"authors":710,"category":9,"tags":712},"Ce guide explique comment déployer un agent d'IA basé sur l'Agent Development Kit vers Google Kubernetes Engine à l'aide de la plateforme DevSecOps de GitLab en toute simplicité et sécurité.","Créer des [agents d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/agent-platform/) est passionnant, mais leur déploiement sécurisé en production est parfois compliqué. Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment [l'intégration native de GitLab avec Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/topics/partners/understand-the-google-cloud-gitlab-integration) facilite le déploiement d'agents d'IA vers Google Kubernetes Engine (GKE), avec scans de sécurité intégrés et sans clés de compte de service.\n\n\n\n## Pourquoi choisir GKE pour déployer vos agents d'IA ?\n\n\n\nGKE offre une orchestration d'entreprise qui s'intègre parfaitement aux pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) de GitLab grâce à l'authentification OpenID Connect (OIDC). Votre équipe de développement peut déployer des agents d'IA tout en conservant une visibilité, une conformité et un contrôle complets sur votre infrastructure cloud. Ce guide utilise l'Agent Development Kit ([ADK](https://developers.googleblog.com/en/agent-development-kit-easy-to-build-multi-agent-applications/)) de Google afin de créer l'application, ce qui garantit une intégration fluide lors du déploiement avec GitLab.\n\n\n\nVoici trois avantages clés de cette approche :\n\n\n\n**Contrôle total de l'infrastructure :** vos données, vos règles, votre environnement. Vous conservez un contrôle complet sur l'emplacement d'exécution de vos agents d'IA et de leur configuration.\n\n\n\n **Intégration native avec GitLab :** pas de solution de contournement complexe. Vos pipelines existants fonctionnent immédiatement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\n\n **Mise à l'échelle de niveau production :** GKE gère automatiquement la mise à l'échelle et l'orchestration interne à mesure que vos charges de travail d'IA augmentent.\n\n\n\nAvec GKE, GitLab offre la fiabilité d'entreprise dont vos déploiements d'IA ont besoin sans sacrifier l'expérience développeur que vos équipes attendent.\n\n\n\n## Prérequis\n\n\n\nAvant de commencer, assurez-vous d'avoir activé ces API :\n\n\n\n- API GKE\n\n\n- API Artifact Registry\n\n\n- API Vertex AI\n\n\n\nAssurez-vous également de disposer des éléments suivant :\n\n\n- Un projet GitLab créé\n\n\n- Un cluster GKE provisionné\n\n\n- Un dépôt Artifact Registry créé\n\n\n\n## Le processus de déploiement\n\n\n\n### 1. Configurer IAM et les autorisations sur GitLab\n\n\n\nAccédez à vos intégrations GitLab afin de configurer l'authentification Google Cloud (IAM).\n\n\n\nAccédez à **Paramètres > Intégrations** et configurez l'intégration Google Cloud. Si vous utilisez une intégration au niveau du groupe, notez que les paramètres par défaut sont déjà hérités par les projets. Il vous suffit donc de configurer vos paramètres une fois au niveau du groupe pour que tous les projets en bénéficient et les héritent.\n\n\n\nPour configurer les paramètres, vous devez fournir les éléments suivants :\n\n\n- ID du projet\n\n\n- Numéro du projet \n\n\n- ID du pool d'identités de charge de travail\n\n- ID du fournisseur\n\n\n\nUne fois ces informations renseignées, GitLab fournit un script à exécuter dans Google Cloud Console via Cloud Shell. Le résultat de l'exécution de ce script est un pool de fédération d'identité de charge de travail avec l'identité de service de compte principal nécessaire pour permettre l'accès approprié.\n\n\n### 2. Configurer l'intégration à Artifact Registry\n\n\n\nToujours dans les paramètres d'intégration de GitLab, configurez la gestion des artefacts :\n\n\n\n1. Cliquez sur **Gestion des artefacts**.\n\n\n2. Sélectionnez **Google Artifact Registry**.\n\n\n3. Indiquez les éléments suivants :\n      - ID du projet\n      - Nom du dépôt (créé au préalable)\n      - Emplacement du dépôt\n\nGitLab fournit un autre script à exécuter dans Google Cloud Console.\n\n\n\n**Important :** avant de continuer, ajoutez ces rôles supplémentaires au pool de fédération d'identité de charge de travail :\n\n\n- Utilisateur de compte de service\n\n\n- Développeur Kubernetes\n\n\n- Observateur de cluster Kubernetes\n\n\n\nCes autorisations permettent à GitLab de déployer vers GKE dans les étapes suivantes.\n\n\n\n### 3. Créer le pipeline CI/CD\n\n\n\nVoici maintenant la partie essentielle : la création du [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Pipeline CI/CD\") pour le déploiement.\n\n\n\nAccédez à **Compilation > Éditeur de pipeline** et définissez votre pipeline en quatre étapes :\n\n\n\n* **Build :** Docker crée l'image de conteneur.\n\n\n\n* **Test :** GitLab Auto DevOps fournit des scans de sécurité intégrés afin de garantir l'absence de vulnérabilités.\n\n\n\n* **Importation :** utilise le composant CI/CD intégré de GitLab pour effectuer un push vers Google Artifact Registry.\n\n\n\n* **Déploiement :** utilise la configuration [Kubernetes](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/kubernetes-the-container-orchestration-solution/ \"Kubernetes\") pour déployer vers GKE.\n\n\n\nVoici le fichier `.gitlab-ci.yml` complet :\n\n\n    ```yaml\n\n\n\n    default:\n      tags: [ saas-linux-2xlarge-amd64 ]\n\n    stages:\n      - build\n      - test\n      - upload\n      - deploy\n\n    variables:\n      GITLAB_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      AR_IMAGE: $GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_LOCATION-docker.pkg.dev/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_PROJECT_ID/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_NAME/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      GCP_PROJECT_ID: \"your-project-id\"\n      GKE_CLUSTER: \"your-cluster\"\n      GKE_REGION: \"us-central1\"\n      KSA_NAME: \"ai-agent-ksa\"\n\n    build:\n      image: docker:24.0.5\n      stage: build\n      services:\n        - docker:24.0.5-dind\n      before_script:\n        - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY\n      script:\n        - docker build -t $GITLAB_IMAGE .\n        - docker push $GITLAB_IMAGE\n\n    include:\n      - template: Jobs/Dependency-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Container-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Secret-Detection.gitlab-ci.yml\n      - component: gitlab.com/google-gitlab-components/artifact-registry/upload-artifact-registry@main\n        inputs:\n          stage: upload\n          source: $GITLAB_IMAGE\n          target: $AR_IMAGE\n\n    deploy:\n      stage: deploy\n      image: google/cloud-sdk:slim\n      identity: google_cloud\n      before_script:\n        - apt-get update && apt-get install -y kubectl google-cloud-sdk-gke-gcloud-auth-plugin\n        - gcloud container clusters get-credentials $GKE_CLUSTER --region $GKE_REGION --project $GCP_PROJECT_ID\n      script:\n        - |\n          kubectl apply -f - \u003C\u003CEOF\n          apiVersion: apps/v1\n          kind: Deployment\n          metadata:\n            name: ai-agent\n            namespace: default\n          spec:\n            replicas: 2\n            selector:\n              matchLabels:\n                app: ai-agent\n            template:\n              metadata:\n                labels:\n                  app: ai-agent\n              spec:\n                serviceAccountName: $KSA_NAME\n                containers:\n                - name: ai-agent\n                  image: $AR_IMAGE\n                  ports:\n                  - containerPort: 8080\n                  resources:\n                    requests: {cpu: 500m, memory: 1Gi}\n                    limits: {cpu: 2000m, memory: 4Gi}\n                  livenessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 60\n                  readinessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 30\n          ---\n          apiVersion: v1\n          kind: Service\n          metadata:\n            name: ai-agent-service\n            namespace: default\n          spec:\n            type: LoadBalancer\n            ports:\n            - port: 80\n              targetPort: 8080\n            selector:\n              app: ai-agent\n          ---\n          apiVersion: autoscaling/v2\n          kind: HorizontalPodAutoscaler\n          metadata:\n            name: ai-agent-hpa\n            namespace: default\n          spec:\n            scaleTargetRef:\n              apiVersion: apps/v1\n              kind: Deployment\n              name: ai-agent\n            minReplicas: 2\n            maxReplicas: 10\n            metrics:\n            - type: Resource\n              resource:\n                name: cpu\n                target: {type: Utilization, averageUtilization: 70}\n          EOF\n          \n          kubectl rollout status deployment/ai-agent -n default --timeout=5m\n          EXTERNAL_IP=$(kubectl get service ai-agent-service -n default -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')\n          echo \"Deployed at: http://$EXTERNAL_IP\"\n      only:\n        - main\n```\n\n\n#### Configuration essentielle pour GKE\n\n\n\nPour que tout fonctionne, et c'est la raison pour laquelle nous avons besoin de cette configuration supplémentaire pour GKE, nous devons disposer d'un compte de service Kubernetes dans le cluster qui peut fonctionner avec Vertex AI. Ce compte de service doit être autorisé à accéder aux capacités d'IA de Google Cloud.\n\n\n\nSans cela, nous pouvons déployer l'application, mais l'agent d'IA ne fonctionnera pas. Nous devons créer un compte de service Kubernetes capable d'accéder à Vertex AI.\n\n\n\nExécutez cette configuration ponctuelle :\n\n\n\n    ```bash\n\n\n\n    #!/bin/bash\n\n\n\n    PROJECT_ID=\"your-project-id\"\n\n\n\n    GSA_NAME=\"ai-agent-vertex\"\n\n\n\n    GSA_EMAIL=\"${GSA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com\"\n\n\n\n    KSA_NAME=\"ai-agent-ksa\"\n\n\n\n    CLUSTER_NAME=\"your-cluster\"\n\n\n\n    REGION=\"us-central1\"\n\n\n\n\n    # Create GCP Service Account\n\n\n\n    gcloud iam service-accounts create $GSA_NAME \\\n        --display-name=\"AI Agent Vertex AI\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n\n    # Grant Vertex AI permissions\n\n\n\n    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \\\n        --member=\"serviceAccount:${GSA_EMAIL}\" \\\n        --role=\"roles/aiplatform.user\"\n\n    # Get cluster credentials\n\n\n\n    gcloud container clusters get-credentials $CLUSTER_NAME \\\n        --region $REGION --project $PROJECT_ID\n\n    # Create Kubernetes Service Account\n\n\n\n    kubectl create serviceaccount $KSA_NAME -n default\n\n\n\n\n    # Link accounts\n\n\n\n    kubectl annotate serviceaccount $KSA_NAME -n default \\\n        iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL}\n\n    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \\\n        --role=roles/iam.workloadIdentityUser \\\n        --member=\"serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/${KSA_NAME}]\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n```\n\n\n### 4. Déployer vers GKE\n\n\n\nUne fois que vous avez terminé, effectuez un push vers le pipeline et le tour est joué.\n\n\n\nLe pipeline vient d'être déployé. Accédez à **CI/CD > Pipelines** pour voir les quatre étapes :\n\n\n- Build\n\n\n- Test (avec tous les scans de sécurité définis)\n\n\n- Importation vers Artifact Registry (réussie)\n\n\n- Déploiement vers Kubernetes dans GKE (réussi)\n\n\n\n## Résumé\n\n\n\nAvec GitLab et Google Cloud, vous êtes en mesure de déployer votre agent d'IA vers GKE en toute simplicité et sécurité en quelques étapes seulement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\nRegardez cette démo :\n\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/mc2pCL5Qjus?si=QoH02lvz5KH5Ku9O\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\n> Utilisez [l'exemple de code complet de ce tutoriel](https://gitlab.com/gitlab-partners-public/google-cloud/demos/gke-ai-agent) pour commencer dès maintenant. Vous n’utilisez pas encore GitLab ? Découvrez la plateforme DevSecOps et profitez d'[un essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/). Les startups hébergées sur Google Cloud disposent d'[une offre spéciale pour essayer et utiliser GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/startups/google-cloud/).","Déploiement sécurisé d'agents d'IA sur GKE","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1749670563/Blog/Hero%20Images/cloudcomputing.jpg","2026-02-06",[711],"Regnard Raquedan",[23,713,714,26],"google","cloud native",{"featured":11,"template":12,"slug":716},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":718},[719,732,744],{"id":720,"categories":721,"header":722,"text":723,"button":724,"image":729},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":725,"config":726},"Get your AI maturity score",{"href":727,"dataGaName":728,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":730},{"src":731},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":733,"categories":734,"header":736,"text":723,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[24,735],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":728,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":745,"categories":746,"header":748,"text":723,"button":749,"image":753},"security-modernization",[747],"security","Are you trading speed for security?",{"text":750,"config":751},"Get your security maturity score",{"href":752,"dataGaName":728,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":757,"blurb":758,"button":759,"secondaryButton":763},"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":47,"config":760},{"href":761,"dataGaName":50,"dataGaLocation":762},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":52,"config":764},{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":762},1772652120357]