[{"data":1,"prerenderedAt":765},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":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-customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":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/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows.yml","Customizing Gitlab Duo Chat Rules Prompts Workflows",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",{"body":15,"date":16,"category":9,"tags":17,"title":22,"description":23,"authors":24,"heroImage":26},"*Bienvenue dans la partie 8 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 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## Introduction à la personnalisation\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) offre des fonctionnalités puissantes, et vous pouvez l'exploiter encore davantage en l'adaptant aux besoins spécifiques de votre équipe. GitLab propose des options de personnalisation flexibles à plusieurs niveaux :\n\n* **Au niveau de l'utilisateur** : préférences personnelles qui s'appliquent à tous les projets (règles personnalisées, AGENTS.md, configuration MCP)\n* **Au niveau du workspace** : configurations spécifiques au projet (règles personnalisées, AGENTS.md, configuration MCP)\n* **Au niveau du projet** : agents et flows personnalisés que vous créez et gérez au sein d'un projet spécifique\n\n## Partie 1 : personnaliser le comportement des agents\n\n### Règles personnalisées\n\nLes [règles personnalisées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/) fournissent des instructions aux agents et flows afin de garantir un comportement cohérent au sein de votre équipe sans nécessiter de répétitions (exemples : guides de style relatifs au développement ou manière d'exécuter les tests).\n\nAccédez au **répertoire de configuration de votre workspace [IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/ \"Qu'est-ce qu'un IDE ?\") ou utilisateur**.\n\n### Règles personnalisées au niveau de l'utilisateur\n\nLes règles au niveau de l'utilisateur s'appliquent à tous vos projets et workspaces.\n\nPour des instructions détaillées sur la création de règles personnalisées au niveau de l'utilisateur, consultez la [documentation de GitLab](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/#create-user-level-custom-rules).\n\n**Créez le fichier** `~/.gitlab/duo/chat-rules.md` dans votre répertoire personnel.\n\n**Exemples de règles :**\n\n```markdown\n- Include JSDoc comments for all functions\n- Use single quotes for strings\n- Follow the existing code style in the repository\n- Write concise explanations, avoid lengthy descriptions\n- Suggest tests for any code changes\n- Use async/await instead of promises\n```\n\n### Règles personnalisées au niveau du workspace\n\nLes règles du workspace s'appliquent uniquement à un projet spécifique. Elles remplacent les règles au niveau de l'utilisateur pour ce projet.\n\n**Créez le fichier** `.gitlab/duo/chat-rules.md` à la racine de votre projet.\n\n**Exemples de règles pour un projet Vue.js :**\n\n```markdown\n- Use Vue 3 Composition API with `\u003Cscript setup>`\n- Always include TypeScript types for props\n- Use scoped styles with SCSS\n- Follow the Slippers UI design system\n- Keep components under 300 lines\n- Use kebab-case for component names\n- Include accessibility attributes (aria-*, role)\n```\n\n### Bonnes pratiques pour les règles personnalisées\n\n* **Soyez précis** : « utilise des guillemets simples » est mieux que « suis le guide de style ».\n* **Priorisez** : indiquez les règles les plus importantes en premier.\n* **Concentrez-vous sur votre équipe** : les règles doivent refléter les standards de votre équipe, pas vos préférences personnelles.\n* **Misez sur des règles exploitables** : les règles doivent être suffisamment claires pour qu'un agent d’IA puisse les suivre.\n* **Maintenez vos règles** : mettez à jour les règles lorsque vos standards évoluent.\n* **Évitez les conflits** : ne contredisez pas le style de votre code source.\n\n**Astuce :** utilisez la fonctionnalité Code Owners pour gérer qui approuve les modifications de `.gitlab/duo/chat-rules.md`.\n\nPour un tutoriel détaillé d'un cas d'utilisation des règles personnalisées, consultez l'[article sur les règles personnalisées dans GitLab Duo Agentic Chat pour renforcer l'efficacité des équipes de développement](https://about.gitlab.com/blog/custom-rules-duo-agentic-chat-deep-dive/).\n\n## AGENTS.md : personnaliser le comportement des agents\n\n[AGENTS.md](https://agents.md/) est un fichier standard qui permet de personnaliser le comportement des agents. Il vous aide à définir comment les agents doivent se comporter dans vos conversations de chat, vos flows de base et vos flows personnalisés sans modifier les agents eux-mêmes.\n\n**Différence avec les règles personnalisées :** le fichier AGENTS.md est utilisé par tous les agents et flows (de base et personnalisables). Il suit également une norme que d'autres outils d'IA peuvent utiliser, par exemple Claude Code en tant qu'[agent externe](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/). Utilisez AGENTS.md lorsque vous souhaitez que vos instructions s'appliquent à plusieurs contextes.\n\n**Niveau de l'utilisateur** (s'applique à tous vos projets et workspaces) :\n\n* macOS/Linux : `~/.gitlab/duo/AGENTS.md`\n* Windows : `%APPDATA%\\GitLab\\duo\\AGENTS.md`\n\n**Niveau du workspace** (s'applique à un projet spécifique) :\n\n* Créez le fichier `AGENTS.md` à la racine de votre projet.\n\n**Niveau du sous-répertoire** (s'applique à des répertoires spécifiques dans les monorepos) :\n\n* Créez le fichier `AGENTS.md` dans les sous-répertoires pour des instructions contextuelles spécifiques.\n\n**Fonctionnement :**\n\n* Le fichier AGENTS.md au niveau de l'utilisateur s'applique à tous les projets.\n* Le fichier AGENTS.md au niveau du workspace s'applique à un projet spécifique.\n* Les fichiers AGENTS.md au niveau du sous-répertoire fournissent un contexte pour des parties spécifiques de votre code source.\n* Les agents et flows combinent les instructions de tous les niveaux applicables.\n* Les instructions AGENTS.md (nouvelles ou mises à jour) nécessitent de déclencher de nouveaux flows ou de démarrer un nouveau chat avec un agent (personnalisé).\n\n### Contrôles du fichier AGENTS.md\n\n* La personnalité et le ton de l'agent\n* Les instructions spécifiques au projet\n* Les normes et conventions de codage\n* Les préférences d'utilisation des outils\n* Les exigences de formatage des données de sortie\n* La structure et l'organisation du dépôt\n\n### Exemple d'un fichier AGENTS.md\n\n```markdown\n# Agent Customization for Our Project\n## General Guidelines\n- Always prioritize code quality over speed\n- Follow our project's architecture patterns\n- Reference existing code examples when suggesting changes\n- Ask for clarification if requirements are ambiguous\n## Code Style\n- Use TypeScript for all new code\n- Follow ESLint configuration in the project\n- Include unit tests for all new functions\n- Use descriptive variable names (no single letters except loops)\n## Documentation\n- Add JSDoc comments to all public functions\n- Update README.md if adding new features\n- Include examples in code comments\n## Security\n- Never suggest hardcoding secrets or API keys\n- Always validate user input\n- Use parameterized queries for database operations\n- Flag potential security issues immediately\n```\n\n### Bonnes pratiques pour le fichier AGENTS.md\n\n* **Soyez précis** : incluez des exemples concrets de votre projet.\n* **Restez concis** : concentrez-vous sur ce qui est unique à votre projet.\n* **Utilisez le [contrôle de version](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/version-control/ \"Qu'est-ce que le contrôle de version ?\")** : effectuez un commit dans votre dépôt et utilisez le suivi des modifications.\n* **Soyez aligné avec votre équipe** : discutez avec votre équipe avant de finaliser votre fichier.\n* **Mettez à jour votre fichier régulièrement** : affinez à mesure que votre projet évolue.\n* **Documentez la structure du dépôt** : aidez les agents à comprendre l'organisation de votre code source.\n\n### Prérequis\n\n* GitLab 18.8 ou version ultérieure\n* Pour VS Code : extension GitLab Workflow 6.60 ou version ultérieure\n* Pour JetBrains : plugin GitLab 3.26.0 ou version ultérieur\n* Pour les flows : mettez à jour la configuration du flow pour accéder au contexte `user_rule`\n\n[En savoir plus sur AGENTS.md](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/).\n\n### Instructions de revue personnalisées\n\nLes [instructions de revue personnalisées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/) fournissent des directives spécifiques pour le [flow de base Code Review](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/). Ces instructions garantissent des standards de revue de code cohérents et peuvent être adaptées à des types de fichiers spécifiques dans votre projet.\n\n**Créez le fichier** `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml` à la racine de votre projet.\n\n**Exemples d'instructions de revue :**\n\n```yaml\ninstructions:\n  - name: Ruby Style Guide\n    fileFilters:\n      - \"*.rb\"           # Ruby files in the root directory\n      - \"lib/**/*.rb\"    # Ruby files in lib and its subdirectories\n      - \"!spec/**/*.rb\"  # Exclude test files\n    instructions: |\n      1. Ensure all methods have proper documentation\n      2. Follow Ruby style guide conventions\n      3. Prefer symbols over strings for hash keys\n\n  - name: TypeScript Source Files\n    fileFilters:\n      - \"**/*.ts\"        # TypeScript files in any directory\n      - \"!**/*.test.ts\"  # Exclude test files\n    instructions: |\n      1. Ensure proper TypeScript types (avoid 'any')\n      2. Follow naming conventions\n      3. Document complex functions\n```\n\n**Bonnes pratiques pour les instructions de revue personnalisées :**\n\n* **Soyez précis et concret**  : des instructions claires et numérotées fonctionnent mieux.\n* **Utilisez des modèles glob** : ciblez des types de fichiers spécifiques avec `fileFilters`.\n* **Concentrez-vous sur les normes importantes** : priorisez les points de revue les plus critiques.\n* **Expliquez le « pourquoi »** : aidez les relecteurs à comprendre le raisonnement.\n* **Testez les modèles** : assurez-vous que les modèles glob correspondent aux fichiers visés.\n\n**Astuce :** utilisez la fonctionnalité Code Owners pour protéger les modifications apportées à `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml`.\n\nPour obtenir des instructions de configuration détaillées et des exemples, consultez la [documentation relative aux instructions de revue personnalisées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/).\n\n## Partie 2 : étendre les fonctionnalités avec le MCP\n\nLe Model Context Protocol (MCP) permet aux agents d'accéder à des systèmes externes comme Jira, Slack, AWS et plus encore. Cette section couvre la configuration du MCP pour étendre les capacités des agents.\n\n> **🎯 Découvrez maintenant** [une démo interactive du MCP](https://gitlab.navattic.com/mcp) pour apprendre à l'utiliser.\n\n### Configuration du MCP pour les intégrations externes\n\nLe Model Context Protocol (MCP) permet aux agents d'accéder à des systèmes externes comme Jira, Slack, AWS et plus encore.\n\n**Portée :** niveau de l'utilisateur (s'applique à tous les workspaces) ou niveau du workspace (spécifique au projet, remplace la configuration utilisateur)\n\n**Créer une configuration utilisateur :**\n\n* **macOS/Linux** : `~/.gitlab/duo/mcp.json`\n* **Windows** : `C:\\Users\\\u003Cusername>\\AppData\\Roaming\\GitLab\\duo\\mcp.json`\n* **VS Code** : exécutez la commande `GitLab MCP: Open User Settings (JSON)`\n\n**Créer une configuration workspace :**\n\n* **Créez le fichier** : `.gitlab/duo/mcp.json` à la racine de votre projet\n\n**Bonnes pratiques :**\n\n* **Sécurité avant tout** : utilisez des serveurs MCP qui nécessitent OAuth et non des tokens en texte brut.\n* **Portée minimale** : activez uniquement les serveurs MCP que vous utilisez réellement et en qui vous avez confiance.\n* **Tests locaux** : vérifiez que les connexions et l'autorisation au MCP fonctionnent avant de les partager avec les équipes.\n* **Documentation des intégrations** : expliquez ce que fournit chaque serveur MCP.\n* **Contrôle de version** : stockez la configuration dans `.gitlab/duo/mcp.json` avec l'approbation de la fonctionnalité Code Owners.\n\nPour obtenir des instructions de configuration détaillées et des exemples, consultez la [partie 7 : intégrer le Model Context Protocol (MCP)](/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/).\n\n## Partie 3 : créer des agents et flows personnalisés\n\nLes agents et flows personnalisés vous permettent d'automatiser les workflows spécifiques de votre équipe. Avant de vous lancer dans la personnalisation, il est utile de comprendre leurs caractéristiques et leur fonctionnement : consultez le [guide Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) pour en savoir plus.\n\n* **[Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)**. Découvrez les agents de base, personnalisés et externes, et quand les utiliser.\n* **[Partie 4 : comprendre les flows](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)**. Découvrez comment les flows orchestrent plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes.\n* **[Partie 5 : découvrir le catalogue d'IA](/fr-fr/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)**. Apprenez à créer et partager des agents et flows au sein de votre organisation. Une fois que vous comprenez les bases, cette section fournit un aperçu des options de personnalisation avec des liens vers des guides détaillés.\n\n### Prompts système pour les agents personnalisés\n\nLes prompts système définissent la personnalité, les compétences et le comportement d'un agent. Un prompt bien conçu renforce l'efficacité des agents et les aligne avec les besoins de votre équipe.\n\n**Qu'est-ce qu'un prompt système ?** Les prompts système sont des instructions qui indiquent à un agent comment se comporter, quelles compétences il possède et comment répondre aux demandes. Ils constituent la base du comportement des agents personnalisés.\n\n**Éléments clés d'un prompt système efficace :**\n\n* **Définition du rôle** : rôle et fonction de l'agent\n* **Domaines d'expertise** : domaines ou technologies spécifiques\n* **Directives de comportement** : comment il doit interagir et répondre\n* **Format des données de sortie** : structure des réponses\n* **Contraintes** : ce qu'il doit éviter\n\n**Bonnes pratiques :**\n\n* **Soyez précis** : des prompts plus spécifiques produisent de meilleurs résultats.\n* **Utilisez des exemples** : montrez à l'agent à quoi ressemble un bon résultat.\n* **Définissez la portée** : indiquez clairement ce que l'agent doit et ne doit pas faire.\n* **Testez de manière itérative** : affinez les prompts en fonction du comportement de l'agent.\n* **Contrôle de version** : suivez les modifications des prompts dans votre dépôt.\n\nPour des conseils détaillés sur la création de prompts système et d'agents personnalisés, consultez la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n\n### Agents et flows personnalisables\n\nÉtant donné que les informations sont nombreuses, nous avons divisé les tutoriels pour faciliter la lecture :\n\n**Agents personnalisables :**\n\n* Apprenez à créer des agents avec des prompts système personnalisés, à configurer les outils et à gérer les autorisations.\n* Consultez la [Partie 3 : comprendre les agents – section Agents personnalisables](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/#custom-agents).\n\n**Flows personnalisables :**\n\n* Apprenez à créer des workflows en plusieurs étapes, à configurer des composants et à mettre en place une automatisation basée sur des événements.\n* Consultez la [Partie 4 : comprendre les flows – section Flows personnalisables](/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/#custom-flows).\n\n**Outils d'agent :**\n\n* Les outils déterminent les actions que les agents peuvent effectuer. Configurez les outils en fonction de l'objectif de votre agent et des exigences de sécurité.\n* Consultez la [Partie 3 : comprendre les agents](/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/) pour les détails de configuration des outils.\n\n## Résumé : quand utiliser les personnalisations\n\n| Outil | Utilisation idéale | Emplacement |\n|------|----------|----------|\n| **Règles personnalisées** | Guider les réponses de [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/) dans l'IDE (ton, style, comportement) | `~/.gitlab/duo/chat-rules.md` (utilisateur) ou `.gitlab/duo/chat-rules.md` (workspace) |\n| **AGENTS.md** | Imposer des normes dans l'Agentic Chat, les flows et autres outils d'IA | `~/.gitlab/duo/AGENTS.md` (utilisateur) ou `AGENTS.md` (racine du workspace) |\n| **Instructions de revue personnalisées** | Guider les normes de revue de code pour des types de fichiers spécifiques | `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml` (workspace uniquement) |\n| **Prompts système** | Personnaliser le comportement d'agents individuels | Catalogue d'IA lors de la création d'un agent |\n| **Configuration du MCP** | Connecter les agents à des outils externes | `~/.gitlab/duo/mcp.json` (utilisateur) ou `.gitlab/duo/mcp.json` (workspace) |\n| **Agents personnalisables** | Créer des agents spécialisés pour des tâches spécifiques à l'équipe | Automatisation → Agents ou Catalogue d'IA |\n| **Flows personnalisables** | Orchestrer plusieurs agents dans des workflows | Automatisation → Flows ou Catalogue d'IA |\n\n## Perspectives\n\nFélicitations ! Vous avez terminé toute la série concernant GitLab Duo Agent Platform. Vous savez maintenant :\n\n* Comment utiliser les agents et flows tout au long du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\") en fonction de vos cas d'utilisation\n* Comment découvrir et partager des solutions dans le catalogue d'IA\n* Comment surveiller et gérer vos workflows d'IA\n* Comment étendre les capacités avec les intégrations MCP\n* Comment personnaliser chaque aspect de GitLab Duo Agent Platform pour votre équipe\n\n**[Consultez l'aperçu complet de la série](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)** pour revoir toutes les parties et explorer des sujets spécifiques en profondeur.\n\n## Ressources\n\n* [Documentation relative aux règles personnalisées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/)\n* [Documentation relative au fichier AGENTS.md](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/)\n* [Documentation relative aux instructions de revue personnalisées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/)\n* [Documentation relative aux agents personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n* [Documentation relative aux flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n* [Documentation relative au client MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n- - -\n\n**Article précédent :** [Partie 7 : intégrer le Model Context Protocol](/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n**Retour au début :** [Aperçu complet de la série](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)","2026-01-28",[18,19,20,21],"AI/ML","product","features","tutorial","Personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles, prompts et workflows","Découvrez comment personnaliser GitLab Duo Agent Platform pour votre équipe. 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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 !",[18],{"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._",[18,19,20],{"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",[18,713,714,21],"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",[19,735],"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},1772652106143]