[{"data":1,"prerenderedAt":764},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp":3,"navigation-fr-fr":38,"banner-fr-fr":444,"footer-fr-fr":454,"blog-post-authors-fr-fr-Itzik Gan Baruch":664,"blog-related-posts-fr-fr-duo-agent-platform-with-mcp":678,"assessment-promotions-fr-fr":716,"next-steps-fr-fr":755},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/fr-fr/blog/duo-agent-platform-with-mcp.yml","Duo Agent Platform With Mcp",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"duo-agent-platform-with-mcp",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":27,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png","*Bienvenue dans la partie 7 de notre guide en huit parties, [Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform](/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), où vous apprendrez à maîtriser la création et le déploiement d'agents d'IA et de workflows au sein de votre cycle de vie de développement. Suivez des tutoriels qui vous guideront de votre première interaction jusqu'à la mise en place de workflows d'automatisation entièrement personnalisés et prêts pour la mise en production.*\n\nL'intelligence artificielle (IA) accélère le développement : elle génère du code, débogue et automatise les tâches répétitives. Cependant, seule, elle reste limitée à ses données d'entraînement ou aux sources publiques, alors que les équipes de développement doivent souvent utiliser des systèmes internes : suivi de projet, tableaux de bord, bases de données, fichiers de design dans Figma ou documents Google Drive.\n\nDésormais intégré à [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/), le Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) permet à l'IA d'accéder en toute sécurité aux services internes pour que les équipes de développement bénéficient d'une assistance complète, directement accessibles dans les workflows.\n\n> 🎯 Essayez **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr)** dès aujourd'hui !\n\n## Qu'est-ce que le MCP ?\n\nIntroduit pour la première fois par Anthropic en 2024, le MCP est une norme ouverte qui connecte l'IA aux données et aux outils. Il fonctionne comme un canal bidirectionnel sécurisé : les clients MCP (applications d'IA, agents d'IA autonomes ou outils de développement) envoient des requêtes de données ou d'actions, tandis que les serveurs MCP répondent avec des informations fiables et autorisées issues de leurs sources de données connectées.\n\nLes serveurs MCP agissent comme des passerelles sécurisées vers divers systèmes : ils peuvent se connecter à des bases de données, des API, des systèmes de fichiers, des services cloud ou tout autre service externe pour collecter et transmettre des données. Les outils et agents d'IA, lorsqu'ils utilisent le MCP, ne se limitent plus aux informations sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils peuvent accéder à des informations en temps réel et exécuter des actions concrètes (par exemple, reprogrammer des réunions ou vérifier la disponibilité dans un calendrier), tout en garantissant des contrôles rigoureux en matière de sécurité, de confidentialité et d'audit.\n\n## Exemples de MCP orientés développement\n\nLes équipes de développement profitent de fonctionnalités puissantes lorsqu'elles connectent le MCP à leurs outils et workflows de développement. Voici des exemples pratiques des possibilités de l'IA avec les serveurs MCP dans un contexte de développement :\n\n* Examiner les tickets ouverts et créer des merge requests\n* Récupérer les logs de déploiement et les traces d'erreur\n* Consulter les messages d'équipe dans Slack concernant les décisions techniques\n* Reprogrammer des réunions ou vérifier la disponibilité dans le calendrier pour la coordination d'équipe\n\nCes capacités orientées développement permettent à l'IA de fournir une assistance significative directement au sein des workflows des équipes, sans nécessiter de changement de contexte entre les outils.\n\n## Pourquoi utiliser le MCP ?\n\nVous vous demandez peut-être : pourquoi utiliser le MCP si l'IA peut déjà appeler directement les API des systèmes ? Le passage par le MCP s'impose, car chaque API possède ses propres mécanismes d'authentification, formats de données et comportements. L'IA devrait donc recourir à des connecteurs spécifiques pour chaque système et les mettre à jour en permanence à mesure que les API évoluent, ce qui rendrait les intégrations directes complexes et propices aux erreurs. Le MCP résout ce problème : il offre une interface standardisée et sécurisée qui gère automatiquement l'authentification, les autorisations et la conversion des données. Les outils d'IA peuvent ainsi se connecter de manière cohérente à n'importe quel système, avec des intégrations rapides, stables et fiables.\n\n## Prise en charge du MCP par GitLab\n\nAvec l'intégration du MCP, [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/) franchit une nouvelle étape : l'IA n'est plus isolée, mais pleinement connectée aux outils que les équipes de développement utilisent quotidiennement. Ces dernières peuvent interagir en langage naturel avec l'ensemble de leurs outils, sans jamais quitter leur environnement de développement intégré ([IDE](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-an-ide/)) favori. GitLab Duo Agent Platform leur apporte une assistance complète sans casser leur rythme ni perturber leur concentration.\n\nGitLab offre une prise en charge complète du MCP par le biais de deux workflows complémentaires :\n\n* **[Workflow client MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) :** GitLab Duo Agent Platform sert de client MCP et permet à ses fonctionnalités d'accéder à divers outils et services externes.\n* **[Workflow serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/) :** GitLab agit aussi comme serveur MCP. Des outils d'IA comme Claude Desktop, Cursor et d'autres applications compatibles peuvent ainsi se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab.\n\n## Démonstration interactive du workflow client MCP\n\n**Imaginez un lundi matin classique :** le service de paiement de votre entreprise renvoie soudainement des erreurs de délai d'attente dépassé. Les clients ne peuvent plus finaliser leurs achats, et vous devez rapidement en trouver la cause. En temps normal, vous ouvrez Jira pour consulter le ticket d'incident, vous parcourez Slack à la recherche de mises à jour, puis vous vérifiez les tableaux de bord Grafana pour repérer d'éventuels pics d'erreurs. Grâce à la prise en charge du MCP dans GitLab, vous pouvez désormais effectuer toutes ces actions, directement depuis le chat intégré à votre IDE. Le MCP met en corrélation les données de tous vos systèmes et vous offre instantanément une vue d'ensemble, sans que vous deviez quitter votre workflow de développement.\n\nPour découvrir cette fonctionnalité par vous-même, nous avons créé une [démonstration interactive](https://gitlab.navattic.com/mcp) qui reproduit le scénario du service de paiement décrit ci-dessus. Cliquez sur l'image ci-dessous pour lancer la démo.\n\n[![Démonstration du MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758206468/osf0wkwe1l45oc6zjdhr.png)](https://gitlab.navattic.com/mcp) \n\n## Configuration du client MCP dans GitLab\n\nPour commencer à poser des questions dans [GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) ou le [flow Software Development](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/), vous devez configurer le MCP dans votre environnement de développement. Voici comment procéder :\n\n* **Activer l'aperçu des fonctionnalités** : dans les paramètres de votre groupe, accédez à **GitLab Duo** dans la barre latérale gauche, puis cochez la case « Activer les fonctionnalités expérimentales et bêta de GitLab Duo » dans la section **Aperçu des fonctionnalités**.\n* **Activer le MCP pour votre groupe** : activez la prise en charge du MCP dans les paramètres de votre groupe GitLab pour que les fonctionnalités de GitLab Duo puissent se connecter à des systèmes externes.\n* **Configurer les serveurs MCP** : définissez les serveurs MCP au format JSON dans le fichier `mcp.json`. Créez ce fichier à cet emplacement :\n* **Windows :** `C:\\Users\\\u003Cusername>\\AppData\\Roaming\\GitLab\\duo\\mcp.json`\n* **Autres systèmes d'exploitation :** `~/.gitlab/duo/mcp.json`\n\nPour des configurations spécifiques à un workspace, consultez la section [Configuration du workspace](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/#create-workspace-configuration).\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"server-name\": {\n      \"type\": \"stdio\",\n      \"command\": \"path/to/server\",\n      \"args\": [\"--arg1\", \"value1\"],\n      \"env\": {\n        \"ENV_VAR\": \"value\"\n      }\n    },\n    \"http-server\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"http://localhost:3000/mcp\"\n    },\n    \"sse-server\": {\n      \"type\": \"sse\",\n      \"url\": \"http://localhost:3000/mcp/sse\"\n    }\n  }\n}\n```\n* **Installer et configurer votre IDE** : assurez-vous que VSCodium ou Visual Studio Code est installé, ainsi que l'extension GitLab Workflow (version 6.28.2 ou ultérieure pour une prise en charge de base du MCP, version 6.35.6 ou ultérieure pour une prise en charge complète).\n\nPour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la [documentation sur les clients MCP de GitLab](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n## Exemple de projet\n\nEn complément de cette démonstration, nous partageons le [projet](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git) qui a servi de **base**. Ce projet vous permet de reproduire le même flow dans votre propre environnement et d'expérimenter concrètement les capacités du MCP de GitLab.\n\nCe projet illustre le fonctionnement du MCP dans une configuration d'entreprise simulée, à l'aide de données fictives provenant de Jira, Slack et Grafana pour modéliser un scénario de réponse aux incidents. Le fichier `mcp.json` inclus montre comment se connecter à un serveur MCP local (`enterprise-data-v2`) ou, en option, comment étendre cette configuration aux services AWS pour une intégration cloud.\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"enterprise-data-v2\": {\n      \"type\": \"stdio\",\n      \"command\": \"node\",\n      \"args\": [\"src/server.js\"],\n      \"cwd\": \"/path/to/your/project\"\n    },\n    \"aws-knowledge\": {\n      \"type\": \"stdio\"\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"mcp-remote\", \"https://knowledge-mcp.global.api.aws\"]\n    },\n    \"aws-console\": {\n      \"type\": \"stdio\"\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"@imazhar101/mcp-aws-server\"],\n      \"env\": {\n        \"AWS_REGION\": \"YOUR_REGION\",\n        \"AWS_PROFILE\": \"default\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n**Remarque de sécurité :** le composant `aws-console` utilise un paquet de serveur MCP développé par la communauté (`@imazhar101/mcp-aws-server`) pour l'intégration avec AWS qui n'a pas été vérifié de manière indépendante. Il est exclusivement destiné à des fins de démonstration et de formation. Pour une utilisation en environnement de production, évaluez soigneusement les paquets ou privilégiez des solutions officielles.\n\nEn outre, configurez vos identifiants AWS à l'aide de profils d'interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) ou de rôles Identity and Access Management (IAM), plutôt que de les coder en dur dans le fichier de configuration. Le SDK AWS détectera automatiquement les identifiants présents dans votre environnement, ce qui constitue l'approche recommandée pour garantir une bonne gouvernance et assurer la conformité aux politiques de sécurité de niveau entreprise.\n\nPour commencer, [clonez le projet](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git), installez les dépendances avec `npm install`, puis démarrez le serveur MCP local avec `npm start`. Créez un fichier `~/.gitlab/duo/mcp.json` avec la configuration ci-dessus, mettez à jour le chemin d'accès du fichier pour qu'il corresponde à votre configuration locale et redémarrez VS Code pour charger la configuration MCP. Vous pouvez également ajouter vos identifiants AWS pour activer une intégration cloud en direct.\n\nClonez le projet ici : [démo MCP de GitLab Duo](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/mcp/gitlab-duo-mcp-demo.git).\n\n## Exemples de prompts à tester avec le projet de démonstration\n\nUne fois le projet de démo configuré, vous pouvez commencer à explorer vos données et outils directement depuis GitLab Duo Agentic Chat dans votre IDE. Voici plusieurs prompts à tester :\n\n* « À quels outils peux-tu accéder via le MCP ? »\n\n![À quels outils peux-tu accéder via le MCP ?](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203432/xmahjenvoa82ov3kttqx.png)\n\n* « Montre-moi des discussions Slack récentes concernant le problème avec la base de données. »\n\n![Discussion Slack sur les outils accessibles via le MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203432/wdwp5xzq6umeanb1xwbq.png)\n\n## Capacités du serveur MCP de GitLab\n\nJusqu'à présent, nous avons vu comment GitLab Duo Agent Platform agit comme un client MCP, en se connectant à des serveurs MCP externes. Penchons-nous maintenant sur les capacités du serveur MCP de GitLab.\n\nLe serveur MCP de GitLab permet à des outils d'IA comme Cursor ou Claude Desktop de se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab et d'interagir avec vos données de développement en langage naturel. L'authentification repose sur le mécanisme d'enregistrement dynamique des clients OAuth 2.0, ce qui permet aux outils d'IA de s'enregistrer automatiquement et d'accéder à vos données GitLab avec les autorisations appropriées.\n\nActuellement, le serveur prend en charge les actions suivantes :\n\n* **Tickets** : pour obtenir des informations ou créer de nouveaux tickets\n* **Merge requests** : pour afficher les informations, les commits et les modifications de fichiers\n* **Pipelines** : pour répertorier les jobs et les pipelines associés aux merge requests\n* **Informations sur le serveur** : pour vérifier la version du serveur MCP\n\nPour obtenir la liste complète des outils et des fonctionnalités disponibles, consultez la [documentation relative au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/#available-tools-and-capabilities).\n\n## Démonstration interactive du serveur MCP de GitLab\n\nDécouvrez le serveur MCP de GitLab grâce à notre [démonstration interactive](https://gitlab.navattic.com/gitlab-mcp-server).\n\nElle vous guide pas à pas dans la configuration de Cursor avec le serveur MCP et l'utilisation de Cursor Chat pour vous connecter en toute sécurité à votre instance GitLab. Vous découvrirez comment afficher des tickets, en créer de nouveaux ou encore consulter les merge requests, le tout en langage naturel, sans jamais quitter votre environnement de développement.\n\n[![Démonstration du serveur MCP](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203431/y2zdd71miiw0pkwd0a5a.png)](https://gitlab.navattic.com/gitlab-mcp-server)\n\n### Comment configurer le serveur MCP dans votre outil d'IA\n\n**Prérequis :**\n\n* Assurez-vous que **Node.js** et **npm** sont installés.\n* Vérifiez que tout le monde peut accéder à `npx` en exécutant `npx --version` dans votre terminal.\n\n1. **Activer les feature flags**\n\n   * Activez `mcp_server` et `oauth_dynamic_client_registration` dans votre instance GitLab.\n2. **Ajouter la configuration du serveur MCP de GitLab à votre outil d'IA**\n\n   * Ajoutez l'entrée correspondant au serveur MCP au fichier de configuration de votre outil (`mcp.json` pour Cursor, `claude_desktop_config.json` pour Claude Desktop) :\n\n  ```json\n  {\n    \"mcpServers\": {\n      \"GitLab\": {\n        \"command\": \"npx\",\n        \"args\": [\n          \"mcp-remote\",\n          \"https://\u003Cyour-gitlab-instance>/api/v4/mcp\",\n          \"--static-oauth-client-metadata\",\n          \"{\\\"scope\\\": \\\"mcp\\\"}\"\n        ]\n      }\n    }\n  }\n  ```\n\n\n### Enregistrement et authentification\n\nLors de la première connexion, l'outil d'IA va :\n\n* S'enregistrer automatiquement en tant qu'application OAuth\n* Demander l'autorisation pour la portée mcp\n\n### Autorisation dans le navigateur\n\nLors de la connexion, le client MCP ouvrira automatiquement votre navigateur par défaut pour finaliser le flux OAuth. Examinez et approuvez la requête d'accès dans GitLab afin d'autoriser la connexion et d'obtenir un token pour accéder à l'API de manière sécurisée. \n\n![Demande d'accès](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203431/szkjoqkdxstdbdh4eirv.png)\n\n### Utilisation du serveur MCP\n\nDès que votre outil d'IA est connecté au serveur MCP, vous pouvez interagir avec vos données GitLab (tickets, merge requests, pipelines), directement depuis votre environnement de développement. Par exemple :\n\n* `Obtenir les informations du ticket 42 dans le projet 123`\n* `Créer un nouveau ticket intitulé « Corriger le bug de connexion » avec une description concernant les caractères spéciaux des mots de passe`\n* `Afficher tous les commits dans la merge request 15 du projet gitlab-org/gitlab`\n* `Quels fichiers ont été modifiés dans la merge request 25 ?`\n* `Afficher tous les jobs du pipeline 12345`\n\n> Cette fonctionnalité est expérimentale, contrôlée par un feature flag et n'est pas encore destinée à une utilisation en production. Pour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la [documentation concernant le serveur MCP de GitLab](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Résumé\n\nGitLab Duo Agent Platform prend en charge le MCP et offre des workflows de développement optimisés par l'IA avec intégration d'outils externes. Avec la prise en charge du MCP, GitLab agit à la fois comme un client et un serveur :\n\n* **Client MCP :** GitLab Duo Agent Platform peut accéder en toute sécurité aux données et services de systèmes externes et apporte un contexte complet directement dans l'IDE.\n* **Serveur MCP :** des outils d'IA externes comme Cursor ou Claude Desktop peuvent se connecter à votre instance GitLab, accéder aux données de projet et effectuer des actions, le tout dans un cadre sécurisé et conforme à vos politiques de confidentialité. Cette prise en charge bidirectionnelle réduit le changement de contexte, accélère les workflows de développement et permet à l'IA de fournir une assistance pertinente à travers l'ensemble de vos outils.\n\n## Perspectives\n\nVous maîtrisez désormais l'utilisation des agents, la création de flows, la découverte de solutions dans le catalogue d'IA, la gestion des workflows via la section Automatisation et l'extension des capacités avec le MCP. La dernière étape consiste à personnaliser GitLab Duo en fonction des besoins spécifiques de votre équipe. Pour ce faire, consultez la [Partie 8](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/), où vous apprendrez à créer des règles de chat personnalisées, à élaborer des prompts système efficaces, à configurer les outils des agents, à mettre en place des intégrations MCP et à adapter les flows aux workflows uniques de votre équipe.\n\n## Ressources\n\n* [Documentation relative aux clients MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n* [Documentation relative au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/)\n* [Qu'est-ce que le Model Context Protocol ?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n* [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/)\n\n- - -\n\n**Article suivant :** [Partie 8 : personnaliser GitLab Duo Agent Platform : règles de chat, prompts et workflows](/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)\n\n**Article précédent :** [Partie 6 : surveiller, gérer et automatiser les workflows d'IA](/fr-fr/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)",[18],"Itzik Gan Baruch","2026-01-27","2025-10-29","Intégrer le Model Context Protocol",[23,24,25,26],"AI/ML","product","features","tutorial","Utilisez GitLab Duo avec des services externes via MCP. 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GitLab Duo Agent Platform transforme la collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[684],"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":12,"template":13,"slug":689},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":691,"config":700},{"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":696,"date":697,"body":698,"category":9,"tags":699},"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.",[695],"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":30,"template":13,"slug":701},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":703,"config":714},{"description":704,"body":705,"title":706,"heroImage":707,"date":708,"authors":709,"category":9,"tags":711},"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",[710],"Regnard Raquedan",[23,712,713,26],"google","cloud native",{"featured":12,"template":13,"slug":715},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":717},[718,731,743],{"id":719,"categories":720,"header":721,"text":722,"button":723,"image":728},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":724,"config":725},"Get your AI maturity score",{"href":726,"dataGaName":727,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":729},{"src":730},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":732,"categories":733,"header":735,"text":722,"button":736,"image":740},"devops-modernization",[24,734],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":737,"config":738},"Get your DevOps maturity score",{"href":739,"dataGaName":727,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":741},{"src":742},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":744,"categories":745,"header":747,"text":722,"button":748,"image":752},"security-modernization",[746],"security","Are you trading speed for security?",{"text":749,"config":750},"Get your security maturity score",{"href":751,"dataGaName":727,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":753},{"src":754},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":756,"blurb":757,"button":758,"secondaryButton":762},"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":46,"config":759},{"href":760,"dataGaName":49,"dataGaLocation":761},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":51,"config":763},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":761},1772652099740]