[{"data":1,"prerenderedAt":767},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":3,"navigation-fr-fr":40,"banner-fr-fr":446,"footer-fr-fr":456,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":666,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":680,"assessment-promotions-fr-fr":720,"next-steps-fr-fr":758},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":11,"meta":29,"navigation":11,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering.yml","Gitlab 18 3 Expanding Ai Orchestration In Software Engineering",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab 18.3 : expansion de l'orchestration IA dans l'ingénierie logicielle","Découvrez comment nous développons la collaboration humain-IA avec des flows améliorés, une gouvernance d'entreprise et une intégration fluide des outils.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755711502/wuuadis1pza3zehqohcc.png","2025-08-21","GitLab est aujourd'hui une plateforme DevSecOps complète qui unifie chaque étape du cycle de vie logiciel. Nous n'arrêtons pas l'innovation et continuons à œuvrer afin de devenir la première plateforme au monde alimentée par l'IA native pour l'ingénierie logicielle. Chez GitLab, nous croyons que l'avenir de l'ingénierie logicielle repose sur une collaboration intrinsèque entre l'humain et l'IA, c'est pourquoi nous souhaitons proposer les meilleures fonctionnalités d'IA à chaque utilisateur GitLab.\n\nCette transformation s'opère à trois niveaux distincts qui vont au-delà de ce que proposent les autres outils de développement IA :\n\n![Diapositive de transformation d'IA native](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755762266/iwuugge3cxweiyvi0yjk.png)\n\n**Premièrement, nous sommes un système pour l'enregistrement.** Notre plateforme de données unifiée contient vos actifs numériques les plus précieux, comme votre code source et votre propriété intellectuelle, ainsi qu'une large quantité de données non structurées de vos projets, des backlogs de bugs, des configurations CI/CD, des historiques de déploiement, des rapports de sécurité et des données de conformité. Ces données contextuelles d'une valeur inestimable sont en sécurité dans votre environnement GitLab et ne sont pas accessibles aux agents génériques ni aux grands modèles de langage (LLM).\n\n**Deuxièmement, nous agissons comme votre plan de contrôle logiciel.** Nous orchestrons vos processus métier critiques via des dépôts Git, des API REST et des interfaces basées sur des webhooks qui alimentent votre livraison logicielle de bout en bout. Pour nombre de nos clients, il s'agit d'une dépendance de niveau 0 sur laquelle leurs processus métier critiques s'appuient quotidiennement.\n\n**Troisièmement, nous offrons une expérience utilisateur puissante.** Nous proposons une interface intégrée qui élimine les changements de contexte coûteux qui ralentissent la plupart des équipes d'ingénierie. Plus de 50 millions d'utilisateurs enregistrés et notre vaste communauté dépendent de GitLab pour accomplir leur travail, et ils profitent d'une visibilité complète du cycle de vie et des outils de collaboration sur une seule plateforme. Forte de cette expertise, GitLab occupe une position de pionnière unique dans la collaboration intuitive humain-IA qui amplifie la productivité des équipes tout en préservant les workflows que nos utilisateurs connaissent et auxquels ils font confiance.\n\n**Extension de notre plateforme avec l'IA native intégrée à chaque niveau**\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) intègre et étend ces trois niveaux. Conçue pour l'extensibilité et l'interopérabilité, elle permet aux clients et partenaires de créer des solutions qui génèrent encore plus de valeur. Notre approche de plateforme ouverte met l'accent sur une connectivité transparente avec les outils et systèmes IA externes tout en garantissant une intégration à notre pile existante aux trois niveaux.\n\n* Tout d'abord, nous étendons notre plateforme de données unifiée avec un **graphique de connaissances** optimisé pour l'accès agentique qui indexe et relie le code avec toutes vos autres données non structurées. L'IA est friande de contexte, et nous sommes persuadés que cette approche accélérera non seulement le raisonnement et l'inférence par les agents, mais fournira également des résultats agentiques plus économiques et de meilleure qualité.\n* Ensuite, nous ajoutons une **couche d'orchestration** importante en trois parties distinctes à notre plan de contrôle existant : elle permet aux agents et aux flows de s'enregistrer comme abonnés aux événements SDLC GitLab, construit un nouveau moteur d'orchestration pour les flows multi-agents conçus sur mesure et expose les outils, agents et flows GitLab via Model Context Protocol (MCP) et des protocoles standards pour une interopérabilité sans précédent.\n* Enfin, nous étendons **l'expérience GitLab** pour offrir des agents et des flows d'agents de premier plan à travers tout le cycle de développement logiciel. Vous pourrez assigner des tâches asynchrones aux agents, les mentionner dans les commentaires et créer des agents personnalisés avec un contexte spécifique à vos workflows. Mais plus important encore, GitLab livre des agents natifs pour chaque étape du développement et propose un riche écosystème d'agents tiers. Cette approche crée une véritable collaboration humain-IA où vous pourrez travailler avec les agents IA aussi naturellement qu'avec vos collègues.\n\nDécouvrez en vidéo les nouveautés de la version 18.3 ou poursuivez votre lecture.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111796316?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab_18.3 Release_081925_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Nouveautés de GitLab 18.3\n\nLa version 18.2 a introduit des [agents IA spécialisés](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=Agents%20that%20work%20out%20of%20the%20box) qui travaillent aux côtés des équipes de développement tout au long du cycle de développement logiciel, ainsi que notre [Software Development Flow](\u003Chttps://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=we%20are%20building%3A-,Software%20Development%20Flow,-(now%20in%20beta>), une fonctionnalité puissante qui donne aux utilisateurs la capacité d'orchestrer plusieurs agents pour planifier, implémenter et tester des changements de code de bout en bout.\n\nGitLab 18.3 introduit des intégrations et une interopérabilité étendues, davantage de Flows, et une conscience contextuelle améliorée sur tout le cycle de développement logiciel.\n\n### Extension des intégrations et de l'interopérabilité\n\nNous offrons une extensibilité IA complète grâce aux agents GitLab de première partie et à un riche écosystème d'agents tiers avec un accès complet au contexte et aux données du projet. Cette approche maintient les workflows natifs et la gouvernance de GitLab et garantit une flexibilité dans le choix de vos outils préférés grâce à une orchestration hautement intégrée entre ces agents et la plateforme centrale de GitLab. Les équipes bénéficient de fonctionnalités IA améliorées, mais conservent leurs avantages clés d'intégration, de supervision et d'expérience utilisateur.\n\n* **Serveur MCP – intégration IA universelle :** le serveur ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) de GitLab permet aux systèmes IA de s'intégrer en toute sécurité directement avec vos projets GitLab et vos processus de développement. Cette interface standardisée élimine le besoin d'intégrations personnalisées supplémentaires et permet à vos outils IA, y compris [Cursor](https://docs.cursor.com/en/tools/mcp), de fonctionner intelligemment dans votre environnement GitLab existant. Consultez notre [documentation](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/) pour obtenir une liste complète des outils inclus avec la version 18.3. **Des outils supplémentaires sont prévus pour la version 18.4.**\n\n> *« Intégrer les workflow GitLab directement dans Cursor est une étape cruciale afin de réduire les frictions pour les équipes de développement. Si nous réduisons le besoin de changer de contexte, les équipes peuvent vérifier le statut des tickets, examiner les merge requests et surveiller les résultats des pipelines sans jamais quitter leur environnement de développement. Cette intégration est un ajustement naturel pour nos clients partagés, et nous nous réjouissons d'un partenariat à long terme avec GitLab pour continuer à améliorer la productivité de nos équipes. »*\n>\n> \\- **Ricky Doar, VP of Field Engineering chez Cursor**\n>\n> *« Le serveur MCP et l'assistance des agents de GitLab CLI créent de nouvelles façons puissantes pour Amazon Q de s'intégrer aux workflow de développement. Amazon Q Developer peut maintenant se connecter directement via l'interface MCP distante de GitLab, tandis que les équipes peuvent déléguer des tâches de développement en mentionnant simplement Amazon Q CLI dans les tickets et les merge requests. Les capacités robustes de sécurité et de gouvernance intégrées dans ces intégrations donnent aux entreprises la confiance nécessaire pour tirer parti des outils de codage IA tout en préservant leurs normes de développement. Notre partenariat avec GitLab démontre l'engagement continu d'AWS à étendre notre écosystème IA et à rendre les outils de développement intelligents accessibles partout où les développeurs travaillent. »*\n>\n> \\- **Deepak Singh, Vice President of Developer Agents and Experiences chez AWS**\n\n* **Assistance des agents de GitLab CLI  pour Claude Code, Codex, Amazon Q, Google Gemini et opencode (Bring Your Own Key) :** la version 18.3 introduit des intégrations qui permettent aux équipes de déléguer des tâches de routine en mentionnant leurs agents directement dans les tickets ou les merge requests. Dès que ces assistants IA sont mentionnés, ils lisent automatiquement le contexte environnant et le code du dépôt, puis répondent au commentaire de l'utilisateur en proposant des changements de code prêts à être examinés ou des commentaires inline. Ces intégrations requièrent l'utilisation de votre propre clé API pour les fournisseurs IA respectifs, conservent toutes les interactions en mode natif dans l'interface de GitLab et maintiennent les permissions appropriées et les pistes d'audit.\n\n\n  **Remarque :** les agents tiers font partie de la version bêta GitLab Premium et ne sont disponibles que pour les clients GitLab Duo Enterprise à des fins d'évaluation.\n\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111784124?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Third Party Agents Flows Claude Code\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> *« L'intégration de Claude Code directement dans GitLab est une assistance IA disponible là où des millions de développeurs collaborent déjà et livrent du code au quotidien. En mentionnant Claude directement dans les tickets et les merge requests, il est possible d'éliminer les obstacles et de maintenir  la qualité avec une supervision humaine et des processus de révision. Cette mise à jour permet de tirer profit des capacités de Claude Code dans davantage de contextes où les équipes travaillent et transforme l'IA en un composant naturel de leur workflow de développement. »*\n>\n> **\\- Cat Wu, Claude Code Product Lead, Anthropic**\n>\n> *« Avec la nouvelle intégration d'agents de GitLab dans la version 18.3, vous pouvez utiliser opencode dans vos workflow existants. Il vous suffit de mentionner opencode dans un ticket ou une merge request, et il exécutera votre agent directement dans votre pipeline CI. Cette liberté dans la configuration et l'exécution d'opencode est le type d'intégration que la communauté open source apprécie vraiment. »*\n>\n> **\\- Jay V., CEO, opencode**\n\n* **Assistance Agentic Chat pour l'IDE de Visual Studio et l'interface utilisateur GitLab disponible pour tous les clients GitLab Premium et Ultimate :** avec la version 18.3, vous n'avez plus besoin de changer de contexte entre les outils pour accéder aux données complètes du cycle de vie de développement de GitLab. Nos intégrations améliorées injectent toute la puissance de GitLab Duo dans l'interface utilisateur GitLab ainsi que dans les IDE, et l'assistance inclut désormais Visual Studio en plus de JetBrains et VS Code. Cette nouveauté aide les développeurs à rester concentrés et à accéder au contexte détaillé du projet, à l'historique de déploiement et aux données de collaboration d'équipe directement dans leur environnement préféré.\n* **Assistance étendue des modèles IA :** GitLab Duo Self-Hosted prend maintenant en charge des modèles IA supplémentaires afin d'offrir aux équipes plus de flexibilité dans leurs workflows de développement assistés par l'IA. Vous pouvez maintenant déployer des modèles OpenAI GPT open source (20B et 120B de paramètres) via vLLM sur votre matériel de centre de données ou via des services cloud comme Azure OpenAI et AWS Bedrock dans votre cloud privé. De plus, Claude 4 d'Anthropic est disponible sur AWS Bedrock.\n\n### Nouveaux Flows de développement automatisés\n\nGitLab Flows coordonne plusieurs agents IA avec des instructions prédéfinies pour gérer de manière autonome ces tâches chronophages et routinières afin que les équipes de développement puissent se concentrer sur le cœur de leur travail.\n\nGitLab 18.3 possède deux nouveaux Flows :\n\n* **Flow Issue-to-MR (génération de code automatisée du concept à la complétion en quelques minutes) :** ce Flow convertit automatiquement les tickets en merge requests (MR) exploitables en coordonnant des agents pour analyser les exigences, préparer des plans de mise en œuvre complets et générer du code de qualité prêt pour une revue. Vous pouvez ainsi mettre en œuvre des idées en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111782058?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Issue to MR\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Flow de conversion de fichier CI (intelligence de migration transparente) :** notre Flow de conversion de fichier CI rationalise les workflow de migration en demandant aux agents d'analyser les configurations CI/CD existantes et de les convertir intelligemment au format GitLab CI avec une compatibilité complète au pipeline. Ce Flow élimine les efforts manuels et les erreurs potentielles de réécriture des configurations CI, et il aide les équipes à migrer des pipelines de déploiement entiers en toute confiance. La version 18.3 inclut une assistance pour les migrations Jenkins. Une assistance supplémentaire est prévue dans les futures versions.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783724?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Convert to CI Flow\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### Code et recherche intelligents\n\nLes solutions ponctuelles d'IA fonctionnent généralement avec une visibilité limitée sur des extraits de code isolés, mais le graphique de connaissances de GitLab fournit aux agents un contexte d'environnement pour garantir des réponses plus rapides et plus intelligentes.\n\n* **Graphique de connaissances (intelligence de code en temps réel) :** dans la version 18.3, le graphique de connaissances de GitLab offre désormais une indexation de code en temps réel pour des recherches de code plus rapides ainsi que des résultats plus précis en contexte. Nos agents comprennent les relations entre les fichiers, les dépendances et les modèles de développement de l'ensemble de votre code source et sont conçus pour fournir des informations que les développeurs humains mettraient des heures à trouver. **Et ce n'est que la première étape, nous prévoyons de continuer à étendre les puissantes fonctionnalités du graphique de connaissances.**\n\n### Gouvernance d'entreprise\n\nLa transparence de l'IA et le contrôle applicable à l'entreprise sont des défis majeurs qui freinent l'adoption des outils de développement alimentés par l'IA : [85 % des dirigeants s'accordent à dire que l'IA agentique créera des défis de sécurité sans précédent](https://about.gitlab.com/software-innovation-report/).\n\nLes nouvelles fonctionnalités de la version 18.3 visent à répondre aux préoccupations concernant la gouvernance des données, les exigences en matière de conformité et le besoin de visibilité dans les processus de prise de décision de l'IA afin que les entreprises puissent intégrer l'IA dans leurs frameworks de sécurité et de stratégies existants.\n\n* **Agent Insights (transparence par l'intelligence) :** notre suivi d'agents intégré offre une visibilité sur les processus de prise de décision des agents. Les utilisateurs peuvent optimiser les workflow et suivre les meilleures pratiques grâce à un suivi transparent.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783244?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Agent Insights\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **GitLab Duo Code Review pour GitLab Self-Hosted :** dédiée aux  organisations avec des exigences strictes de gouvernance des données, cette fonctionnalité permet aux équipes d'utiliser l'intelligence de GitLab Duo tout en gardant le code sensible dans des environnements contrôlés.\n* **Configurations de modèles hybrides pour un déploiement IA flexible :** les clients GitLab Duo Self-Hosted peuvent maintenant utiliser des configurations de modèles hybrides et combiner des modèles IA auto-hébergés via leur passerelle IA locale avec les modèles cloud de GitLab via la passerelle IA de GitLab afin d'accéder à diverses fonctionnalités.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783569?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Self Hosted Models Code Review\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Sécurité renforcée avec assistance OAuth :** notre serveur MCP inclut maintenant une assistance complète pour l'authentification OAuth 2.0, qui garantit des connexions sécurisées aux ressources protégées et aux environnements de développement sensibles. Cette nouvelle fonctionnalité suit le projet de spécification OAuth pour MCP, qui gère les flux d'autorisation, la gestion des tokens et l'enregistrement dynamique des clients.\n\n### Plateforme Secure by Design : une gouvernance évolutive\n\nPour être véritablement sécurisée, une plateforme nécessite l'application cohérente de principes de gouvernance sur l'ensemble du cycle de développement. Les mêmes principes fondamentaux de sécurité qui garantissent l'adoption sécurisée de l'IA (principe de moindre privilège, gestion centralisée des stratégies, surveillance proactive et autorisations granulaires) doivent être intégrés dans tout le SDLC pour créer une approche cohésive de défense en profondeur.\n\nGitLab 18.3 renforce les contrôles fondamentaux qui aident à protéger toute votre chaîne d'approvisionnement logicielle avec ces nouvelles mises à jour :\n\n* **Rôle d'administrateur personnalisé :** fournit des autorisations administratives granulaires conçues sur mesure qui remplacent l'accès administrateur général par des contrôles précis selon le principe de moindre privilège. Au lieu d'accorder des privilèges administratifs généraux qui créent des risques de sécurité, les organisations peuvent maintenant créer des rôles spécialisés adaptés à des fonctions spécifiques comme les équipes de plateforme qui gèrent les runners et la surveillance, les équipes d'assistance dédiées à la gestion des utilisateurs et les cadres dirigeants qui accèdent aux tableaux de bord et aux statistiques d'utilisation. Forte d'une gestion complète du cycle de vie des rôles via l'interface utilisateur et l'API, d'une journalisation d'audits et de documentation générée automatiquement, cette fonctionnalité offre une véritable gestion selon le principe de moindre privilège qui aide à maintenir l'efficacité opérationnelle et à améliorer la sécurité globale de l'instance.\n* **Framework de conformité au niveau de l'instance et gestion des stratégies de sécurité :** les organisations peuvent maintenant désigner un groupe de conformité dédié responsable d'appliquer des frameworks standardisés et des stratégies de sécurité directement aux groupes principaux, lesquels seront automatiquement mis en œuvre dans tous leurs sous-groupes et projets. Cette approche centralisée élimine la gestion fragmentée des stratégies, un obstacle à la conformité, et maintient l'autonomie du groupe en matière d'adoption de stratégies locales supplémentaires.\n* **Rapports de violations améliorés :** les équipes reçoivent désormais des notifications immédiates lorsque des changements non autorisés sont apportés aux règles d'approbation des MR, que des stratégies de framework ne possèdent pas les approbations appropriées ou que les contrôles de conformité temporels ne sont pas respectés. Les équipes peuvent associer directement les violations aux contrôles spécifiques du framework de conformité afin d'obtenir des informations exploitables qui leur indiquent exactement quelle exigence a été violée. Cette fonctionnalité transforme la conformité d'une simple tâche à exécuter en un élément proactif et intégré du workflow de développement et de sécurité.\n* **Permissions granulaires pour les tokens de job CI/CD :** remplace l'accès général des tokens par des permissions granulaires et explicites qui accordent aux jobs CI/CD un accès uniquement aux points de terminaison API spécifiques dont ils ont réellement besoin. Au lieu de donner aux jobs un accès général aux ressources du projet, les équipes peuvent maintenant définir des permissions précises pour les déploiements, les packages, les versions, les environnements et autres ressources critiques afin de réduire la surface d'attaque et tout potentiel d'escalade de privilèges.\n* **Intégration d'AWS Secrets Manager :** les équipes qui utilisent AWS Secrets Manager peuvent maintenant récupérer des secrets directement dans les jobs GitLab CI/CD afin de simplifier les processus de compilation et de déploiement. Un GitLab Runner accède aux secrets au moyen de l'authentification basée sur le protocole OpenID Connect, qui est masqué pour éviter l'exposition dans les job logs et détruit après utilisation. Cette approche élimine le  stockage des secrets dans des variables et s'intègre proprement dans les workflows existants  GitLab et AWS. Développée en étroite collaboration avec Deutsche Bahn et l'équipe AWS Secrets Manager, cette intégration reflète notre engagement à proposer des solutions aux côtés des clients pour résoudre des défis du monde réel.\n\n### Gestion des artefacts : sécuriser la chaîne d'approvisionnement logicielle\n\nLorsque les artefacts ne sont pas régis correctement, de petits changements peuvent avoir de lourdes conséquences. Les packages modifiables, les images de conteneurs écrasées et les règles incohérentes entre les outils peuvent entraîner des pannes de production, introduire des vulnérabilités et créer des problèmes de conformité. Pour une plateforme DevSecOps d'entreprise, une gestion centralisée et sécurisée des artefacts est essentielle afin de maintenir l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement logicielle.\n\n#### Protection des artefacts au niveau de l'entreprise\n\nGitLab 18.3 capitalise sur nos capacités complètes de protection des packages et ajoute de nouvelles fonctionnalités importantes :\n\n* **Assistance pour les revues Conan :** dans la version 18.3, les [révisions Conan](https://docs.gitlab.com/user/packages/conan_2_repository/#conan-revisions) garantissent l'immuabilité des packages pour les équipes de développement C++. Lorsque des modifications sont apportées à un package sans en changer la version, Conan calcule des identifiants uniques pour suivre ces changements et permettre aux équipes de maintenir des packages immuables ainsi que de préserver la clarté des versions.\n* **Sécurité améliorée du registre de conteneurs :** suite au lancement réussi des [tags de conteneurs immuables](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/packages/container_registry/immutable_container_tags/) dans la version 18.2, nous constatons une forte adoption de cette fonctionnalité en entreprise. Une fois qu'un tag créé correspond à une règle immuable, personne, quel que soit son niveau de permission, ne peut modifier cette image de conteneur afin d'éviter les changements non intentionnels des dépendances de production.\n\nCes améliorations complètent nos capacités de protection existantes pour npm, PyPI, Maven, NuGet, les charts Helm et les packages génériques. Elles aident les équipes de plateforme à implémenter une stratégie de gouvernance cohérente à travers toute leur chaîne d'approvisionnement logicielle – une exigence pour les organisations qui construisent des plateformes de développement internes sécurisées.\n\nContrairement aux solutions d'artefacts autonomes, l'approche intégrée de GitLab élimine le changement de contexte entre les outils et fournit une traçabilité de bout en bout du code au déploiement. Elle permet aussi aux équipes de plateforme d'implémenter une stratégie de gouvernance cohérente dans l'ensemble de leur pipeline de livraison logicielle.\n\n### Vues intégrées : visibilité et rapports en temps réel\n\nÀ mesure que les projets GitLab gagnent en complexité, les équipes se retrouvent à naviguer entre tickets, merge requests, epics et jalons pour maintenir la visibilité du statut du travail. Consolider efficacement ces informations tout en garantissant que les équipes ont un accès en temps réel à la progression du projet sans changement de contexte ni interruption reste un défi.\n### Lancement de la visibilité du statut du travail en temps réel\n\nDans GitLab 18.3, les [vues intégrées alimentées par notre puissant GitLab Query Language](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/glql/#embedded-views) (GLQL) éliminent le changement de contexte grâce à des données de projet injectées directement dans votre workflow :\n* **Vues dynamiques :** insérez des requêtes GLQL dans des blocs de code Markdown de pages wiki, d'epics, de tickets et de merge requests qui se rafraîchissent automatiquement en fonction de l'état actuel du projet chaque fois que vous chargez la page.\n* **Personnalisation contextuelle :** les vues s'adaptent automatiquement à l'aide de fonctions comme `currentUser()` et `today()` pour afficher les informations pertinentes selon l'utilisateur, sans configuration manuelle.\n* **Filtrage puissant :** filtrez parmi plus de 25 champs, y compris la personne assignée, l'auteur, le label, le jalon, les indicateurs de progression et la date de création.\n* **Flexibilité d'affichage :** présentez les données sous forme de tableaux, de listes ou de listes numérotées avec sélection personnalisable des champs, limites d'éléments et ordre de tri pour des vues spécifiques et exploitables.\n\nContrairement aux approches fragmentées de gestion de projet, nous avons conçu les vues intégrées pour maintenir la continuité de votre workflow avec une visibilité en temps réel. Ainsi, les équipes peuvent prendre des décisions éclairées sans se déconcentrer ni basculer entre plusieurs outils et interfaces.\n\n> Découvrez les [nouvelles fonctionnalités de GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/releases/2025/08/21/gitlab-18-3-released/).\n## Lancez-vous dès aujourd'hui\nGitLab 18.3 est maintenant disponible pour les utilisateurs GitLab Premium et Ultimate sur GitLab.com et dans les environnements GitLab Self-Managed.\n\nLes clients GitLab Dedicated profitent maintenant de la mise à niveau vers la version 18.2 et pourront utiliser les fonctionnalités déployées avec GitLab 18.3 le mois prochain.\n\nPrêt à découvrir l'avenir de l'ingénierie logicielle ? [Activez les fonctionnalités expérimentales et celles de la version bêta pour GitLab Duo](https://docs.gitlab.com/fr-fr/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features) et commencez à utiliser des agents IA qui comprennent votre contexte de développement dans son ensemble.\n\nVous ne connaissez pas encore GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://gitlab.com/fr-fr/-/trials/new) aujourd'hui et découvrez pourquoi l'avenir de l'ingénierie logicielle repose sur la collaboration humain-IA orchestrée sur la plateforme DevSecOps la plus complète au monde.\n\n\u003Cp>\u003Csmall>\u003Cem>Cet article de blog contient des énoncés de nature prospective au sens de la Section 27A de la Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E de la Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog sont raisonnables, ils sont soumis à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs dont les résultats ou issues réels peuvent matériellement différer de tout résultat ou issue futurs exprimés ou impliqués par les énoncés de nature prospective.\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>Des informations supplémentaires sur les risques, incertitudes et autres facteurs qui pourraient faire que les résultats et issues réels diffèrent matériellement de ceux inclus dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog ou envisagés dans celui-ci sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » et ailleurs dans les documents et rapports que nous faisons auprès de la Securities and Exchange Commission. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser les énoncés de nature prospective ou à signaler des événements ou circonstances après la date de publication de cet article de blog ou à refléter la tenue d'événements imprévus, sauf si la loi l'exige.\u003C/em>\u003C/small>\u003C/p>",[23,24,25,26,27],"product","AI/ML","DevSecOps platform","features","security","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"config":32,"title":34,"description":16},{"noIndex":33},false,"GitLab 18.3 : orchestration IA et ingénierie logicielle","fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",[23,37,38,26,27],"aiml","devsecops-platform","BPqWRcuookCEaHMBY0GC3sb0fcmSZ3MymisOPjQG3-A",{"data":41},{"logo":42,"freeTrial":47,"sales":52,"login":57,"items":62,"search":372,"minimal":407,"duo":426,"pricingDeployment":436},{"config":43},{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":48,"config":49},"Commencer un essai gratuit",{"href":50,"dataGaName":51,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":53,"config":54},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":58,"config":59},"Connexion",{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[63,90,187,192,293,353],{"text":64,"config":65,"cards":67},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":66},"platform",[68,74,82],{"title":64,"description":69,"link":70},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":71,"config":72},"Découvrir notre plateforme",{"href":73,"dataGaName":66,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/platform/",{"title":75,"description":76,"link":77},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":78,"config":79},"Découvrir GitLab Duo",{"href":80,"dataGaName":81,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":83,"description":84,"link":85},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":86,"config":87},"En savoir plus",{"href":88,"dataGaName":89,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":91,"left":11,"config":92,"link":94,"lists":98,"footer":169},"Produit",{"dataNavLevelOne":93},"solutions",{"text":95,"config":96},"Voir toutes les solutions",{"href":97,"dataGaName":93,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/solutions/",[99,124,147],{"title":100,"description":101,"link":102,"items":107},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":103},{"icon":104,"href":105,"dataGaName":106,"dataGaLocation":46},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[108,112,115,120],{"text":109,"config":110},"CI/CD",{"href":111,"dataGaLocation":46,"dataGaName":109},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":75,"config":113},{"href":80,"dataGaLocation":46,"dataGaName":114},"gitlab duo agent platform - 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collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[686],"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 !",[24],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":33,"template":12,"slug":692},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":694,"config":703},{"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":699,"date":700,"body":701,"category":9,"tags":702},"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.",[698],"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._",[24,23,26],{"featured":11,"template":12,"slug":704},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":706,"config":718},{"description":707,"body":708,"title":709,"heroImage":710,"date":711,"authors":712,"category":9,"tags":714},"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",[713],"Regnard Raquedan",[24,715,716,717],"google","cloud native","tutorial",{"featured":33,"template":12,"slug":719},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":721},[722,735,747],{"id":723,"categories":724,"header":725,"text":726,"button":727,"image":732},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":728,"config":729},"Get your AI maturity score",{"href":730,"dataGaName":731,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":736,"categories":737,"header":739,"text":726,"button":740,"image":744},"devops-modernization",[23,738],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":741,"config":742},"Get your DevOps maturity score",{"href":743,"dataGaName":731,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":748,"categories":749,"header":750,"text":726,"button":751,"image":755},"security-modernization",[27],"Are you trading speed for security?",{"text":752,"config":753},"Get your security maturity score",{"href":754,"dataGaName":731,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":756},{"src":757},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":759,"blurb":760,"button":761,"secondaryButton":765},"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":48,"config":762},{"href":763,"dataGaName":51,"dataGaLocation":764},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":53,"config":766},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":764},1772652100036]