[{"data":1,"prerenderedAt":768},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":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-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":680,"assessment-promotions-fr-fr":720,"next-steps-fr-fr":759},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":16,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","Gitlab 18 4 Ai Native Development With Automation And Insight",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight",{"heroImage":15,"date":16,"title":17,"description":18,"authors":19,"body":21,"category":9,"tags":22},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png","2025-09-23","GitLab 18.4 : développement et automatisation avec l’IA native","Avec GitLab 18.4, les équipes créent des agents personnalisés, exploitent le contexte du graphe de connaissances et automatisent la correction des pipelines afin d'améliorer la concentration et l'efficacité des équipes de développement.",[20],"Bill Staples","Toutes les équipes savent que le développement moderne ne se limite pas à l'écriture de code, et englobe au contraire la gestion des changements tout au long du cycle de développement logiciel.\n\nDans la version [GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), nous avons posé les bases d'une véritable collaboration entre humains et IA. Nous avons introduit des outils d'IA de premier plan tels que Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI et Gemini CLI en tant qu'intégrations natives à GitLab, fourni notre premier aperçu du serveur GitLab Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) en partenariat avec Cursor et lancé deux nouveaux flows : « ticket à MR » et « conversion de fichier CI pour les Flows Jenkins » afin de proposer des solutions à des problèmes quotidiens rencontrés par les équipes.\n\nAvec [GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/releases/2025/09/18/gitlab-18-4-released/), nous renforçons la sécurité et la gouvernance relatives à votre utilisation de l'IA. Par ailleurs, nous étendons aussi votre capacité à créer et à partager des agents personnalisés, à collaborer plus efficacement grâce à Agentic Chat, à naviguer dans le code source avec le graphe de connaissances et à maintenir vos pipelines opérationnels avec le flow « correction de pipelines en échec ».\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?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=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n## Construisez votre expérience\n\n*Commencez votre journée en consultant GitLab Duo AI Catalog, une bibliothèque d'agents spécialisés qui mettent en avant les priorités, automatisent les tâches routinières et vous aident à rester concentré.*\n\n### GitLab Duo AI Catalog : une bibliothèque d'agents spécialisés\n\nNotre version GitLab 18.4 intègre GitLab Duo AI Catalog (actuellement en phase d'expérimentation), une bibliothèque centralisée où les équipes peuvent créer, partager et collaborer avec des agents personnalisés au sein de leur entreprise. Chaque équipe aime faire les choses à sa façon, c'est pourquoi il suffit de former des agents personnalisés pour que tout soit fait correctement.\n\nPar exemple, un agent Planification de produit personnalisé peut signaler des bogues dans un format spécifique conformément à vos normes de labélisation, un agent Rédacteur technique peut rédiger une documentation concise en suivant vos conventions, ou un agent Securité peut s'assurer que chaque MR respecte vos normes de sécurité et de conformité. Au lieu de fonctionner comme des outils déconnectés, ces agents s'intègrent naturellement dans le workflow de GitLab et vous aident à terminer vos tâches plus rapidement sans perturber les processus établis.\n\n**Note :** cette fonctionnalité n'est actuellement disponible que sur GitLab.com à titre expérimental. Nous prévoyons de la mettre à la disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Réduisez le changement de contexte\n\n*GitLab Duo Agentic Chat garantit une collaboration fluide avec les agents.*\n\n### Agentic Chat : rationaliser la collaboration avec les agents (bêta)\n\nPièce maîtresse de GitLab Duo Agent Platform (bêta), [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) vous offre un moyen transparent de collaborer avec les agents d'IA. La dernière mise à jour d'Agentic Chat dans la version GitLab 18.4 améliore l'expérience de chat ainsi que l'affichage et la gestion des sessions.\n\n* **Chat avec agent personnalisé**. Commençons par votre agent personnalisé que vous venez de créer. Vous pouvez immédiatement le mettre au travail via Agentic Chat. Par exemple, vous pourriez lui demander « donne-moi une liste de tâches » pour commencer à travailler sur les projets les plus urgents. De plus, vous avez maintenant la possibilité de démarrer de nouvelles conversations avec de nouveaux agents et de reprendre des conversations précédentes avec des agents sans perte de contexte.\n\n* [**Sélection du modèle par l'utilisateur**](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat). Avec les versions précédentes, vous pouviez sélectionner des modèles au niveau d'un espace de nommage, mais dans GitLab 18.4, vous pouvez maintenant choisir des modèles au niveau de l'utilisateur à chaque session de chat. Cela vous permet d'opter pour le [LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\") qui convient le mieux à la tâche à accomplir ou de tester différents LLM pour voir lequel fournit la meilleure réponse concernant votre tâche.\n\n* **Formatage et design améliorés**. Nous espérons que vous apprécierez le nouveau design de GitLab Duo Agentic Chat, qui comprend également une meilleure gestion des approbations d'appels d'outils pour améliorer votre expérience.\n\n* **Sessions d'agents disponibles via Agentic Chat**. Les sessions font désormais partie intégrante de l'expérience Agentic Chat. Toute utilisation d’agents ou de flow apparaît maintenant dans l'aperçu des sessions dans Agentic Chat. Chaque session fournit des informations détaillées comme les job logs, les informations utilisateur et les métadonnées d'outils afin de garantir une transparence essentielle sur la façon dont les agents travaillent pour vous.\n**Note :** les sessions dans Agentic Chat sont disponibles uniquement sur GitLab.com. Nous prévoyons de les mettre à disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Exploitez pleinement votre code source\n\n*Avec les agents, le contexte est primordial. Le graphe de connaissances vous permet de donner à vos agents plus de contexte pour qu'ils puissent travailler plus rapidement et vous donner de meilleurs résultats.*\n\n### Graphe de connaissances de GitLab (version bêta)\n\nLe [graphe de connaissances](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/) disponible dans la version 18.4 transforme la façon dont les équipes et les agents comprennent et naviguent dans les codes sources complexes. Il fournit une carte connectée de la totalité de votre projet et relie fichiers, routes et références tout au long du cycle de développement logiciel. Les outils tels que l'accès aux définitions, la recherche dans le code source et le suivi des références disponibles dans les requêtes de chat aident les équipes de développement à poser des questions précises comme « quels sont les autres éléments impactés par cette modification ? ».\n\nCe contexte approfondi aide les équipes à avancer plus rapidement et à se sentir plus en confiance, qu'il s'agisse d'intégrer de nouveaux contributeurs, d'effectuer des recherches approfondies sur un projet ou d'explorer l’impact d’une modification sur le code dépendant. Plus votre écosystème gravite dans GitLab, plus le graphe de connaissances devient puissant et donne aux équipes et aux agents d'IA les bases pour travailler avec précision, vitesse et plein accès aux informations du projet. Dans les futures versions, nous intégrerons toutes vos données GitLab dans le graphe de connaissances, y compris les plans, les merge requests, les vulnérabilités de sécurité et plus encore.\n\nCette version du graphe de connaissances se concentre sur l'indexation locale du code, où l'interface CLI `gkg` transforme votre code source en une base de données graphique dynamique et intégrable pour la génération augmentée par récupération (RAG). Vous pouvez l'installer à l’aide d’un simple script en une ligne, analyser des dépôts locaux et vous connecter via MCP pour interroger votre espace de travail.\n\nNotre vision pour le graphe de connaissances est double : construire une édition communautaire dynamique que les équipes de développement peuvent exécuter localement dès aujourd'hui, qui servira de fondation pour un futur service de graphe de connaissances entièrement intégré au sein de GitLab.com et des instances auto-hébergées.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1121017374?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=\"18.4 Knowledge Graph Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n## Automatisez la maintenance de vos pipelines\n\n*Corrigez les échecs de pipeline plus rapidement et restez concentré avec le flow « correction de pipelines en échec ».*\n\n### Corrigez des pipelines en échec en tenant compte du contexte métier\n\nLe maintien des pipelines est essentiel pour votre vélocité de développement, mais les approches traditionnelles se concentrent uniquement sur le dépannage technique sans considérer l'impact métier. Le **flow « correction de pipelines en échec »** adresse ce problème en combinant l'analyse technique avec le contexte stratégique. Par exemple, il peut automatiquement prioriser la correction d'un pipeline de déploiement en échec pour un service client avant un job de test nocturne, ou signaler différemment les problèmes de compilation dans une branche de release hautement prioritaire par rapport aux branches de fonctionnalités expérimentales.\n\n* **La détection des échecs avec contexte métier** surveille les exécutions de pipeline et comprend l'importance des différents workflows et cibles de déploiement.\n\n* **L'analyse des causes profondes en contexte** analyse les journaux d'échec en parallèle des exigences métier, les modifications récentes et les dépendances entre projets pour identifier les causes sous-jacentes.\n\n* **La priorisation stratégique des correctifs** génère des corrections appropriées tout en considérant l'impact métier, les échéances et les priorités d'allocation des ressources.\n\n* **La résolution intégrée au workflow** crée automatiquement des merge requests avec des correctifs qui maintiennent des processus de revue appropriés et fournissent un contexte métier afin d'aider à prioriser les tâches.\n\nCe flow assure l'exécution des pipelines et l'alignement stratégique. Ses corrections automatisées prennent en compte les objectifs métier et ne servent pas uniquement à résoudre des problèmes techniques de manière isolée.\n\n## Personnalisez votre environnement IA\n\n*L'automatisation ne fonctionne que si vous faites confiance aux modèles qui l'alimentent. C'est pourquoi la version 18.4 offre des fonctionnalités de gouvernance comme la sélection de modèles et les clés gérées par GitLab.*\n\n### Sélection de modèles GitLab Duo pour l'optimisation des performances\n\nLa [sélection de modèles](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/) est maintenant proposée en disponibilité générale afin de contrôler directement les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent GitLab Duo. Vous et votre équipe pouvez sélectionner les modèles de votre choix, les appliquer à l'ensemble de votre entreprise ou les adapter à chaque fonctionnalité. Vous pouvez définir des valeurs par défaut pour garantir la cohérence entre les espaces de nommage et les outils, dans le respect des exigences en matière de gouvernance, de conformité et de sécurité.\n\nPour les clients qui utilisent GitLab Duo Self-Hosted, la nouvelle prise en charge de GPT OSS et GPT‑5 offre une flexibilité supplémentaire pour les workflows de développement alimentés par l'IA.\n\n**Note :** GitLab Duo Self-Hosted n'est pas disponible pour les clients GitLab.com, et les modèles GPT ne sont pas pris en charge sur GitLab.com.\n\n## Protégez vos données sensibles\n\n*La gouvernance s’accompagne d’une protection des données afin de contrôler précisément ce que l'IA peut et ne peut pas voir.*\n\n### GitLab Duo Context Exclusion : une protection granulaire des données\n\nUn contrôle granulaire sur les informations auxquelles les agents d'IA peuvent accéder est nécessaire. Dans la version 18.4, **GitLab Duo Context Exclusion**  fournit des paramètres au niveau du projet qui permettent aux équipes d'interdire à l'IA d'accéder à des fichiers spécifiques ou des chemins d'accès de fichiers :\n\n* **Exclusions spécifiques à certains fichiers** pour aider à protéger les fichiers sensibles tels que les configurations de mots de passe, les secrets et les algorithmes propriétaires.\n\n* **Règles basées sur les chemins d’accès** pour créer des modèles d'exclusion en fonction des structures de répertoires ou des conventions de nommage de fichiers.\n\n* **Configuration flexible** pour appliquer des exclusions au niveau du projet tout en maintenant l'efficacité du workflow de développement.\n\n* **Visibilité d'audit** pour suivre le contenu exclu et garantir la conformité aux politiques de gouvernance des données.\n\nGitLab Duo Context Exclusion vous aide à protéger vos données sensibles pendant que vous accélérez votre développement avec l'IA agentique.\n\n## Renforcez vos fonctionnalités d'IA avec de nouveaux outils MCP\n\n*Les outils MCP étendus font passer ces fonctionnalités à la vitesse supérieure en connectant votre environnement GitLab à un écosystème plus vaste d'agents intelligents.*\n\n### Nouveaux outils pour le serveur GitLab MCP\n\nSur la base du serveur MCP initial introduit dans [la version 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), GitLab 18.4 ajoute plus d'outils MCP afin de définir la manière dont les clients MCP interagissent avec GitLab. Ces nouveaux outils augmentent les possibilités d'intégration et permettent aux agents d'IA de première partie et tiers de s'attaquer à des tâches plus détaillées telles que l'accès aux données de projet, l'exécution d'opérations de code ou la recherche dans des dépôts, le tout dans le respect des modèles de sécurité et d'autorisations existants. Pour une liste complète des outils MCP, y compris les nouveautés de la version 18.4, consultez notre [documentation dédiée au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Découvrez l'avenir du développement logiciel intelligent\n\nAvec [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/), les équipes n'ont plus à travailler sur un ticket à la fois dans un fil de discussion unique : la collaboration se déroule désormais dans plusieurs fils avec des agents asynchrones qui agissent comme des collègues pour accomplir des tâches plus rapidement. Nous donnons vie à cette vision unique en respectant les souhaits d'indépendance et de liberté de choix de nos clients : vous pouvez travailler dans vos environnements cloud préférés en utilisant les LLM et les outils d'IA qui vous conviennent le mieux, dans le respect des règles de sécurité et de conformité que vous avez définies.\n\nEn tant que partie intégrante de cette innovation, GitLab 18.4 est non seulement une mise à jour logicielle, mais aussi une version plus fluide, plus intelligente et plus sûre qui facilite le quotidien des équipes de développement. Des agents réutilisables aux corrections de pipeline adaptées aux enjeux métier, chaque fonctionnalité est conçue pour renforcer la concentration des équipes et assurer vitesse, sécurité et contrôle. Pour un aperçu plus approfondi de la façon dont ces fonctionnalités se combinent en pratique, consultez notre vidéo de démonstration.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?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=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLes utilisateurs de GitLab Premium et GitLab Ultimate peuvent commencer à utiliser ces fonctionnalités dès aujourd'hui sur GitLab.com et GitLab Self-Managed, tandis que les clients [GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/) pourront y accéder le mois prochain.\n\n> **Activez les fonctionnalités bêta et expérimentales dans GitLab Duo Agent Platform dès aujourd'hui** et découvrez comment l'IA, avec un accès complet au contexte, peut transformer la façon dont vos équipes développent des logiciels. Nouveau sur GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/) et découvrez pourquoi l'avenir du développement est alimenté par l'IA, sécurisé et orchestré sur la plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") la plus complète au monde.\n\n## Maintenez votre instance GitLab à jour\n\nPour vous assurer d'obtenir les dernières fonctionnalités, mises à jour de sécurité et améliorations de performances, nous vous recommandons de maintenir votre instance GitLab à jour. Les ressources suivantes peuvent vous aider à planifier et terminer votre mise à niveau :\n\n* [Outil de chemin d’accès de mise à niveau](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/)  indiquez votre version actuelle pour consulter les étapes à suivre afin de mettre à niveau votre instance.\n\n* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/fr-fr/update/upgrade_paths/) : guides détaillés pour chaque version prise en charge, y compris les exigences, les instructions étape par étape et les meilleures pratiques.\n\nEn effectuant régulièrement des mises à niveau, vous vous assurez que votre équipe bénéficie des dernières fonctionnalités de GitLab ainsi que d'une sécurité et d’une prise en charge optimales.\n\nPour les entreprises qui privilégient une approche autonome, pourquoi ne pas faire appel à [GitLab Managed Maintenance](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) ? Avec GitLab Managed Maintenance, votre équipe se concentre sur l'innovation tandis que les experts GitLab gèrent les mises à niveau de votre instance GitLab Self-Managed afin d'assurer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de vos processus DevSecOps. Contactez votre gestionnaire de compte pour obtenir plus d'informations.\n\n> [Essayez GitLab Ultimate avec GitLab Duo Enterprise gratuitement.](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial \"Essai gratuit de GitLab.\")\n\n*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 qui peuvent entraîner des résultats ou des conséquences sensiblement différents. De plus amples informations sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos documents déposés auprès de la SEC. 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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 !",[23],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":11,"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._",[23,25,24],{"featured":29,"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",[23,715,716,717],"google","cloud native","tutorial",{"featured":11,"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",[25,738],"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":751,"text":726,"button":752,"image":756},"security-modernization",[750],"security","Are you trading speed for security?",{"text":753,"config":754},"Get your security maturity score",{"href":755,"dataGaName":731,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":757},{"src":758},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":760,"blurb":761,"button":762,"secondaryButton":766},"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":763},{"href":764,"dataGaName":51,"dataGaLocation":765},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":53,"config":767},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":765},1772652106856]