[{"data":1,"prerenderedAt":766},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":3,"navigation-fr-fr":37,"banner-fr-fr":443,"footer-fr-fr":453,"blog-post-authors-fr-fr-Bill Staples":663,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":677,"assessment-promotions-fr-fr":718,"next-steps-fr-fr":757},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":15,"seo":30,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward.yml","Gitlab 18 5 Intelligence That Moves Software Development Forward",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward",{"date":15,"tags":16,"category":9,"heroImage":20,"authors":21,"title":23,"description":24,"body":25},"2025-10-21",[17,18,19],"features","product","DevSecOps platform","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1760970883/asrc2c2hejqp5o1tan4c.png",[22],"Bill Staples","GitLab 18.5 : l'intelligence au service du développement logiciel","GitLab 18.5 offre de nouveaux agents spécialisés, des analyses de sécurité pertinentes et une interface repensée qui fait la part belle à votre assistant IA. ","Les équipes de développement logiciel croulent sous les alertes. Des milliers de vulnérabilités inondent les tableaux de bord de sécurité, mais seule une fraction d'entre elles présentent un risque réel. Les équipes naviguent constamment entre la planification des backlogs, le tri des vulnérabilités de sécurité, les revues de code et la résolution des pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) en échec, et doivent ainsi consacrer des heures à ces tâches manuelles. GitLab 18.5 apporte enfin un peu sérénité dans cet environnement stressant.\n\nCette version offre une amélioration majeure de l'expérience utilisateur globale de GitLab et de l'intégration de l'IA dans vos workflows. Une nouvelle interface avec des panneaux de suivi facilite la visualisation des données en contexte et garantit une visibilité permanente sur GitLab Duo Chat sur toute la plateforme, partout où vous en avez besoin. Des agents spécialisés s'attaquent au tri des vulnérabilités et à la gestion des backlogs, tandis que les outils d'IA populaires s'intègrent encore plus harmonieusement dans les workflows agentiques. Nous avons également étendu nos fonctionnalités de sécurité pour vous aider à mieux identifier les vulnérabilités exploitables et les failles théoriques, distinguer les identifiants actifs de ceux expirés et analyser uniquement le code modifié pour favoriser la concentration des équipes de développement.\n\n## Les nouveautés de la version GitLab 18.5\n\nLa version 18.5 représente notre plus importante release de l'année : visionnez notre présentation en vidéo et découvrez plus de détails dans la suite de l'article.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975773?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_18.5 Release_101925_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n### Une expérience utilisateur moderne avec un accès rapide à GitLab Duo\n\nGitLab 18.5 modernise l'expérience utilisateur de GitLab : l'interface est désormais plus intuitive et pratique grâce à une nouvelle mise en page avec des panneaux de suivi.\n\nLes panneaux de suivi affichent des informations clés côte à côte pour vous aider à traiter vos tâches en contexte sans perdre le fil. Par exemple, lorsque vous cliquez sur un ticket dans la liste, les détails s'affichent automatiquement dans un panneau latéral. Vous pouvez aussi ouvrir le panneau GitLab Duo Chat sur le côté droit de l'interface et l'utiliser à la demande sur n'importe quelle page de GitLab afin de poser des questions en contexte et de lui fournir des instructions en même temps que vous travaillez.\n\nPlusieurs améliorations ont été apportées afin de renforcer l'accessibilité et de faciliter la navigation. La barre de recherche générale se trouve désormais centrée en haut de la page, tandis que les éléments de navigation globale (tickets assignés, merge requests, liste des tâches et icône utilisateur) sont affichés en haut à droite. De plus, la barre latérale peut être réduite et étendue pour une meilleure gestion de l'affichage de vos tâches.\n\nLes équipes qui utilisent les fonctionnalités de la version bêta et expérimentale de GitLab Duo seront les premières à découvrir la nouvelle interface, suivie de tous les utilisateurs GitLab.com qui auront la possibilité de l'activer au moyen du bouton de bascule sous leur icône utilisateur. Pour obtenir plus d'informations sur cette fonctionnalité, consultez [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/interface_redesign/#turn-new-navigation-on-or-off). N'hésitez pas à partager vos commentaires ou à signaler tout problème [ici](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/577554), car c'est grâce à vous que nous pouvons améliorer GitLab!\n\n### Mises à jour de GitLab Duo Agent Platform\n\n**GitLab Duo Security Analyst Agent : transformez le tri manuel des vulnérabilités en automatisation intelligente**\n\nGitLab Duo [Security Analyst Agent](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) automatise les workflows de gestion des vulnérabilités grâce à une analyse alimentée par l'IA afin de transformer des heures de tri manuel en automatisation intelligente. Il s'appuie sur les outils de gestion des vulnérabilités disponibles via GitLab Duo Agentic Chat et orchestre plusieurs outils, applique des politiques de sécurité et crée automatiquement des flows personnalisés pour les workflows récurrents.\nLes équipes de sécurité peuvent non seulement accéder à des données de vulnérabilité enrichies, notamment les détails concernant les vulnérabilités ou expositions communes (CVE), l'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique et les informations de flux de code, mais aussi ignorer les faux positifs, confirmer les menaces, ajuster les niveaux de sévérité et créer des tickets associés pour correction au moyen de l'IA conversationnelle. L'agent réduit les clics répétitifs dans les tableaux de bord de vulnérabilités et remplace les scripts personnalisés par de simples commandes en langage naturel.\n\nPar exemple, lorsqu'un scan de sécurité révèle des dizaines de vulnérabilités, il suffit d'utiliser le prompte suivant : « Ignore les vulnérabilités avec reachable=FALSE et crée des tickets pour les failles critiques. » GitLab Duo Security Analyst Agent analyse les données de la fonctionnalité d'atteignabilité statique, applique les politiques de sécurité et effectue des opérations groupées en quelques instants : il gère des tâches qui nécessiteraient autrement des heures.\n\nAlors que les outils de gestion des vulnérabilités individuels sont accessibles directement via GitLab Duo Agentic Chat pour des tâches spécifiques, GitLab Duo Security Analyst Agent orchestre ces outils de manière intelligente et automatise des workflows complexes en plusieurs étapes. Les outils de gestion des vulnérabilités sont disponibles via GitLab Duo Agentic Chat sur les instances GitLab Self-managed et GitLab.com, et GitLab Duo Security Analyst Agent est disponible uniquement sur GitLab.com pour la version 18.5. Ls disponibilité dans les environnements GitLab Duo Self-managed et GitLab Duo Dedicated arrivera avec notre prochaine version.\nDécouvrez notre démonstration :\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975984?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=\"18.5 Security Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**GitLab Duo Planner : transformez un backlog encombré en clarté stratégique**\n\nGérer une livraison logicielle complexe nécessite de constamment changer de contexte entre les tâches de planification. [GitLab Duo Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) propose une solution aux défis de planification concrets que les équipes affrontent chaque jour. Il agit comme votre assistant : il connaît le contexte de votre projet, notamment comment vous gérez les tickets, les epics et les merge requests. Contrairement aux assistants IA génériques, il est spécialement conçu avec une connaissance approfondie des workflows de planification de GitLab ainsi que des frameworks Agile et de priorisation pour vous aider à gérer effort, risque et alignement stratégique.\n\nGitLab Duo Planner peut transformer des idées vagues en tâches de planification hiérarchisées et structurées, identifier les éléments obsolètes du backlog et rédiger des mises à jour exécutives. Imaginez que vous souhaitez réorganiser votre backlog, qui contient des centaines de tickets accumulés sur plusieurs mois. Il vous suffit de demander : « Identifie les éléments obsolètes du backlog et suggère des priorités. » En quelques secondes, vous recevrez un résumé structuré avec les tickets sans activité récente, les éléments avec des détails clés manquants, les doublons et les priorités recommandées en fonction des labels et jalons, avec des conseils exploitables.\n\nPour les équipes avec des roadmaps complexes, GitLab Duo Planner vise à éliminer des heures d'analyse manuelle et de changements de contexte et à accélérer la prise de décisions informées des responsables produit et d'ingénierie. Depuis la version 18.5, GitLab Duo Planner est actuellement en « lecture seule » : il peut analyser, planifier et émettre des suggestions, mais ne peut pas encore agir directement pour modifier quoi que ce soit. Veuillez consulter [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) pour en savoir plus.\n\n**Large catalogue d'agents : les outils d'IA populaires comme agents GitLab natifs** \n\nDans GitLab 18.5, les agents d'IA populaires sont intégrés directement dans le [Catalogue IA](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/). Par conséquent, des outils externes comme Claude, OpenAI Codex, Google Gemini CLI, Amazon Q Developer et OpenCode sont maintenant disponibles comme agents GitLab natifs. Les utilisateurs peuvent désormais découvrir, configurer et déployer ces agents via la même interface de catalogue unifiée utilisée pour les agents intégrés de GitLab, avec une synchronisation automatique des agents de base dans les catalogues de l'organisation.\n\nAvec cette approche, plus besoin de gérer la configuration complexe et manuelle des agents : le catalogue est disponible en mode point-and-click, et la sécurité est maintenue à un niveau entreprise via les systèmes d'authentification et d'audit de GitLab. Les abonnements GitLab Duo Enterprise incluent désormais l'utilisation intégrée de Claude et Codex dans GitLab. Vous pouvez ainsi utiliser votre abonnement GitLab existant pour ces outils sans clé API séparée ni facturation supplémentaire. D'autres agents peuvent encore nécessiter des abonnements séparés et une configuration à mesure que nous finalisons nos plans d'intégration.\n\n**GitLab Duo Agent Platform sur GitLab Self-hosted (version bêta) : répondez aux exigences de souveraineté des données sans sacrifier la puissance de l'IA**\n\nGitLab 18.5 fait passer les capacités auto-hébergées de GitLab Duo Agent Platform de la version expérimentale à bêta pour que les organisations puissent exécuter des agents d'IA et des flows entièrement dans leur propre infrastructure, un critère primordial pour les industries réglementées et les exigences de souveraineté des données. La version bêta inclut des configurations de délai d'attente dépassé améliorées et des paramètres de passerelle d'IA (AI-Gateway) afin que les équipes puissent utiliser des agents d'IA pour les revues de code, les corrections de bogues et les implémentations de fonctionnalités avec une sécurité de niveau entreprise pour le code sensible.\n\n## Une sécurité plus intelligente et plus rapide : priorisez les risques réels et favorisez la concentration des équipes\n\nGitLab 18.5 introduit de nouvelles fonctionnalités de sécurité applicative qui aident les équipes à se concentrer sur les risques exploitables, à réduire le bruit et à renforcer la sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle. Ces mises à jour s'inscrivent dans notre engagement qui vise à intégrer la sécurité directement dans le processus de développement afin de garantir précision, vitesse et clarté sans perturber la concentration des équipes de développement.\n\n**Analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique**\n\nAvec plus de [37 000 nouvelles CVE](https://www.cvedetails.com/) émises cette année, les équipes de sécurité font face à un volume écrasant de vulnérabilités et peinent à identifier celles qui peuvent être réellement exploitées. L'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique, désormais en disponibilité limitée, apporte une précision au niveau des bibliothèques et indique si le code vulnérable est réellement invoqué dans votre application et pas seulement présent dans les dépendances.\n\nAvec notre score EPSS (Exploit Prediction Scoring System) [récemment publié](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/risk_assessment_data/) et notre base de données des vulnérabilités exploitées connues (Known Exploited Vulnerabilities ou KEV), les équipes de sécurité peuvent accélérer plus efficacement le tri des vulnérabilités et prioriser les risques réels pour renforcer la sécurité globale de la chaîne d'approvisionnement. Dans la version 18.5, nous ajoutons la prise en charge de Java, en plus de la prise en charge existante de Python, JavaScript et TypeScript.\n\n**Vérifications de la validité des secrets**\n\nTout comme l'analyse de la fonctionnalité d'atteignabilité statique aide les équipes à prioriser les vulnérabilités exploitables des dépendances open source, les vérifications de la validité des secrets apportent le même niveau d'informations sur les secrets exposés. Cette fonctionnalité est actuellement disponible en version bêta sur GitLab.com et GitLab Self-Managed. Pour les tokens de sécurité émis par GitLab, au lieu de vérifier manuellement si un identifiant ou une clé API divulgués sont actifs, GitLab identifie automatiquement les secrets actifs et ceux expirés directement dans le [Rapport de vulnérabilité](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerability_report/). Les équipes de sécurité et de développement peuvent ainsi concentrer leurs efforts de remédiation sur les risques véritables. La prise en charge des secrets émis par AWS et GCP est prévue pour les versions futures.\n\n**Règles personnalisées pour l'analyseur Advanced SAST**\n\nL'analyseur Advanced de test statique de sécurité des applications (SAST) fonctionne selon des règles fondées par notre équipe de recherche en sécurité interne et conçues pour maximiser la précision dès le départ. Cependant, certaines équipes souhaitaient plus de flexibilité afin de pouvoir ajuster l'analyseur SAST à leur organisation. Avec les règles personnalisées pour l'analyseur Advanced SAST, les équipes AppSec peuvent définir une logique de détection atomique basée sur des modèles pour détecter des problèmes de sécurité spécifiques à leur organisation, comme le signalement des appels de fonction interdits, tout en utilisant l'ensemble de règles sélectionné par GitLab comme base. Les personnalisations sont gérées via de simples fichiers TOML, tout comme les autres configurations d'ensemble de règles SAST. Bien que ces règles ne prennent pas en charge l'analyse des contaminations, elles donnent aux organisations une plus grande flexibilité pour obtenir des résultats de SAST précis.\n\n**Prise en charge des langages C et C++ pour l'analyseur Advanced SAST**\n\nNous étendons notre prise en charge des langages de programmation pour l'analyseur Advanced SAST afin d'inclure C et C++, des langages souvent utilisés dans le développement de logiciels embarqués. Pour activer l'analyse, les projets doivent générer une base de données de compilation qui capture les commandes du compilateur et inclut les chemins utilisés pendant les compilations. Cette étape garantit que le scanner peut analyser avec précision les fichiers sources et fournir des résultats précis et en contexte qui aident les équipes de sécurité à identifier les véritables vulnérabilités dans le processus de développement. Les exigences d'implémentation pour C et C++ nécessitent des configurations spécifiques, qui sont décrites dans [notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/cpp_advanced_sast/). La prise en charge de l'analyseur Advanced SAST pour C et C++ est actuellement disponible en version bêta.\n\n**Analyse SAST basée sur les diffs**\n\nLes analyses SAST traditionnelles analysent une nouvelle fois les bases de code entières à chaque commit, ce qui ralentit les pipelines et perturbe le travail des équipes de développement. L'expérience développeur est un aspect critique qui peut faire ou défaire l'adoption de tests de sécurité applicative. L'analyse SAST basée sur les diffs vise à accélérer les temps d'analyse, car elle se concentre uniquement sur le code modifié dans une merge request. \nLes analyses redondantes sont ainsi limitées afin d'afficher les résultats pertinents liés au travail des développeurs. En associant les analyses aux véritables changements de code, GitLab maintient une couverture de sécurité solide et accélère les commentaires ciblés pour favoriser la concentration des équipes.\n\n## Simplifiez les configurations API\n\nPuissance et flexibilité sont les maîtres mots des workflows pilotés par API, mais ces derniers peuvent aussi ajouter une complexité inutile aux tâches que les équipes doivent effectuer régulièrement. La nouvelle interface du registre virtuel Maven apporte une couche d'interface utilisateur (UI) à ces opérations.\n\n### Interface du registre virtuel Maven\n\nLa nouvelle interface web de gestion des registres virtuels Maven transforme les configurations API complexes en aperçus simples. Résultat : l'expérience est plus intuitive pour les administrateurs de paquets et les ingénieurs de plateforme.\n\nAuparavant, les équipes configuraient et maintenaient les registres virtuels uniquement via des appels API. La maintenance de routine était chronophage et nécessitait des connaissances spécialisées de la plateforme. Cette approche est désormais révolue avec la nouvelle interface, qui accélère et facilite les tâches quotidiennes.\n\nAvec cette mise à jour, vous pouvez :\n\n* Créer des registres virtuels pour simplifier la configuration des dépendances\n* Créer et ordonner des upstreams pour améliorer les performances et la conformité\n* Parcourir et effacer les entrées de cache obsolètes directement dans l'UI\n\nCet aperçu aide à réduire les frais opérationnels et fournit aux équipes de développement une vue d'ensemble plus claire de la résolution des dépendances afin de les aider à prendre de meilleures décisions concernant les performances de compilation et les politiques de sécurité.\n\nRegardez une démonstration :\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\n\u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/CiOZJPhAvaI?si=cYaoR_OIgqFKbyM2\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nNous invitons les entreprises à rejoindre le [programme bêta du registre virtuel Maven](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/543045) et à partager leurs retours pour aider à façonner la version finale.\n\n## Une IA qui s'adapte à votre workflow\n\nAu-delà des simples fonctionnalités, cette nouvelle version privilégie les décisions et la gestion. Regardez la vidéo de présentation ici :\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128992281?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=\"18.5-tech-demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLes utilisateurs GitLab Premium et GitLab Ultimate peuvent commencer à utiliser ces fonctionnalités dès aujourd'hui sur [GitLab.com](https://GitLab.com) et les environnements auto-gérés, avec une disponibilité pour les clients GitLab Dedicated prévue pour le mois prochain.\n\nGitLab Duo Agent Platform est actuellement en **version bêta**. Activez les fonctionnalités bêta et expérimentales pour découvrir comment l'IA peut transformer la façon dont vos équipes construisent des logiciels grâce à un accès complet au contexte. Vous débutez sur GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/) et découvrez pourquoi l'avenir du développement est alimenté par l'IA, sécurisé et orchestré via la plateforme DevSecOps la plus complète au monde.\n\n**\\*Remarque :** les fonctionnalités de la plateforme en version bêta sont disponibles dans le cadre du programme bêta GitLab. Elles sont gratuites pendant la période bêta, et une fois en disponibilité générale, elles seront proposées dans le cadre d'un module d'extension pour GitLab Duo Agent Platform.*\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 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* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/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*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",[683],"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 !",[687],"AI/ML","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":11,"template":12,"slug":690},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":692,"config":701},{"title":693,"description":694,"authors":695,"heroImage":697,"date":698,"body":699,"category":9,"tags":700},"IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM","Découvrez comment GitLab 18.9 offre aux entreprises des secteurs réglementés une IA agentique gouvernée grâce à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et à la prise en charge Bring Your Own Model.",[696],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","Pour les organisations qui opèrent dans des secteurs réglementés, la transition vers l'automatisation alimentée par l'IA s'accompagne de contraintes strictes. La résidence des données, le contrôle des fournisseurs et la gouvernance ne sont pas négociables. De nombreuses organisations ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles, avec des processus d'approbation rigoureux qui régissent leur fonctionnement et leur déploiement.\n\nAvec [GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/releases/2026/02/19/gitlab-18-9-released/), nous proposons deux fonctionnalités qui comblent une lacune stratégique critique pour ces organisations et transformons [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) en un plan de contrôle d'IA prêt à être déployé et gouvernable pour les environnements réglementaires les plus stricts.\n\n## GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne\nAvec GitLab Duo Agent Platform, les équipes d'ingénierie créent des flows alimentés par l'IA qui automatisent des séquences de tâches, allant de la refactorisation des services au renforcement des pipelines CI/CD en passant par la hiérarchisation des vulnérabilités. Jusqu'à présent, l'utilisation de GitLab Duo Agent Platform en production avec des modèles auto-hébergés était principalement alignée sur des chemins de licence hors ligne ou complémentaires et n'était pas conçue pour les clients disposant de licences cloud en ligne qui opèrent dans des environnements avec des réglementations strictes.\n\nDésormais en disponibilité générale, [GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne](https://docs.gitlab.com/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted) introduit un modèle de facturation basé sur l'usage alimenté par les [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/). Cette approche offre la mesure transparente et prévisible dont les entreprises ont besoin pour instaurer la confiance et la refacturation interne.\n* **Résidence et contrôle des données** : vous pouvez désormais exécuter GitLab Duo Agent Platform en production sur des licences cloud en ligne tout en utilisant des modèles hébergés sur votre propre infrastructure ou dans des environnements cloud approuvés. Vous contrôlez ainsi le lieu d'exécution des modèles et la façon dont le trafic d'inférence est acheminé dans vos environnements approuvés.\n* **Transparence des coûts et refacturation** : bénéficiez d'une transparence granulaire des coûts grâce aux GitLab Credits et au décompte par requête, deux éléments essentiels pour une refacturation interne précise et le respect des normes réglementaires en matière de reporting.\n* **Accélération de l'adoption** : supprime un obstacle majeur au déploiement de l'IA agentique dans des secteurs comme les services financiers, les administrations publiques et les infrastructures critiques, où l'acheminement des données via des fournisseurs d'IA externes n'est tout simplement pas envisageable. Avec GitLab 18.9, GitLab Duo Agent Platform devient un environnement de déploiement de premier ordre pour les licences cloud en ligne.\n\n## Bring Your Own Model\nL'auto-hébergement de la couche d'orchestration n'est qu'une partie de la solution. De nombreux clients de secteurs réglementés ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles : des LLM adaptés à leur domaine, des déploiements dans une région dédiée ou air-gapped pour la souveraineté des données, et des modèles fermés et internes conçus en fonction d'un profil de risque spécifique.\n\n**Bring Your Own Model (BYOM)** renforce la flexibilité de GitLab Duo Agent Platform. Les administrateurs peuvent connecter des modèles tiers ou auto-hébergés via la [passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/gateway/), et les clients choisissent et contrôlent le modèle.\n* **Intégration et gouvernance** : les modèles BYOM apparaissent aux côtés des modèles gérés par GitLab dans le plan de contrôle d'IA de GitLab. GitLab Duo Agent Platform peut ainsi les traiter comme des options prêtes à l'emploi pour l'entreprise.\n* **Mappage granulaire** : une fois enregistrés via la passerelle d'IA, les modèles peuvent être mappés à des flows ou des fonctionnalités spécifiques de GitLab Duo Agent Platform. Vous pouvez ainsi exercer un contrôle étroit sur les agents et les flows, ainsi que sur les modèles utilisés. Les administrateurs restent toujours responsables de la validation des modèles, des performances et de l'évaluation des risques. Vous êtes responsable de la compatibilité, des performances et de l'évaluation des risques pour les modèles que vous apportez.\n\nEnsemble, ces fonctionnalités donnent aux responsables d'ingénierie un contrôle complet sur l'IA agentique. Ce plan de contrôle unique et gouverné pour l'IA agentique remplace l'ensemble fragmenté de solutions ponctuelles et d'outils d'IA non gérés sur lesquels de nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui. Il s'agit d'une combinaison que les organisations réglementées réclamaient depuis longtemps : la liberté de choisir son modèle accompagnée d'une gouvernance forte, au sein de la même plateforme DevSecOps en laquelle elles ont déjà confiance.\n\n> Vous souhaitez essayer GitLab Duo Agent Platform ? [Contactez-nous ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).\n\n-----------\n\n_Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens de la section 27A du Securities Act de 1933, tel que modifié, et de la section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans ces déclarations sont raisonnables, elles sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et autres facteurs connus et inconnus qui peuvent entraîner des résultats ou des issues réels sensiblement différents. Des informations supplémentaires sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos dépôts auprès de la SEC. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser ces déclarations après la date de cet article de blog, sauf si la loi l'exige._",[687,18,17],{"featured":28,"template":12,"slug":702},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":704,"config":716},{"description":705,"body":706,"title":707,"heroImage":708,"date":709,"authors":710,"category":9,"tags":712},"Ce guide explique comment déployer un agent d'IA basé sur l'Agent Development Kit vers Google Kubernetes Engine à l'aide de la plateforme DevSecOps de GitLab en toute simplicité et sécurité.","Créer des [agents d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/agent-platform/) est passionnant, mais leur déploiement sécurisé en production est parfois compliqué. Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment [l'intégration native de GitLab avec Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/topics/partners/understand-the-google-cloud-gitlab-integration) facilite le déploiement d'agents d'IA vers Google Kubernetes Engine (GKE), avec scans de sécurité intégrés et sans clés de compte de service.\n\n\n\n## Pourquoi choisir GKE pour déployer vos agents d'IA ?\n\n\n\nGKE offre une orchestration d'entreprise qui s'intègre parfaitement aux pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) de GitLab grâce à l'authentification OpenID Connect (OIDC). Votre équipe de développement peut déployer des agents d'IA tout en conservant une visibilité, une conformité et un contrôle complets sur votre infrastructure cloud. Ce guide utilise l'Agent Development Kit ([ADK](https://developers.googleblog.com/en/agent-development-kit-easy-to-build-multi-agent-applications/)) de Google afin de créer l'application, ce qui garantit une intégration fluide lors du déploiement avec GitLab.\n\n\n\nVoici trois avantages clés de cette approche :\n\n\n\n**Contrôle total de l'infrastructure :** vos données, vos règles, votre environnement. Vous conservez un contrôle complet sur l'emplacement d'exécution de vos agents d'IA et de leur configuration.\n\n\n\n **Intégration native avec GitLab :** pas de solution de contournement complexe. Vos pipelines existants fonctionnent immédiatement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\n\n **Mise à l'échelle de niveau production :** GKE gère automatiquement la mise à l'échelle et l'orchestration interne à mesure que vos charges de travail d'IA augmentent.\n\n\n\nAvec GKE, GitLab offre la fiabilité d'entreprise dont vos déploiements d'IA ont besoin sans sacrifier l'expérience développeur que vos équipes attendent.\n\n\n\n## Prérequis\n\n\n\nAvant de commencer, assurez-vous d'avoir activé ces API :\n\n\n\n- API GKE\n\n\n- API Artifact Registry\n\n\n- API Vertex AI\n\n\n\nAssurez-vous également de disposer des éléments suivant :\n\n\n- Un projet GitLab créé\n\n\n- Un cluster GKE provisionné\n\n\n- Un dépôt Artifact Registry créé\n\n\n\n## Le processus de déploiement\n\n\n\n### 1. Configurer IAM et les autorisations sur GitLab\n\n\n\nAccédez à vos intégrations GitLab afin de configurer l'authentification Google Cloud (IAM).\n\n\n\nAccédez à **Paramètres > Intégrations** et configurez l'intégration Google Cloud. Si vous utilisez une intégration au niveau du groupe, notez que les paramètres par défaut sont déjà hérités par les projets. Il vous suffit donc de configurer vos paramètres une fois au niveau du groupe pour que tous les projets en bénéficient et les héritent.\n\n\n\nPour configurer les paramètres, vous devez fournir les éléments suivants :\n\n\n- ID du projet\n\n\n- Numéro du projet \n\n\n- ID du pool d'identités de charge de travail\n\n- ID du fournisseur\n\n\n\nUne fois ces informations renseignées, GitLab fournit un script à exécuter dans Google Cloud Console via Cloud Shell. Le résultat de l'exécution de ce script est un pool de fédération d'identité de charge de travail avec l'identité de service de compte principal nécessaire pour permettre l'accès approprié.\n\n\n### 2. Configurer l'intégration à Artifact Registry\n\n\n\nToujours dans les paramètres d'intégration de GitLab, configurez la gestion des artefacts :\n\n\n\n1. Cliquez sur **Gestion des artefacts**.\n\n\n2. Sélectionnez **Google Artifact Registry**.\n\n\n3. Indiquez les éléments suivants :\n      - ID du projet\n      - Nom du dépôt (créé au préalable)\n      - Emplacement du dépôt\n\nGitLab fournit un autre script à exécuter dans Google Cloud Console.\n\n\n\n**Important :** avant de continuer, ajoutez ces rôles supplémentaires au pool de fédération d'identité de charge de travail :\n\n\n- Utilisateur de compte de service\n\n\n- Développeur Kubernetes\n\n\n- Observateur de cluster Kubernetes\n\n\n\nCes autorisations permettent à GitLab de déployer vers GKE dans les étapes suivantes.\n\n\n\n### 3. Créer le pipeline CI/CD\n\n\n\nVoici maintenant la partie essentielle : la création du [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Pipeline CI/CD\") pour le déploiement.\n\n\n\nAccédez à **Compilation > Éditeur de pipeline** et définissez votre pipeline en quatre étapes :\n\n\n\n* **Build :** Docker crée l'image de conteneur.\n\n\n\n* **Test :** GitLab Auto DevOps fournit des scans de sécurité intégrés afin de garantir l'absence de vulnérabilités.\n\n\n\n* **Importation :** utilise le composant CI/CD intégré de GitLab pour effectuer un push vers Google Artifact Registry.\n\n\n\n* **Déploiement :** utilise la configuration [Kubernetes](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/kubernetes-the-container-orchestration-solution/ \"Kubernetes\") pour déployer vers GKE.\n\n\n\nVoici le fichier `.gitlab-ci.yml` complet :\n\n\n    ```yaml\n\n\n\n    default:\n      tags: [ saas-linux-2xlarge-amd64 ]\n\n    stages:\n      - build\n      - test\n      - upload\n      - deploy\n\n    variables:\n      GITLAB_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      AR_IMAGE: $GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_LOCATION-docker.pkg.dev/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_PROJECT_ID/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_NAME/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      GCP_PROJECT_ID: \"your-project-id\"\n      GKE_CLUSTER: \"your-cluster\"\n      GKE_REGION: \"us-central1\"\n      KSA_NAME: \"ai-agent-ksa\"\n\n    build:\n      image: docker:24.0.5\n      stage: build\n      services:\n        - docker:24.0.5-dind\n      before_script:\n        - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY\n      script:\n        - docker build -t $GITLAB_IMAGE .\n        - docker push $GITLAB_IMAGE\n\n    include:\n      - template: Jobs/Dependency-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Container-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Secret-Detection.gitlab-ci.yml\n      - component: gitlab.com/google-gitlab-components/artifact-registry/upload-artifact-registry@main\n        inputs:\n          stage: upload\n          source: $GITLAB_IMAGE\n          target: $AR_IMAGE\n\n    deploy:\n      stage: deploy\n      image: google/cloud-sdk:slim\n      identity: google_cloud\n      before_script:\n        - apt-get update && apt-get install -y kubectl google-cloud-sdk-gke-gcloud-auth-plugin\n        - gcloud container clusters get-credentials $GKE_CLUSTER --region $GKE_REGION --project $GCP_PROJECT_ID\n      script:\n        - |\n          kubectl apply -f - \u003C\u003CEOF\n          apiVersion: apps/v1\n          kind: Deployment\n          metadata:\n            name: ai-agent\n            namespace: default\n          spec:\n            replicas: 2\n            selector:\n              matchLabels:\n                app: ai-agent\n            template:\n              metadata:\n                labels:\n                  app: ai-agent\n              spec:\n                serviceAccountName: $KSA_NAME\n                containers:\n                - name: ai-agent\n                  image: $AR_IMAGE\n                  ports:\n                  - containerPort: 8080\n                  resources:\n                    requests: {cpu: 500m, memory: 1Gi}\n                    limits: {cpu: 2000m, memory: 4Gi}\n                  livenessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 60\n                  readinessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 30\n          ---\n          apiVersion: v1\n          kind: Service\n          metadata:\n            name: ai-agent-service\n            namespace: default\n          spec:\n            type: LoadBalancer\n            ports:\n            - port: 80\n              targetPort: 8080\n            selector:\n              app: ai-agent\n          ---\n          apiVersion: autoscaling/v2\n          kind: HorizontalPodAutoscaler\n          metadata:\n            name: ai-agent-hpa\n            namespace: default\n          spec:\n            scaleTargetRef:\n              apiVersion: apps/v1\n              kind: Deployment\n              name: ai-agent\n            minReplicas: 2\n            maxReplicas: 10\n            metrics:\n            - type: Resource\n              resource:\n                name: cpu\n                target: {type: Utilization, averageUtilization: 70}\n          EOF\n          \n          kubectl rollout status deployment/ai-agent -n default --timeout=5m\n          EXTERNAL_IP=$(kubectl get service ai-agent-service -n default -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')\n          echo \"Deployed at: http://$EXTERNAL_IP\"\n      only:\n        - main\n```\n\n\n#### Configuration essentielle pour GKE\n\n\n\nPour que tout fonctionne, et c'est la raison pour laquelle nous avons besoin de cette configuration supplémentaire pour GKE, nous devons disposer d'un compte de service Kubernetes dans le cluster qui peut fonctionner avec Vertex AI. Ce compte de service doit être autorisé à accéder aux capacités d'IA de Google Cloud.\n\n\n\nSans cela, nous pouvons déployer l'application, mais l'agent d'IA ne fonctionnera pas. Nous devons créer un compte de service Kubernetes capable d'accéder à Vertex AI.\n\n\n\nExécutez cette configuration ponctuelle :\n\n\n\n    ```bash\n\n\n\n    #!/bin/bash\n\n\n\n    PROJECT_ID=\"your-project-id\"\n\n\n\n    GSA_NAME=\"ai-agent-vertex\"\n\n\n\n    GSA_EMAIL=\"${GSA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com\"\n\n\n\n    KSA_NAME=\"ai-agent-ksa\"\n\n\n\n    CLUSTER_NAME=\"your-cluster\"\n\n\n\n    REGION=\"us-central1\"\n\n\n\n\n    # Create GCP Service Account\n\n\n\n    gcloud iam service-accounts create $GSA_NAME \\\n        --display-name=\"AI Agent Vertex AI\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n\n    # Grant Vertex AI permissions\n\n\n\n    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \\\n        --member=\"serviceAccount:${GSA_EMAIL}\" \\\n        --role=\"roles/aiplatform.user\"\n\n    # Get cluster credentials\n\n\n\n    gcloud container clusters get-credentials $CLUSTER_NAME \\\n        --region $REGION --project $PROJECT_ID\n\n    # Create Kubernetes Service Account\n\n\n\n    kubectl create serviceaccount $KSA_NAME -n default\n\n\n\n\n    # Link accounts\n\n\n\n    kubectl annotate serviceaccount $KSA_NAME -n default \\\n        iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL}\n\n    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \\\n        --role=roles/iam.workloadIdentityUser \\\n        --member=\"serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/${KSA_NAME}]\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n```\n\n\n### 4. Déployer vers GKE\n\n\n\nUne fois que vous avez terminé, effectuez un push vers le pipeline et le tour est joué.\n\n\n\nLe pipeline vient d'être déployé. Accédez à **CI/CD > Pipelines** pour voir les quatre étapes :\n\n\n- Build\n\n\n- Test (avec tous les scans de sécurité définis)\n\n\n- Importation vers Artifact Registry (réussie)\n\n\n- Déploiement vers Kubernetes dans GKE (réussi)\n\n\n\n## Résumé\n\n\n\nAvec GitLab et Google Cloud, vous êtes en mesure de déployer votre agent d'IA vers GKE en toute simplicité et sécurité en quelques étapes seulement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\nRegardez cette démo :\n\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/mc2pCL5Qjus?si=QoH02lvz5KH5Ku9O\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\n> Utilisez [l'exemple de code complet de ce tutoriel](https://gitlab.com/gitlab-partners-public/google-cloud/demos/gke-ai-agent) pour commencer dès maintenant. Vous n’utilisez pas encore GitLab ? Découvrez la plateforme DevSecOps et profitez d'[un essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/). Les startups hébergées sur Google Cloud disposent d'[une offre spéciale pour essayer et utiliser GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/startups/google-cloud/).","Déploiement sécurisé d'agents d'IA sur GKE","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1749670563/Blog/Hero%20Images/cloudcomputing.jpg","2026-02-06",[711],"Regnard Raquedan",[687,713,714,715],"google","cloud native","tutorial",{"featured":11,"template":12,"slug":717},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":719},[720,733,745],{"id":721,"categories":722,"header":723,"text":724,"button":725,"image":730},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":726,"config":727},"Get your AI maturity score",{"href":728,"dataGaName":729,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":734,"categories":735,"header":737,"text":724,"button":738,"image":742},"devops-modernization",[18,736],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":739,"config":740},"Get your DevOps maturity score",{"href":741,"dataGaName":729,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":746,"categories":747,"header":749,"text":724,"button":750,"image":754},"security-modernization",[748],"security","Are you trading speed for security?",{"text":751,"config":752},"Get your security maturity score",{"href":753,"dataGaName":729,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":758,"blurb":759,"button":760,"secondaryButton":764},"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":45,"config":761},{"href":762,"dataGaName":48,"dataGaLocation":763},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":765},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":763},1772652121248]