[{"data":1,"prerenderedAt":765},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta":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-duo-agent-platform-public-beta":677,"assessment-promotions-fr-fr":717,"next-steps-fr-fr":756},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":11,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta.yml","Gitlab Duo Agent Platform Public Beta",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","news","2025-07-17","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg",[23],"Bill Staples","Découvrez la plateforme d'orchestration DevSecOps conçue pour permettre une collaboration asynchrone entre les équipes de développement et les agents d’IA.","GitLab Duo Agent Platform (bêta) : votre orchestration IA nouvelle génération","**Nous construisons l'avenir du développement logiciel.**\n\nChez GitLab, nous [réinventons l'avenir de l'ingénierie logicielle](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops/) comme une collaboration entre humains et intelligence artificielle. Les équipes de développement se concentrent sur la résolution de problèmes techniques complexes et l'innovation, tandis que les agents d'IA gèrent les tâches routinières et répétitives qui ralentissent l’avancée des projets. Les développeurs sont libres d'explorer de nouvelles idées à moindre coût, les bogues de backlogs appartiennent au passé, et les utilisateurs des logiciels que vous créez profitent d'une expérience plus fluide, fiable et sécurisée. Ceci n'est pas un rêve lointain, et nous construisons cette réalité aujourd'hui avec GitLab Duo Agent Platform.\n\n## Qu'est-ce que GitLab Duo Agent Platform ?\n\nGitLab Duo Agent Platform est notre plateforme d'orchestration DevSecOps nouvelle génération conçue pour permettre une collaboration asynchrone entre les équipes de développement et les agents d'IA. Cette plateforme transformera votre workflow de développement, passant de processus linéaires isolés à une collaboration dynamique où des agents d'IA spécialisés travaillent à vos côtés et avec votre équipe à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel. \n\nImaginez déléguer une tâche de refactorisation complexe à un Software Developer Agent tout en ayant simultanément un Security Analyst Agent qui recherche des vulnérabilités et un Deep Research Agent qui analyse les progrès à travers l'historique de votre dépôt. Tout cela se déroule en parallèle, orchestré de manière transparente dans GitLab.\n\nAujourd'hui, nous annonçons le lancement de la [première version bêta publique de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) pour les clients GitLab.com et GitLab Self-Managed (GitLab Premium et Ultimate). Il s'agit seulement de la première d'une série de mises à jour qui amélioreront la façon dont les logiciels sont planifiés, compilés, vérifiés et déployés, tandis que nous amplifions l'ingéniosité humaine grâce à l'automatisation intelligente.\n\nCette première version bêta se concentre sur l’amélioration de l'expérience IDE via l'extension GitLab VS Code et le plug-in JetBrains IDEs. Le mois prochain, nous prévoyons d'apporter l'expérience Duo Agent Platform à l'application GitLab et d'étendre la prise en charge de l'IDE. Permettez-moi de partager un peu plus notre vision de la roadmap d'ici à la disponibilité générale, prévue pour la fin de l’année. Vous trouverez les détails sur la première version bêta ci-dessous.\n\nRegardez cette vidéo ou lisez la suite de cet article pour découvrir ce qui est désormais disponible et ce qui est à venir. Ensuite, si vous êtes prêt à démarrer avec Duo Agent Platform, découvrez comment faire vos premiers pas sur la version bêta publique.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101993507?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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 Agent Platform Beta Launch_071625_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## La position de GitLab en tant que plateforme d'orchestration\n\nGitLab se trouve au cœur du cycle de vie du développement en tant que système d'enregistrement pour les équipes d'ingénierie, orchestrant l'ensemble du parcours, du concept à la production, pour plus de 50 millions d'utilisateurs enregistrés, dont la moitié des entreprises du classement Fortune 500. Cela comprend plus de 10 000 clients payants dans tous les segments et secteurs d’activité, y compris les institutions publiques.\n\nCe qui donne à GitLab un avantage qu'aucun concurrent ne peut égaler : une compréhension complète de tout ce qu'il faut pour livrer des logiciels. Nous rassemblons vos projets, votre code, vos tests, vos scans de sécurité, vos contrôles de conformité et vos configurations CI/CD au sein d'un seul et même endroit. De cette manière, vous améliorez la productivité de votre équipe et orchestrez la collaboration avec les agents d'IA que vous contrôlez.\n\nEn tant que plateforme DevSecOps intelligente et unifiée, GitLab stocke tout le contexte de votre pratique d'ingénierie logicielle en un seul endroit. Nous exposerons ces données unifiées aux agents d'IA via notre graphe de connaissances. Chaque agent que nous construisons a automatiquement accès à cet ensemble de données connecté au SDLC, fournissant un contexte riche pour que les agents puissent faire des recommandations éclairées et prendre des actions qui respectent vos normes organisationnelles.\n\n**Voici un exemple de cet avantage en action.** Avez-vous déjà essayé de comprendre exactement comment un projet progresse à travers des dizaines, voire des centaines de commentaires et de tickets traités par tous les développeurs impliqués ? Notre Deep Research Agent exploite le graphe de connaissances de GitLab et les capacités de recherche sémantique pour parcourir votre epic et tous les tickets connexes, explorer le code source associé et le contexte environnant. Il corrèle rapidement les informations à travers vos dépôts, merge requests et historique de déploiement. Cela fournit des informations essentielles que les outils autonomes ne peuvent égaler et que les développeurs humains mettraient des heures à découvrir. \n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101998114?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"Deep Research Demo_071625_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Notre évolution stratégique des fonctionnalités d'IA vers l'orchestration d'agents\n\nGitLab Duo a été lancé comme un module d’extension, apportant l'IA générative aux équipes de développement via GitLab Duo Pro et GitLab Duo Enterprise. Avec GitLab 18.0, GitLab Duo est désormais intégré à la plateforme. Nous avons débloqué [GitLab Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/) et les suggestions de code pour tous les utilisateurs de GitLab Premium et Ultimate, et nous fournissons un accès immédiat à GitLab Duo Agent Platform. \n\nNous avons augmenté l'investissement en ingénierie et accélérons la livraison, avec de nouvelles fonctionnalités d’IA déployées chaque mois. Mais nous ne construisons pas juste un autre assistant de codage. GitLab Duo devient une plateforme d'orchestration d'agents, où vous pouvez créer, personnaliser et déployer des agents d’IA qui travaillent à vos côtés et interagissent facilement avec d'autres systèmes, augmentant ainsi votre productivité.\n\n> **« GitLab Duo Agent Platform améliore notre workflow de développement avec une IA qui comprend vraiment notre code source et notre organisation. Avoir des agents d’IA intégrés dans notre système d'enregistrement pour le code, les tests, le CI/CD et l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel booste la productivité, la vélocité et l'efficacité. Les agents sont devenus de vrais collaborateurs pour nos équipes, et leur capacité à comprendre l'intention, à décomposer les problèmes et à agir permet à nos équipes de se concentrer sur des tâches innovantes et stimulantes. »** - Bal Kang, Engineering Platform Lead chez NatWest\n\n### Des agents qui fonctionnent immédiatement\n\nNous introduisons des agents qui reflètent des rôles d'équipe familiers. Ces agents peuvent rechercher, lire, créer et modifier des artefacts existants dans GitLab. Considérez-les comme des agents avec lesquels vous pouvez interagir individuellement, et qui agissent également comme des blocs de construction que vous pouvez personnaliser pour créer vos propres agents. Comme les membres de votre équipe, les agents ont des spécialisations définies, telles que le développement logiciel, les tests ou la rédaction technique. En tant que spécialistes, ils exploitent les bons contextes et outils pour accomplir de manière cohérente les mêmes types de tâches, où qu'ils soient déployés.\n\nVoici quelques-uns des agents que nous construisons aujourd'hui :\n\n* **Chat Agent (maintenant en version bêta) :** il prend des requêtes en langage naturel pour fournir des informations et du contexte à l'utilisateur. Il peut effectuer des tâches de développement générales, comme la lecture de tickets ou de différences de code. Par exemple, vous pouvez demander à Chat de déboguer un job qui a échoué en fournissant son URL. \n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953504?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"agentic-chat-in-web-ui-demo_Update V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Software Developer Agent (maintenant en version bêta) :** il travaille sur des éléments assignés en créant des modifications de code dans des environnements de développement virtuels et en ouvrant des merge requests pour révision.\n\n* **Product Planning Agent :** il priorise les backlogs produit, assigne des éléments de travail aux membres humains et agentiques et l'équipe, et fournit des mises à jour de projet en fonction du calendrier.\n\n* **Software Test Engineer Agent :** il teste les nouvelles contributions de code pour les bogues et valide si les problèmes signalés ont été résolus.\n\n* **Code Reviewer Agent :** il effectue des revues de code suivant les normes de l'équipe, identifie les problèmes de qualité et de sécurité, et peut fusionner le code quand il est prêt.\n\n* **Platform Engineer Agent :** il surveille les déploiements GitLab, y compris les GitLab Runners, suit la santé du pipeline CI/CD, et rapporte les problèmes de performance aux équipes d'ingénierie de plateforme humaines.\n\n* **Security Analyst Agent :** il trouve des vulnérabilités dans le code source et les applications déployées, et implémente des modifications de code et de configuration pour aider à résoudre les faiblesses de sécurité.\n\n* **Deployment Engineer Agent :** il déploie des mises à jour en production, surveille les comportements inhabituels, et annule les modifications qui impactent les performances ou la sécurité de l'application.\n\n* **Deep Research Agent :** il mène une analyse complète et multi-sources à travers tout votre écosystème de développement.\n\nCe qui rend ces agents puissants, c'est leur accès natif à la boîte à outils complète de GitLab. Aujourd'hui, nous avons plus de 25 outils, des tickets et epics aux merge requests et à la documentation, et bien plus à venir. Contrairement aux outils d’IA externes qui fonctionnent avec un contexte limité, nos agents travaillent comme de véritables membres de l'équipe avec des privilèges complets de plateforme sous votre supervision.\n\nDans les mois à venir, vous pourrez également modifier ces agents pour répondre aux besoins de votre organisation. Par exemple, vous pourrez spécifier qu'un Software Test Engineer Agent suit les meilleures pratiques pour un framework ou une méthodologie particulière, approfondissant sa spécialisation et le transformant en un membre d'équipe encore plus précieux.\n\n## Les Flows orchestrent des tâches d'agents complexes\n\nAu-dessus des agents individuels, nous introduisons les Flows d'agents. Considérez-les comme des workflows plus complexes qui peuvent inclure plusieurs agents avec des instructions, étapes et actions pré-construites pour une tâche donnée qui peut s'exécuter de manière autonome.\n\nBien que vous puissiez créer des Flows pour des tâches de base communes aux individus, ils excellent vraiment lorsqu'ils sont appliqués à des tâches complexes et spécialisées qui prendraient normalement des heures de coordination et d'effort pour être complétées. Les Flows vous aideront à terminer des tâches complexes plus rapidement et, dans de nombreux cas, de manière asynchrone sans intervention humaine.\n\nLes Flows ont des déclencheurs spécifiques pour l'exécution. Chaque Flow contient une série d'étapes, et chaque étape a des instructions détaillées qui indiquent à un agent spécialisé quoi faire. Cette approche granulaire vous permet de donner des instructions précises aux agents dans le Flow. En définissant des instructions avec plus de détails et en établissant des points de décision structurés, les Flows peuvent aider à résoudre la variabilité inhérente aux réponses d'IA tout en éliminant le besoin de spécifier les mêmes exigences, débloquant des résultats plus cohérents et prévisibles sans configuration de la part de l'utilisateur.\n\nVoici quelques exemples de Flows prêts à l'emploi :\n\n**Flow de développement logiciel (maintenant en version bêta) :** il orchestre plusieurs agents pour planifier, implémenter et tester des modifications de code de bout en bout, aidant à transformer la façon dont les équipes livrent des fonctionnalités, du concept à la production.\n\n**Flow Issue-to-MR :** il convertit automatiquement les tickets en merge requests exploitables en coordonnant les agents pour analyser les exigences, préparer des plans de mise en œuvre complets et générer du code.\n\n**Flow de conversion de fichier CI :** il rationalise les workflows de migration en demandant aux agents d'analyser les configurations CI/CD existantes et de les convertir intelligemment au format GitLab CI avec une compatibilité complète du pipeline.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101941425?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"jenkins-to-gitlab-cicd-for-blog\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**Flow de recherche et remplacement :** il découvre et transforme des modèles de code à travers le code source en analysant systématiquement les structures de projet, identifiant les opportunités d'optimisation et exécutant des remplacements précis.\n\n**Flow de réponse aux incidents et analyse des causes profondes :** il orchestre la réponse aux incidents en corrélant les données système, coordonnant des agents spécialisés pour l'analyse des causes profondes et exécutant les étapes de remédiation approuvées tout en gardant les parties prenantes humaines informées tout au long du processus de résolution.\n\nC'est là que GitLab Duo Agent Platform adopte une approche vraiment unique par rapport aux autres solutions d’IA. Nous ne vous donnerons pas seulement des agents pré-construits. Nous vous donnerons également le pouvoir de créer, personnaliser et partager des Flows d'agents qui correspondent parfaitement aux besoins de vos équipes et de votre organisation. Avec les Flows, vous pourrez ensuite donner aux agents un plan d'exécution spécifique pour des tâches communes et complexes.\n\nNous croyons que cette approche est plus puissante que de construire des agents spécialisés comme le font nos concurrents, car chaque organisation a des workflows différents, des normes de codage, des exigences de sécurité et une logique métier. Les outils d’IA génériques ne peuvent pas comprendre votre contexte spécifique, mais GitLab Duo Agent Platform s’adaptera au fonctionnement de votre équipe.\n\n## Pourquoi construire des agents et des Flows d'agents dans GitLab Duo Agent Platform ?\n\n**Construire rapidement.** Vous pouvez construire des agents et des Flows d'agents complexes dans Duo Agent Platform rapidement et facilement en utilisant un modèle d'extensibilité déclaratif rapide et une assistance UI.\n\n**Calcul intégré.** Avec Duo Agent Platform, vous n'avez plus à vous soucier des tracas de mise en œuvre de votre propre infrastructure pour les agents : le calcul, le réseau et le stockage sont intégrés.\n\n**Événements SDLC.** Vos agents peuvent être invoqués automatiquement sur des événements communs : pipeline en échec, déploiement interrompu, problème créé, etc.\n\n**Accès instantané.** Vous pouvez interagir avec vos agents dans GitLab ou au sein de notre plug-in IDE : assignez-leur des tickets, @mentionnez-les dans les commentaires et discutez avec eux partout où GitLab Duo Chat est disponible.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1102029239?badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"assigning an agent an issue\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script> \u003Cp>\u003C/p>\n\n**Modèles intégrés et personnalisés pris en charge.** Vos agents auront un accès automatique à tous les modèles que nous prenons en charge, et les utilisateurs pourront choisir des modèles spécifiques pour des tâches spécifiques. Si vous souhaitez connecter Duo Agent Platform à votre propre modèle auto-hébergé, vous pourrez également le faire. \n\n**Points de terminaison MCP.** Chaque agent et Flow peut être accessible ou déclenché via des points de terminaison MCP natifs, vous permettant de vous connecter et de collaborer avec vos agents et vos Flows de n'importe où, y compris des outils populaires comme Claude Code, Cursor, Copilot et Windsurf.\n\n**Observabilité et sécurité.** Enfin, nous fournissons une observabilité intégrée et des tableaux de bord d'utilisation, afin que vous puissiez voir exactement qui, où, quoi et quand les agents ont effectué des actions en votre nom.\n\n## Un avenir piloté par la communauté\n\nLes contributions de la communauté ont longtemps alimenté l'innovation et le développement logiciel de GitLab. Nous sommes ravis de nous associer à notre communauté avec l'introduction du Catalogue IA. Le Catalogue IA vous permettra de créer et de partager des agents et des Flows au sein de votre organisation et à travers l'écosystème GitLab dans notre prochaine version bêta.\n\nNous croyons que les applications d’IA les plus précieuses sont susceptibles d'émerger de notre communauté, grâce à votre usage quotidien de GitLab Duo Agent Platform pour résoudre de nombreux cas d'utilisation du monde réel. En permettant le partage transparent d'agents et de Flows, nous créons un effet de réseau où chaque contribution améliore l'intelligence et la valeur collectives de la plateforme.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685501/awdwx08udwrxgvcpmssb.png \"AI Catalog\")\n\n## Disponible aujourd'hui dans GitLab Duo Agent Platform en bêta publique\n\nLa version bêta publique de GitLab Duo Agent Platform est disponible dès maintenant pour les clients Premium et Ultimate avec les fonctionnalités suivantes :\n\n**Flow de Développement Logiciel :** notre premier Flow orchestre des agents pour rassembler un contexte complet, clarifier les ambiguïtés avec les équipes de développement humaines et exécuter des plans stratégiques pour apporter des modifications précises à votre code source et votre dépôt. Il exploite l'ensemble de votre projet, y compris sa structure, son code source et son historique, ainsi que des contextes supplémentaires comme les tickets GitLab ou les merge requests pour amplifier la productivité des équipes de développement.\n\n**Nouveaux outils d'agent disponibles :** les agents ont maintenant accès à plusieurs outils pour faire leur travail, notamment :\n\n* Système de fichiers (lire, créer, éditer, trouver des fichiers, lister, Grep)\n* Exécuter la ligne de commande*\n* Tickets (lister, obtenir, obtenir les commentaires, éditer*, créer*, ajouter/mettre à jour les commentaires*)\n* Epics (obtenir, obtenir les commentaires)\n* Merge requests (obtenir, obtenir les commentaires, obtenir le diff, créer, mettre à jour)\n* Pipeline (job logs, erreurs de pipeline)\n* Projet (obtenir, obtenir le fichier)\n* Commits (obtenir, lister, obtenir les commentaires, obtenir le diff)\n* Recherche (recherche de problèmes)\n* Sécurisé (lister les vulnérabilités)\n* Recherche de documentation\n  *=Nécessite l'approbation de l'utilisateur\n\n**GitLab Duo Agentic Chat dans l'IDE :** Duo Agentic Chat transforme l'expérience de chat d'un outil de questions-réponses passif en un partenaire de développement actif directement dans votre IDE.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953477?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"agentic-ai-launch-video_Updated V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Retour itératif et historique de chat :** Duo Agentic Chat prend désormais en charge l'historique de chat et le retour itératif, transformant l'agent en un partenaire conversationnel. Cela favorise la confiance, permettant aux équipes de développement de déléguer des tâches plus complexes et d'offrir des conseils correctifs.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743173?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"agentic-chat-history\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Délégation rationalisée avec des commandes slash :** des commandes slash étendues et plus puissantes, telles que /explain, /tests et /include, créent un « langage de délégation » pour une intention rapide et précise. La commande /include permet l'injection explicite de contexte à partir de fichiers spécifiques, de tickets ouverts, de merge requests ou de dépendances directement dans la mémoire de travail de l'agent, rendant l'agent plus puissant et enseignant aux utilisateurs comment fournir un contexte optimal pour des réponses de qualité.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743187?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"include-agentic-chat-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Personnalisation via des règles personnalisées :** les nouvelles règles personnalisées permettent aux équipes de développement d'adapter le comportement de l'agent en fonction de leurs préférences en utilisant le langage naturel, par exemple, des guides de style de développement. Ce mécanisme façonne la personnalité de l'agent en un assistant personnalisé, évoluant vers des agents spécialisés basés sur les préférences définies par l'utilisateur et les politiques organisationnelles.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743179?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"custom-rules-with-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Support pour GitLab Duo Agentic Chat dans JetBrains IDE :** Pour aider à rencontrer les développeurs là où ils travaillent, nous avons étendu la prise en charge de Duo Agentic Chat à la famille d'IDE JetBrains, y compris IntelliJ, PyCharm, GoLand et Webstorm. Cela s'ajoute à notre support existant pour VS Code. Les utilisateurs existants obtiennent automatiquement les fonctionnalités agentiques, tandis que les nouveaux utilisateurs peuvent installer le plugin depuis le JetBrains Marketplace.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743193?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"jetbrains-support-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Support client MCP :** Duo Agentic Chat peut maintenant agir comme client MCP, se connectant aux serveurs MCP distants et locaux.\n\nCette fonctionnalité débloque la capacité de l'agent à se connecter à des systèmes au-delà de GitLab comme Jira, ServiceNow et ZenDesk pour rassembler du contexte ou prendre des mesures. Tout service qui s'expose via MCP peut maintenant faire partie de l'ensemble de compétences de l'agent. Le serveur MCP officiel GitLab arrive bientôt !\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743202?title=0&amp;byline=0&amp;portrait=0&amp;badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;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=\"McpDemo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **GitLab Duo Agentic Chat dans l'interface Web de GitLab.** Duo Agentic Chat est maintenant disponible directement dans l'interface Web de GitLab. Cette étape fait évoluer l'agent d'un assistant de codage à un véritable agent DevSecOps, car il accède à un contexte riche non lié au code, comme les tickets et les discussions intégrées aux merge requests, lui permettant de comprendre le « pourquoi » derrière une tâche. Au-delà de la compréhension du contexte, l'agent peut apporter des modifications directement depuis l'interface Web, comme mettre à jour automatiquement les statuts des tickets ou éditer les descriptions des merge requests.\n\n## Bientôt disponible dans GitLab Duo Agent Platform\n\nAu cours des prochaines semaines, nous publierons de nouvelles capacités pour Duo Agent Platform, y compris plus d'agents et de Flows prêts à l'emploi. Celles-ci permettront une personnalisation et une extensibilité encore plus grandes, amplifiant la productivité de nos clients : \n\n![GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685275/hjbe9iiu2ydp9slibsc2.png \"GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap\")\n\n* **Expérience GitLab intégrée :** s'appuyant sur les extensions IDE disponibles dans 18.2, nous étendons les agents et les Flows au sein de la plateforme GitLab. Cette intégration élargira la manière dont vous pouvez collaborer de manière synchrone et asynchrone avec les agents. Vous pourrez assigner des tickets directement aux agents, les @mentionner dans GitLab Duo Chat, et les invoquer de manière transparente depuis n'importe où dans l'application tout en maintenant la connectivité MCP depuis votre outil de développement préféré. Cette intégration native transforme les agents en véritables membres de l'équipe de développement, accessibles dans GitLab.\n\n* **Observabilité des agents :** alors que les agents deviennent plus autonomes, nous construisons une visibilité complète de leur activité pendant qu'ils progressent dans les Flows, vous permettant de surveiller leurs processus de prise de décision, de suivre les étapes d'exécution et de comprendre comment ils interprètent et agissent sur vos défis liés au développement. Cette transparence dans le comportement des agents renforce la confiance tout en vous permettant d'optimiser les workflows, d'identifier les goulots d'étranglement et aide à garantir que les agents fonctionnent comme prévu.\n\n* **Catalogue IA :** reconnaissant que les grandes solutions viennent de l'innovation communautaire, nous introduirons bientôt la bêta publique de notre Catalogue IA — une marketplace qui vous permettra d'étendre Duo Agent Platform avec des agents et des Flows spécialisés provenant de GitLab, et au fil du temps, de la communauté. Vous pourrez déployer rapidement ces solutions dans GitLab, en exploitant le contexte à travers vos projets et votre code source.\n\n* **Graphe de connaissances :** exploitant l'avantage unique de GitLab en tant que système d'enregistrement pour le code source et son contexte environnant, nous construisons un graphe de connaissances complet qui non seulement cartographie les fichiers et les dépendances à travers le code source, mais rend également cette carte navigable pour les utilisateurs tout en accélérant les temps de requête IA et en aidant à augmenter la précision. Cela permet aux agents GitLab Duo de comprendre rapidement les relations à travers tout votre environnement de développement, des dépendances de code aux modèles de déploiement, débloquant des réponses plus rapides et plus précises aux questions complexes.\n\n![GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685367/n0tvfgorchuhrronic3j.png \"GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph\")\n\n* **Créer et éditer des agents et des Flows :** comprenant que chaque organisation a des workflows et des exigences uniques, nous développons de puissantes capacités de création et d'édition d'agents et de Flows qui seront introduites à mesure que le Catalogue IA mûrit. Vous pourrez créer et modifier des agents et des Flows pour qu'ils fonctionnent précisément comme votre organisation, offrant une personnalisation à travers Duo Agent Platform qui permet des résultats de meilleure qualité et une productivité accrue.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752684938/fruwqcqvvrx8gmkz5u0v.png \"AI Catalog\")\n\n* **Serveur MCP officiel GitLab :** reconnaissant que les développeurs travaillent à travers plusieurs outils et environnements, nous construisons un serveur MCP officiel GitLab qui vous permettra d'accéder à tous vos agents et Flows via MCP. Vous pourrez vous connecter et collaborer avec vos agents et vos Flows quel que soit l'endroit oú le MCP est pris en charge, y compris depuis des outils populaires comme Claude Code, Cursor, Copilot et Windsurf, débloquant une collaboration IA transparente quel que soit votre environnement de développement préféré.\n\n* **GitLab Duo Agent Platform CLI :** notre interface de ligne de commande à venir vous permettra d'invoquer des agents et de déclencher des Flows en ligne de commande, en exploitant le contexte riche de GitLab à travers l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel : des dépôts de code et des merge requests aux pipelines CI/CD et au suivi des tickets.\n\n## Testez notre bêta publique dès aujourd'hui !\n\n* **Les clients GitLab Premium et Ultimate** dans les environnements GitLab.com et GitLab Self-Managed utilisant GitLab 18.2 peuvent utiliser Duo Agent Platform immédiatement (les fonctionnalités bêta et expérimentales pour GitLab Duo [doivent être activées](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)).\n\n* Les utilisateurs doivent télécharger l'[extension VS Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitLab.gitlab-workflow) ou le [plugin JetBrains IDEs](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22857-gitlab) et suivre notre [guide pour utiliser GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-agentic-chat), y compris les [commandes slash](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/examples/#gitlab-duo-chat-slash-commands) Duo Chat.\n\n**Nouveau sur GitLab ?** Tout le monde peut rejoindre notre prochaine [démo Technique pour découvrir GitLab Duo Agent Platform](https://page.gitlab.com/webcasts-jul16-gitlab-duo-agentic-ai-emea-amer.html) en action. Pour avoir une expérience pratique avec GitLab Duo Agent Platform, inscrivez-vous pour un [essai gratuit](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2Fsales%2F) aujourd'hui.\n\n\u003Csmall>*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 les déclarations prospectives contenues dans cet article de blog sont raisonnables, elles sont soumises à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs qui peuvent faire que les résultats ou les issues réels soient matériellement différents de tout résultat ou issue futur exprimé ou impliqué par les déclarations prospectives.*\n\n*Des informations supplémentaires sur les risques, incertitudes et autres facteurs qui pourraient faire que les résultats et les issues réels diffèrent matériellement de ceux inclus ou envisagés par les déclarations prospectives contenues dans cet article de blog sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » et ailleurs dans les dépôts et rapports que nous faisons auprès de la Securities and Exchange Commission. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser toute déclaration prospective ou à signaler tout événement ou circonstance après la date de cet article de blog ou à refléter la survenance d'événements imprévus, sauf si la loi l'exige.*\u003C/small>","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"noIndex":31,"title":32,"description":24},false,"GitLab Duo Agent Platform disponible en bêta publique","fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",[35,17,18,19],"aiml","FQEH_nvcv68Z72ei_vn44UWBNFUP1iTB7Fn_3WYwVnA",{"data":38},{"logo":39,"freeTrial":44,"sales":49,"login":54,"items":59,"search":369,"minimal":404,"duo":423,"pricingDeployment":433},{"config":40},{"href":41,"dataGaName":42,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":45,"config":46},"Commencer un essai gratuit",{"href":47,"dataGaName":48,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":50,"config":51},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":55,"config":56},"Connexion",{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[60,87,184,189,290,350],{"text":61,"config":62,"cards":64},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":63},"platform",[65,71,79],{"title":61,"description":66,"link":67},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":68,"config":69},"Découvrir notre plateforme",{"href":70,"dataGaName":63,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/platform/",{"title":72,"description":73,"link":74},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":75,"config":76},"Découvrir GitLab Duo",{"href":77,"dataGaName":78,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":80,"description":81,"link":82},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":83,"config":84},"En savoir plus",{"href":85,"dataGaName":86,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":88,"left":11,"config":89,"link":91,"lists":95,"footer":166},"Produit",{"dataNavLevelOne":90},"solutions",{"text":92,"config":93},"Voir toutes les solutions",{"href":94,"dataGaName":90,"dataGaLocation":43},"/fr-fr/solutions/",[96,121,144],{"title":97,"description":98,"link":99,"items":104},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":100},{"icon":101,"href":102,"dataGaName":103,"dataGaLocation":43},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[105,109,112,117],{"text":106,"config":107},"CI/CD",{"href":108,"dataGaLocation":43,"dataGaName":106},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":72,"config":110},{"href":77,"dataGaLocation":43,"dataGaName":111},"gitlab duo agent platform - 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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 !",[16],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":31,"template":12,"slug":689},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":691,"config":700},{"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":696,"date":697,"body":698,"category":9,"tags":699},"IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM","Découvrez comment GitLab 18.9 offre aux entreprises des secteurs réglementés une IA agentique gouvernée grâce à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et à la prise en charge Bring Your Own Model.",[695],"Rebecca Carter","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","2026-02-19","Pour les organisations qui opèrent dans des secteurs réglementés, la transition vers l'automatisation alimentée par l'IA s'accompagne de contraintes strictes. La résidence des données, le contrôle des fournisseurs et la gouvernance ne sont pas négociables. De nombreuses organisations ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles, avec des processus d'approbation rigoureux qui régissent leur fonctionnement et leur déploiement.\n\nAvec [GitLab 18.9](https://about.gitlab.com/releases/2026/02/19/gitlab-18-9-released/), nous proposons deux fonctionnalités qui comblent une lacune stratégique critique pour ces organisations et transformons [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) en un plan de contrôle d'IA prêt à être déployé et gouvernable pour les environnements réglementaires les plus stricts.\n\n## GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne\nAvec GitLab Duo Agent Platform, les équipes d'ingénierie créent des flows alimentés par l'IA qui automatisent des séquences de tâches, allant de la refactorisation des services au renforcement des pipelines CI/CD en passant par la hiérarchisation des vulnérabilités. Jusqu'à présent, l'utilisation de GitLab Duo Agent Platform en production avec des modèles auto-hébergés était principalement alignée sur des chemins de licence hors ligne ou complémentaires et n'était pas conçue pour les clients disposant de licences cloud en ligne qui opèrent dans des environnements avec des réglementations strictes.\n\nDésormais en disponibilité générale, [GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted pour les licences cloud en ligne](https://docs.gitlab.com/subscriptions/subscription-add-ons/#gitlab-duo-agent-platform-self-hosted) introduit un modèle de facturation basé sur l'usage alimenté par les [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/). Cette approche offre la mesure transparente et prévisible dont les entreprises ont besoin pour instaurer la confiance et la refacturation interne.\n* **Résidence et contrôle des données** : vous pouvez désormais exécuter GitLab Duo Agent Platform en production sur des licences cloud en ligne tout en utilisant des modèles hébergés sur votre propre infrastructure ou dans des environnements cloud approuvés. Vous contrôlez ainsi le lieu d'exécution des modèles et la façon dont le trafic d'inférence est acheminé dans vos environnements approuvés.\n* **Transparence des coûts et refacturation** : bénéficiez d'une transparence granulaire des coûts grâce aux GitLab Credits et au décompte par requête, deux éléments essentiels pour une refacturation interne précise et le respect des normes réglementaires en matière de reporting.\n* **Accélération de l'adoption** : supprime un obstacle majeur au déploiement de l'IA agentique dans des secteurs comme les services financiers, les administrations publiques et les infrastructures critiques, où l'acheminement des données via des fournisseurs d'IA externes n'est tout simplement pas envisageable. Avec GitLab 18.9, GitLab Duo Agent Platform devient un environnement de déploiement de premier ordre pour les licences cloud en ligne.\n\n## Bring Your Own Model\nL'auto-hébergement de la couche d'orchestration n'est qu'une partie de la solution. De nombreux clients de secteurs réglementés ont déjà investi massivement dans leurs propres modèles : des LLM adaptés à leur domaine, des déploiements dans une région dédiée ou air-gapped pour la souveraineté des données, et des modèles fermés et internes conçus en fonction d'un profil de risque spécifique.\n\n**Bring Your Own Model (BYOM)** renforce la flexibilité de GitLab Duo Agent Platform. Les administrateurs peuvent connecter des modèles tiers ou auto-hébergés via la [passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/gateway/), et les clients choisissent et contrôlent le modèle.\n* **Intégration et gouvernance** : les modèles BYOM apparaissent aux côtés des modèles gérés par GitLab dans le plan de contrôle d'IA de GitLab. GitLab Duo Agent Platform peut ainsi les traiter comme des options prêtes à l'emploi pour l'entreprise.\n* **Mappage granulaire** : une fois enregistrés via la passerelle d'IA, les modèles peuvent être mappés à des flows ou des fonctionnalités spécifiques de GitLab Duo Agent Platform. Vous pouvez ainsi exercer un contrôle étroit sur les agents et les flows, ainsi que sur les modèles utilisés. Les administrateurs restent toujours responsables de la validation des modèles, des performances et de l'évaluation des risques. Vous êtes responsable de la compatibilité, des performances et de l'évaluation des risques pour les modèles que vous apportez.\n\nEnsemble, ces fonctionnalités donnent aux responsables d'ingénierie un contrôle complet sur l'IA agentique. Ce plan de contrôle unique et gouverné pour l'IA agentique remplace l'ensemble fragmenté de solutions ponctuelles et d'outils d'IA non gérés sur lesquels de nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui. Il s'agit d'une combinaison que les organisations réglementées réclamaient depuis longtemps : la liberté de choisir son modèle accompagnée d'une gouvernance forte, au sein de la même plateforme DevSecOps en laquelle elles ont déjà confiance.\n\n> Vous souhaitez essayer GitLab Duo Agent Platform ? [Contactez-nous ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).\n\n-----------\n\n_Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens de la section 27A du Securities Act de 1933, tel que modifié, et de la section 21E du Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans ces déclarations sont raisonnables, elles sont soumises à des risques, incertitudes, hypothèses et autres facteurs connus et inconnus qui peuvent entraîner des résultats ou des issues réels sensiblement différents. Des informations supplémentaires sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos dépôts auprès de la SEC. Nous ne nous engageons pas à mettre à jour ou à réviser ces déclarations après la date de cet article de blog, sauf si la loi l'exige._",[16,17,18],{"featured":11,"template":12,"slug":701},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":703,"config":715},{"description":704,"body":705,"title":706,"heroImage":707,"date":708,"authors":709,"category":9,"tags":711},"Ce guide explique comment déployer un agent d'IA basé sur l'Agent Development Kit vers Google Kubernetes Engine à l'aide de la plateforme DevSecOps de GitLab en toute simplicité et sécurité.","Créer des [agents d'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/agent-platform/) est passionnant, mais leur déploiement sécurisé en production est parfois compliqué. Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment [l'intégration native de GitLab avec Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/topics/partners/understand-the-google-cloud-gitlab-integration) facilite le déploiement d'agents d'IA vers Google Kubernetes Engine (GKE), avec scans de sécurité intégrés et sans clés de compte de service.\n\n\n\n## Pourquoi choisir GKE pour déployer vos agents d'IA ?\n\n\n\nGKE offre une orchestration d'entreprise qui s'intègre parfaitement aux pipelines [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/) de GitLab grâce à l'authentification OpenID Connect (OIDC). Votre équipe de développement peut déployer des agents d'IA tout en conservant une visibilité, une conformité et un contrôle complets sur votre infrastructure cloud. Ce guide utilise l'Agent Development Kit ([ADK](https://developers.googleblog.com/en/agent-development-kit-easy-to-build-multi-agent-applications/)) de Google afin de créer l'application, ce qui garantit une intégration fluide lors du déploiement avec GitLab.\n\n\n\nVoici trois avantages clés de cette approche :\n\n\n\n**Contrôle total de l'infrastructure :** vos données, vos règles, votre environnement. Vous conservez un contrôle complet sur l'emplacement d'exécution de vos agents d'IA et de leur configuration.\n\n\n\n **Intégration native avec GitLab :** pas de solution de contournement complexe. Vos pipelines existants fonctionnent immédiatement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\n\n **Mise à l'échelle de niveau production :** GKE gère automatiquement la mise à l'échelle et l'orchestration interne à mesure que vos charges de travail d'IA augmentent.\n\n\n\nAvec GKE, GitLab offre la fiabilité d'entreprise dont vos déploiements d'IA ont besoin sans sacrifier l'expérience développeur que vos équipes attendent.\n\n\n\n## Prérequis\n\n\n\nAvant de commencer, assurez-vous d'avoir activé ces API :\n\n\n\n- API GKE\n\n\n- API Artifact Registry\n\n\n- API Vertex AI\n\n\n\nAssurez-vous également de disposer des éléments suivant :\n\n\n- Un projet GitLab créé\n\n\n- Un cluster GKE provisionné\n\n\n- Un dépôt Artifact Registry créé\n\n\n\n## Le processus de déploiement\n\n\n\n### 1. Configurer IAM et les autorisations sur GitLab\n\n\n\nAccédez à vos intégrations GitLab afin de configurer l'authentification Google Cloud (IAM).\n\n\n\nAccédez à **Paramètres > Intégrations** et configurez l'intégration Google Cloud. Si vous utilisez une intégration au niveau du groupe, notez que les paramètres par défaut sont déjà hérités par les projets. Il vous suffit donc de configurer vos paramètres une fois au niveau du groupe pour que tous les projets en bénéficient et les héritent.\n\n\n\nPour configurer les paramètres, vous devez fournir les éléments suivants :\n\n\n- ID du projet\n\n\n- Numéro du projet \n\n\n- ID du pool d'identités de charge de travail\n\n- ID du fournisseur\n\n\n\nUne fois ces informations renseignées, GitLab fournit un script à exécuter dans Google Cloud Console via Cloud Shell. Le résultat de l'exécution de ce script est un pool de fédération d'identité de charge de travail avec l'identité de service de compte principal nécessaire pour permettre l'accès approprié.\n\n\n### 2. Configurer l'intégration à Artifact Registry\n\n\n\nToujours dans les paramètres d'intégration de GitLab, configurez la gestion des artefacts :\n\n\n\n1. Cliquez sur **Gestion des artefacts**.\n\n\n2. Sélectionnez **Google Artifact Registry**.\n\n\n3. Indiquez les éléments suivants :\n      - ID du projet\n      - Nom du dépôt (créé au préalable)\n      - Emplacement du dépôt\n\nGitLab fournit un autre script à exécuter dans Google Cloud Console.\n\n\n\n**Important :** avant de continuer, ajoutez ces rôles supplémentaires au pool de fédération d'identité de charge de travail :\n\n\n- Utilisateur de compte de service\n\n\n- Développeur Kubernetes\n\n\n- Observateur de cluster Kubernetes\n\n\n\nCes autorisations permettent à GitLab de déployer vers GKE dans les étapes suivantes.\n\n\n\n### 3. Créer le pipeline CI/CD\n\n\n\nVoici maintenant la partie essentielle : la création du [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Pipeline CI/CD\") pour le déploiement.\n\n\n\nAccédez à **Compilation > Éditeur de pipeline** et définissez votre pipeline en quatre étapes :\n\n\n\n* **Build :** Docker crée l'image de conteneur.\n\n\n\n* **Test :** GitLab Auto DevOps fournit des scans de sécurité intégrés afin de garantir l'absence de vulnérabilités.\n\n\n\n* **Importation :** utilise le composant CI/CD intégré de GitLab pour effectuer un push vers Google Artifact Registry.\n\n\n\n* **Déploiement :** utilise la configuration [Kubernetes](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/kubernetes-the-container-orchestration-solution/ \"Kubernetes\") pour déployer vers GKE.\n\n\n\nVoici le fichier `.gitlab-ci.yml` complet :\n\n\n    ```yaml\n\n\n\n    default:\n      tags: [ saas-linux-2xlarge-amd64 ]\n\n    stages:\n      - build\n      - test\n      - upload\n      - deploy\n\n    variables:\n      GITLAB_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      AR_IMAGE: $GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_LOCATION-docker.pkg.dev/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_PROJECT_ID/$GOOGLE_ARTIFACT_REGISTRY_REPOSITORY_NAME/main:$CI_COMMIT_SHORT_SHA\n      GCP_PROJECT_ID: \"your-project-id\"\n      GKE_CLUSTER: \"your-cluster\"\n      GKE_REGION: \"us-central1\"\n      KSA_NAME: \"ai-agent-ksa\"\n\n    build:\n      image: docker:24.0.5\n      stage: build\n      services:\n        - docker:24.0.5-dind\n      before_script:\n        - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY\n      script:\n        - docker build -t $GITLAB_IMAGE .\n        - docker push $GITLAB_IMAGE\n\n    include:\n      - template: Jobs/Dependency-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Container-Scanning.gitlab-ci.yml\n      - template: Jobs/Secret-Detection.gitlab-ci.yml\n      - component: gitlab.com/google-gitlab-components/artifact-registry/upload-artifact-registry@main\n        inputs:\n          stage: upload\n          source: $GITLAB_IMAGE\n          target: $AR_IMAGE\n\n    deploy:\n      stage: deploy\n      image: google/cloud-sdk:slim\n      identity: google_cloud\n      before_script:\n        - apt-get update && apt-get install -y kubectl google-cloud-sdk-gke-gcloud-auth-plugin\n        - gcloud container clusters get-credentials $GKE_CLUSTER --region $GKE_REGION --project $GCP_PROJECT_ID\n      script:\n        - |\n          kubectl apply -f - \u003C\u003CEOF\n          apiVersion: apps/v1\n          kind: Deployment\n          metadata:\n            name: ai-agent\n            namespace: default\n          spec:\n            replicas: 2\n            selector:\n              matchLabels:\n                app: ai-agent\n            template:\n              metadata:\n                labels:\n                  app: ai-agent\n              spec:\n                serviceAccountName: $KSA_NAME\n                containers:\n                - name: ai-agent\n                  image: $AR_IMAGE\n                  ports:\n                  - containerPort: 8080\n                  resources:\n                    requests: {cpu: 500m, memory: 1Gi}\n                    limits: {cpu: 2000m, memory: 4Gi}\n                  livenessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 60\n                  readinessProbe:\n                    httpGet: {path: /health, port: 8080}\n                    initialDelaySeconds: 30\n          ---\n          apiVersion: v1\n          kind: Service\n          metadata:\n            name: ai-agent-service\n            namespace: default\n          spec:\n            type: LoadBalancer\n            ports:\n            - port: 80\n              targetPort: 8080\n            selector:\n              app: ai-agent\n          ---\n          apiVersion: autoscaling/v2\n          kind: HorizontalPodAutoscaler\n          metadata:\n            name: ai-agent-hpa\n            namespace: default\n          spec:\n            scaleTargetRef:\n              apiVersion: apps/v1\n              kind: Deployment\n              name: ai-agent\n            minReplicas: 2\n            maxReplicas: 10\n            metrics:\n            - type: Resource\n              resource:\n                name: cpu\n                target: {type: Utilization, averageUtilization: 70}\n          EOF\n          \n          kubectl rollout status deployment/ai-agent -n default --timeout=5m\n          EXTERNAL_IP=$(kubectl get service ai-agent-service -n default -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')\n          echo \"Deployed at: http://$EXTERNAL_IP\"\n      only:\n        - main\n```\n\n\n#### Configuration essentielle pour GKE\n\n\n\nPour que tout fonctionne, et c'est la raison pour laquelle nous avons besoin de cette configuration supplémentaire pour GKE, nous devons disposer d'un compte de service Kubernetes dans le cluster qui peut fonctionner avec Vertex AI. Ce compte de service doit être autorisé à accéder aux capacités d'IA de Google Cloud.\n\n\n\nSans cela, nous pouvons déployer l'application, mais l'agent d'IA ne fonctionnera pas. Nous devons créer un compte de service Kubernetes capable d'accéder à Vertex AI.\n\n\n\nExécutez cette configuration ponctuelle :\n\n\n\n    ```bash\n\n\n\n    #!/bin/bash\n\n\n\n    PROJECT_ID=\"your-project-id\"\n\n\n\n    GSA_NAME=\"ai-agent-vertex\"\n\n\n\n    GSA_EMAIL=\"${GSA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com\"\n\n\n\n    KSA_NAME=\"ai-agent-ksa\"\n\n\n\n    CLUSTER_NAME=\"your-cluster\"\n\n\n\n    REGION=\"us-central1\"\n\n\n\n\n    # Create GCP Service Account\n\n\n\n    gcloud iam service-accounts create $GSA_NAME \\\n        --display-name=\"AI Agent Vertex AI\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n\n    # Grant Vertex AI permissions\n\n\n\n    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \\\n        --member=\"serviceAccount:${GSA_EMAIL}\" \\\n        --role=\"roles/aiplatform.user\"\n\n    # Get cluster credentials\n\n\n\n    gcloud container clusters get-credentials $CLUSTER_NAME \\\n        --region $REGION --project $PROJECT_ID\n\n    # Create Kubernetes Service Account\n\n\n\n    kubectl create serviceaccount $KSA_NAME -n default\n\n\n\n\n    # Link accounts\n\n\n\n    kubectl annotate serviceaccount $KSA_NAME -n default \\\n        iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL}\n\n    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \\\n        --role=roles/iam.workloadIdentityUser \\\n        --member=\"serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/${KSA_NAME}]\" \\\n        --project=$PROJECT_ID\n```\n\n\n### 4. Déployer vers GKE\n\n\n\nUne fois que vous avez terminé, effectuez un push vers le pipeline et le tour est joué.\n\n\n\nLe pipeline vient d'être déployé. Accédez à **CI/CD > Pipelines** pour voir les quatre étapes :\n\n\n- Build\n\n\n- Test (avec tous les scans de sécurité définis)\n\n\n- Importation vers Artifact Registry (réussie)\n\n\n- Déploiement vers Kubernetes dans GKE (réussi)\n\n\n\n## Résumé\n\n\n\nAvec GitLab et Google Cloud, vous êtes en mesure de déployer votre agent d'IA vers GKE en toute simplicité et sécurité en quelques étapes seulement grâce à l'intégration native de GitLab avec Google Cloud.\n\n\nRegardez cette démo :\n\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/mc2pCL5Qjus?si=QoH02lvz5KH5Ku9O\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\n> Utilisez [l'exemple de code complet de ce tutoriel](https://gitlab.com/gitlab-partners-public/google-cloud/demos/gke-ai-agent) pour commencer dès maintenant. Vous n’utilisez pas encore GitLab ? Découvrez la plateforme DevSecOps et profitez d'[un essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/). Les startups hébergées sur Google Cloud disposent d'[une offre spéciale pour essayer et utiliser GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/startups/google-cloud/).","Déploiement sécurisé d'agents d'IA sur GKE","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1749670563/Blog/Hero%20Images/cloudcomputing.jpg","2026-02-06",[710],"Regnard Raquedan",[16,712,713,714],"google","cloud native","tutorial",{"featured":31,"template":12,"slug":716},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":718},[719,732,744],{"id":720,"categories":721,"header":722,"text":723,"button":724,"image":729},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":725,"config":726},"Get your AI maturity score",{"href":727,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":730},{"src":731},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":733,"categories":734,"header":736,"text":723,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[17,735],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":745,"categories":746,"header":748,"text":723,"button":749,"image":753},"security-modernization",[747],"security","Are you trading speed for security?",{"text":750,"config":751},"Get your security maturity score",{"href":752,"dataGaName":728,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":757,"blurb":758,"button":759,"secondaryButton":763},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":45,"config":760},{"href":761,"dataGaName":48,"dataGaLocation":762},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":50,"config":764},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":762},1772652096747]