[{"data":1,"prerenderedAt":770},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions":3,"navigation-fr-fr":42,"banner-fr-fr":448,"footer-fr-fr":458,"blog-post-authors-fr-fr-Michael Friedrich":668,"blog-related-posts-fr-fr-learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions":682,"assessment-promotions-fr-fr":723,"next-steps-fr-fr":761},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":31,"path":32,"publishedDate":20,"seo":33,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":41},"blogPosts/fr-fr/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions.yml","Learn Advanced Rust Programming With A Little Help From Ai Code Suggestions",[7],"michael-friedrich",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Programmation en Rust à l’aide de l'IA : tutoriel","Poursuivez votre apprentissage de la programmation en Rust à l'aide de ce tutoriel et des suggestions de code alimentées par l'IA de GitLab Duo.",[18],"Michael Friedrich","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662439/Blog/Hero%20Images/codewithheart.png","2023-10-12","Il y a 20 ans, pour apprendre un nouveau langage de programmation, il fallait installer la bibliothèque MSDN de Visual Studio 6 avec 6 CD-ROM. Trouver les bons algorithmes prenait du temps et nécessitait des livres et des recherches manuelles. Aujourd'hui, grâce à la collaboration à distance et à l'intelligence artificielle (IA), vous pouvez facilement créer un [espace de développement à distance](https://about.gitlab.com/blog/quick-start-guide-for-gitlab-workspaces/), partager votre écran et coder en groupe. De plus, [GitLab Duo offre des suggestions de code](/gitlab-duo/) alimentées par l'IA, adaptées à votre style de programmation et à votre expérience, même avec peu d'informations et de contexte.\n\nCe tutoriel basé sur notre [article d'introduction à Rust](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/) vous guidera dans le développement d'une application simple de lecteur de flux.\n\n## Préparations\nConfigurez [VS Code](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/#vs-code) et [votre environnement de développement Rust](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/#development-environment-for-rust).\n\n### Suggestions de code\nVérifiez les suggestions de code avant de les accepter. GitLab Duo génère des suggestions de code en temps réel que vous pouvez accepter en appuyant sur la touche `tab`. Notez qu'il est plus fiable d'écrire du nouveau code que de refactoriser un code existant. Notez aussi que l'IA peut proposer des suggestions différentes pour le même code. Tenez compte des [limitations connues](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/code_suggestions.html#known-limitations) qui peuvent affecter votre apprentissage.\n\n**Astuce :** les suggestions de code prennent en charge les instructions multilignes. Affinez les spécifications si besoin pour obtenir de meilleures suggestions.\n\n```rust\n    // Create a function that iterates over the source array\n    // and fetches the data using HTTP from the RSS feed items.\n    // Store the results in a new hash map.\n    // Print the hash map to the terminal.\n```\n\nLe volet de l'extension VS Code s'affiche lorsqu'une suggestion est proposée. Utilisez `tab` pour accepter les lignes suggérées, ou `cmd cursor right` pour accepter un mot. Le menu à trois points vous permet d'afficher la barre d'outils à tout moment.\n\n![Volet de l'extension VS Code des suggestions de code de GitLab Duo avec des instructions](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_code_suggestions_options_overlay_keep_toolbar.png)\n\n## Ressources Rust\nRust est l'un des [langages pris en charge par les suggestions de code](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/code_suggestions.html#supported-languages). Le tutoriel [« Rust by Example »](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/) et le [livre officiel « Le langage de programmation Rust »](https://doc.rust-lang.org/book/) sont une bonne aide pour les débutants. Nous les utiliserons également dans cet article.\n\n### Création d'une application de lecture de flux\nIl existe plusieurs façons d'apprendre Rust en créant une application. Vous pouvez utiliser des bibliothèques Rust, appelées `Crates`. Nous les explorerons pus tard dans ce tutoriel. Vous pouvez aussi créer une application pour traiter des fichiers image en ligne de commande, résoudre un labyrinthe ou des Sudokus, ou même développer des jeux. Le livre [Hands-on Rust](https://hands-on-rust.com/) apprend Rust par la création d'un jeu d'exploration de donjon. Ma collègue, Fatima Sarah Khalid, a conçu [Dragon Realm en C++ en s'aidant de l'IA](/blog/building-a-text-adventure-using-cplusplus-and-code-suggestions/).\n\nNous allons construire une application pour collecter des informations depuis des versions de sécurité, des articles de blog et des forums comme Hacker News, via des flux RSS. Nous filtrerons certains mots-clés ou des versions spécifiques dans ces flux. Voici ce que notre application devra faire :\n\n1. Récupérer des données depuis des sites web HTTP, API REST, mais surtout depuis des flux RSS.\n2. Analyser les données.\n3. Présenter les données à l'utilisateur ou les sauvegarder.\n4. Optimiser la lecture des flux.\n\nLes données fournies par l'application dans notre exemple sont présentées dans cet article, après les étapes d'apprentissage :\n\n![Terminal VS Code, exécution de Cargo avec des sorties d'éléments formatées](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_run_formatted_output_final.png)\n\nL'application doit être modulaire, servant de base pour ajouter d'autres données, filtres et hooks pour des actions ultérieures.\n\n### Initialisation du projet\nRappel : `cargo init` dans la racine du projet crée la structure du fichier, y compris le point d'entrée `main()`. Nous allons créer et utiliser des modules Rust à l'étape suivante.\n\nD'abord, créez un répertoire nommé `learn-rust-ai-app-reader`, ouvrez-le et exécutez `cargo init`, ce qui initialise également (`git init`) un dépôt Git local. Configurez ensuite le dépôt distant avec l'URL par exemple `https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader`, ajustez le chemin de votre espace de nommage, et effectuez un push pour [créer automatiquement un nouveau projet privé sur GitLab](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/#create-a-new-project-with-git-push).\n\n```shell\nmkdir learn-rust-ai-app-reader\ncd learn-rust-ai-app-reader\n\ncargo init\n\ngit remote add origin https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader.git\ngit push --set-upstream origin main\n```\n\nOuvrez VS Code à partir du répertoire créé. La CLI `code` ouvre une fenêtre VS Code sur macOS.\n\n```shell\ncode .\n```\n\n### Définition des URL des flux RSS\nAjoutez une table de hachage pour stocker les URL des flux RSS dans le fichier `src/main.rs` dans la fonction `main()`. Utilisez les suggestions de code de GitLab Duo pour créer un objet [`HashMap`](https://doc.rust-lang.org/stable/std/collections/struct.HashMap.html) avec un commentaire multilignes et initialisez-le avec les valeurs par défaut pour Hacker News et TechCrunch. Vérifiez l'exactitude des URL incluses dans les suggestions.\n\n```rust\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n\n}\n```\n\nLe commentaire intégré au code doit inclure :\n\n1. Le nom de la variable `rss_feeds`.\n2. Le type `HashMap`.\n3. Les paires clé/valeur initiales.\n4. La string comme type utilisable avec les appels `to_string()`).\n\nVoici une suggestion possible :\n\n```rust\nuse std::collections::HashMap;\n\nfn main() {##$_0A$##    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds##$_0A$##    // Use a HashMap##$_0A$##    // Add Hacker News and TechCrunch##$_0A$##    // Ensure to use String as type##$_0A$##    let rss_feeds = HashMap::from([##$_0A$##        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),##$_0A$##        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),##$_0A$##    ]);##$_0A$####$_0A$##}\n```\n\n![VS Code avec les suggestions de code pour les URL des flux RSS pour Hacker News et TechCrunch](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_main_array_rss_feed_urls_suggested.png)\n\nOuvrez un terminal dans VS Code (cmd+maj+p, recherchez `terminal`), exécutez `cargo build` pour appliquer les modifications. Ajoutez la ligne d'importation `use std::collections::HashMap;` suite au message d'erreur.\n\nEnsuite, utilisez les URL des flux RSS. Dans notre [article](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/) précédent, nous avons expliqué la division du code en fonctions. Ce tutoriel se concentre sur l'organisation modulaire du code avec des modules Rust.\n\n## Modules\nLes [modules](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/mod.html) organisent le code et peuvent restreindre l'accès aux fonctions à partir de la portée main(). Pour notre application, nous récupérerons le flux RSS et analyserons la réponse XML. La structure appelante `main()` n'accèdera qu'à la fonction `get_feeds()`. Les autres fonctionnalités sont disponibles dans le module.\n\nCréez un fichier `feed_reader.rs` dans le répertoire `src/`. Demandez aux suggestions de code de créer un module public nommé `feed_reader` avec une fonction publique `get_feeds()` prenant une string HashMap en entrée. Assurez-vous que le nom du fichier et du module correspondent et suivent la [structure de module Rust](https://doc.rust-lang.org/book/ch07-02-defining-modules-to-control-scope-and-privacy.html).\n\n![Suggestions de code : créez un module public, avec des types de fonctions et d'intrants](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_public_module_function_input.png)\n\nEn fournissant aux suggestions de code le nom de la variable et son type, le module `std::collections::HashMap` sera automatiquement importé. Astuce : ajustez les commentaires et les types de variables pour améliorer les suggestions. Passer des paramètres de fonction sous forme de références d'objet est une bonne pratique en Rust.\n\n```rust\n// Create public module feed_reader\n// Define get_feeds() function which takes rss_feeds as String HashMap reference as input\npub mod feed_reader {\n    use std::collections::HashMap;\n\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n        // Do something with the RSS feeds\n    }\n}\n```\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()` et la variable d'intrant suggérée](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_public_module_function_input.png)\n\nPour guider les suggestions de code, suivez ces étapes :\n\n1. `// Iterate over the RSS feed URLs`\n2. `// Fetch URL content`\n3. `// Parse XML body`\n4. `// Print the result`\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()`, étape 1 : itération](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_01_iterate.png)\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()`, étape 2 : récupération du contenu de l'URL](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_02_fetch_content.png)\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()`, étape 3 : analyse du corps XML](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_03_parse_body.png)\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()`, étape 4 : impression des résultats](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_04_print_result.png)\n\nSuggestion de code possible :\n\n```rust\n// Create public module feed_reader\n// Define get_feeds() function which takes rss_feeds as String HashMap reference as input\npub mod feed_reader {\n    use std::collections::HashMap;\n\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n        // Iterate over the RSS feed URLs\n        for (name, url) in rss_feeds {\n            println!(\"{}: {}\", name, url);\n\n            // Fetch URL content\n            let body = reqwest::blocking::get(url).unwrap().text().unwrap();\n\n            // Parse XML body\n            let parsed_body = roxmltree::Document::parse(&body).unwrap();\n\n            // Print the result\n            println!(\"{:#?}\", parsed_body);\n        }\n    }\n}\n```\n\nRemarquez le nouveau mot-clé : [`unwrap()`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/error/option_unwrap.html). Rust n'accepte pas les valeurs `null` et utilise le [type `Option`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std/option.html) pour représenter les valeurs. Si vous avez la certitude d'utiliser un type encapsulé comme `Text` ou `String`, vous pouvez appeler la méthode `unwrap()` pour obtenir la valeur, mais elle provoquera un arrêt brutal du programme si la valeur est `None`.\n\n**Remarque** : les suggestions de code se réfèrent à la fonction `reqwest::blocking::get` pour suivre l'instruction `// Fetch URL content` du commentaire. Le nom de la [crate `reqwest`](https://docs.rs/reqwest/latest/reqwest/) n'est pas une faute de frappe. Cette crate simplifie les requêtes HTTP, en mode asynchrone ou bloquant.\n\nL'analyse XML peut varier selon les flux RSS, alors testez la fonction `get_feeds()` et ajustez le code si nécessaire.\n\n### Appel de la fonction du module dans main()\n\nLa fonction main() ne connaît pas encore la fonction `get_feeds()`. Nous devons donc importer son module. Contrairement à d'autres langages de programmation, qui utilisent les mots-clés `include` ou `import`, Rust utilise des répertoires de fichiers\n\npour organiser les modules. Dans notre exemple, les deux fichiers source existent au même niveau de répertoire. `feed_reader.rs` est interprété comme une crate, contenant un module appelé `feed_reader`, qui définit la fonction `get_feeds()`.\n\n```text\nsrc/\n  main.rs\n  feed_reader.rs\n```\n\nPour accéder à `get_feeds()` à partir du fichier `feed_reader.rs`, commencez par [indiquer le chemin du module](https://doc.rust-lang.org/book/ch07-04-bringing-paths-into-scope-with-the-use-keyword.html) dans la portée `main.rs`, puis appeler le chemin complet de la fonction.\n\n```rust\nmod feed_reader;\n\nfn main() {\n\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n\n```\n\nUtilisez le mot-clé `use` pour importer le chemin complet de la fonction avec un nom court.\n\n```rust\nmod feed_reader;\nuse feed_reader::feed_reader::get_feeds;\n\nfn main() {\n\n    get_feeds(&rss_feeds);\n\n```\n\n**Astuce :** consultez [l'article « Clear explanation of the Rust module system »](https://www.sheshbabu.com/posts/rust-module-system/) pour plus de détails.\n\n```diff\n\nfn main() {\n    // ...\n\n    // Print feed_reader get_feeds() output\n    println!(\"{}\", feed_reader::get_feeds(&rss_feeds));\n```\n\n```rust\nuse std::collections::HashMap;\n\nmod feed_reader;\n// Alternative: Import full function path\n//use feed_reader::feed_reader::get_feeds;\n\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n    let rss_feeds = HashMap::from([\n        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),\n        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),\n    ]);\n\n    // Call get_feeds() from feed_reader module\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n    // Alternative: Imported full path, use short path here.\n    //get_feeds(&rss_feeds);\n}\n```\n\nExécutez `cargo build` à nouveau dans le terminal pour compiler le code.\n\n```shell\ncargo build\n```\n\nDemander des suggestions de code pour des bibliothèques courantes (comme les requêtes HTTP ou l'analyse XML) peut provoquer des erreurs de compilation telles que :\n\n1. Erreur : `could not find blocking in reqwest`. Solution : activez la fonctionnalité `blocking` pour la crate dans `Config.toml`: `reqwest = { version = \"0.11.20\", features = [\"blocking\"] }`.\n2. Erreur : `failed to resolve: use of undeclared crate or module reqwest`. Solution : ajoutez la crate `reqwest`.\n3. Erreur : `failed to resolve: use of undeclared crate or module roxmltree`. Solution : ajoutez la crate `roxmltree`.\n\n```shell\nvim Config.toml\n\nreqwest = { version = \"0.11.20\", features = [\"blocking\"] }\n```\n\n```shell\ncargo add reqwest\ncargo add roxmltree\n```\n\n**Astuce :** copiez le message d'erreur avec l'en-tête `Rust \u003Cerror message>` dans un navigateur pour vérifier si la crate manquante est disponible. Cette recherche vous dirigera sur crates.io. Ajoutez ensuite les dépendances manquantes.\n\nAprès la compilation, exécutez le code avec `cargo run` et vérifiez la sortie du flux RSS de Hacker News.\n\n![Terminal VS Code, exécution de Cargo pour récupérer le flux XML de Hacker News](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_fetch_rss_feed_output_hacker_news.png)\n\nProchaine étape : analyse XML dans un format lisible par un humain Nous allons maintenant explorer les solutions existantes et le rôle des crates Rust.\n\n## Crates\nLes flux RSS suivent des protocoles et spécifications communs. Pour analyser les éléments XML et comprendre la structure de l'objet sous-jacent, vérifiez si un développeur a déjà résolu ce problème et utilisez son code.\n\nEn Rust, le code réutilisable est organisé en [`Crates`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/crates.html) et disponible sur crates.io. Ajoutez ces dépendances dans le fichier `Config.toml` dans la section `[dependencies]` ou avec `cargo add \u003Cname>`.\n\nPour notre application, utilisez la [crate feed-rs](https://crates.io/crates/feed-rs) en exécutant la commande suivante dans le terminal :\n\n```shell\ncargo add feed-rs\n```\n\n![Terminal VS Code Terminal : ajout d'une crate, vérification dans le fichier Config.toml](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_rust_crate_add_feed-rs_explained.png)\n\n### feed-rs pour analyser un flux XML\nAccédez à `src/feed_reader.rs` pour modifier l'analyse XML. GitLab Duo sait appeler la fonction `parser::parse` de la crate `feed-rs`. Les suggestion de code comprennent le cas particulier : `feed-rs` [attend des octets bruts en entrée, et non des chaînes](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/parser/fn.parse_with_uri.html) pour déterminer l'encodage. Fournissez des instructions dans le commentaire pour obtenir le résultat prévu.\n\n```rust\n            // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n            let parsed_body = feed_rs::parser::parse(body.as_bytes()).unwrap();\n```\n\n![Suggestions de code : module public avec la fonction `get_feeds()`, étape 5 : modification de l'analyseur XML en feed-rs](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_05_use_feed_rs_to_parse.png)\n\nLes avantages de `feed-rs` se révèlent en exécutant votre programme avec la commande `cargo run` : les clés et valeurs sont converties en types d'objets Rust réutilisables.\n\n![Terminal VS Code, exécution de Cargo pour récupérer le flux XML de Hacker News](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_fetch_rss_feed_output_hacker_news_feed_rs.png)\n\n## Configuration du runtime : arguments de programme\nJusqu'à présent, nous avons utilisé des valeurs de flux RSS codées en dur. La prochaine étape est de configurer ces flux RSS au moment de l'exécution.\n\nRust propose des [arguments de programme](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/arg.html) via la bibliothèque « Std misc » standard. Il est plus rapide d'apprendre [l'analyse des arguments](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/arg/matching.html) directement que d'utiliser des crates (par exemple, la crate [clap](https://docs.rs/clap/latest/clap/)) ou de passer par un fichier de configuration ou un autre format ([TOML](https://toml.io/en/), YAML). Pour cet article, j'ai bien essayé d'autres pistes, mais sans succès. Relevez le défi et essayez de configurer les flux RSS d'une autre manière.\n\nUne méthode simple consiste à passer les paramètres sous la forme `\"name,url\"` avec les valeurs séparées par une virgule `,` pour extraire le nom et l'URL. Demandez aux suggestions de code d'effectuer cette action et d'inclure les nouvelles valeurs dans la table de hachage `rss_feeds`. La variable peut ne pas être modifiable et doit être remplacée par `let mut rss_feeds`.\n\nAccédez à `src/main.rs` et ajoutez le code suivant à la fonction `main()` après la variable `rss_feeds`. Écrivez un commentaire qui définit les arguments de programme et vérifiez le code suggéré.\n\n```rust\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n```\n\n![Suggestions de code pour les arguments de programme et découpage des paires nom,URL pour la variable rss_feeds](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_program_args_boring_solution.png)\n\nDans notre exemple, le code est le suivant :\n\n```rust\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n    let mut rss_feeds = HashMap::from([\n        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),\n        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),\n    ]);\n\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n    for arg in std::env::args().skip(1) {\n        let mut split = arg.split(\",\");\n        let name = split.next().unwrap();\n        let url = split.next().unwrap();\n        rss_feeds.insert(name.to_string(), url.to_string());\n    }\n\n    // Call get_feeds() from feed_reader module\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n    // Alternative: Imported full path, use short path here.\n    //get_feeds(&rss_feeds);\n}\n```\n\nPassez les arguments directement avec `cargo run`, avant les arguments contenant `--`. Ajoutez des guillemets doubles à tous les arguments et une virgule après le nom. Utilisez l'URL du flux RSS comme argument. Séparez les arguments par des espaces.\n\n```shell\ncargo build\n\ncargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![Terminal VS Code, exemple de sortie de flux RSS pour le blog GitLab](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_gitlab_blog_rss_feed_example.png)\n\n### Gestion des erreurs des intrants saisis\nSi l'entrée ne correspond pas aux attentes du programme, [générez une erreur](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/error.html) pour aider à corriger les arguments, par exemple en cas d'URL invalide. Ajoutez un commentaire dans le code pour que les suggestions de code incluent une vérification de l'URL.\n\n```rust\n    // Ensure that URL contains a valid format, otherwise throw an error\n```\n\nVérifiez si `url` commence par `http://` ou `https://`. Sinon, utilisez la [macro panic!](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std/panic.html) pour générer une erreur. Dans notre exemple, le code est le suivant :\n\n```rust\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n    for arg in std::env::args().skip(1) {\n        let mut split = arg.split(\",\");\n        let name = split.next().unwrap();\n        let url = split.next().unwrap();\n\n        // Ensure that URL contains a valid format, otherwise throw an error\n        if !url.starts_with(\"http://\") && !url.starts_with(\"https://\") {\n            panic!(\"Invalid URL format: {}\", url);\n        }\n\n        rss_feeds.insert(name.to_string(), url.to_string());\n    }\n```\n\nTestez la gestion des erreurs en supprimant `:` dans l'une des chaînes d'URL. Ajoutez la variable d'environnement `RUST_BACKTRACE=full` pour un affichage plus détaillé des résultats lorsque l'appel `panic()`.\n\n```shell\nRUST_BACKTRACE=full cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https//www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![Terminal VS Code avec un format d'URL incorrect, traçage des erreurs suite à un arrêt brutal du programme](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_url_format_error_panic_backtrace.png)\n\n## Persistance et stockage des données\nUne solution classique consiste à stocker les données du flux analysé dans un nouveau fichier. Demandez aux suggestions de code de générer un nom de fichier incluant le nom du flux RSS et la date au format ISO.\n\n```rust\n    // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n    let parsed_body = feed_rs::parser::parse(body.as_bytes()).unwrap();\n\n    // Print the result\n    println!(\"{:#?}\", parsed_body);\n\n    // Dump the parsed body to a file, as name-current-iso-date.xml\n    let now = chrono::offset::Local::now();\n    let filename = format!(\"{}-{}.xml\", name, now.format(\"%Y-%m-%d\"));\n    let mut file = std::fs::File::create(filename).unwrap();\n    file.write_all(body.as_bytes()).unwrap();\n```\n\nUtilisez la [crate chrono](https://crates.io/crates/chrono). Ajoutez-la à l'aide de `cargo add chrono`, puis exécutez `cargo build` et `cargo run`.\n\nLes fichiers seront enregistrés dans le répertoire où `cargo run` est exécuté. Si vous exécutez le binaire directement dans le répertoire `target/debug/`, les fichiers y seront sauvegardés.\n\n![VS Code avec fichier de contenu du flux RSS CNCF, enregistré sur le disque](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_cncf_rss_feed_saved_on_disk.png)\n\n## Optimisation\nLes URL dans `rss_feeds` sont traitées de manière séquentielle, ce qui peut être lent avec plus de 100 URL. Pourquoi ne pas les traiter en parallèle ?\n\n### Exécution asynchrone\nRust permet l'exécution asynchrone avec des [threads](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html).\n\nLa méthode la plus simple est de créer un thread pour chaque URL de flux RSS. Nous explorerons les stratégies d'optimisation ultérieurement. Avant de passer à l'exécution parallèle, mesurez le temps d'exécution séquentiel en faisant précéder `time` par `cargo run`.\n\n```text\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.21s user 0.08s system 10% cpu 2.898 total\n```\n\nCet exercice peut nécessiter du codage manuel. Conservez l'état séquentiel dans une validation Git et une nouvelle branche `sequential-exec` pour comparer l'impact de l'exécution parallèle.\n\n```shell\ngit commit -avm \"Sequential execution working\"\ngit checkout -b sequential-exec\ngit push -u origin sequential-exec\n\ngit checkout main\n```\n\n### Création de threads\nOuvrez `src/feed_reader.rs` et réusinez la fonction `get_feeds()`. Lancez une validation Git de l'état actuel, puis supprimez le contenu de la portée de la fonction. Ajoutez les commentaires suivants dans le code comme instructions pour les suggestions de code :\n\n1. `// Store threads in vector` : stockez les gestionnaires de thread dans un vecteur pour attendre que tous les threads se terminent à la fin de l'appel de la fonction.\n2. `// Loop over rss_feeds and spawn threads` : créez un code standard pour itérer sur les flux RSS et générer un thread pour chacun.\n\nAjoutez les instructions `use` suivantes pour les modules `thread` et `time`.\n\n```rust\n    use std::thread;\n    use std::time::Duration;\n```\n\nContinuez à écrire le code et fermez la boucle for. Ajoutez les gestionnaires de thread au vecteur `threads` et joignez-les à la fin de la fonction.\n\n```rust\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n        // Store threads in vector\n        let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n        // Loop over rss_feeds and spawn threads\n        for (name, url) in rss_feeds {\n            let thread_name = name.clone();\n            let thread_url = url.clone();\n            let thread = thread::spawn(move || {\n\n            });\n            threads.push(thread);\n        }\n\n        // Join threads\n        for thread in threads {\n            thread.join().unwrap();\n        }\n    }\n```\n\nAjoutez la crate `thread`, compilez et exécutez le code.\n\n```shell\ncargo add thread\n\ncargo build\n\ncargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\nAucune donnée n'est traitée ni affichée. Explorez les nouveaux mots-clés avant de réintégrer la fonctionnalité.\n\n### Portées, threads et fermetures des fonctions\nLe code suggéré utilise de nouveaux mots-clés et design patterns. Le gestionnaire de thread de type `thread::JoinHandle` permet d'attendre la fin des threads ([join()](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html#waiting-for-all-threads-to-finish-using-join-handles)).\n\n`thread::spawn()` génère un thread pour passer un objet fonction. Une expression [de fermeture](https://doc.rust-lang.org/book/ch13-01-closures.html) est passée en tant que fonction anonyme. Les paramètres de fermeture sont passés avec la syntaxe `||`. La [fermeture `move`](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html#using-move-closures-with-threads) déplace les variables de portée de la fonction dans celle du thread. Pas besoin de préciser manuellement les variables qui doivent être passées dans la nouvelle portée de la fonction/fermeture.\n\nCependant, `rss_feeds` est passé comme référence `&` par la structure d'appel de la fonction `get_feeds()` et n'est valide que dans la portée de la fonction. Utilisez le code suivant pour provoquer une erreur :\n\n```rust\npub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n    // Store threads in vector\n    let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n    // Loop over rss_feeds and spawn threads\n    for (key, value) in rss_feeds {\n        let thread = thread::spawn(move || {\n            println!(\"{}\", key);\n        });\n    }\n}\n```\n\n![Terminal VS Code, erreur liée à la portée de la variable et aux références avec une fermeture déplacée dans un thread](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_build_error_function_threads_variable_scopes.png)\n\nLa variable `key`, pourtant créée dans la portée de la fonction, fait référence à `rss_feeds` et ne peut pas être déplacée dans la portée du thread. Les valeurs accessibles depuis la table de hachage des paramètres de fonction `rss_feeds` nécessitent une copie locale avec `clone()`.\n\n![Terminal VS Code, création de thread avec clone](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_thread_spawn_clone.png)\n\n```rust\npub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n    // Store threads in vector\n    let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n    // Loop over rss_feeds and spawn threads\n    for (name, url) in rss_feeds {\n        let thread_name = name.clone();\n        let thread_url = url.clone();\n        let thread = thread::spawn(move || {\n            // Use thread_name and thread_url as values, see next chapter for instructions.\n```\n\n## Analyse du flux XML dans les types d'objets\nL'étape suivante consiste à analyser le flux RSS dans la fermeture du thread. Ajoutez les commentaires suivants dans le code pour guider les suggestions de code :\n\n1. `// Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes` : récupérer le contenu de l'URL du flux RSS et l'analyser avec les fonctions de la crate `feed_rs`.\n2. `// Check feed_type attribute feed_rs::model::FeedType::RSS2 or Atom and print its name` : extraire le type de flux pour comparer l'attribut `feed_type` avec [`feed_rs::model::FeedType`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/enum.FeedType.html). Les suggestions de code doivent aussi recevoir des instructions avec les valeurs enum exactes à comparer.\n\n![Demande adressée aux suggestions de code de comparer les types de flux spécifiques](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_feed_rs_type_condition.png)\n\n```rust\n            // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n            let body = reqwest::blocking::get(thread_url).unwrap().bytes().unwrap();\n            let feed = feed_rs::parser::parse(body.as_ref()).unwrap();\n\n            // Check feed_type attribute feed_rs::model::FeedType::RSS2 or Atom and print its name\n            if feed.feed_type == feed_rs::model::FeedType::RSS2 {\n                println!(\"{} is an RSS2 feed\", thread_name);\n            } else if feed.feed_type == feed_rs::model::FeedType::Atom {\n                println!(\"{} is an Atom feed\", thread_name);\n            }\n```\n\nExécutez le programme et vérifiez les données de sortie.\n\n```text\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\nCNCF is an RSS2 feed\nTechCrunch is an RSS2 feed\nGitLab Blog is an Atom feed\nHacker News is an RSS2 feed\n```\n\nPour cela, ouvrez les URL des flux dans le navigateur ou en inspectant les fichiers téléchargés.\n\nHacker News utilise RSS 2.0, avec `channel(title,link,description,item(title,link,pubDate,comments))`. TechCrunch et le blog de la CNCF ont une structure similaire.\n```xml\n\u003Crss version=\"2.0\">\u003Cchannel>\u003Ctitle>Hacker News\u003C/title>\u003Clink>https://news.ycombinator.com/\u003C/link>\u003Cdescription>Links for the intellectually curious, ranked by readers.\u003C/description>\u003Citem>\u003Ctitle>Writing a debugger from scratch: Breakpoints\u003C/title>\u003Clink>https://www.timdbg.com/posts/writing-a-debugger-from-scratch-part-5/\u003C/link>\u003CpubDate>Wed, 27 Sep 2023 06:31:25 +0000\u003C/pubDate>\u003Ccomments>https://news.ycombinator.com/item?id=37670938\u003C/comments>\u003Cdescription>\u003C![CDATA[\u003Ca href=\"https://news.ycombinator.com/item?id=37670938\">Comments\u003C/a>]]>\u003C/description>\u003C/item>\u003Citem>\n```\n\nLe blog de GitLab utilise le format de flux [Atom](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4287), similaire à RSS, mais nécessitant une logique d'analyse différente.\n```xml\n\u003C?xml version='1.0' encoding='utf-8' ?>\n\u003Cfeed xmlns='http://www.w3.org/2005/Atom'>\n\u003C!-- / Get release posts -->\n\u003C!-- / Get blog posts -->\n\u003Ctitle>GitLab\u003C/title>\n\u003Cid>https://about.gitlab.com/blog\u003C/id>\n\u003Clink href='https://about.gitlab.com/blog/' />\n\u003Cupdated>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/updated>\n\u003Cauthor>\n\u003Cname>The GitLab Team\u003C/name>\n\u003C/author>\n\u003Centry>\n\u003Ctitle>Atlassian Server ending: Goodbye disjointed toolchain, hello DevSecOps platform\u003C/title>\n\u003Clink href='https://about.gitlab.com/blog/atlassian-server-ending-move-to-a-single-devsecops-platform/' rel='alternate' />\n\u003Cid>https://about.gitlab.com/blog/atlassian-server-ending-move-to-a-single-devsecops-platform/\u003C/id>\n\u003Cpublished>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/published>\n\u003Cupdated>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/updated>\n\u003Cauthor>\n\u003Cname>Dave Steer, Justin Farris\u003C/name>\n\u003C/author>\n```\n\n### Cartographie des types de données de flux génériques\nPour utiliser la fonction [`roxmltree::Document::parse`](https://docs.rs/roxmltree/latest/roxmltree/struct.Document.html) vous devez comprendre l'arborescence des nœuds XML et ses noms de balise. Heureusement, [feed_rs::model::Feed](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html) gère à la fois les flux RSS et Atom. Nous pouvons donc continuer avec la crate `feed_rs`.\n\n1. Atom : Feed->Feed, Entry->Entry\n2. RSS : Channel->Feed, Item->Entry\n\nNous devons extraire les attributs requis et associer leurs types de données. Consultez la [documentation feed_rs::model](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/index.html) pour comprendre les structures, leurs champs et implémentations. Cela évitera les erreurs de conversion et les échecs de compilation, spécifiques à l'implémentation de `feed_rs`.\n\nLa structure [`Feed`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html) fournit un `title` de type `Option\u003CText>` (avec une valeur ou vide). La structure [`Entry`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Entry.html) fournit les éléments suivants :\n\n1. `title` : `Option\u003CText>` avec [`Text`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html) et le champ `content` comme la `String`.\n2. `updated` : `Option\u003CDateTime\u003CUtc>>` avec [`DateTime`](https://docs.rs/chrono/latest/chrono/struct.DateTime.html) avec la [méthode `format()`](https://docs.rs/chrono/latest/chrono/struct.DateTime.html#method.format).\n3. `summary` : `Option\u003CText>` [`Text`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html) et le champ `content` comme la `String`.\n4. `links` : `Vec\u003CLink>`, vecteur avec les éléments [`Link`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Link.html). L'attribut `href` fournit la chaîne d'URL brute.\n\nUtilisez ces connaissances pour extraire les données des intrants de flux. Appelez `unwrap()` sur tous les types `Option` et ajoutez des instructions explicites aux suggestions de code.\n\n```rust\n                // https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html\n                // https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Entry.html\n                // Loop over all entries, and print\n                // title.unwrap().content\n                // published.unwrap().format\n                // summary.unwrap().content\n                // links href as joined string\n                for entry in feed.entries {\n                    println!(\"Title: {}\", entry.title.unwrap().content);\n                    println!(\"Published: {}\", entry.published.unwrap().format(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\"));\n                    println!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap().content);\n                    println!(\"Links: {:?}\", entry.links.iter().map(|link| link.href.clone()).collect::\u003CVec\u003CString>>().join(\", \"));\n                    println!();\n                }\n```\n\n![Suggestions de code pour afficher les types d'éléments de flux, avec des exigences spécifiques](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_print_feed_entries_fields_with_rust_type_specifics.png)\n\n### Gestion des erreurs avec l'Option unwrap()\nCompilez, exécutez le programme, puis continuez avec des instructions multilignes. Remarque : `unwrap()` appelle la macro `panic!` et bloque le programme si des valeurs sont vides, comme un champ `summary` non défini dans les données du flux.\n\n```shell\nGitLab Blog is an Atom feed\nTitle: How the Colmena project uses GitLab to support citizen journalists\nPublished: 2023-09-27 00:00:00\nthread '\u003Cunnamed>' panicked at 'called `Option::unwrap()` on a `None` value', src/feed_reader.rs:40:59\n```\n\nUtilisez [`std::Option::unwrap_or_else`](https://doc.rust-lang.org/std/option/enum.Option.html#method.unwrap_or_else) pour définir une chaîne vide comme valeur par défaut. La syntaxe nécessite une fermeture qui renvoie une instanciation de structure `Text` vide.\n\nJ'ai dû m'y reprendre à plusieurs fois pour trouver l'initialisation correcte permettant de résoudre le problème, car le passage d'une chaîne vide ne fonctionne pas avec les types personnalisés. Je vais vous montrer mes tentatives et recherches.\n\n```rust\n// Problem: The `summary` attribute is not always initialized. unwrap() will panic! then.\n// Requires use mime; and use feed_rs::model::Text;\n/*\n// 1st attempt: Use unwrap() to extraxt Text from Option\u003CText> type.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap().content);\n// 2nd attempt. Learned about unwrap_or_else, passing an empty string.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| \"\").content);\n// 3rd attempt. summary is of the Text type, pass a new struct instantiation.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{}).content);\n// 4th attempt. Struct instantiation requires 3 field values.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{\"\", \"\", \"\"}).content);\n// 5th attempt. Struct instantation with public fields requires key: value syntax\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: \"\", src: \"\", content: \"\"}).content);\n// 6th attempt. Reviewed expected Text types in https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html and created Mime and String objects\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: String::new(), content: String::new()}).content);\n// 7th attempt: String and Option\u003CString> cannot be casted automagically. Compiler suggested using `Option::Some()`.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(), content: String::new()}).content);\n*/\n\n// xth attempt: Solution. Option::Some() requires a new String object.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(String::new()), content: String::new()}).content);\n```\n\nCette approche n'était pas satisfaisante, car la ligne de code était difficile à lire et nécessitait une retouche manuelle sans suggestions de code. Puis, j'ai trouvé où se nichait le problème : si `Option` a la valeur `none`, `unwrap()` génère une erreur. J'ai demandé aux suggestions de code s’il existe une méthode plus simple, avec ce nouveau commentaire :\n\n```text\n                // xth attempt: Solution. Option::Some() requires a new String object.\n                println!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(String::new()), content: String::new()}).content);\n\n                // Alternatively, use Option.is_none()\n```\n\n![Demande aux suggestions de code d'une alternative pour Options.is_none](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_after_complex_unwrap_or_else_ask_for_alternative_option.png)\n\nCette méthode améliore la lisibilité, moins de cycles CPU sont gaspillés sur `unwrap()` et la courbe d'apprentissage est excellente, de la résolution d'un problème complexe à l'utilisation d'une solution standard. Gagnant-gagnant.\n\nAjoutez le stockage des données XML sur le disque pour finaliser l'application de lecteur de flux.\n\n```rust\n                // Dump the parsed body to a file, as name-current-iso-date.xml\n                let file_name = format!(\"{}-{}.xml\", thread_name, chrono::Local::now().format(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\"));\n                let mut file = std::fs::File::create(file_name).unwrap();\n                file.write_all(body.as_ref()).unwrap();\n```\n\nCompilez et exécutez le programme pour vérifier les données de sortie.\n\n```shell\ncargo build\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![Terminal VS Code, exécution de Cargo avec des données de sortie d'intrants au format requis](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_run_formatted_output_final.png)\n\n## Benchmarks\n\n### Exécution séquentielle vs parallèle\nComparez les temps d'exécution du code en créant cinq échantillons pour chaque type d'exécution.\n\n1. Exécution séquentielle. [Exemple de code source de la MR](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader/-/merge_requests/1)\n2. Exécution parallèle. [Exemple de code source de la MR](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader/-/merge_requests/3)\n\n```shell\n# Sequential\ngit checkout sequential-exec\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.21s user 0.08s system 10% cpu 2.898 total\n0.21s user 0.08s system 11% cpu 2.585 total\n0.21s user 0.09s system 10% cpu 2.946 total\n0.19s user 0.08s system 10% cpu 2.714 total\n0.20s user 0.10s system 10% cpu 2.808 total\n```\n\n```shell\n# Parallel\ngit checkout parallel-exec\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.19s user 0.08s system 17% cpu 1.515 total\n0.18s user 0.08s system 16% cpu 1.561 total\n0.18s user 0.07s system 17% cpu 1.414 total\n0.19s user 0.08s system 18% cpu 1.447 total\n0.17s user 0.08s system 16% cpu 1.453 total\n```\nAvec quatre threads RSS en parallèle, le temps total est presque réduit de moitié, mais le CPU est plus sollicité. Optimisons le code et les fonctionnalités.\n\nActuellement, nous utilisons la version de débogage Cargo, mais pas encore les versions optimisées. L'exécution parallèle a ses limites : les points de terminaison HTTP peuvent atteindre leur débit maximum, et\nchaque thread nécessite un changement de contexte dans le noyau, consommant des ressources. Lorsqu'un thread reçoit des ressources de calcul, d'autres sont mis en veille. Un trop grand nombre de threads peut ralentir le système. Pour éviter cela, utilisez des design patterns comme les [files d'attente de travail](https://docs.rs/work-queue/latest/work_queue/). Un pool de threads récupère cette tâche pour une exécution asynchrone.\n\nRust garantir la synchronisation des données entre les threads à l'aide des [canaux](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/channels.html). Pour garantir un accès simultané aux données, des [mutexes (exclusions mutuelles)](https://doc.rust-lang.org/std/sync/struct.Mutex.html) fournissent des verrous sûrs.\n\n### CI/CD avec mise en cache Rust\nAjoutez la configuration CI/CD suivante dans le fichier `.gitlab-ci.yml`. Le job `run-latest` appelle `cargo run` avec des exemples d'URL de flux RSS et mesure le temps d'exécution en continu.\n\n```text\nstages:\n  - build\n  - test\n  - run\n\ndefault:\n  image: rust:latest\n  cache:\n    key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}\n    paths:\n      - .cargo/bin\n      - .cargo/registry/index\n      - .cargo/registry/cache\n      - target/debug/deps\n      - target/debug/build\n    policy: pull-push\n\n# Cargo data needs to be in the project directory for being cached.\nvariables:\n  CARGO_HOME: ${CI_PROJECT_DIR}/.cargo\n\nbuild-latest:\n  stage: build\n  script:\n    - cargo build --verbose\n\ntest-latest:\n  stage: build\n  script:\n    - cargo test --verbose\n\nrun-latest:\n  stage: run\n  script:\n    - time cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![Pipelines GitLab CI/CD pour Rust, données de sortie de l'exécution Cargo](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/gitlab_cicd_pipeline_rust_cargo_run_output.png)\n\n## Étapes suivantes\nRédiger cet article a été un défi pour maîtriser les techniques avancées de Rust et optimiser les suggestions de code. Ces dernières sont très utiles pour générer rapidement du code, avec le contexte local et pour ajuster l'algorithme à mesure que vous écrivez le code. Dans cet article, j'ai partagé les défis et les solutions. L'exemple de code pour l'application de lecture est disponible dans [le projet learn-rust-ai-app-reader](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader).\n\nL'analyse des flux RSS étant complexe, elle nécessite des structures de données, des requêtes HTTP externes et des optimisations parallèles. Alors, `pourquoi ne pas utiliser la crate std::rss` -- pour une exécution asynchrone avancée. Cela ne démontre pas toutes les fonctionnalités de Rust abordées dans cet article, mais vous pouvez essayer de réécrire le code avec la [crate `rss`](https://docs.rs/rss/latest/rss/) pour pratiquer l'exécution asynchrone.\n\n### Exercices d'apprentissage de l'exécution asynchrone\nCet article pose les bases pour explorer le stockage persistant et la présentation des données. Pour vous perfectionner votre application en Rust, voici quelques idées :\n\n1. Stockage des données : utilisez une base de données comme sqlite et suivez les mises à jour des flux RSS.\n2. Notifications : déclenchez des notifications dans Telegram, ou autres.\n3. Fonctionnalités : étendez les types de lecteurs aux [API REST](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-rest-api/ \"API REST\")\n4. Configuration : intégrez des fichiers de configuration pour les flux RSS, les API, etc.\n5. Efficacité : ajoutez des filtres et des balises d'abonnement.\n6. Déploiement : utilisez un serveur Web, collectez les indicateurs avec Prometheus et déployez sur Kubernetes.\n\nNous aborderons certains de ces sujets dans un prochain article. En attendant, essayez d'implémenter des flux RSS existants et explorez d'autres bibliothèques Rust (`crates`).\n\n### Votre retour d'expérience\nLorsque vous utilisez les suggestions de code de [GitLab Duo](/gitlab-duo/), n'hésitez pas à [partager vos retours dans le ticket prévu à cet effet](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/405152).\n",[23,24,25,26,27],"DevSecOps","careers","tutorial","workflow","AI/ML","2025-01-27","yml",{},true,"/fr-fr/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":34,"ogSiteName":35,"ogType":36,"canonicalUrls":34},"https://about.gitlab.com/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions","https://about.gitlab.com","article","fr-fr/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",[39,24,25,26,40],"devsecops","aiml","3xtgYRUXRTrNP0sD7sxPkzhuu41qT_K7RMWQuUPwQDA",{"data":43},{"logo":44,"freeTrial":49,"sales":54,"login":59,"items":64,"search":374,"minimal":409,"duo":428,"pricingDeployment":438},{"config":45},{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":50,"config":51},"Commencer un essai gratuit",{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":48},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":55,"config":56},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":60,"config":61},"Connexion",{"href":62,"dataGaName":63,"dataGaLocation":48},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[65,92,189,194,295,355],{"text":66,"config":67,"cards":69},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":68},"platform",[70,76,84],{"title":66,"description":71,"link":72},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":73,"config":74},"Découvrir notre plateforme",{"href":75,"dataGaName":68,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/platform/",{"title":77,"description":78,"link":79},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":80,"config":81},"Découvrir GitLab Duo",{"href":82,"dataGaName":83,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":85,"description":86,"link":87},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":88,"config":89},"En savoir plus",{"href":90,"dataGaName":91,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":93,"left":31,"config":94,"link":96,"lists":100,"footer":171},"Produit",{"dataNavLevelOne":95},"solutions",{"text":97,"config":98},"Voir toutes les solutions",{"href":99,"dataGaName":95,"dataGaLocation":48},"/fr-fr/solutions/",[101,126,149],{"title":102,"description":103,"link":104,"items":109},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":105},{"icon":106,"href":107,"dataGaName":108,"dataGaLocation":48},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[110,114,117,122],{"text":111,"config":112},"CI/CD",{"href":113,"dataGaLocation":48,"dataGaName":111},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":77,"config":115},{"href":82,"dataGaLocation":48,"dataGaName":116},"gitlab duo agent platform - 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GitLab Duo Agent Platform transforme la collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[688],"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 !",[27],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":12,"template":13,"slug":694},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":696,"config":707},{"title":697,"description":698,"authors":699,"heroImage":701,"date":702,"body":703,"category":9,"tags":704},"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.",[700],"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._",[27,705,706],"product","features",{"featured":31,"template":13,"slug":708},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"content":710,"config":721},{"description":711,"body":712,"title":713,"heroImage":714,"date":715,"authors":716,"category":9,"tags":718},"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",[717],"Regnard Raquedan",[27,719,720,25],"google","cloud native",{"featured":12,"template":13,"slug":722},"secure-ai-agent-deployment-to-gke",{"promotions":724},[725,738,749],{"id":726,"categories":727,"header":728,"text":729,"button":730,"image":735},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":731,"config":732},"Get your AI maturity score",{"href":733,"dataGaName":734,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":739,"categories":740,"header":741,"text":729,"button":742,"image":746},"devops-modernization",[705,39],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":743,"config":744},"Get your DevOps maturity score",{"href":745,"dataGaName":734,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":747},{"src":748},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":750,"categories":751,"header":753,"text":729,"button":754,"image":758},"security-modernization",[752],"security","Are you trading speed for security?",{"text":755,"config":756},"Get your security maturity score",{"href":757,"dataGaName":734,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":759},{"src":760},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":762,"blurb":763,"button":764,"secondaryButton":768},"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":50,"config":765},{"href":766,"dataGaName":53,"dataGaLocation":767},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":55,"config":769},{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":767},1772652097578]