[{"data":1,"prerenderedAt":820},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops":3,"navigation-fr-fr":42,"banner-fr-fr":458,"footer-fr-fr":468,"blog-post-authors-fr-fr-Robin Schulman":704,"blog-related-posts-fr-fr-why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops":719,"blog-promotions-fr-fr":759,"next-steps-fr-fr":811},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":11,"meta":29,"navigation":30,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":41},"blogPosts/fr-fr/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops.yml","Why Enterprise Independence Matters More Than Ever In Devsecops",[7],"robin-schulman",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"L'indépendance des entreprises : un sujet plus important que jamais en DevSecOps","Dans un contexte où le contrôle des infrastructures de développement soulève de plus en plus d'interrogations, les avantages de GitLab en matière d'indépendance et de transparence n'ont jamais été aussi pertinents.",[18],"Robin Schulman","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1756500636/wmey6kqzzuhirk88w2de.png","2025-09-03","Depuis plus de dix ans, GitLab s'engage en faveur de la transparence, de l'indépendance et d'une approche axée sur les développeurs. Au vu de l'évolution actuelle du secteur, ces aspects sont plus importants que jamais. Dans les entreprises, trois questions sont au cœur des discussions : qui contrôle réellement l'infrastructure de développement ? Comment le code est-il utilisé dans les systèmes d'IA ? Que se passe-t-il lorsque les priorités des fournisseurs ne répondent plus tout à fait aux exigences ?\n\nLe mois dernier, [nous avons annoncé la sortie de GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), la dernière version de notre plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") avec l’IA native. Agent Insights, qui fait partie de GitLab Duo Agent Platform, offre une visibilité sur les processus décisionnels des agents. La prise en charge étendue des modèles d'IA signifie qu'il n'y a aucune dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Par ailleurs, des contrôles de gouvernance améliorés permettent d’assurer la conformité dans plusieurs juridictions.\n\nCes nouveautés sont plus que de simples fonctionnalités. Elles témoignent de la transparence, de l'indépendance et de l'approche axée sur les équipes de développement qui caractérisent GitLab. Voici comment cette stratégie se traduit en pratique.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1115249475?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Who is GitLab_Robin_090225_FINAL\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Transparence de l'IA à chaque étape du cycle de développement DevSecOps\n\n**Chez GitLab, notre engagement de longue date en faveur de la transparence répond directement à ces préoccupations.** À mesure que l'intelligence artificielle s'intègre dans les workflows de développement, les entreprises s'inquiètent à juste titre de la façon dont leur code et leurs données sont utilisés pour entraîner l'IA.\n\nLancé en avril 2024, le [Centre pour la transparence de l'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/ai-transparency-center/) de GitLab fournit une documentation claire sur nos pratiques en matière de gouvernance des données, de protection de la vie privée et de principes éthiques relatifs à l'IA. Contrairement aux plateformes qui exploitent des fonctionnalités d'IA avec des politiques d'utilisation des données peu claires, GitLab privilégie la transparence pour que ses clients puissent comprendre [exactement comment leurs données sont traitées](https://docs.gitlab.com/fr/user/gitlab_duo/data_usage/), stockées et protégées, et garantit que la plateforme ne les utilise pas pour entraîner l'IA.\n\nNotre approche se distingue également par la flexibilité des modèles et notre indépendance vis-à-vis des fournisseurs. Tandis que certaines plateformes obligent leurs clients à utiliser un seul fournisseur de [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu’est-ce qu’un LLM ?\") et créent des dépendances supplémentaires vis-à-vis des fournisseurs et des points de défaillance potentiels, les fonctionnalités d'IA de GitLab s'appuient sur une variété de modèles. Cette approche nous permet de prendre en charge un large éventail de cas d'utilisation et d'offrir à nos clients la flexibilité nécessaire pour s'aligner sur leurs priorités stratégiques.\n\nÀ mesure que nous développons GitLab Duo Agent Platform, nous continuons à prioriser le contrôle des données et le maintien de contrôles humains complets. Par ailleurs, GitLab Duo Self-Hosted offre une souveraineté complète des données avec des options de déploiement air-gapped, des politiques de conservation des données zero-day et la possibilité de traiter toutes les requêtes d'IA au sein de votre propre infrastructure.\n\nEn mai 2024, nous avons élaboré un [plan de continuité IA](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/) que nous mettons régulièrement à jour. Ce dernier contient un engagement de premier plan dans le secteur comme la capacité d'évaluer et de passer à un nouveau modèle dans les 30 jours si un fournisseur modifie ses pratiques en matière de données client. Cette approche proactive de la gestion des risques liés aux fournisseurs d'IA reflète notre engagement en faveur du contrôle client.\n\n## Choix du déploiement et du fournisseur cloud\n\n**Vous devez pouvoir choisir comment et où déployer votre environnement DevSecOps.** Dans ce domaine, GitLab offre une véritable flexibilité de déploiement. Les entreprises peuvent utiliser leurs propres serveurs, le SaaS multilocataire ou GitLab Dedicated, notre solution SaaS monolocataire entièrement gérée, sans compromettre les fonctionnalités ni subir des restrictions artificielles conçues pour favoriser le verrouillage de l'écosystème. GitLab est également compatible avec toutes les solutions cloud, ce qui permet aux clients d'utiliser le fournisseur qui convient le mieux à leurs besoins et à leur environnement.\n\nCette flexibilité s'avère inestimable face à des exigences juridictionnelles complexes et des défis réglementaires toujours plus nombreux. Lorsque de nouvelles lois sur la localisation des données apparaissent, comme nous l'avons vu dans l'Union européenne et d'autres régions, les entreprises qui utilisent GitLab peuvent rapidement adapter leurs stratégies de déploiement sans être limitées par des dépendances liées à leur écosystème.\n\nDu point de vue des achats et de la gestion des risques, l'indépendance de la plateforme offre également un levier crucial dans les négociations de contrat. Les entreprises ne sont pas contraintes de signer des accords de licence restrictifs qui privilégient les intérêts des fournisseurs au détriment des besoins des clients. Cette indépendance devient particulièrement décisive à mesure que les entreprises se montrent plus vigilantes quant au contrôle de leur pile IA.\n\n## Sécurité et conformité : intégrées et toujours prioritaires\n\n**La sécurité et la conformité sont désormais tout aussi importantes que les fonctionnalités de développement et doivent être intégrées à la plateforme, et non ajoutées après coup.** L'approche  de GitLab, basée sur une plateforme unique, offre des avantages significatifs par rapport aux plateformes fragmentées qui s'appuient sur des modules complémentaires tiers pour proposer des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance rudimentaires. Cette différence architecturale a des implications importantes en matière de risques juridiques potentiels, d’efficacité opérationnelle et de conformité réglementaire. Chaque outil supplémentaire représente un point de défaillance potentiel supplémentaire, un nouvel ensemble de conditions générales à négocier et une source de risque additionnelle.\n\nGitLab fournit des fonctionnalités intégrées complètes en matière de sécurité et de conformité, y compris des frameworks de conformité personnalisés, des tests dynamiques de sécurité des applications (DAST), des tests d’API par injection de données aléatoires, des tests à données aléatoires guidé par la couverture de code et des tests d'Infrastructure as Code. Ces fonctionnalités sont intégrées en natif à la plateforme, ce qui permet une application cohérente des politiques et réduit la complexité de la conformité et les coûts supplémentaires liés à la gestion de plusieurs outils tiers.\n\nNotre [Centre de conformité](https://docs.gitlab.com/fr/user/compliance/compliance_center/) offre aux équipes un espace centralisé pour gérer les normes et rapports de conformité, les rapports de violations et les frameworks de conformité de leur groupe. Cette approche unifiée de la gestion de la conformité est particulièrement précieuse pour les entreprises qui opèrent dans des secteurs hautement réglementés où les pistes d'audit et la documentation relative à la conformité sont essentielles.\n\n## À l'écoute de notre communauté open source\n\n**Les meilleurs outils sont façonnés par les personnes qui les utilisent.** Notre engagement envers l'[open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu’est-ce que l’open source ?\") et notre communauté sont au cœur de GitLab depuis notre création. Par exemple, notre [programme Co-Create](https://about.gitlab.com/community/co-create/) est une initiative collaborative qui permet à nos clients de travailler directement avec les équipes d'ingénierie de GitLab afin d’apporter des améliorations à la plateforme, comme des fonctionnalités ou des correctifs.\n\nNotre engagement en faveur de la transparence reste fondamental pour notre activité. Notre [système de suivi des tickets ouverts](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/issues), qui permet aux utilisateurs de suivre nos progrès et d'échanger directement avec les équipes de GitLab sur les améliorations produit en est un bon exemple. Nous avons récemment lancé notre [initiative « Healthy Backlog »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/inside-gitlabs-healthy-backlog-initiative/) pour donner à nos clients une visibilité encore plus grande sur notre calendrier et traiter leurs retours plus efficacement.\n\nNotre approche permet non seulement aux entreprises de contribuer à l'innovation open source et d'en tirer parti, mais aussi d'assurer la gouvernance, les pistes d'audit et les contrôles de sécurité requis pour les environnements réglementés.\n\n## Gouvernance des données : vos données, vos règles\n\n**Vous conservez un contrôle total sur vos données et leur traitement.** La gouvernance des données est devenue un facteur de plus en plus critique dans les décisions technologiques des entreprises, en raison d’un ensemble complexe de lois nationales et régionales sur la protection des données et d’une préoccupation croissante concernant le contrôle des données sensibles, comme le code source, les informations client, les initiatives stratégiques et la veille concurrentielle.\n\nAvec GitLab, vous pouvez gérer le niveau d’accès aux fonctionnalités alimentées par l'IA au sein de la plateforme, qui vont au-delà des simples contrôles d'accès pour inclure des normes de chiffrement et des fonctionnalités d'audit conformes aux cadres réglementaires. De plus, le code et les données clients ne sont jamais utilisés pour entraîner des modèles d'IA.\n\n## Le choix est clair\n\nGitLab continue d'être à la pointe de l'innovation en matière de plateforme DevSecOps avec l'IA native, comment en témoigne notre dernière [version 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), tout en restant fidèle aux engagements d'indépendance et de transparence qui nous ont toujours guidés.\n\nContrôle total ou dépendance vis-à-vis d'un fournisseur ? Transparence ou incertitude ? Engagement envers l'innovation ou simple rouage dans un écosystème plus large ? Pour les clients, le choix est clair.\n\nGitLab fournit les bases d'une transformation numérique durable qui trouve le juste équilibre entre innovation et indépendance afin d'aider les entreprises à créer de la valeur commerciale pour leurs clients.\n\n[Essayez GitLab Ultimate gratuitement avec GitLab Duo dès aujourd'hui.](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/)",[23,24,25,26,27],"AI/ML","DevSecOps","product","features","open source","yml",{},true,"/fr-fr/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops",{"config":33,"title":34,"description":35,"ogTitle":34,"ogDescription":35,"ogImage":19},{"noIndex":11},"Indépendance des entreprises et DevSecOps","Découvrez les avantages de GitLab pour renforcer l'indépendance et la transparence de votre infrastructure DevSecOps.","fr-fr/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops",[38,39,25,26,40],"aiml","devsecops","open-source","JmSO6GMKmx5Oes7xY1wZuW8Vf2s7qfgYs2bIoZEb1ns",{"data":43},{"logo":44,"freeTrial":49,"sales":54,"login":59,"items":64,"search":374,"minimal":409,"duo":428,"switchNav":437,"pricingDeployment":448},{"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},"Explorer 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},"Pourquoi 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":30,"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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entreprise","GitLab renforce son intégration d'Anthropic Claude avec une IA gouvernée, de nouveaux modèles et une flexibilité cloud pour le développement logiciel en entreprise.",[725],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","Les dirigeants d'entreprise et du secteur public connaissent bien ce dilemme : les équipes de développement doivent travailler plus vite avec l'IA, tandis que les exigences en matière de sécurité, de conformité et de réglementation ne cessent de se renforcer. GitLab renforce son intégration d'Anthropic Claude afin de donner aux organisations accès aux derniers modèles Claude au sein de la plateforme d'orchestration intelligente de GitLab, où la gouvernance, la conformité et la traçabilité sont déjà intégrées.\n\nClaude alimente les fonctionnalités de GitLab Duo Agent Platform en tant que modèle par défaut prêt à l'emploi et couvre un large éventail de cas d'utilisation : génération et revue de code, chat agentique et résolution de vulnérabilités. Si vous avez déjà utilisé GitLab Duo, vous avez pu constater comment les agents GitLab Duo automatisent les workflows sur l'ensemble du cycle de développement logiciel (SDLC).\n\nCette évolution accélère l'intégration des capacités de Claude dans GitLab, élargit les modalités de déploiement pour les entreprises et renforce ce qui distingue fondamentalement GitLab en tant que plateforme de développement logiciel : la gouvernance, la conformité et la traçabilité intégrées à chaque interaction avec l'IA.\n\n> « GitLab Duo a accéléré la façon dont nos équipes planifient, développent et livrent des logiciels. La combinaison d'Anthropic Claude et de la plateforme GitLab nous permet de bénéficier d'une IA plus performante, sans modifier nos méthodes de travail ni notre framework de gouvernance. »\n>\n> – Mans Booijink, Operations Manager, Cube\n\n## Le véritable atout : l'IA gouvernée\n\nAvec GitLab, les contrôles de gouvernance et les mécanismes d'audit sont intégrés au SDLC. Lorsque Claude propose une modification de code via GitLab Duo Agent Platform, cette suggestion suit le même processus de merge request, les mêmes règles d'approbation, les mêmes scans de sécurité et la même piste d'audit que toute autre modification. L'IA ne contourne pas vos contrôles : elle s'y conforme.\n\nÀ mesure que GitLab s'engage davantage dans le développement logiciel agentique, où l'IA prend en charge de manière autonome des tâches bien définies, la couche de gouvernance devient encore plus déterminante. Un agent d'IA capable d'ouvrir une merge request, d'aider à résoudre une vulnérabilité ou de refactoriser un service doit être auditable, imputable et soumis aux mêmes règles que celles appliquées aux équipes de développement. Cette exigence est un choix architectural que GitLab a fait dès le départ, et dont l'importance ne fait que croître à mesure que les agents d'IA assument des responsabilités plus étendues.\n\n## Flexibilité de déploiement pour les entreprises\n\nCette collaboration élargit également les modalités d'accès aux derniers modèles Claude via GitLab. Claude est disponible dans GitLab via Vertex AI de Google Cloud et AWS Bedrock, ce qui permet aux entreprises d'acheminer leurs charges de travail d'IA à travers les engagements hyperscaler et les frameworks de gouvernance cloud déjà en place, sans contrat fournisseur supplémentaire ni remise en question de la résidence des données. Votre relation existante avec Google Cloud Platform ou AWS constitue le point d'entrée.\n\nGitLab est désormais également disponible sur le [Claude Marketplace](https://claude.com/platform/marketplace), où les clients peuvent acheter des GitLab Credits et les imputer sur leurs engagements de dépenses Anthropic existants afin de consolider les dépenses en IA et de simplifier la façon dont les équipes découvrent et acquièrent GitLab parallèlement à leurs investissements Anthropic.\n\n## Vers un avenir agentique\n\nLa vision de GitLab pour le développement logiciel agentique, où l'IA prend en charge de manière autonome des tâches définies couvrant la planification, le codage, les tests, la sécurisation et le déploiement, exige des modèles dotés de solides capacités de raisonnement, de fiabilité et de sécurité. Elle requiert également une plateforme dans laquelle ces actions autonomes sont entièrement gouvernées.\n\nLes workflows agentiques nécessitent des modèles alliant raisonnement, fiabilité et sécurité, des critères qui guident la sélection et l'intégration des partenaires en matière de modèles d'IA de GitLab. Le framework de gouvernance de GitLab contribue à garantir que, à mesure que les agents d'IA prennent en charge des tâches de développement plus avancées, les entreprises conservent une visibilité et un contrôle complets sur ce que font ces agents, le moment où ils agissent et la façon dont les modifications sont suivies.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients GitLab\n\nSi vous utilisez déjà GitLab Duo Agent Platform, vous bénéficierez d'un accès aux modèles Claude et d'une assistance IA approfondie sur l'ensemble de votre cycle de développement logiciel, le tout dans le framework de gouvernance sur lequel vous vous appuyez déjà.\n\nSi vous évaluez des plateformes de développement logiciel basées sur l'IA, vous ne devriez pas avoir à choisir entre des capacités d'IA avancées et le contrôle en entreprise. Cette intégration stratégique est conçue pour offrir les deux.\n\n> Vous souhaitez en savoir plus sur GitLab Duo Agent Platform ? [Demandez une démonstration ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/).",[23,25,281],{"featured":30,"template":12,"slug":731},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":733,"config":745},{"title":734,"description":735,"authors":736,"body":739,"heroImage":740,"date":741,"category":9,"tags":742},"GitLab et Vertex AI sur Google Cloud : vers un développement logiciel agentique","Découvrez comment les clients Google Cloud adoptent GitLab et Vertex AI pour les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[737,738],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform redéfinit la façon dont les organisations conçoivent, sécurisent et livrent leurs logiciels. Depuis sa disponibilité générale en janvier 2026, la plateforme intègre l'IA agentique à chaque phase du cycle de développement logiciel. GitLab Duo Agent Platform constitue une couche d'orchestration intelligente au sein de laquelle les équipes de développement et leurs agents spécialisés planifient, codent, révisent et corrigent ensemble les vulnérabilités de sécurité.\n\nGrâce à ce partenariat, [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) automatise l'orchestration du développement logiciel et la gestion du contexte du cycle de vie via son intégration à Vertex AI sur Google Cloud, qui alimente la couche de modèles pour les appels d'agents. Les équipes continuent de travailler sur les tickets, les merge requests, les pipelines et les workflows de sécurité, tandis que l'inférence suit la posture Google Cloud qu'elles ont déjà définie.\n\nLes avancées des modèles Vertex AI de Google Cloud élargissent les possibilités d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform pour les clients Google Cloud. Ces derniers bénéficient d'un plan de contrôle [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") alimenté par l'IA dans GitLab, soutenu par une infrastructure d'IA en constante évolution dans Vertex AI, ainsi que par les options de déploiement et d'intégration flexibles de GitLab Duo Agent Platform. Cette combinaison permet des workflows agentiques plus performants et mieux gouvernés à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Illustration conceptuelle de GitLab Duo Agent Platform intégré à Vertex AI de Google Cloud pour alimenter le développement logiciel agentique et les workflows d'IA gouvernés](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## Des agents qui interviennent tout au long du cycle de vie\n\nDe nombreux outils d'IA se concentrent sur une seule tâche : accélérer la [génération de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-code-generation-guide/ \"Génération de code\"). GitLab Duo Agent Platform va plus loin. La plateforme orchestre des agents d'IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification à la livraison en passant par les contrôles de sécurité, et ce pour de nombreuses équipes travaillant sur de multiples projets et releases. À cette échelle, les assistants d'IA pour le code sont indispensables à l'innovation continue, mais ne suffisent pas à eux seuls.\n\nLes assistants de codage à usage unique ont rarement une vision complète de l'état d'un projet. Le backlog, les merge requests en attente, les jobs en échec et les résultats de sécurité sont disponibles dans GitLab, mais une fenêtre de chat distincte dans un assistant de codage n'hérite pas de cette vue d'ensemble du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\"). Ce manque se traduit par des transferts manuels, des explications répétées à une IA dépourvue de contexte, et des équipes de gouvernance qui tentent de cartographier les flux de données entre des outils qui n'ont jamais été conçus comme un système unifié.\n\nGitLab Duo Agent Platform contribue à combler ce fossé en exécutant des agents et des flows sur les mêmes objets que ceux utilisés quotidiennement par les équipes d'ingénierie. Vertex AI fournit ensuite les modèles et services que ces agents sollicitent lorsque Google Cloud est votre environnement d'inférence de référence, la passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab gérant les accès afin que les administrateurs disposent d'une cartographie claire des connexions. Par exemple, l'agent Planner analyse les backlogs, décompose les epics en tâches structurées et applique des frameworks de priorisation pour aider les équipes à décider de ce qu'elles doivent développer ensuite. L'agent Security Analyst trie les vulnérabilités, détaille les risques en langage clair et recommande des mesures correctives par ordre de priorité. Des flows intégrés connectent ces agents au sein de processus de bout en bout, sans que les équipes de développement aient à gérer chaque transfert manuellement.\n\nAgentic Chat dans GitLab Duo Agent Platform offre une expérience unifiée pour les équipes de développement. Elles formulent des requêtes en langage naturel pour obtenir des réponses contextuelles basées sur un raisonnement multi-étapes qui s'appuie sur l'état complet d'un projet : ses tickets, ses merge requests, ses pipelines, ses résultats de sécurité et son code source. GitLab servant de système d'enregistrement pour le SDLC avec un modèle de données unifié, les agents GitLab Duo opèrent dans un contexte de cycle de vie qui échappe aux assistants d'IA autonomes et spécifiques à un outil.\n\n### Amplifiés par Vertex AI\n\nGitLab Duo Agent Platform est conçue pour offrir une flexibilité en matière de modèles, car elle attribue différentes capacités à différents modèles en fonction de ceux qui offrent les meilleures performances pour une tâche donnée. Ce choix architectural porte ses fruits sur Google Cloud, où Vertex AI joue le rôle d'environnement géré pour les modèles de base et les services associés, et offre un vaste écosystème de modèles et une infrastructure gérée qui contribuent à repousser encore plus loin les capacités de la plateforme.\n\nLes dernières générations de modèles d'IA disponibles via Vertex AI apportent des améliorations significatives en matière de raisonnement, d'utilisation des outils et de compréhension des contextes longs par rapport aux versions précédentes. Des propriétés sur lesquelles s'appuient les agents de GitLab sur de nombreux projets et équipes qui disposent de codes sources volumineux et complexes. Des fenêtres de contexte plus longues et une intégration plus riche des outils dans les modèles sous-jacents élargissent ce que les agents peuvent accomplir en une seule action, ce qui est particulièrement important pour des charges de travail telles que l'analyse approfondie du backlog ou le contrôle de sécurité d'un monorepo.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden), avec son accès à un large éventail de modèles de base, offre aux clients la flexibilité nécessaire pour effectuer ces choix en fonction des performances, des coûts et des exigences réglementaires, sans la contrainte d'un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser la fonctionnalité Bring Your Own Model (BYOM) pour GitLab Duo Agent Platform, afin que les fournisseurs et les passerelles approuvés s'intègrent là où votre modèle de sécurité l'exige. L'article [consacré à 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/) décrit le fonctionnement de cette configuration. Grâce à cette option de déploiement, les clients accèdent à un plus large éventail d'options de modèles qu'ils peuvent adapter à leur processus de développement logiciel : le bon modèle pour le bon workflow, avec les bonnes mesures de protection.\n\nPour GitLab, la décision de s'appuyer sur Vertex AI a été motivée par le besoin d'une fiabilité de niveau entreprise et d'une gamme de modèles inégalée. Vertex AI et Model Garden prennent entièrement en charge les aspects les plus complexes de l'hébergement des [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\"), ce qui signifie que la livraison rapide de versions, la robustesse de la sécurité et la rigueur de la gouvernance sont intégrées de façon transparente dans l'intégration. Au-delà de l'offre de modèles Gemini, Vertex AI offre un accès mondial à faible latence à un vaste catalogue de modèles tiers et [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\").\n\nCombiné à l'approche de pointe de Google Cloud en matière de confidentialité des données et de protection des modèles, Vertex AI s'est imposé comme le choix évident pour alimenter l'[expérience développeur](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/what-is-developer-experience/ \"Expérience développeur\") nouvelle génération de GitLab.\n\nEn intégrant Vertex AI Model Garden à son backend, GitLab renforce considérablement sa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") sans en répercuter la complexité sur les utilisateurs. Les équipes de développement n'ont pas à évaluer ni à gérer les LLM sous-jacents ; elles bénéficient au contraire d'un workflow simplifié et assisté par l'IA pour construire leurs applications.\n\nGitLab gère entièrement l'orchestration cloud et permet aux équipes de développement de se concentrer pleinement sur l'écriture d'un code de qualité, tandis que Vertex AI alimente les fonctionnalités qui les accompagnent.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients Google Cloud\n\nGitLab Duo Agent Platform fournit déjà des agents d'IA qui opèrent sur l'ensemble du cycle de vie logiciel au sein d'un système d'enregistrement unique et gouverné. Sur Google Cloud, la plateforme favorise une innovation rapide à mesure que Vertex AI continue de faire évoluer les couches de modèles et d'infrastructure.\n\nPour les clients Google Cloud, cette intégration se traduit par une livraison logicielle rationalisée avec une gouvernance d'entreprise stricte. Pour les équipes d'ingénierie de plateforme, cela signifie normaliser les modèles Vertex qui alimentent les suggestions, les analyses et les corrections dans GitLab, plutôt que de répertorier des dizaines d'outils côté client. Les programmes de sécurité en bénéficient lorsque les agents proposent et valident des correctifs au même endroit où les équipes trient déjà les résultats, ce qui réduit les changements de contexte et les tâches qui s'échapperaient autrement vers des canaux non gérés.\n\nDu point de vue de l'économie et des politiques cloud, orienter l'inférence des agents vers Vertex depuis GitLab maintient l'utilisation à proximité des accords et contrôles déjà en place sur Google Cloud, ce qui contribue à éviter les dépenses redondantes et les chemins parallèles qui contournent les processus d'approvisionnement.\n\nVertex AI étant un fournisseur d'infrastructure sous-jacente de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent considérablement accroître la productivité de leurs équipes de développement sans les contraintes et les risques liés à la gestion de chaînes d'outils d'IA fragmentées. Les équipes restent alignées au sein d'un système d'enregistrement unique et sécurisé, ce qui leur permet de construire des applications plus rapidement et de livrer en toute confiance.\n\nLa collaboration entre GitLab et Google Cloud se construit depuis 2018. Aujourd'hui, elle représente l'une des collaborations les plus complètes pour les organisations qui souhaitent passer d'expérimentations en matière d'IA à un développement logiciel agentique entièrement gouverné sur Google Cloud. À mesure que les deux plateformes continuent d'évoluer, GitLab en élargissant son orchestration d'agents et son contexte développeur, et Vertex AI en repoussant les limites des capacités des modèles et de l'infrastructure des agents, la valeur ajoutée pour les clients communs ne cessera de croître.\n\n> [Commencez un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) pour découvrir la puissance de GitLab et Vertex AI sur Google Cloud.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-15",[23,281,743,744,25],"google","news",{"featured":30,"template":12,"slug":746},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":748,"config":757},{"title":749,"description":750,"authors":751,"heroImage":753,"date":754,"body":755,"category":9,"tags":756},"Accélérez votre développement avec GitLab Duo Agent Platform et Claude","Découvrez comment tirer parti des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic pour automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[752],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. 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. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[25,23,26],{"featured":11,"template":12,"slug":758},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"promotions":760},[761,774,785,797],{"id":762,"categories":763,"header":764,"text":765,"button":766,"image":771},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":767,"config":768},"Get your AI maturity score",{"href":769,"dataGaName":770,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":772},{"src":773},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":775,"categories":776,"header":777,"text":765,"button":778,"image":782},"devops-modernization",[25,39],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":779,"config":780},"Get your DevOps maturity score",{"href":781,"dataGaName":770,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":783},{"src":784},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":786,"categories":787,"header":789,"text":765,"button":790,"image":794},"security-modernization",[788],"security","Are you trading speed for security?",{"text":791,"config":792},"Get your security maturity score",{"href":793,"dataGaName":770,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":795},{"src":796},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":798,"paths":799,"header":802,"text":803,"button":804,"image":809},"github-azure-migration",[800,801],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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