[{"data":1,"prerenderedAt":769},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available":3,"navigation-fr-fr":42,"banner-fr-fr":448,"footer-fr-fr":458,"blog-post-authors-fr-fr-David DeSanto, Chief Product Officer, GitLab":668,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-enterprise-is-now-available":683,"assessment-promotions-fr-fr":721,"next-steps-fr-fr":760},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":41},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available.yml","Gitlab Duo Enterprise Is Now Available",[7],"david-desanto-chief-product-officer-gitlab",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"gitlab-duo-enterprise-is-now-available",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"GitLab Duo Enterprise est maintenant disponible","Découvrez comment GitLab Duo Enterprise prend en charge l'ensemble du cycle de vie DevSecOps.",[18],"David DeSanto, Chief Product Officer, GitLab","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749665660/Blog/Hero%20Images/Untitled__1800_x_945_px_.png","2024-09-03","[GitLab Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/) est un partenaire d'IA de bout en bout conçu pour soutenir l'ensemble du cycle du développement logiciel. Cette puissante suite d'outils d'IA a pour objectif d'augmenter la productivité des équipes de développement, d'améliorer la sécurité, d'optimiser la collaboration et d'accélérer vos processus DevSecOps.\n\nQuelles sont les principales fonctionnalités de GitLab Duo Enterprise ?\n- Assistance intelligente au codage dans plus de 25 langages de programmation\n- Explication et résolution des failles de sécurité alimentées par l'IA - Génération automatisée de tests et analyse des causes profondes\n- Amélioration de la collaboration entre les équipes avec des résumés pilotés par l'IA\n- Calcul du retour sur investissement avec le tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA\n\n## Pourquoi avons-nous développé GitLab Duo Enterprise\n\nAlors que les entreprises cherchent à livrer de meilleurs logiciels plus rapidement et à créer de la valeur pour leurs clients, elles font face à des défis de taille qui ralentissent leurs progrès. [Notre rapport](https://about.gitlab.com/developer-survey/2024/ai/) indique que 95 % des entreprises envisagent d'utiliser l'IA dans le cycle du développement logiciel, ou s'en servent déjà. Cependant, 55 % des répondants à l'enquête ont déclaré qu'ils estimaient que l'utilisation de l'IA pour le développement logiciel présentait des risques.\n\nParmi les points de friction courants en entreprise, nous retrouvons l'expérience et la productivité inadaptées des équipes de développement, les exigences croissantes en termes de sécurité et de conformité, la collaboration inefficace entre les équipes et la difficulté à évaluer le ROI des investissements dans les technologies d'IA. GitLab Duo Enterprise répond à tous ces défis en fournissant à vos équipes de développement un partenaire d'IA sécurisé, efficace et puissant.\n**Découvrez dans cet article comment GitLab Duo Enterprise transforme la façon dont votre entreprise crée et déploie des logiciels.**\n\n## Augmentez la productivité des développeurs grâce à l'assistance intelligente au codage\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1004252678?h=83f35171b6&badge=0&badge=0&amp?autoplay=1&loop=1&autopause=0&background=1&muted=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Code Suggestions clip\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nL'un des principaux obstacles au développement de logiciels est le caractère chronophage des tâches routinières de codage. Passez plus rapidement aux tâches ayant le plus d'impact avec :\n\n- __Les suggestions de code__ qui prennent en charge plus de 25 langages de programmation. Cet outil alimenté par l'IA accélère la création de code, en améliore la qualité et réduit le temps passé sur des tâches standard.\n\nToutefois, il ne s'agit pas seulement d'écrire du nouveau code.\n- La fonctionnalité d'__explication du code__ de GitLab Duo Enterprise permet aux équipes de développement de comprendre rapidement du code complexe ou inconnu.\n\n- En parallèle, le **réusinage du code** permet aux développeurs d'[améliorer et de moderniser le code existant](https://about.gitlab.com/blog/refactor-code-into-modern-languages-with-ai-powered-gitlab-duo/).\n\n- La __génération de tests__ automatise la création de tests unitaires complets. Le résultat ? Les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée qui stimulent l'innovation, ce qui accélère les cycles de développement et améliore la qualité des logiciels.\n\n> Découvrez comment [l'entreprise technologique européenne Cube](https://about.gitlab.com/customers/cube/) utilise les suggestions de code, la génération de tests et d'autres fonctionnalités de GitLab Duo pour améliorer la rapidité, la réactivité et le rendement.\n## Favorisez la collaboration et la communication entre les équipes\n\nUne collaboration efficace est fondamentale pour un développement logiciel réussi, mais elle est souvent entravée par de longues discussions, des merge requests complexes et des revues de code chronophages. Pour relever ces défis, GitLab Duo Enterprise met à disposition des équipes une suite d'outils de résumé et de génération de modèles : - __Résumé des discussions :__ cet outil permet aux membres de l'équipe de se tenir rapidement informés, sans avoir à lire les longues conversations dans les tickets.\n- __Résumé des merge requests :__ cet outil donne un aperçu clair et concis des modifications proposées.\n- __Résumé des revues du code :__ optimisez le processus de revue de code pour permettre de meilleurs transferts entre les auteurs et les relecteurs.\nEn clarifiant la communication et en accélérant la prise de décision, GitLab Duo Enterprise aide les équipes à travailler plus efficacement et à obtenir des résultats plus rapidement.\n\n## Simplifiez le dépannage et le débogage\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1004252688?h=fc6c048bfd&badge=0&badge=0&amp?autoplay=1&loop=1&autopause=0&background=1&muted=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Root Cause Analysis clip\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLorsque les pipelines de développement échouent, l’impact sur le délai des projets peut être important. Dans de tels cas, la fonctionnalité d'__analyse des causes profondes__ de GitLab Duo Enterprise change la donne. L'analyse des causes profondes parcourt automatiquement les journaux et fournit des explications détaillées des échecs ainsi que des correctifs potentiels à effectuer. Le temps consacré au troubleshooting (ou dépannage) s'en trouve considérablement réduit.\n\nIl ne s'agit pas seulement de gagner du temps. La [résolution plus rapide des problèmes de compilation CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd/) permet aux équipes de continuer sur leur lancée, de réduire les temps d'arrêt et, en fin de compte, de publier des mises à jour logicielles plus fréquentes et plus fiables.\n\n## Renforcez la sécurité tout au long du cycle de développement logiciel\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1004252706?h=73e568b89c&badge=0&badge=0&amp?autoplay=1&loop=1&autopause=0&background=1&muted=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Vulnerability Explanation and Resolution clip\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nL'omniprésence des menaces de cybersécurité oblige les équipes de développement à doter les applications d'une sécurité robuste. Pour y parvenir, GitLab Duo Enterprise propose des fonctionnalités d'__explication et de résolution des vulnérabilités__. Ces outils alimentés par l'IA aident les [développeurs et développeuses à comprendre les failles de sécurité](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities/), puis génèrent automatiquement des merge requests contenant des suggestions de correctifs.\n\n## Mesurez l'impact de l'IA pour prendre des décisions stratégiques\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1004252663?h=d35106288b&badge=0&amp?autoplay=1&loop=1&autopause=0&background=1&muted=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"AI Impact Dashboard clip\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nDémontrer le ROI des investissements technologiques est crucial.  GitLab Duo Enterprise répond à ce besoin avec un __tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA__. Cet outil d'analyse, construit sur l'analyse du flux de valeur et les métriques DORA4, fournit des indicateurs clairs sur les améliorations de la durée du cycle et l'augmentation des fréquences de déploiement. Les entreprises ont ainsi les moyens de quantifier les avantages tangibles de l'adoption de l'IA dans leurs processus de développement.\n\nEn offrant des informations sur la corrélation entre l'utilisation de l'IA et les principaux indicateurs de productivité, le [tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/) permet aux dirigeants de prendre des décisions fondées sur les données concernant l'allocation des ressources et les investissements technologiques stratégiques.\n\n## Adoptez une approche DevSecOps alimentée par l'IA\n\nAlors que nous vous présentons GitLab Duo Enterprise, nous sommes également fiers d'annoncer que GitLab a été nommée leader dans le premier [Magic Quadrant™ de Gartner® dédié aux assistants IA pour le code](https://about.gitlab.com/resources/gartner-mq-ai-code-assistants/). Cette reconnaissance souligne notre engagement à fournir des solutions d'IA qui génèrent une réelle valeur commerciale pour les entreprises.\n\nL'avenir du développement logiciel est là, et il est alimenté par l'IA. Nous sommes à vos côtés pour vous aider à intégrer une IA intelligente et évolutive tout au long du cycle de vie DevSecOps afin que vous puissiez fournir des résultats à vos clients plus rapidement.\n\n> [Découvrez GitLab Duo Enterprise dès aujourd'hui et profitez d'un essai gratuit!](https://about.gitlab.com/solutions/gitlab-duo-pro/sales/?type=free-trial&toggle=gitlab-duo-pro)\n",[23,24,25,26,27],"AI/ML","product","DevSecOps platform","features","news","2024-09-11","yml",{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":33,"ogImage":19,"ogUrl":34,"ogSiteName":35,"ogType":36,"canonicalUrls":34},false,"https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available","https://about.gitlab.com","article","fr-fr/blog/gitlab-duo-enterprise-is-now-available",[39,24,40,26,27],"aiml","devsecops-platform","2mH4W4Ho6LPdo4mNJPLYgD2W9HH7-bBZL-wGzL93jfo",{"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":12,"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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développement à générer du code plus vite que jamais. Alors pourquoi les équipes ne livrent-elles pas plus rapidement ?\n\nLe développement ne représente aujourd’hui que 20 % du cycle de vie de la livraison logicielle, les 80 % restants deviennent le goulot d'étranglement : les backlogs de révision du code s'accumulent, les scans de sécurité peinent à suivre le rythme, la documentation prend du retard, et la coordination manuelle génère des surcharges croissantes.\n\nLa bonne nouvelle est que les mêmes capacités d'IA qui accélèrent le codage individuel peuvent éliminer ces retards à l'échelle de l'équipe. Il suffit d'appliquer l'IA à l'ensemble du cycle de développement logiciel, et pas uniquement lors de la phase de codage.\n\nVous trouverez ci-dessous 10 prompts prêts à l'emploi issus de la [bibliothèque de prompts de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), qui aident les équipes à surmonter les obstacles courants pour accélérer la livraison logicielle. Chaque prompt correspond à un ralentissement spécifique qui apparaît lorsque la productivité individuelle augmente sans que les processus de l'équipe ne s'améliorent en conséquence.\n\n## Comment transformer la révision de code de goulot d'étranglement en accélérateur ?\n\nLes développeurs génèrent des demandes de fusion plus rapidement grâce à l'IA, mais les réviseurs humains peuvent vite se retrouver débordés lorsque les cycles de révision s'étendent de quelques heures à plusieurs jours. L'IA peut prendre en charge les tâches de révision courantes, libérant ainsi les réviseurs pour qu'ils se concentrent sur l'architecture et la logique métier plutôt que sur la détection d'erreurs logiques basiques ou de violations de contrats d'API.\n\n### Réviser une demande de fusion pour détecter les erreurs logiques\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les outils de lint automatisés détectent les problèmes de syntaxe, mais les erreurs logiques nécessitent de comprendre l'intention. Cette invite identifie les bugs avant même que les réviseurs humains n'examinent le code, réduisant les cycles de révision de plusieurs allers-retours à souvent une seule validation.\n\n### Identifier les changements incompatibles dans une demande de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n **Catégorie** : Révision de code\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n1. API signature changes\n2. Removed or renamed public methods\n3. Changed return types\n4. Modified database schemas\n5. Breaking configuration changes\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les changements incompatibles découverts lors du déploiement peuvent entraîner des retours arrière et des incidents. Cette invite déplace cette détection en amont, au stade de la demande de fusion, là où les correctifs sont plus rapides et moins coûteux.\n\n## Comment décaler la sécurité vers la gauche sans ralentir le développement ?\n\nLes analyses de sécurité génèrent des centaines de résultats. Les équipes sécurité trient manuellement chacun d'eux pendant que les développeurs attendent l'autorisation de déployer. La plupart des résultats sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque, mais identifier les véritables menaces demande expertise et temps. L'IA peut prioriser les résultats selon leur exploitabilité réelle et corriger automatiquement les vulnérabilités courantes, permettant aux équipes sécurité de se concentrer sur les menaces qui comptent vraiment.\n\n### Analyser les résultats d'une analyse de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n1. Assess real risk vs false positive\n2. Explain the vulnerability\n3. Suggest remediation\n4. Prioritize by severity\n```\n\n\n**Pourquoi c'est utile** : La majorité des résultats d'analyses de sécurité sont des faux positifs ou des problèmes à faible risque. Cette invite aide les équipes sécurité à se concentrer sur les résultats qui comptent vraiment, réduisant le temps de remédiation de plusieurs semaines à quelques jours.\n\n### Réviser le code pour détecter des problèmes de sécurité\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Sécurité\n\n**Agent** : Duo Security Analyst\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n1. Injection vulnerabilities\n2. Authentication/authorization flaws\n3. Data exposure risks\n4. Insecure dependencies\n5. Cryptographic issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les révisions de sécurité traditionnelles interviennent après l'écriture du code. Cette invite permet aux développeurs de détecter et corriger les problèmes de sécurité avant de créer une demande de fusion, supprimant les allers-retours qui retardent les déploiements.\n\n## Comment maintenir la documentation à jour au fil des évolutions du code ?\n\nLe code évolue plus vite que la documentation. L'intégration de nouveaux développeurs prend des semaines parce que les docs sont obsolètes ou inexistantes. Les équipes savent que la documentation est importante, mais elle est toujours reportée quand les délais approchent. Automatiser la génération et la mise à jour de la documentation dans le cadre de votre flux de travail standard garantit que les docs restent à jour sans effort manuel supplémentaire.\n\n\n### Générer des notes de version à partir des demandes de fusion\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nGenerate release notes for these merged MRs:\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n1. New features\n2. Bug fixes\n3. Performance improvements\n4. Breaking changes\n5. Deprecations\n```\n**Pourquoi c'est utile** : La compilation manuelle des notes de version prend des heures et comporte souvent des erreurs ou des omissions. La génération automatisée garantit que chaque version dispose de notes complètes sans alourdir votre processus de publication.\n\n### Mettre à jour la documentation après des modifications du code\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n1. README files\n2. API documentation\n3. Architecture diagrams\n4. Onboarding guides\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : La dérive de la documentation survient parce que les équipes oublient quels docs doivent être mis à jour après des modifications du code. Cette invite intègre la maintenance de la documentation dans votre flux de développement, plutôt que d'en faire une tâche séparée perpétuellement reportée.\n\n## Comment réduire la complexité de la planification ?\n\nLes grandes fonctionnalités se retrouvent bloquées en phase de planification. Les équipes passent des semaines en réunions pour délimiter le périmètre et identifier les dépendances. La complexité semble insurmontable et il est difficile de savoir par où commencer. L'IA peut décomposer méthodiquement un travail complexe en tâches concrètes et réalisables, avec des dépendances claires et des critères d'acceptation précis — transformant des semaines de planification en une mise en œuvre ciblée.\n\n### Décomposer un epic en issues\n\n**Complexité** : Intermédiaire\n\n**Catégorie** : Documentation\n\n**Agent** : Duo Planner\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n1. Technical dependencies\n2. Reasonable issue sizes\n3. Clear acceptance criteria\n4. Logical implementation order\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite transforme une semaine de réunions de planification en 30 minutes de décomposition assistée par l'IA suivie d'une revue d'équipe. Les équipes démarrent l'implémentation plus tôt, avec une direction plus claire.\n\n## Comment améliorer la couverture de tests sans alourdir l'effort ?\n\nLes développeurs écrivent du code plus vite, mais si les tests ne suivent pas le rythme, la couverture diminue et les bugs passent au travers. Écrire des tests complets manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites sous pression des délais. Générer des tests automatiquement permet aux développeurs de réviser et d'affiner plutôt que d'écrire depuis zéro, maintenant la qualité sans sacrifier la vélocité.\n\n### Générer des tests unitaires\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n ```text\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n1. Happy path\n2. Edge cases\n3. Error conditions\n4. Boundary values\n5. Invalid inputs\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Écrire des tests manuellement est chronophage, et les développeurs manquent souvent les cas limites. Cette invite génère des suites de tests complètes en quelques secondes, que les développeurs peuvent réviser et ajuster plutôt qu'écrire de zéro.\n\n### Identifier les lacunes de couverture de tests\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Tests\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n```text\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n1. Untested functions/methods\n2. Uncovered edge cases\n3. Missing error scenario tests\n4. Integration points without tests\n5. Priority areas to test next\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Cette invite révèle les angles morts de votre suite de tests avant qu'ils ne provoquent des incidents en production. Les équipes peuvent améliorer systématiquement la couverture là où cela compte le plus.\n\n## Comment réduire le temps moyen de résolution lors du débogage ?\n\nLes incidents en production prennent des heures à diagnostiquer. Les développeurs parcourent des logs et des traces d'appel pendant que les utilisateurs subissent des interruptions de service. Chaque minute de débogage représente une minute de productivité perdue et potentiellement un manque à gagner. L'IA peut accélérer l'analyse des causes profondes en interprétant des messages d'erreur complexes et en proposant des correctifs précis, réduisant le temps de diagnostic de plusieurs heures à quelques minutes.\n\n### Déboguer un pipeline en échec\n\n**Complexité** : Débutant\n\n**Catégorie** : Débogage\n\n**Invite de la bibliothèque** :\n\n\n```text\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\nStage: [STAGE]\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n1. Identify the root cause\n2. Suggest a fix\n3. Explain why it started failing\n4. Prevent similar issues\n```\n\n**Pourquoi c'est utile** : Les échecs de pipeline CI/CD bloquent des équipes entières. Cette invite diagnostique les pannes en quelques secondes au lieu des 15 à 30 minutes que les développeurs consacrent habituellement aux investigations, maintenant ainsi une vélocité de déploiement élevée.\n\n## Passer des gains individuels à l'accélération collective\n\nCes invites illustrent une évolution dans la manière dont les équipes exploitent l'IA pour la livraison logicielle. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la productivité individuelle des développeurs, elles s'attaquent aux défis de coordination, de qualité et de partage des connaissances qui contraignent réellement la vélocité des équipes.\n\nLa [bibliothèque d'invites complète](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) contient plus de 100 invites couvrant toutes les étapes du cycle de vie logiciel : planification, développement, sécurité, tests, déploiement et opérations. Chaque invite est étiquetée par niveau de complexité (Débutant, Intermédiaire, Avancé) et classée par cas d'usage, facilitant la recherche du bon point de départ pour votre équipe.\n\nCommencez par les invites étiquetées « Débutant » qui s'attaquent aux obstacles les plus pressants de votre équipe. À mesure que votre équipe prend confiance, explorez les invites intermédiaires et avancées qui permettent des flux de travail plus sophistiqués. L'objectif n'est pas seulement un développement plus rapide — c'est une livraison logicielle plus rapide, plus sûre et de meilleure qualité, de la planification jusqu'à la mise en production.\n",[23,694],"DevOps platform",{"featured":33,"template":13,"slug":696},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":698,"config":707},{"title":699,"description":700,"authors":701,"date":703,"body":704,"category":9,"tags":705,"heroImage":706},"GitLab Duo Agent Platform : comment réinventer le développement logiciel avec l’IA agentique","Découvrez comment GitLab Duo Agent Platform transforme la collaboration entre équipes de développement et les agents d’IA.\n",[702],"GitLab France Team","2026-02-24","> *Cet article de blog est un résumé de notre webinaire sur la Collaboration entre agents d’IA et développeurs animé par Lucas Rangeard (Solutions Architect) et Chloé Cartron (Senior Solutions Architect). Pour visionner le replay, [cliquez ici](https://learn.gitlab.com/fr-oct-agentic-ai/duo-ai-fr).* \n\nStructurer un besoin client en ticket, diviser un ticket en sous-tâches assignables, et implémenter la fonctionnalité : trois opérations qui, dans un cycle de développement traditionnel, s'enchaînent de manière séquentielle entraînant un goulot d'étranglement bien connu des [équipes DevOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/build-a-devops-team/ \"équipes DevOps\").\n\nGrâce à GitLab Duo Agent Platform, ces trois tâches sont exécutées en parallèle, avec une merge request prête à être revue en quelques minutes. \n\nDécouvrez dans cet article les capacités de GitLab Duo Agent Platform conçue pour transformer la collaboration entre équipes de développement et agents intelligents et apprenez comment mettre en place des flows, de la création d’un ticket au développement d’une application à travers trois cas d’usage.\n\n## GitLab Duo Agent Platform : une orchestration agentique native\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/ \"GitLab Duo Agent Platform\") représente une évolution majeure dans notre approche du DevSecOps. En disponibilité générale depuis janvier 2026 pour les clients GitLab Premium et GitLab Ultimate (GitLab.com et GitLab Self-Managed), GitLab Duo Agent Platform permet aux équipes de développement de collaborer avec des agents d’IA sur l'ensemble du cycle de développement logiciel ([SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\")).\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !\n\n### L’orchestration agentique au coeur du SDLC\n\nNotre approche repose sur trois piliers interconnectés :\n\n* **Nous conservons ce qui fait notre force** : une plateforme unifiée avec un système de données centralisé et des APIs.\n* **Nous ajoutons une couche d'intelligence agentique** : des agents spécialisés travaillant ensemble et de manière autonome. \n* **Nous créons un graphe de connaissances reliant l'ensemble des données entre elles** : votre code, vos tickets, vos déploiements, vos scans de sécurité. Cette interconnexion permet aux agents de comprendre votre contexte complet et de prendre des décisions éclairées rapidement. \n\n### Des agents spécialisés tout au long du SDLC\n\nGitLab Duo Agent Platform ne vise pas à remplacer les équipes de développement, mais à leur fournir des partenaires capables d'exécuter des tâches en parallèle. \n\nLes utilisateurs ont accès à trois types d’agents différents : les [agents par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/) comme [Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/), [Security Analyst](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) et [Data Analyst](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/data_analyst/) pour les tâches courantes de développement, les [agents personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/) pour les workflows spécifiques à votre équipe, ainsi que les [agents externes](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) comme Claude Code ou OpenAI Codex. Pour en savoir plus sur les agents, consultez notre article de blog [GitLab Duo Agent Platform : comprendre les agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n\nCes agents partagent un contexte unifié. Ils peuvent accéder aux tickets, au code source, aux [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), aux merge requests et à l'historique de déploiement, selon les permissions données. \n\n> Chez NatWest, l'intégration des agents d’IA dans le cycle de développement logiciel a permis d'améliorer « la productivité, la vélocité et l'efficacité » des équipes, selon Bal Kang, Engineering Platform Lead. \n\n## Comment l'IA agentique réduit les temps d'attente entre chaque étape ?\n\nDans un cycle de développement traditionnel, les étapes s'enchaînent les unes après les autres. Rédaction des spécifications, découpage en tâches, implémentation, tests, revue de code : chaque phase attend la précédente. Ce modèle séquentiel génère des temps morts et limite la capacité des équipes à traiter plusieurs demandes simultanément.\n\nL'approche agentique change cette dynamique. En déléguant des tâches à des agents autonomes, les équipes de développement peuvent avancer sur plusieurs fronts en parallèle. Pendant qu'un agent implémente une fonctionnalité, un autre structure une nouvelle demande, et un troisième prépare une analyse de sécurité. Le cycle de développement global est raccourci.\n\nL'objectif : permettre aux équipes de développement de déléguer certaines tâches à des agents pendant qu'ils se concentrent sur d'autres tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en gardant le contrôle sur les résultats.\n\n## 3 exemples de flows à tester\n\nDécouvrez comment GitLab Duo Agent Platform transforme le quotidien des équipes grâce à ces trois cas d'usage qui peuvent être exécutés simultanément. \n\n### Transformer une idée en ticket structuré\n\nAvec GitLab Duo Agentic Chat, les utilisateurs peuvent générer un ticket complet et personnalisable à partir d'une idée en formulant leur demande en langage naturel à l’aide du modèle IA de leur choix. \n\nCe ticket comprend le titre correspondant au besoin, la user story, les critères d'acceptance, les contraintes techniques, la « definition of done », ainsi que tout autre élément de gestion de projet propre aux équipes : personnes assignées, labels, date de début et date de fin de la tâche, confidentialité du ticket, etc.\n\nL'action proposée est soumise à validation. Une fois approuvé, le ticket apparaît dans le backlog en quelques secondes.\n\n### Diviser un ticket en sous-tâches\n\nUn ticket couvrant plusieurs fonctionnalités peut être divisé automatiquement en sous-tickets distincts. L'agent crée les sous tickets, maintient les références avec le ticket parent, et préserve la cohérence des critères d'acceptance. Ce mécanisme transforme un besoin business global en un ensemble de tâches assignables aux équipes. \n\n### Générer une merge request depuis un ticket\n\nÀ partir d’un ticket décrivant une fonctionnalité à implémenter, l'agent analyse le contexte du projet, comprend l'architecture existante, et génère le code correspondant. Il modifie les fichiers nécessaires, crée une merge request et le pipeline CI/CD se lance automatiquement.\n\nIl est également possible d'assigner GitLab Duo comme relecteur sur une merge request. L'agent analyse les changements, identifie les points d'attention et laisse des commentaires dans la merge request, offrant un premier niveau de revue avant la sollicitation des pairs.\n\n## Une collaboration entre humains et IA\n\nUn aspect distingue GitLab Duo Agent Platform des approches purement automatisées : chaque action proposée par un agent nécessite une validation explicite. L'utilisateur visualise ce que l'agent souhaite exécuter et approuve ou ajuste le travail effectué par l’agent avant d’effectuer une action.\nCette approche répond aux exigences des équipes en matière de gouvernance. L'agent accélère l'exécution, mais les décisions restent sous contrôle humain. Une approche indispensable dans un contexte où la qualité du code et la sécurité ne peuvent être compromises.\n\n## Le catalogue d’IA : un écosystème agentique\n\nAu-delà des agents natifs, GitLab développe un écosystème ouvert : le catalogue d’IA. Ce dernier permet de découvrir, utiliser et partager des agents et des flows développés par GitLab, ainsi que par toute la communauté.\n\nLes options de partage sont flexibles : ouverture à la communauté ou restriction à des usages internes selon les besoins de gouvernance.\n\nCette approche permet d'imaginer un agent expert en migration de bases de données, ou encore un flow d’optimisation de performance tous intégrés nativement dans GitLab. \n\nCes agents et flows s'intègrent à votre interface GitLab et identifient rapidement votre contexte et vos projets.\n\n## Prérequis\n\nPour utiliser GitLab Duo Agent Platform, plusieurs conditions sont requises :\n\n* Disposer de la version 18.8 ou ultérieure de GitLab ou d’un compte GitLab.com.\n* Être abonné à [GitLab Premium](https://about.gitlab.com/fr-fr/pricing/premium/) ou [GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/fr-fr/pricing/ultimate/)\n\nGitLab Duo Agent Platform utilise par défaut les modèles d'IA fournis par GitLab. Une configuration alternative utilisant les modèles des clients est disponible [pour les installations auto hébergées](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/#gitlab-duo-agent-platform). Pour en savoir plus, consultez notre article [IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/).\n\n## Perspectives : l'IA agentique au coeur du DevSecOps\n\nGitLab Duo Agent Platform marque une évolution dans l'intégration de l'IA dans le cycle de développement DevSecOps. Il ne s'agit plus uniquement de suggestions de code, mais d'une véritable orchestration agentique où des agents spécialisés prennent en charge des workflows complets.\n\nVous souhaitez en savoir plus sur les flows ? Consultez notre article [Comprendre les flows : workflows multi-agents](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/) et découvrez comment utiliser les [flows par défaut](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/) et les [flows personnalisables](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/).\n\n> 🎯 Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui !",[23],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":33,"template":13,"slug":708},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":710,"config":719},{"title":711,"description":712,"authors":713,"heroImage":715,"date":716,"body":717,"category":9,"tags":718},"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.",[714],"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. 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