[{"data":1,"prerenderedAt":781},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock":3,"navigation-fr-fr":40,"banner-fr-fr":446,"footer-fr-fr":456,"blog-post-authors-fr-fr-Chloe Cartron|Olivier Dupré":666,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock":693,"assessment-promotions-fr-fr":733,"next-steps-fr-fr":772},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":19,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock.yml","Gitlab Duo Self Hosted Models On Aws Bedrock",[7,8],"chloe-cartron","olivier-dupr",null,"ai-ml",{"featured":12,"template":13,"slug":14},false,"BlogPost","gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"category":10,"tags":16,"date":19,"heroImage":20,"authors":21,"title":24,"description":25,"body":26},[17,18],"AI/ML","AWS","2025-08-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1750098682/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/duo-blog-post_1Cy89R1pY8OMwyrgSB525O_1750098682075.png",[22,23],"Chloe Cartron","Olivier Dupré","Maîtrisez votre IA : utilisez les modèles GitLab Duo Self-Hosted avec AWS Bedrock","Découvrez comment exploiter l'IA tout en gardant le contrôle de vos données, de votre infrastructure et de votre posture de sécurité.","Alors que les entreprises adoptent les capacités d'IA pour accélérer leur cycle de développement logiciel, elles font souvent face à un défi critique : exploiter l'IA tout en conservant le contrôle de leurs données, de leur infrastructure et de leur posture de sécurité. C'est là que GitLab Duo Self-Hosted entre en jeu.\n\nDans cet article, nous allons parcourir l'implémentation des modèles [GitLab Duo Self-Hosted](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/ \"Qu'est-ce que GitLab Duo Self-Hosted ?\") pour aider les entreprises à respecter des exigences strictes de souveraineté des données tout en tirant parti du développement assisté par IA. L'accent est mis sur l'utilisation de modèles hébergés sur AWS Bedrock plutôt que sur la mise en place d'une solution de service [LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\") comme vLLM. Cependant, la méthodologie peut être appliquée aux modèles fonctionnant dans votre propre centre de données si vous disposez des capacités nécessaires. \n\n> Consultez le replay de notre webinaire **[GitLab Duo : une IA en auto hébergé respectueuse de la confidentialité des données](https://webcasts.gitlab.com/e/676ce079-bcfb-4bfe-8288-5d6fa224bbe4/stage/broadcast/f01358fd-8277-4733-b45d-703e6db8fe9d)**.\n\n## Pourquoi GitLab Duo Self-Hosted ?\n\nGitLab Duo Self-Hosted permet de déployer les capacités d'IA de GitLab au sein de votre propre infrastructure, que ce soit sur site, dans un cloud privé ou au sein de votre environnement sécurisé.\n\n### Quels sont les principaux avantages ?\n\n**Confidentialité et contrôle complets des données :** conservez le code sensible et la propriété intellectuelle dans votre périmètre de sécurité, en garantissant qu'aucune donnée ne quitte votre environnement.\n\n**Flexibilité des modèles :** choisissez parmi une variété de modèles adaptés à vos besoins spécifiques de performance et à vos cas d'usage, notamment les familles Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral et OpenAI GPT.\n\n**Conformité réglementaire :** respectez les exigences réglementaires dans les industries hautement réglementées où les données doivent rester dans des limites géographiques spécifiques.\n\n**Personnalisation :** configurez les fonctionnalités GitLab Duo qui utilisent des modèles spécifiques pour optimiser les performances et les coûts.\n\n**Flexibilité de déploiement :** déployez dans des environnements complètement isolés, sur site ou dans des environnements cloud sécurisés.\n\n## Vue d'ensemble de l'architecture\n\nLa solution GitLab Duo Self-Hosted comprend trois composants principaux :\n\n1. **Une instance GitLab Self-Managed :** votre instance GitLab existante où les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités de GitLab Duo.\n2. **Une passerelle d’IA (AI-Gateway):** un service qui achemine les requêtes entre GitLab et votre backend LLM choisi.\n3. **Un backend LLM :** le service de modèle IA proprement dit, qui, dans cet article, sera AWS Bedrock. Note : vous pouvez utiliser une [autre plateforme de service](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/) si vous fonctionnez sur site ou utilisez un autre fournisseur cloud.\n\n![Schéma de flux réseau en environnement air-gapped](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/jws4h2kakflfrczftypj.png)\n\n## Prérequis\n\nAvant de commencer, vous aurez besoin : \n\n* D’une instance GitLab Premium ou GitLab Ultimate (version 17.10 ou ultérieure)\n\n  * Nous recommandons fortement d'utiliser la dernière version de GitLab car nous ajoutons continuellement de nouvelles fonctionnalités à notre plateforme.\n* D’une licence complémentaire GitLab Duo Enterprise\n* D’un compte AWS avec accès aux modèles Bedrock ou votre clé API et identifiants nécessaires pour interroger votre modèle de service LLM\n\nNote : si vous n'êtes pas encore client GitLab, vous pouvez vous inscrire pour bénéficier d'un [essai gratuit de GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?hosted=saas), qui inclut GitLab Duo Enterprise.\n\n## Étapes d'implémentation\n\n### 1. Installez la passerelle d’IA\n\nLa passerelle d’IA (ou AI-Gateway) est le composant qui achemine les requêtes entre votre instance GitLab et votre infrastructure de service LLM, ici AWS Bedrock. Il peut s'exécuter dans une image Docker. Suivez les instructions de notre [documentation d'installation](https://docs.gitlab.com/install/install_ai_gateway/) pour commencer.\n\nPour cet exemple, utilisant AWS Bedrock, vous devez également transmettre l’identifiant AWS et la clé d'accès secrète, ainsi que la région AWS.\n\n```yaml\nAIGW_TAG=self-hosted-v18.1.2-ee`\n\ndocker run -d -p 5052:5052 \\\n\n   -e AIGW_GITLAB_URL=\u003Cyour_gitlab_instance> \\\n\n   -e AIGW_GITLAB_API_URL=https://\u003Cyour_gitlab_domain>/api/v4/ \\\n\n   -e AWS_ACCESS_KEY_ID=$AWS_KEY_ID\n\n   -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY \\\n\n   -e AWS_REGION_NAME=$AWS_REGION_NAME \\\n\nregistry.gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/model-gateway:$AIGW_TAG \\\n```\n\nVoici la [liste ](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/tags)des `AIGW_TAG`.\n\nDans cet exemple, nous utilisons [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\"), mais il est également possible d'utiliser le chart Helm. Consultez notre [documentation d'installation](https://docs.gitlab.com/install/install_ai_gateway/#install-by-using-helm-chart) pour plus d'informations.\n\n### 2. Configurez GitLab pour accéder à la passerelle d’IA\n\nMaintenant que la passerelle d’IA (AI-Gateway) est en cours d'exécution, vous devez configurer votre instance GitLab pour l'utiliser.\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n2. Sélectionnez **GitLab Duo**.\n3. Dans la section GitLab Duo, sélectionnez **Modifier la configuration**.\n4. Sous **URL locale de la passerelle d’IA**, entrez l'URL de votre passerelle et le port du conteneur (par exemple, `https://ai-gateway.example.com:5052`).\n5. Sélectionnez **Enregistrer les modifications**.\n\n![Configuration de GitLab pour accéder au AI-Gateway](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/xj9kvljkqsacpsw41k4a.png)\n\n### 3. Accédez aux modèles depuis AWS Bedrock\n\nEnsuite, demandez l'accès aux modèles disponibles sur AWS Bedrock.\n\n1. Naviguez vers votre compte AWS et Bedrock.\n2. Sous **Accès aux modèles**, sélectionnez les modèles que vous souhaitez utiliser et suivez les instructions pour obtenir l'accès.\n\nVous trouverez plus d'informations dans la [documentation AWS Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started.html).\n\n### 4. Configurez le modèle auto-hébergé\n\nMaintenant, configurons un modèle AWS Bedrock spécifique pour l'utiliser avec GitLab Duo.\n\n![Ajout d’un modèle auto-hébergé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/chrlgdvxwdetcszptsav.png)\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n2. Sélectionnez **GitLab Duo Self-Hosted**.\n3. Sélectionnez **Ajouter un modèle auto-hébergé**.\n4. Remplissez les champs suivants :\n\n   * **Nom du déploiement :** un nom pour identifier cette configuration de modèle (par exemple, « Mixtral 8x7B »)\n   * **Plateforme :** choisissez AWS Bedrock\n   * **Famille de modèles :** sélectionnez un modèle, par exemple « Mixtral »\n   * **Identifiant du modèle :** `bedrock/identifiant-du-modèle` depuis la [liste](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/) supportée.\n5. Sélectionnez **Créer le modèle auto-hébergé**.\n\n### 5. Configurez les fonctionnalités GitLab Duo pour utiliser votre modèle auto-hébergé\n\nAprès avoir configuré votre modèle, assignez-le aux fonctionnalités GitLab Duo spécifiques.\n\n![Configuration des fonctionnalités GitLab Duo Self-Hosted](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/an2i9s2p9cja2xx27g4z.png)\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n2. Sélectionnez **GitLab Duo Self-Hosted**.\n3. Sélectionnez l'onglet **Fonctionnalités alimentées par l'IA**.\n4. Pour chaque fonctionnalité (par exemple, suggestions de code, GitLab Duo Chat) et sous-fonctionnalité (par exemple, génération de code, explication du code), sélectionnez le modèle que vous venez de configurer dans le menu déroulant.\n\nPar exemple, vous pourriez assigner Mixtral 8x7B aux tâches de génération de code et Claude 3 Sonnet à la fonctionnalité GitLab Duo Chat. Consultez notre [documentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/) sur les exigences pour sélectionner le bon modèle en fonction de votre usage depuis la liste de compatibilité des modèles par fonctionnalité de GitLab Duo.\n\n## Vérification de votre configuration\n\nPour vous assurer que votre implémentation de GitLab Duo Self-Hosted avec AWS Bedrock fonctionne correctement, effectuez les vérifications suivantes :\n\n### 1. Lancez une vérification de l’état des services\n\nAprès avoir lancé une vérification de l’état des services de votre modèle pour vous assurer qu'il est opérationnel, retournez à la section **GitLab Duo** depuis la page **Admin** et cliquez sur **Lancer la vérification de l'état des services** (Run health check).\n\nCela permet de vérifier si : \n\n* L'URL de la passerelle d’IA est correctement configurée.\n* Votre instance peut se connecter à la passerelle d’IA.\n* La licence GitLab Duo est activée.\n* Un modèle est assigné aux suggestions de code (car c'est le modèle utilisé pour tester la connexion).\n\n![Lancement d’une vérification de l’état des services](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/yffw21yhjpwummw1ffsw.png)\n\nSi l'état des services signale des problèmes, consultez notre [guide de dépannage](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/troubleshooting/) pour découvrir les erreurs courantes.\n\n### 2. Testez les fonctionnalités de GitLab Duo\n\nEssayez quelques fonctionnalités de GitLab Duo pour vous assurer qu'elles fonctionnent :\n\n* Dans l'interface utilisateur, ouvrez GitLab Duo Chat et posez-lui une question.\n* Ouvrez le Web IDE\n* Créez un nouveau fichier de code et voyez si les suggestions de code apparaissent.\n* Sélectionnez un extrait de code et utilisez la commande `/explain` pour recevoir une explication de GitLab Duo Chat.\n\n### 3. Vérifiez les logs de la passerelle d’IA\n\nExaminez les logs de la passerelle d’IA pour voir les requêtes arrivant à la passerelle depuis le modèle sélectionné.\n\nDans votre terminal, exécutez :\n\n```yaml\ndocker logs \u003Cai-gateway-container-id>\n```\n\n**Optionnel :** dans AWS, vous pouvez [activer CloudWatch et S3 comme destinations de logs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html). Cela vous permettra de voir toutes vos requêtes, prompts et réponses dans CloudWatch.\n\n**Avertissement :** gardez à l'esprit que l'activation de ces logs dans AWS enregistre les données utilisateur, ce qui peut ne pas être conforme aux règles de confidentialité.\n\nEt voilà, vous avez maintenant un accès complet à l'utilisation des fonctionnalités d’IA de GitLab Duo sur toute la plateforme tout en conservant un contrôle total sur le flux de données opérant au sein du cloud AWS sécurisé.\n\n## Prochaines étapes\n\n### Sélectionnez le bon modèle pour chaque cas d'usage\n\nL'équipe GitLab teste activement les performances de chaque modèle pour chaque fonctionnalité et fournit un [classement par niveau de performance et d'adéquation des modèles selon la fonctionnalité](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/#supported-models) :\n\n* **Entièrement compatible :** le modèle peut probablement gérer la fonctionnalité sans aucune perte de qualité.\n* **Largement compatible :** le modèle prend en charge la fonctionnalité, mais il peut y avoir des compromis ou des limitations.\n* **Non compatible :** le modèle ne convient pas à la fonctionnalité, entraînant probablement une perte significative de qualité ou des problèmes de performance.\n\nÀ ce jour, la plupart des fonctionnalités GitLab Duo peuvent être configurées avec Self-Hosted. La vue d'ensemble complète est disponible dans notre [documentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/#supported-gitlab-duo-features).\n\n### Au-delà d'AWS Bedrock\n\nBien que ce guide se concentre sur l'intégration AWS Bedrock, GitLab Duo Self-Hosted prend en charge plusieurs options de déploiement :\n\n* **[Sur site avec vLLM](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/#vllm) :** éxécutez des modèles localement avec vLLM pour des environnements complètement isolés.\n* **[Azure OpenAI Service](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/#for-cloud-hosted-model-deployments) :** similaire à AWS Bedrock, vous pouvez utiliser Azure OpenAI pour des modèles comme GPT-4.\n\n## Conclusion\n\nGitLab Duo Self-Hosted offre une solution puissante pour les entreprises qui ont besoin d'outils de développement alimentés par l'IA tout en maintenant un contrôle strict sur leurs données et leur infrastructure. En suivant ce guide d'implémentation, vous pouvez déployer une solution robuste qui répond aux exigences de sécurité et de conformité sans compromettre les capacités avancées que l'IA apporte à votre cycle de développement logiciel.\n\nPour les entreprises ayant des besoins stricts en matière de sécurité et de conformité, GitLab Duo Self-Hosted trouve l'équilibre parfait entre innovation et contrôle, vous permettant d'exploiter la puissance de l'IA tout en préservant la sécurité de votre code et votre propriété intellectuelle.\n\nVous souhaitez en savoir plus sur la mise en œuvre de GitLab Duo Self-Hosted dans votre environnement ? [Contactez notre équipe commerciale](https://about.gitlab.com/fr-fr/sales/) ou [consultez notre documentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/) pour obtenir des informations plus détaillées.\n\n> Consultez le replay de notre webinaire **[GitLab Duo : une IA en auto hébergé respectueuse de la confidentialité des données](https://webcasts.gitlab.com/e/676ce079-bcfb-4bfe-8288-5d6fa224bbe4/stage/broadcast/f01358fd-8277-4733-b45d-703e6db8fe9d)**.\n","yml",{},true,"/fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"config":32,"title":33,"ogTitle":33,"description":34,"ogDescription":34,"ogImage":20},{"noIndex":12},"Utilisez les modèles GitLab Duo Self-Hosted avec AWS Bedrock","Exploitez l'IA tout en gardant le contrôle de vos données, de votre infrastructure et de votre posture de sécurité.","fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",[37,38],"aiml","aws","PQBITS4EmMPFnDYrRrQbuEALPewunRNgTC88SGxSB3c",{"data":41},{"logo":42,"freeTrial":47,"sales":52,"login":57,"items":62,"search":372,"minimal":407,"duo":426,"pricingDeployment":436},{"config":43},{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":48,"config":49},"Commencer un essai gratuit",{"href":50,"dataGaName":51,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":53,"config":54},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":58,"config":59},"Connexion",{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":46},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[63,90,187,192,293,353],{"text":64,"config":65,"cards":67},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":66},"platform",[68,74,82],{"title":64,"description":69,"link":70},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":71,"config":72},"Découvrir notre plateforme",{"href":73,"dataGaName":66,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/platform/",{"title":75,"description":76,"link":77},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":78,"config":79},"Découvrir GitLab Duo",{"href":80,"dataGaName":81,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":83,"description":84,"link":85},"Choisir GitLab","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":86,"config":87},"En savoir plus",{"href":88,"dataGaName":89,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":91,"left":29,"config":92,"link":94,"lists":98,"footer":169},"Produit",{"dataNavLevelOne":93},"solutions",{"text":95,"config":96},"Voir toutes les solutions",{"href":97,"dataGaName":93,"dataGaLocation":46},"/fr-fr/solutions/",[99,124,147],{"title":100,"description":101,"link":102,"items":107},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":103},{"icon":104,"href":105,"dataGaName":106,"dataGaLocation":46},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[108,112,115,120],{"text":109,"config":110},"CI/CD",{"href":111,"dataGaLocation":46,"dataGaName":109},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":75,"config":113},{"href":80,"dataGaLocation":46,"dataGaName":114},"gitlab duo agent platform - 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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",[17,704],"DevOps platform",{"featured":12,"template":13,"slug":706},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":708,"config":717},{"title":709,"description":710,"authors":711,"date":713,"body":714,"category":10,"tags":715,"heroImage":716},"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",[712],"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 !",[17],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",{"featured":12,"template":13,"slug":718},"gitlab-duo-agent-platform-software-development-agentic-ai",{"content":720,"config":731},{"title":721,"description":722,"authors":723,"heroImage":725,"date":726,"body":727,"category":10,"tags":728},"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.",[724],"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._",[17,729,730],"product","features",{"featured":29,"template":13,"slug":732},"agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom",{"promotions":734},[735,748,760],{"id":736,"categories":737,"header":738,"text":739,"button":740,"image":745},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":741,"config":742},"Get your AI maturity score",{"href":743,"dataGaName":744,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":746},{"src":747},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":749,"categories":750,"header":752,"text":739,"button":753,"image":757},"devops-modernization",[729,751],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":754,"config":755},"Get your DevOps maturity score",{"href":756,"dataGaName":744,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":758},{"src":759},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":761,"categories":762,"header":764,"text":739,"button":765,"image":769},"security-modernization",[763],"security","Are you trading speed for security?",{"text":766,"config":767},"Get your security maturity score",{"href":768,"dataGaName":744,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":770},{"src":771},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":773,"blurb":774,"button":775,"secondaryButton":779},"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":48,"config":776},{"href":777,"dataGaName":51,"dataGaLocation":778},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":53,"config":780},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":778},1773350841563]