[{"data":1,"prerenderedAt":823},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover":3,"navigation-fr-fr":45,"banner-fr-fr":461,"footer-fr-fr":471,"blog-post-authors-fr-fr-Torsten Linz":709,"blog-related-posts-fr-fr-gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover":723,"blog-promotions-fr-fr":762,"next-steps-fr-fr":814},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"authors":8,"body":10,"category":11,"categorySlug":11,"config":12,"content":16,"date":20,"description":17,"extension":29,"externalUrl":30,"featured":14,"heroImage":19,"isFeatured":14,"meta":31,"navigation":14,"path":32,"publishedDate":20,"rawbody":33,"seo":34,"slug":13,"stem":39,"tagSlugs":40,"tags":43,"template":15,"updatedDate":28,"__hash__":44},"blogPosts/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover.yml","GitLab Duo Chat fait peau neuve : place à l'IA agentique ",[7],"torsten-linz",[9],"Torsten Linz","Les assistants de chat basés sur l'IA générative se sont imposés comme des alliés incontournables des équipes de développement logiciel. Capables de suggérer du code, corriger des bogues et automatiser une multitude de tâches, ces assistants intelligents simplifient considérablement leur quotidien.\nMais imaginez un assistant qui ne se limite plus au code : capable de comprendre tous les artefacts de votre processus de développement, de gérer vos tickets, de documenter vos projets, et d’accéder à vos [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline Ci/CD ?\") et vos merge requests pour vous aider à mener à bien vos tâches de développement.\n\n**Découvrez GitLab Duo Agentic Chat, l'assistant d'IA nouvelle génération, qui succède à GitLab Duo Chat. Dernier-né de la plateforme GitLab, GitLab Duo Agentic Chat marque une avancée majeure dans l'assistance au développement basée sur l'IA native. Disponible dès aujourd'hui en [version expérimentale](https://docs.gitlab.com/policy/development_stages_support/#experiment),** il est accessible à tous les utilisateurs de GitLab.com via l'extension GitLab Workflow pour VS Code.\n\nContrairement aux assistants de chat traditionnels basés sur une IA conversationnelle, Agentic Chat effectue des actions en votre nom. Il décompose les problèmes complexes en tâches distinctes qu'il peut accomplir. Au lieu de répondre simplement aux questions en se basant sur le contexte que vous fournissez, il offre les capacités suivantes :\n\n* **Il détermine de manière autonome** les informations dont il a besoin pour répondre à vos questions.  * **Il exécute une séquence d'opérations** afin de collecter ces informations à partir de plusieurs sources.  * **Il formule des réponses complètes** en combinant les données provenant de l'ensemble de votre projet. * **Il crée et modifie des fichiers** pour vous aider à mettre en œuvre des solutions.\n\nMais bien évidemment, en tant que développeur, vous avez toujours votre mot à dire.\n\nAgentic Chat repose sur l'architecture GitLab Duo Workflow, [actuellement disponible en version bêta privée](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-workflow-enterprise-visibility-and-control-for-agentic-ai/) qui intègre des agents et des outils dédiés pour des tâches spécifiques : recherche contextuelle, modification de fichiers, et bien plus encore.\n**Cas d'utilisation de GitLab Duo Agentic Chat**\n\nAvec Agentic Chat, vous pouvez :\n\n* Prendre en main les nouveaux projets plus rapidement en demandant à l'IA de vous guider à travers le nouveau code base.\n\n* Commencer à effectuer immédiatement les tâches qui vous sont attribuées, même lorsque les descriptions des tickets ne sont pas claires : Agentic Chat vous aide à faire le lien entre les exigences et les implémentations.\n\n* Gérer l’implémentation : lorsqu'il est temps d'apporter des modifications, Agentic Chat peut gérer le travail d'implémentation en créant et en modifiant plusieurs fichiers dans votre projet.\n\n* Vérifier votre solution : au moment de la mise en production, Agentic Chat peut vous aider à vérifier que votre solution répond réellement aux exigences initiales en analysant vos merge requests et en les comparant au ticket ou à la tâche d'origine.\n\n![Agentic Chat - exemple](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099210/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750099210429.png)\n\n\u003Ccenter>\u003Ci>Agentic Chat apporte des modifications au code\u003C/i>\u003C/center>\n\n## De l'apprentissage à la livraison : un workflow en quatre étapes\n\nPour mieux saisir l'impact d'Agentic Chat, explorons un scénario réel vécu par notre équipe d’ingénierie. Prenons l'exemple suivant : vous intégrez une nouvelle équipe, un ticket vous est attribué, mais vous ne maîtrisez pas encore le code base.\nPour mieux visualiser ce scénario, n'hésitez pas à regarder la vidéo de démonstration ci-dessous :\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/uG9-QLAJrrg?si=kaOhYylMIaWkIuG8j\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n**Étape 1 : comprendre le projet**\n\nAu lieu d'explorer manuellement les fichiers et la documentation, vous pouvez soumettre le prompt suivant à Agentic Chat :\n\n```text\nI am new to this project. Could you read the project structure and explain it to me?\n```\n\nAgentic Chat fournit une vue d'ensemble complète du projet en :  - explorant la structure des répertoires  - lisant les fichiers README et la documentation  - identifiant les composants et les applications clés\n\n**Étape 2 : comprendre la tâche qui vous a été attribuée**\n\nEnsuite, vous devez comprendre la tâche à effectuer. Vous pouvez donc saisir le prompt suivant :\n\n```text\nI have been assigned Issue 1119. Could you help me understand this task, specifically where do I need to apply the refactoring?\n```\n\nAgentic Chat explique la tâche et propose une approche de refactorisation :\n- en récupérant et en analysant les détails du ticket à partir du serveur GitLab distant  - en examinant les fichiers associés au projet  - en identifiant les emplacements spécifiques nécessitant des modifications\n\n**Étape 3 : mettre en œuvre la solution**\n\nPlutôt que d'effectuer le travail manuellement, vous pouvez saisir le prompt suivant :\n\n```text\nCould you make the edits for me? Please start with steps one, two, three.\n```\n\nAgentic Chat :  - crée des répertoires et fichiers si nécessaire - extrait et refactorise le code à plusieurs emplacements  - assure la cohérence de tous les fichiers modifiés  - fournit un résumé de toutes les modifications apportées\n\n**Étape 4 : vérifier que le travail effectué est correct**\n\nEnfin, après avoir créé votre merge request, vous pouvez vérifier votre travail avec le prompt suivant :\n\n```text\nDoes my MR fully address Issue 1119?  ```\n\nAgentic Chat confirme alors si toutes les exigences ont été prises en compte en analysant à la fois votre merge request et le ticket d'origine.\n\n## Essayez Agentic Chat dès aujourd'hui !\nGitLab Duo Agentic Chat est actuellement disponible en tant que fonctionnalité expérimentale dans VS Code pour les utilisateurs de GitLab Duo Pro et GitLab Duo Enterprise. Découvrez les prérequis et les étapes de configuration dans notre [documentation officielle](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/).\n\nCette version expérimentale d'Agentic Chat présente encore quelques limitations connues que nous nous efforçons de résoudre, y compris des temps de réponse parfois lents en raison de multiples appels API, une recherche basée sur des mots-clés plutôt que sur une recherche sémantique, ainsi qu'une prise en charge limitée des nouveaux dossiers locaux ou des projets autres que GitLab. **Vos retours sont précieux pour nous aider à hiérarchiser les prochaines améliorations et à proposer Agentic Chat en disponibilité générale. C'est pourquoi nous vous invitons à partager votre expérience dans [ce ticket](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/542198).**\n\n## Quelles perspectives pour Agentic Chat ?\n\nNous concentrons tous nos efforts sur l'amélioration d'Agentic Chat en vue de sa future disponibilité générale. À court terme, notre objectif est de réduire les temps de réponse et d'y intégrer les capacités dont GitLab Duo Chat dispose actuellement, telles que la compatibilité avec les modèles de GitLab Duo Self-Hosted, ainsi que la prise en charge des environnements JetBrains et Visual Studio, en plus de VS Code. Une fois cette nouvelle architecture pleinement implémentée dans GitLab Duo Chat, nous prévoyons également d'intégrer Agentic Chat directement au chat intégré à l'application web de GitLab. D'autres améliorations sont déjà en cours de développement, notamment : la modification directe des artefacts GitLab, la prise en charge du contexte à partir de serveurs personnalisés via MCP (Model Context Protocol) et la possibilité d'exécuter des commandes directement dans le terminal.\n\n> Vous souhaitez découvrir l'assistance au développement autonome, mais vous n'utilisez pas encore GitLab ? Profitez dès aujourd'hui d'un [essai gratuit de GitLab Ultimate avec Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/) pour tester Agentic Chat et contribuez à façonner l'avenir du développement alimenté par l'IA. Pour commencer, suivez simplement ces [étapes de configuration pour VS Code](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-agentic-chat-in-vs-code).\n\n***Avertissement : cet article de blog contient des informations relatives aux produits, fonctionnalités et caractéristiques à venir. Il est important de noter qu'elles ne sont fournies qu'à titre informatif. Veuillez ne pas vous fier à ces informations à des fins d'achat ou de planification. Comme pour tout projet, les éléments mentionnés dans cet article sont susceptibles de changer ou d’être retardés. Le développement, la sortie et le calendrier de tout produit ou fonctionnalité restent à la seule discrétion de GitLab.***\n\n## En savoir plus\n\n- [GitLab Duo Workflow : une IA agentique offrant visibilité et contrôle à l'échelle de l'entreprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-workflow-enterprise-visibility-and-control-for-agentic-ai/)\n- [Qu'est-ce que l'IA agentique ?](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/)\n- [Agentic Chat : guides et ressources](https://about.gitlab.com/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n","ai-ml",{"slug":13,"featured":14,"template":15},"gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover",true,"BlogPost",{"title":5,"description":17,"authors":18,"heroImage":19,"date":20,"body":10,"category":11,"tags":21,"updatedDate":28},"Découvrez GitLab Duo Agentic Chat, l'assistant d’IA nouvelle génération, disponible dès aujourd’hui en version expérimentale.",[9],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099203/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2820%29_2bJGC5ZP3WheoqzlLT05C5_1750099203484.png","2025-05-29",[22,23,24,25,26,27],"AI/ML","news","features","DevSecOps platform","product","tutorial","2025-06-05","yml",null,{},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover","seo:\n  title: \"GitLab Duo Chat fait peau neuve : place à l'IA agentique \"\n  description: >-\n    Découvrez GitLab Duo Agentic Chat, l'assistant d’IA nouvelle génération,\n    disponible dès aujourd’hui en version expérimentale.\n  ogTitle: \"GitLab Duo Chat fait peau neuve : place à l'IA agentique \"\n  ogDescription: >-\n    Découvrez GitLab Duo Agentic Chat, l'assistant d’IA nouvelle génération,\n    disponible dès aujourd’hui en version expérimentale.\n  noIndex: false\n  ogImage: >-\n    https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099203/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2820%29_2bJGC5ZP3WheoqzlLT05C5_1750099203484.png\n  ogUrl: https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover\n  ogSiteName: https://about.gitlab.com\n  ogType: article\n  canonicalUrls: https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover\ncontent:\n  title: \"GitLab Duo Chat fait peau neuve : place à l'IA agentique \"\n  description: >-\n    Découvrez GitLab Duo Agentic Chat, l'assistant d’IA nouvelle génération,\n    disponible dès aujourd’hui en version expérimentale.\n  authors:\n    - Torsten Linz\n  heroImage: >-\n    https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750099203/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2820%29_2bJGC5ZP3WheoqzlLT05C5_1750099203484.png\n  date: '2025-05-29'\n  body: \"Les assistants de chat basés sur l'IA générative se sont imposés comme\n    des alliés incontournables des équipes de développement logiciel. 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D'autres améliorations sont déjà en cours de\n    développement, notamment : la modification directe des artefacts GitLab, la\n    prise en charge du contexte à partir de serveurs personnalisés via MCP\n    (Model Context Protocol) et la possibilité d'exécuter des commandes\n    directement dans le terminal.\n\n\n    > Vous souhaitez découvrir l'assistance au développement autonome, mais vous\n    n'utilisez pas encore GitLab ? Profitez dès aujourd'hui d'un [essai gratuit\n    de GitLab Ultimate avec\n    Duo Enterprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/) pour tester\n    Agentic Chat et contribuez à façonner l'avenir du développement alimenté par\n    l'IA. Pour commencer, suivez simplement ces [étapes de configuration pour\n    VS Code](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-age\\\n    ntic-chat-in-vs-code).\n\n\n    ***Avertissement : cet article de blog contient des informations relatives\n    aux produits, fonctionnalités et caractéristiques à venir. Il est important\n    de noter qu'elles ne sont fournies qu'à titre informatif. Veuillez ne pas\n    vous fier à ces informations à des fins d'achat ou de planification. Comme\n    pour tout projet, les éléments mentionnés dans cet article sont susceptibles\n    de changer ou d’être retardés. Le développement, la sortie et le calendrier\n    de tout produit ou fonctionnalité restent à la seule discrétion de\n    GitLab.***\n\n\n    ## En savoir plus\n\n\n    - [GitLab Duo Workflow : une IA agentique offrant visibilité et contrôle à\n    l'échelle de\n    l'entreprise](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-workflow-enter\\\n    prise-visibility-and-control-for-agentic-ai/)\n\n    - [Qu'est-ce que l'IA\n    agentique ?](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/)\n\n    - [Agentic Chat : guides et\n    ressources](https://about.gitlab.com/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\\\n    \\n\"\n  category: ai-ml\n  tags:\n    - AI/ML\n    - news\n    - features\n    - DevSecOps platform\n    - product\n    - tutorial\n  updatedDate: '2025-06-05'\nconfig:\n  slug: gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover\n  featured: true\n  template: BlogPost\n",{"title":5,"description":17,"ogTitle":5,"ogDescription":17,"noIndex":35,"ogImage":19,"ogUrl":36,"ogSiteName":37,"ogType":38,"canonicalUrls":36},false,"https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover","https://about.gitlab.com","article","fr-fr/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover",[41,23,24,42,26,27],"aiml","devsecops-platform",[22,23,24,25,26,27],"JpMXX33bnZHasplkBl4UoIlppqDS9Jhw0ua1uWWDnzU",{"data":46},{"logo":47,"freeTrial":52,"sales":57,"login":62,"items":67,"search":377,"minimal":412,"duo":431,"switchNav":440,"pricingDeployment":451},{"config":48},{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":53,"config":54},"Commencer un essai gratuit",{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":51},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":58,"config":59},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":60,"dataGaName":61,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":63,"config":64},"Connexion",{"href":65,"dataGaName":66,"dataGaLocation":51},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[68,95,192,197,298,358],{"text":69,"config":70,"cards":72},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":71},"platform",[73,79,87],{"title":69,"description":74,"link":75},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":76,"config":77},"Explorer notre plateforme",{"href":78,"dataGaName":71,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/platform/",{"title":80,"description":81,"link":82},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":83,"config":84},"Découvrir GitLab Duo",{"href":85,"dataGaName":86,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":88,"description":89,"link":90},"Pourquoi GitLab ?","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":91,"config":92},"En savoir plus",{"href":93,"dataGaName":94,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":96,"left":14,"config":97,"link":99,"lists":103,"footer":174},"Produit",{"dataNavLevelOne":98},"solutions",{"text":100,"config":101},"Voir toutes les solutions",{"href":102,"dataGaName":98,"dataGaLocation":51},"/fr-fr/solutions/",[104,129,152],{"title":105,"description":106,"link":107,"items":112},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":108},{"icon":109,"href":110,"dataGaName":111,"dataGaLocation":51},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[113,117,120,125],{"text":114,"config":115},"CI/CD",{"href":116,"dataGaLocation":51,"dataGaName":114},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":80,"config":118},{"href":85,"dataGaLocation":51,"dataGaName":119},"gitlab duo agent platform - 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gouvernée, de nouveaux modèles et une flexibilité cloud pour le développement logiciel en entreprise.",[729],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","Les dirigeants d'entreprise et du [secteur public](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/public-sector/) connaissent bien ce dilemme : les équipes de développement doivent travailler plus vite avec l'IA, tandis que les exigences en matière de sécurité, de conformité et de réglementation ne cessent de se renforcer. GitLab renforce son intégration d'Anthropic Claude afin de donner aux organisations accès aux derniers modèles Claude au sein de la [plateforme d'orchestration intelligente de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/), où la gouvernance, la conformité et la traçabilité sont déjà intégrées.\n\nClaude alimente les fonctionnalités de [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) en tant que modèle par défaut prêt à l'emploi et couvre un large éventail de cas d'utilisation : génération et revue de code, chat agentique et résolution de vulnérabilités. Si vous avez déjà utilisé GitLab Duo, vous avez pu constater comment les agents GitLab Duo automatisent les workflows sur l'ensemble du cycle de développement logiciel ([SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\")).\n\nCette évolution accélère l'intégration des capacités de Claude dans GitLab, élargit les modalités de déploiement pour les entreprises et renforce ce qui distingue fondamentalement GitLab en tant que plateforme de développement logiciel : la gouvernance, la conformité et la traçabilité intégrées à chaque interaction avec l'IA.\n\n> « GitLab Duo a accéléré la façon dont nos équipes planifient, développent et livrent des logiciels. La combinaison d'Anthropic Claude et de la plateforme GitLab nous permet de bénéficier d'une IA plus performante, sans modifier nos méthodes de travail ni notre framework de gouvernance. »\n>\n> – Mans Booijink, Operations Manager, Cube\n\n## Le véritable atout : l'IA gouvernée\n\nAvec GitLab, les contrôles de gouvernance et les mécanismes d'audit sont intégrés au SDLC. Lorsque Claude propose une modification de code via GitLab Duo Agent Platform, cette suggestion suit le même processus de merge request, les mêmes règles d'approbation, les mêmes scans de sécurité et la même piste d'audit que toute autre modification. L'IA ne contourne pas vos contrôles : elle s'y conforme.\n\nÀ mesure que GitLab s'engage davantage dans le développement logiciel agentique, où l'IA prend en charge de manière autonome des tâches bien définies, la couche de gouvernance devient encore plus déterminante. Un agent d'IA capable d'ouvrir une merge request, d'aider à résoudre une vulnérabilité ou de refactoriser un service doit être auditable, imputable et soumis aux mêmes règles que celles appliquées aux équipes de développement. Cette exigence est un choix architectural que GitLab a fait dès le départ, et dont l'importance ne fait que croître à mesure que les agents d'IA assument des responsabilités plus étendues.\n\n## Flexibilité de déploiement pour les entreprises\n\nCette collaboration élargit également les modalités d'accès aux derniers modèles Claude via GitLab. Claude est disponible dans GitLab via Vertex AI de Google Cloud et AWS Bedrock, ce qui permet aux entreprises d'acheminer leurs charges de travail d'IA à travers les engagements des hyperscaler et les frameworks de gouvernance cloud déjà en place, sans contrat fournisseur supplémentaire ni remise en question de la résidence des données. Votre relation existante avec Google Cloud Platform ou AWS constitue le point d'entrée.\n\nGitLab est désormais également disponible sur [Claude Marketplace](https://claude.com/fr-fr/platform/marketplace), où les clients peuvent acheter des GitLab Credits et les imputer sur leurs engagements de dépenses Anthropic existants afin de consolider les dépenses en IA et de simplifier la façon dont les équipes découvrent et utilisent GitLab parallèlement à leurs investissements Anthropic.\n\n## Vers un avenir agentique\n\nLa vision de GitLab pour le développement logiciel agentique, où l'IA prend en charge de manière autonome des tâches définies couvrant la planification, le codage, les tests, la sécurisation et le déploiement, exige des modèles dotés de solides capacités de raisonnement, de fiabilité et de sécurité. Elle requiert également une plateforme dans laquelle ces actions autonomes sont entièrement gouvernées.\n\nLes workflows agentiques nécessitent des modèles alliant raisonnement, fiabilité et sécurité, des critères qui guident la manière dont GitLab sélectionne et intègre ses partenaires en matière de modèles d'IA. Le framework de gouvernance de GitLab contribue à garantir que, à mesure que les agents d'IA prennent en charge des tâches de développement plus avancées, les entreprises conservent une visibilité et un contrôle complets sur ce que font ces agents, le moment où ils agissent et la façon dont les modifications sont suivies.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients GitLab\n\nSi vous utilisez déjà GitLab Duo Agent Platform, vous bénéficierez d'un accès aux modèles Claude et d'une assistance IA approfondie sur l'ensemble de votre cycle de développement logiciel, le tout dans le framework de gouvernance sur lequel vous vous appuyez déjà.\n\nSi vous évaluez des plateformes de développement logiciel basées sur l'IA, vous ne devriez pas avoir à choisir entre des capacités d'IA avancées et le contrôle en entreprise. Cette intégration stratégique est conçue pour offrir les deux.\n\n> Vous souhaitez en savoir plus sur GitLab Duo Agent Platform ? [Demandez une démonstration ou commencez un essai gratuit dès aujourd'hui](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr).",[22,26,284],{"featured":14,"template":15,"slug":735},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":737,"config":748},{"title":738,"description":739,"authors":740,"body":743,"heroImage":744,"date":745,"category":11,"tags":746},"GitLab et Vertex AI sur Google Cloud : vers un développement logiciel agentique","Découvrez comment les clients Google Cloud adoptent GitLab et Vertex AI pour les modèles de base, les contrôles d'entreprise et la richesse de Model Garden.\n",[741,742],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform redéfinit la façon dont les organisations conçoivent, sécurisent et livrent leurs logiciels. Depuis sa disponibilité générale en janvier 2026, la plateforme intègre l'IA agentique à chaque phase du cycle de développement logiciel. GitLab Duo Agent Platform constitue une couche d'orchestration intelligente au sein de laquelle les équipes de développement et leurs agents spécialisés planifient, codent, révisent et corrigent ensemble les vulnérabilités de sécurité.\n\nGrâce à ce partenariat, [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) automatise l'orchestration du développement logiciel et la gestion du contexte du cycle de vie via son intégration à Vertex AI sur Google Cloud, qui alimente la couche de modèles pour les appels d'agents. Les équipes continuent de travailler sur les tickets, les merge requests, les pipelines et les workflows de sécurité, tandis que l'inférence suit la posture Google Cloud qu'elles ont déjà définie.\n\nLes avancées des modèles Vertex AI de Google Cloud élargissent les possibilités d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform pour les clients Google Cloud. Ces derniers bénéficient d'un plan de contrôle [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") alimenté par l'IA dans GitLab, soutenu par une infrastructure d'IA en constante évolution dans Vertex AI, ainsi que par les options de déploiement et d'intégration flexibles de GitLab Duo Agent Platform. Cette combinaison permet des workflows agentiques plus performants et mieux gouvernés à l'échelle de l'entreprise.\n\n![Illustration conceptuelle de GitLab Duo Agent Platform intégré à Vertex AI de Google Cloud pour alimenter le développement logiciel agentique et les workflows d'IA gouvernés](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n## Des agents qui interviennent tout au long du cycle de vie\n\nDe nombreux outils d'IA se concentrent sur une seule tâche : accélérer la [génération de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/ai-code-generation-guide/ \"Génération de code\"). GitLab Duo Agent Platform va plus loin. La plateforme orchestre des agents d'IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification à la livraison en passant par les contrôles de sécurité, et ce pour de nombreuses équipes travaillant sur de multiples projets et releases. À cette échelle, les assistants d'IA pour le code sont indispensables à l'innovation continue, mais ne suffisent pas à eux seuls.\n\nLes assistants de codage à usage unique ont rarement une vision complète de l'état d'un projet. Le backlog, les merge requests en attente, les jobs en échec et les résultats de sécurité sont disponibles dans GitLab, mais une fenêtre de chat distincte dans un assistant de codage n'hérite pas de cette vue d'ensemble du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\"). Ce manque se traduit par des transferts manuels, des explications répétées à une IA dépourvue de contexte, et des équipes de gouvernance qui tentent de cartographier les flux de données entre des outils qui n'ont jamais été conçus comme un système unifié.\n\nGitLab Duo Agent Platform contribue à combler ce fossé en exécutant des agents et des flows sur les mêmes objets que ceux utilisés quotidiennement par les équipes d'ingénierie. Vertex AI fournit ensuite les modèles et services que ces agents sollicitent lorsque Google Cloud est votre environnement d'inférence de référence, la passerelle d'IA (AI-Gateway) de GitLab gérant les accès afin que les administrateurs disposent d'une cartographie claire des connexions. Par exemple, l'agent Planner analyse les backlogs, décompose les epics en tâches structurées et applique des frameworks de priorisation pour aider les équipes à décider de ce qu'elles doivent développer ensuite. L'agent Security Analyst trie les vulnérabilités, détaille les risques en langage clair et recommande des mesures correctives par ordre de priorité. Des flows intégrés connectent ces agents au sein de processus de bout en bout, sans que les équipes de développement aient à gérer chaque transfert manuellement.\n\nAgentic Chat dans GitLab Duo Agent Platform offre une expérience unifiée pour les équipes de développement. Elles formulent des requêtes en langage naturel pour obtenir des réponses contextuelles basées sur un raisonnement multi-étapes qui s'appuie sur l'état complet d'un projet : ses tickets, ses merge requests, ses pipelines, ses résultats de sécurité et son code source. GitLab servant de système d'enregistrement pour le SDLC avec un modèle de données unifié, les agents GitLab Duo opèrent dans un contexte de cycle de vie qui échappe aux assistants d'IA autonomes et spécifiques à un outil.\n\n### Amplifiés par Vertex AI\n\nGitLab Duo Agent Platform est conçue pour offrir une flexibilité en matière de modèles, car elle attribue différentes capacités à différents modèles en fonction de ceux qui offrent les meilleures performances pour une tâche donnée. Ce choix architectural porte ses fruits sur Google Cloud, où Vertex AI joue le rôle d'environnement géré pour les modèles de base et les services associés, et offre un vaste écosystème de modèles et une infrastructure gérée qui contribuent à repousser encore plus loin les capacités de la plateforme.\n\nLes dernières générations de modèles d'IA disponibles via Vertex AI apportent des améliorations significatives en matière de raisonnement, d'utilisation des outils et de compréhension des contextes longs par rapport aux versions précédentes. Des propriétés sur lesquelles s'appuient les agents de GitLab sur de nombreux projets et équipes qui disposent de codes sources volumineux et complexes. Des fenêtres de contexte plus longues et une intégration plus riche des outils dans les modèles sous-jacents élargissent ce que les agents peuvent accomplir en une seule action, ce qui est particulièrement important pour des charges de travail telles que l'analyse approfondie du backlog ou le contrôle de sécurité d'un monorepo.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden), avec son accès à un large éventail de modèles de base, offre aux clients la flexibilité nécessaire pour effectuer ces choix en fonction des performances, des coûts et des exigences réglementaires, sans la contrainte d'un fournisseur unique.\n\nPar ailleurs, les clients de GitLab peuvent utiliser la fonctionnalité Bring Your Own Model (BYOM) pour GitLab Duo Agent Platform, afin que les fournisseurs et les passerelles approuvés s'intègrent là où votre modèle de sécurité l'exige. L'article [consacré à GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) décrit le fonctionnement de cette configuration. Grâce à cette option de déploiement, les clients accèdent à un plus large éventail d'options de modèles qu'ils peuvent adapter à leur processus de développement logiciel : le bon modèle pour le bon workflow, avec les bonnes mesures de protection.\n\nPour GitLab, la décision de s'appuyer sur Vertex AI a été motivée par le besoin d'une fiabilité de niveau entreprise et d'une gamme de modèles inégalée. Vertex AI et Model Garden prennent entièrement en charge les aspects les plus complexes de l'hébergement des [grands modèles de langage (LLM)](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/ \"Qu'est-ce qu'un LLM ?\"), ce qui signifie que la livraison rapide de versions, la robustesse de la sécurité et la rigueur de la gouvernance sont intégrées de façon transparente dans l'intégration. Au-delà de l'offre de modèles Gemini, Vertex AI offre un accès mondial à faible latence à un vaste catalogue de modèles tiers et [open source](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-open-source/ \"Qu'est-ce que l'open source ?\").\n\nCombiné à l'approche de pointe de Google Cloud en matière de confidentialité des données et de protection des modèles, Vertex AI s'est imposé comme le choix évident pour alimenter l'[expérience développeur](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devops/what-is-developer-experience/ \"Expérience développeur\") nouvelle génération de GitLab.\n\nEn intégrant Vertex AI Model Garden à son backend, GitLab renforce considérablement sa plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") sans en répercuter la complexité sur les utilisateurs. Les équipes de développement n'ont pas à évaluer ni à gérer les LLM sous-jacents ; elles bénéficient au contraire d'un workflow simplifié et assisté par l'IA pour construire leurs applications.\n\nGitLab gère entièrement l'orchestration cloud et permet aux équipes de développement de se concentrer pleinement sur l'écriture d'un code de qualité, tandis que Vertex AI alimente les fonctionnalités qui les accompagnent.\n\n## Ce que cela signifie pour les clients Google Cloud\n\nGitLab Duo Agent Platform fournit déjà des agents d'IA qui opèrent sur l'ensemble du cycle de vie logiciel au sein d'un système d'enregistrement unique et gouverné. Sur Google Cloud, la plateforme favorise une innovation rapide à mesure que Vertex AI continue de faire évoluer les couches de modèles et d'infrastructure.\n\nPour les clients Google Cloud, cette intégration se traduit par une livraison logicielle rationalisée avec une gouvernance d'entreprise stricte. Pour les équipes d'ingénierie de plateforme, cela signifie normaliser les modèles Vertex qui alimentent les suggestions, les analyses et les corrections dans GitLab, plutôt que de répertorier des dizaines d'outils côté client. Les programmes de sécurité en bénéficient lorsque les agents proposent et valident des correctifs au même endroit où les équipes trient déjà les résultats, ce qui réduit les changements de contexte et les tâches qui s'échapperaient autrement vers des canaux non gérés.\n\nDu point de vue de l'économie et des politiques cloud, orienter l'inférence des agents vers Vertex depuis GitLab maintient l'utilisation à proximité des accords et contrôles déjà en place sur Google Cloud, ce qui contribue à éviter les dépenses redondantes et les chemins parallèles qui contournent les processus d'approvisionnement.\n\nVertex AI étant un fournisseur d'infrastructure sous-jacente de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent considérablement accroître la productivité de leurs équipes de développement sans les contraintes et les risques liés à la gestion de chaînes d'outils d'IA fragmentées. Les équipes restent alignées au sein d'un système d'enregistrement unique et sécurisé, ce qui leur permet de construire des applications plus rapidement et de livrer en toute confiance.\n\nLa collaboration entre GitLab et Google Cloud se construit depuis 2018. Aujourd'hui, elle représente l'une des collaborations les plus complètes pour les organisations qui souhaitent passer d'expérimentations en matière d'IA à un développement logiciel agentique entièrement gouverné sur Google Cloud. À mesure que les deux plateformes continuent d'évoluer, GitLab en élargissant son orchestration d'agents et son contexte développeur, et Vertex AI en repoussant les limites des capacités des modèles et de l'infrastructure des agents, la valeur ajoutée pour les clients communs ne cessera de croître.\n\n> [Commencez un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) pour découvrir la puissance de GitLab et Vertex AI sur Google Cloud.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-15",[22,284,747,23,26],"google",{"featured":14,"template":15,"slug":749},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":751,"config":760},{"title":752,"description":753,"authors":754,"heroImage":756,"date":757,"body":758,"category":11,"tags":759},"Accélérez votre développement avec GitLab Duo Agent Platform et Claude","Découvrez comment tirer parti des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic pour automatiser la génération de code et la création de pipelines directement dans GitLab.",[755],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-04-09","Les équipes de développement logiciel modernes sont confrontées à un défi majeur : comment maintenir la cadence de développement tout en garantissant la qualité du code, la sécurité et la cohérence dans le cadre de projets complexes ?\n\nBien que les assistants IA pour le code aient accéléré la productivité individuelle des équipes, ils fonctionnent souvent en marge du workflow de développement global. Ce manque d'intégration oblige les développeurs à basculer constamment entre différents outils, à traduire manuellement les suggestions de l'IA en code exploitable et à consacrer un temps précieux à des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) résout ce problème en offrant une intégration transparente avec des modèles d'IA externes comme Claude d'Anthropic, Codex d'OpenAI et bien d'autres encore.\n\nEn créant des agents externes au sein de GitLab Duo Agent Platform, les organisations peuvent personnaliser les capacités de l'IA selon leurs besoins, workflows et normes spécifiques, directement dans l'environnement GitLab qu'elles connaissent. Les agents comprennent le contexte de votre projet, respectent vos normes de code et peuvent accomplir de manière autonome des tâches complexes en plusieurs étapes, de l'idée initiale au code prêt pour la production.\n\nRegardez cette démonstration vidéo et suivez les étapes ci-dessous pour vous lancer :\n\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/BPmoVCeyWJA?si=50ktjKxPUNpicXve\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n\n## Cas d'utilisation concrets\n\nVoici trois cas d'utilisation qui illustrent comment les agents externes transforment le cycle de vie du développement :\n\n### 1. De l'idée au code\n\nEn partant d'un projet vide et d'une description détaillée du ticket, l'agent externe (dans ce cas, Claude) prend en charge l'intégralité du développement de l'application. Le titre du ticket correspond à l'application souhaitée et la description énumère ses spécifications.\n\nL'agent lit le contexte (informations du projet, ressources associées, etc.), analyse les exigences détaillées dans le ticket, génère une application web Java full stack avec les composants d'interface utilisateur appropriés, implémente la logique métier avec les taux d'intérêt indiqués et crée une merge request comprenant l'ensemble du code prêt à être révisé.\n\nL'application générée inclut des classes Java backend, des fichiers HTML/CSS/JavaScript frontend et la configuration du build en fonction des spécifications du ticket d'origine. Les équipes peuvent ensuite tester l'application localement, vérifier les fonctionnalités et continuer à itérer avec l'agent par le biais d'une conversation en langage naturel.\n\n![Ticket détaillant les exigences de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/irzlmm0gukanjt7ryq9b.png \"Ticket détaillant les exigences de l'application\")\n\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/ajr6nquefob7lefdcxng.png \"Prompt pour que l'agent externe crée une merge request avec implémentation  de l'application\")\n\n\n\n\n![Implémentation terminée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/gbwwawybg9u4jzibuurw.png \"Implémentation terminée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Nouvelle application créée par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/rijlwchqo1zytp842bld.png \"Nouvelle application créée par l'agent externe\")\n\n\n\n![Build et exécution locale de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058386/aycpfxa0mdbfbxf2ydu3.png \"Build et exécution locale de l'application\")\n\n\n\n![Test local de l'application](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058388/rxlvwmzlx8vor92qhotl.png \"Test local de l'application\")\n\n### 2. Revue de code\n\nL'assurance qualité ne se limite pas à la génération de code. Dans le deuxième cas d'utilisation, le même agent externe effectue une revue de code complète de l'application qu'il a créée. En mentionnant l'agent dans un commentaire de la merge request, les équipes reçoivent une analyse détaillée comprenant les points forts du code, les problèmes critiques, les préoccupations de priorité moyenne, les améliorations mineures, les évaluations de sécurité, les notes de test, les métriques du code et les recommandations accompagnées d'un statut d'approbation. Ce processus de revue automatisée garantit la cohérence et détecte les problèmes potentiels avant qu'ils n'atteignent la production. Il permet aussi de libérer les développeurs expérimentés pour qu'ils se concentrent sur les décisions architecturales plutôt que sur les inspections routinières du code.\n\n\n![Demande de revue de code à l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058387/ri7x5qkx9bfnidfn8gx1.png \"Demande de revue de code à l'agent externe\")\n\n\n\n![Résultats de la revue de code par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/trdamdekrnvkbnfz0twg.png \"Résultats de la revue de code par l'agent externe\")\n\n\n\n### 3. Création d'un pipeline pour construire une image de conteneur\n\nLe dernier cas d'utilisation se concentre sur une lacune courante : l'automatisation du déploiement. Lorsque la merge request ne dispose pas de [pipeline CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\"), les équipes peuvent simplement demander à l'agent externe d'en créer un. L'agent génère une configuration de pipeline complète qui construit l'application, crée un Dockerfile au moyen d'images de base adaptées à la version Java du projet, construit une image [Docker](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-docker-comprehensive-guide/ \"Qu'est-ce que Docker ?\") et la déploie dans le registre de conteneurs intégré de GitLab. Le pipeline s'exécute automatiquement et suit les étapes de build, de création d'image Docker et de déploiement dans le registre sans configuration ni intervention manuelle.\n\n\n![Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058392/bwqipksewm1hejuycwqh.png \"Prompt pour que l'agent externe crée un pipeline et une image de conteneur\")\n\n\n\n![Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/agyr8hhc1vax7aarsxoj.png \"Nouveau pipeline et fichiers Dockerfile créés par l'agent externe\")\n\n\n\n![Exécution réussie du pipeline venant d'être créé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/cdm4mye5edkpemedpxts.png \"Exécution réussie du pipeline venant d'être créé\")\n\n\n\n![Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058395/bifx71xz9k7vedbo9xl3.png \"Image de conteneur créée suite à l'exécution du pipeline\")\n\n## Résumé\n\nAvec ses agents externes, GitLab Duo Agent Platform représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent le développement logiciel. En remédiant à l'isolation des outils d'IA et à la fragmentation des workflows, les agents externes offrent une automatisation intelligente directement dans les plateformes que les équipes utilisent déjà. Plutôt que de traiter l'IA comme un assistant de codage séparé, GitLab Duo Agent Platform intègre de manière transparente des modèles externes comme Claude dans votre workflow GitLab, pour que les agents puissent comprendre le contexte complet du projet, respecter les normes de l'organisation et gérer en toute autonomie des tâches complexes à chaque étape du [SDLC](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-sdlc/ \"Qu'est-ce que le SDLC ?\").\n\nLa proposition de valeur est claire : les équipes de développement accélèrent les délais de livraison, maintiennent une qualité de code cohérente, réduisent le travail répétitif et libèrent les ingénieurs expérimentés afin qu'ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur les tâches routinières. De la génération de code prêt pour la production basée sur des descriptions de tickets à la réalisation de revues de code approfondies et à l'automatisation des pipelines de déploiement, les agents externes deviennent des collaborateurs de confiance qui comprennent les besoins et normes spécifiques de votre organisation.\n\nDécouvrez comment votre équipe peut livrer plus rapidement et maintenir une qualité de code supérieure sans changer de contexte tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Essayez [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr) dès aujourd'hui. Ensuite, consultez notre article [« Démarrer avec GitLab Duo Agent Platform : le guide complet »](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[26,22,24],{"featured":35,"template":15,"slug":761},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"promotions":763},[764,777,788,800],{"id":765,"categories":766,"header":767,"text":768,"button":769,"image":774},"ai-modernization",[11],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":770,"config":771},"Get your AI maturity score",{"href":772,"dataGaName":773,"dataGaLocation":251},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":775},{"src":776},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":778,"categories":779,"header":780,"text":768,"button":781,"image":785},"devops-modernization",[26,578],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":782,"config":783},"Get your DevOps maturity score",{"href":784,"dataGaName":773,"dataGaLocation":251},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":786},{"src":787},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":789,"categories":790,"header":792,"text":768,"button":793,"image":797},"security-modernization",[791],"security","Are you trading speed for security?",{"text":794,"config":795},"Get your security maturity score",{"href":796,"dataGaName":773,"dataGaLocation":251},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":798},{"src":799},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":801,"paths":802,"header":805,"text":806,"button":807,"image":812},"github-azure-migration",[803,804],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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