[{"data":1,"prerenderedAt":707},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight/":3,"navigation-fr-fr":35,"banner-fr-fr":455,"footer-fr-fr":468,"Bill Staples":679,"next-steps-fr-fr":692},{"_path":4,"_dir":5,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":8,"content":13,"config":25,"_id":28,"_type":29,"title":30,"_source":31,"_file":32,"_stem":33,"_extension":34},"/fr-fr/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight","blog",false,"",{"config":9,"title":10,"ogTitle":10,"description":11,"ogDescription":11,"ogImage":12},{"noIndex":6},"GitLab 18.4 : développer et automatiser avec l'IA native","Avec GitLab 18.4, les équipes créent des agents personnalisés, exploitent le contexte du graphe de connaissances et automatisent la correction des pipelines.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png",{"heroImage":12,"date":14,"title":10,"description":15,"authors":16,"body":18,"category":19,"tags":20},"2025-09-23","Avec GitLab 18.4, les équipes créent des agents personnalisés, exploitent le contexte du graphe de connaissances et automatisent la correction des pipelines afin d'améliorer la concentration et l'efficacité des équipes de développement.",[17],"Bill Staples","Toutes les équipes savent que le développement moderne ne se limite pas à l'écriture de code, et englobe au contraire la gestion des changements tout au long du cycle de développement logiciel.\n\nDans la version [GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), nous avons posé les bases d'une véritable collaboration entre humains et IA. Nous avons introduit des outils d'IA de premier plan tels que Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI et Gemini CLI en tant qu'intégrations natives à GitLab, fourni notre premier aperçu du serveur GitLab Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) en partenariat avec Cursor et lancé deux nouveaux flows : « ticket à MR » et « conversion de fichier CI pour les Flows Jenkins » afin de proposer des solutions à des problèmes quotidiens rencontrés par les équipes.\n\nAvec [GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/releases/2025/09/18/gitlab-18-4-released/), nous renforçons la sécurité et la gouvernance relatives à votre utilisation de l'IA. Par ailleurs, nous étendons aussi votre capacité à créer et à partager des agents personnalisés, à collaborer plus efficacement grâce à Agentic Chat, à naviguer dans le code source avec le graphe de connaissances et à maintenir vos pipelines opérationnels avec le flow « correction de pipelines en échec ».\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Construisez votre expérience\n\n*Commencez votre journée en consultant GitLab Duo AI Catalog, une bibliothèque d'agents spécialisés qui mettent en avant les priorités, automatisent les tâches routinières et vous aident à rester concentré.*\n\n### GitLab Duo AI Catalog : une bibliothèque d'agents spécialisés\n\nNotre version GitLab 18.4 intègre GitLab Duo AI Catalog, une bibliothèque centralisée où les équipes peuvent créer, partager et collaborer avec des agents personnalisés au sein de leur entreprise. Chaque équipe aime faire les choses à sa façon, c'est pourquoi il suffit de former des agents personnalisés pour que tout soit fait correctement.\n\nPar exemple, un agent Planification de produit personnalisé peut signaler des bogues dans un format spécifique conformément à vos normes d'ajouts de labels, un agent Rédacteur technique peut rédiger une documentation concise en suivant vos conventions, ou un agent Securité peut s'assurer que chaque MR respecte vos normes de sécurité et de conformité. Au lieu de fonctionner comme des outils déconnectés, ces agents s'intègrent naturellement dans le workflow de GitLab et vous aident à terminer vos tâches plus rapidement sans perturber les processus établis.\n\n**Note :** cette fonctionnalité n'est actuellement disponible que sur GitLab.com. Nous prévoyons de la mettre à disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Réduisez le changement de contexte\n\n*GitLab Duo Agentic Chat garantit une collaboration fluide avec les agents.*\n\n### Agentic Chat : rationaliser la collaboration avec les agents\n\nPièce maîtresse de GitLab Duo Agent Platform, [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) vous offre un moyen transparent de collaborer avec les agents d'IA. La dernière mise à jour d'Agentic Chat dans la version GitLab 18.4 améliore l'expérience de chat ainsi que l'affichage et la gestion des sessions.\n\n* **Chat avec agent personnalisé**\n\nCommençons par votre agent personnalisé que vous venez de créer. Vous pouvez immédiatement le mettre au travail via Agentic Chat. Par exemple, vous pourriez lui demander « donne-moi une liste de tâches » pour commencer à travailler sur les projets les plus urgents. De plus, vous avez maintenant la possibilité de démarrer de nouvelles conversations avec de nouveaux agents et de reprendre des conversations précédentes avec des agents sans perte de contexte.\n\n* [**Sélection du modèle par l'utilisateur**](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)\n\nAvec les versions précédentes, vous pouviez sélectionner des modèles au niveau d'un espace de nommage, mais dans GitLab 18.4, vous pouvez maintenant choisir des modèles au niveau de l'utilisateur à chaque session de chat. Cela vous permet d'opter pour le [LLM](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/large-language-model/) qui convient le mieux à la tâche à accomplir ou de tester différents LLM pour voir lequel fournit la meilleure réponse concernant votre tâche.\n\n* **Formatage et design améliorés**\n\nNous espérons que vous apprécierez le nouveau look de GitLab Duo Agentic Chat, qui comprend également une meilleure gestion des approbations d'appels d'outils pour améliorer votre expérience.\n\n* **Sessions d'agents disponibles via Agentic Chat**\n\nLes sessions font désormais partie intégrante de l'expérience Agentic Chat. Toute utilisation d’agents ou de flow apparaît maintenant dans l'aperçu des sessions dans Agentic Chat. Chaque session fournit des informations détaillées comme les job logs, les informations utilisateur et les métadonnées d'outils afin de garantir une transparence essentielle sur la façon dont les agents travaillent pour vous.\n  \n**Note :** les sessions dans Agentic Chat sont disponibles uniquement sur GitLab.com. Nous prévoyons de les mettre à disposition de nos clients GitLab Self-Managed le mois prochain dans la version 18.5.\n\n## Exploitez pleinement votre code source\n\n*Avec les agents, le contexte est primordial. Le graphe de connaissances vous permet de donner à vos agents plus de contexte pour qu'ils puissent travailler plus rapidement et vous donner de meilleurs résultats.*\n\n### Amélioration du graphe de connaissances pour accélérer l'indexation du code\n\nLe [graphe de connaissances(https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/) disponible dans la version 18.4 transforme la façon dont les équipes et les agents comprennent et naviguent dans les codes sources complexes. Il fournit une carte connectée de la totalité de votre projet et relie fichiers, routes et références tout au long du cycle de développement logiciel. Les outils tels que l'accès aux définitions, la recherche dans le code source et le suivi des références disponibles dans les requêtes de chat aident les équipes de développement à poser des questions précises comme « affiche-moi tous les fichiers d'itinéraire » ou « quels sont les autres éléments impactés par cette modification ? ».\n\nCe contexte approfondi aide les équipes à avancer plus rapidement et à se sentir plus en confiance, qu'il s'agisse d'intégrer de nouveaux contributeurs, d'effectuer des recherches approfondies sur un projet ou d'explorer l’impact d’une modification sur le code dépendant. Plus votre écosystème vit dans GitLab, plus le graphe de connaissances devient puissant et donne aux équipes et aux agents d'IA les bases pour travailler avec précision, vitesse et plein accès aux informations du projet. Dans les futures versions, nous intégrerons toutes vos données GitLab dans le graphe de connaissances, y compris les plans, les merge requests, les vulnérabilités de sécurité et plus encore.\n\n## Automatisez la maintenance de vos pipelines\n\n*Corrigez les échecs de pipeline plus rapidement et restez concentré avec le flow « correction de pipelines en échec ».*\n\n### Corrigez des pipelines en échec en tenant compte du contexte métier\n\nLe maintien des pipelines est essentiel pour votre vélocité de développement, mais les approches traditionnelles se concentrent uniquement sur le dépannage technique sans considérer l'impact métier. Le **flow « correction de pipelines en échec »** adresse ce problème en combinant l'analyse technique avec le contexte stratégique. Par exemple, il peut automatiquement prioriser la correction d'un pipeline de déploiement en échec pour un service client avant un job de test nocturne, ou signaler différemment les problèmes de compilation dans une branche de release hautement prioritaire par rapport aux branches de fonctionnalités expérimentales.\n\n* **La détection des échecs avec contexte métier** surveille les exécutions de pipeline et comprend l'importance des différents workflows et cibles de déploiement.\n\n* **L'analyse des causes profondes en contexte** analyse les journaux d'échec en parallèle des exigences métier, les modifications récentes et les dépendances entre projets pour identifier les causes sous-jacentes.\n\n* **La priorisation stratégique des correctifs** génère des corrections appropriées tout en considérant l'impact métier, les échéances et les priorités d'allocation des ressources.\n\n* **La résolution intégrée au workflow** crée automatiquement des merge requests avec des correctifs qui maintiennent des processus de revue appropriés et fournissent un contexte métier afin d'aider à prioriser les tâches.\n\nCe flow assure l'exécution des pipelines et l'alignement stratégique. Ses corrections automatisées correspondent aux objectifs métier et ne servent pas uniquement à résoudre des problèmes techniques de manière isolée.\n\n## Personnalisez votre environnement IA\n\n*L'automatisation ne fonctionne que si vous faites confiance aux modèles qui l'alimentent. C'est pourquoi la version 18.4 offre des fonctionnalités de gouvernance comme la sélection de modèles et les clés gérées par GitLab.*\n\n### Sélection de modèles GitLab Duo pour l'optimisation des performances\n\nLa [sélection de modèles](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/) est maintenant proposée en disponibilité générale afin de contrôler directement les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent GitLab Duo. Vous et votre équipe pouvez sélectionner les modèles de votre choix, les appliquer à l'ensemble de votre entreprise ou les adapter à chaque fonctionnalité. Vous pouvez définir des valeurs par défaut pour garantir la cohérence entre les espaces de nommage et les outils, sans oublier le respect des exigences en matière de gouvernance, de conformité et de sécurité.\n\nPour les clients qui utilisent GitLab Duo Self-Hosted, la nouvelle prise en charge de GPT OSS et GPT‑5 offre une flexibilité supplémentaire pour les workflows de développement alimentés par l'IA.\n\n**Note :** la sélection de modèles n'est pas disponible pour les clients GitLab.com, et les modèles GPT ne sont pas pris en charge sur GitLab.com.\n## Protégez votre contexte sensible\n\n*La gouvernance s’accompagne d’une protection des données afin de contrôler précisément ce que l'IA peut et ne peut pas voir.*\n\n### GitLab Duo Context Exclusion : une protection granulaire des données\n\nUn contrôle granulaire sur les informations auxquelles les agents d'IA peuvent accéder est nécessaire. Dans la version 18.4, **GitLab Duo Context Exclusion**  fournit des paramètres au niveau du projet qui permettent aux équipes d'interdire à l'IA d'accéder à des fichiers spécifiques ou des chemins de fichiers :\n\n* **Exclusions spécifiques à certains fichiers** pour aider à protéger les fichiers sensibles tels que les configurations de mots de passe, les secrets et les algorithmes propriétaires.\n\n* **Règles basées sur les chemins** pour créer des modèles d'exclusion en fonction des structures de répertoires ou des conventions de nommage de fichiers.\n\n* **Configuration flexible** pour appliquer des exclusions au niveau du projet tout en maintenant l'efficacité du workflow de développement.\n\n* **Visibilité d'audit** pour suivre le contenu exclu et garantir la conformité aux politiques de gouvernance des données.\n\nGitLab Duo Context Exclusion vous aide à protéger vos données sensibles pendant que vous accélérez votre développement avec l'IA agentique.\n\n## Renforcez vos fonctionnalités d'IA avec de nouveaux outils MCP\n\n*Les outils MCP étendus font passer ces fonctionnalités à la vitesse supérieure en connectant votre environnement GitLab à un écosystème plus vaste d'agents intelligents.*\n\n### Nouveaux outils pour le serveur GitLab MCP\n\nSur la base du serveur MCP initial introduit dans [la version 18.3](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-18-3-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/), GitLab 18.4 ajoute plus d'outils MCP afin de définir la manière dont les clients MCP interagissent avec GitLab. Ces nouveaux outils augmentent les possibilités d'intégration et permettent aux agents d'IA de première partie et tiers de s'attaquer à des tâches plus détaillées telles que l'accès aux données de projet, l'exécution d'opérations de code ou la recherche dans des dépôts, le tout dans le respect des modèles de sécurité et d'autorisations existants. Pour une liste complète des outils MCP, y compris les nouveautés de la version 18.4, consultez notre [documentation dédiée au serveur MCP](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Découvrez l'avenir du développement logiciel intelligent\n\nAvec [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo/agent-platform/), les équipes n'ont plus à travailler sur un ticket à la fois dans un fil de discussion unique : la collaboration se déroule désormais dans plusieurs fils avec des agents asynchrones qui agissent comme des collègues pour accomplir des tâches plus rapidement. Nous donnons vie à cette vision unique en respectant les souhaits d'indépendance et de liberté de choix de nos clients : vous pouvez travailler dans vos environnements cloud préférés en utilisant les LLM et les outils d'IA qui vous conviennent le mieux, dans le respect des règles de sécurité et de conformité que vous avez définies.\n\nEn tant que partie intégrante de cette innovation, GitLab 18.4 est non seulement une mise à jour logicielle, mais aussi une version plus fluide, plus intelligente et plus sûre qui facilite le quotidien des équipes de développement. Des agents réutilisables aux corrections de pipeline adaptées aux enjeux métier, chaque fonctionnalité est conçue pour renforcer la concentration des équipes et assurer vitesse, sécurité et contrôle. Pour un aperçu plus approfondi de la façon dont ces fonctionnalités se combinent en pratique, consultez notre vidéo de démonstration.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nLes utilisateurs de GitLab Premium et GitLab Ultimate peuvent commencer à utiliser ces fonctionnalités dès aujourd'hui sur GitLab.com et GitLab Self-Managed, tandis que les clients [GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/fr-fr/dedicated/) pourront y accéder le mois prochain.\n\n> **Activez les fonctionnalités bêta et expérimentales dans GitLab Duo Agent Platform dès aujourd'hui** et découvrez comment l'IA, avec un accès complet au contexte, peut transformer la façon dont vos équipes développent des logiciels. Nouveau sur GitLab ? [Commencez votre essai gratuit](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/devsecops/) et découvrez pourquoi l'avenir du développement est alimenté par l'IA, sécurisé et orchestré sur la plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/) la plus complète au monde.\n\n## Maintenez votre instance GitLab à jour\n\nPour vous assurer d'obtenir les dernières fonctionnalités, mises à jour de sécurité et améliorations de performances, nous vous recommandons de maintenir votre instance GitLab à jour. Les ressources suivantes peuvent vous aider à planifier et terminer votre mise à niveau :\n\n* [Outil de chemin de mise à niveau](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/)  indiquez votre version actuelle pour consulter les étapes à suivre afin de mettre à niveau votre instance.\n\n* [Documentation de mise à niveau](https://docs.gitlab.com/fr-fr/update/upgrade_paths/) : guides détaillés pour chaque version prise en charge, y compris les exigences, les instructions étape par étape et les meilleures pratiques.\n\nEn effectuant régulièrement des mises à niveau, vous vous assurez que votre équipe bénéficie des dernières fonctionnalités de GitLab ainsi que d'une sécurité et d’une prise en charge optimales.\n\nPour les entreprises qui privilégient une approche autonome, pourquoi ne pas faire appel à [GitLab Managed Maintenance](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) ? Avec GitLab Managed Maintenance, votre équipe se concentre sur l'innovation tandis que les experts GitLab gèrent les mises à niveau de votre instance GitLab Self-Managed afin d'assurer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de votre développement DevSecOps. Contactez votre gestionnaire de compte pour obtenir plus d'informations.\n\n*Cet article de blog contient des énoncés de nature prospective au sens de la Section 27A de la Securities Act de 1933, telle que modifiée, et de la Section 21E de la Securities Exchange Act de 1934. Bien que nous croyions que les attentes reflétées dans les énoncés de nature prospective contenus dans cet article de blog sont raisonnables, elles sont soumises à des risques connus et inconnus, des incertitudes, des hypothèses et d'autres facteurs qui peuvent entraîner des résultats ou des conséquences sensiblement différents. De plus amples informations sur ces risques et autres facteurs sont incluses sous la rubrique « Facteurs de risque » dans nos documents déposés auprès de la SEC. 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