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.
Structurer 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.
Grâce à GitLab Duo Agent Platform, ces trois tâches sont exécutées en parallèle, avec une merge request prête à être revue en quelques minutes.
Découvrez 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.
GitLab Duo Agent Platform : une orchestration agentique native
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).
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L’orchestration agentique au coeur du SDLC
Notre approche repose sur trois piliers interconnectés :
- Nous conservons ce qui fait notre force : une plateforme unifiée avec un système de données centralisé et des APIs.
- Nous ajoutons une couche d'intelligence agentique : des agents spécialisés travaillant ensemble et de manière autonome.
- 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.
Des agents spécialisés tout au long du SDLC
GitLab 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.
Les utilisateurs ont accès à trois types d’agents différents : les agents par défaut comme Planner, Security Analyst et Data Analyst pour les tâches courantes de développement, les agents personnalisables pour les workflows spécifiques à votre équipe, ainsi que les agents externes 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.
Ces agents partagent un contexte unifié. Ils peuvent accéder aux tickets, au code source, aux pipelines CI/CD, aux merge requests et à l'historique de déploiement, selon les permissions données.
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.
Comment l'IA agentique réduit les temps d'attente entre chaque étape ?
Dans 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.
L'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.
L'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.
3 exemples de flows à tester
Découvrez comment GitLab Duo Agent Platform transforme le quotidien des équipes grâce à ces trois cas d'usage qui peuvent être exécutés simultanément.
Transformer une idée en ticket structuré
Avec 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.
Ce 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.
L'action proposée est soumise à validation. Une fois approuvé, le ticket apparaît dans le backlog en quelques secondes.
Diviser un ticket en sous-tâches
Un 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.
Générer une merge request depuis un ticket
À 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.
Il 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.
Une collaboration entre humains et IA
Un 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. Cette 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.
Le catalogue d’IA : un écosystème agentique
Au-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.
Les options de partage sont flexibles : ouverture à la communauté ou restriction à des usages internes selon les besoins de gouvernance.
Cette 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.
Ces agents et flows s'intègrent à votre interface GitLab et identifient rapidement votre contexte et vos projets.
Prérequis
Pour utiliser GitLab Duo Agent Platform, plusieurs conditions sont requises :
- Disposer de la version 18.8 ou ultérieure de GitLab ou d’un compte GitLab.com.
- Être abonné à GitLab Premium ou GitLab Ultimate
GitLab 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. Pour en savoir plus, consultez notre article IA agentique avec contrôle d'entreprise : GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted et BYOM.
Perspectives : l'IA agentique au coeur du DevSecOps
GitLab 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.
Vous souhaitez en savoir plus sur les flows ? Consultez notre article Comprendre les flows : workflows multi-agents et découvrez comment utiliser les flows par défaut et les flows personnalisables.
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