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conteneurs d’Amazon ECR vers GitLab.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663129/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945__28_.png","https://about.gitlab.com/blog/automating-container-image-migration-from-amazon-ecr-to-gitlab","https://about.gitlab.com","article","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"Comment automatiser la migration des images de conteneurs d'Amazon ECR vers GitLab\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Tim Rizzi\"}],\n        \"datePublished\": \"2025-02-13\",\n      }\n                  ",{"title":671,"description":672,"authors":679,"heroImage":673,"date":681,"body":682,"category":683,"tags":684,"updatedDate":689},[680],"Tim Rizzi","2025-02-13","« Nous devons migrer des centaines d'images de conteneurs d'Amazon Elastic Container Registry (ECR) vers GitLab. Pouvez-vous nous aider ? » Cette question revenait sans cesse lors de nos échanges avec des ingénieurs de plateforme. En pleine modernisation de leur chaîne d'outils DevSecOps avec GitLab, ils se retrouvaient bloqués au moment de déplacer leurs images de conteneurs. D’un point de vue technique, chaque transfert est simple. Mais, l'opération était longue et fastidieuse en raison du volume considérable d'images.\n\nUn ingénieur de plateforme a parfaitement résumé la situation : « Je connais parfaitement le processus : effectuer un pull, retagger, effectuer un push. Le problème, c'est que je gère 200 microservices, chacun contenant plusieurs tags. Je ne peux pas passer plusieurs semaines sur cette migration alors que j'ai des tâches critiques à effectuer au niveau de l'infrastructure. »\n\n## Le défi\n\nCette conversation nous a fait réfléchir et a donné naissance à une idée. Et si nous pouvions automatiser l'ensemble du processus ? Lorsqu'une équipe de plateforme DevOps transfère ses [pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\") vers GitLab, la migration des images de conteneurs ne devrait pas poser de difficulté particulière. Le processus manuel est rudimentaire, mais répétitif : il s'agit d'effectuer un pull de chaque image, de la retagger et d'effectuer un push pour la migrer vers le registre de conteneurs de GitLab. Réaliser cette même opération pour des dizaines de dépôts et plusieurs tags par image requiert des jours ou des semaines de travail chronophage.\n\n## La solution\n\nNous avons donc entrepris de créer un pipeline GitLab qui effectuerait automatiquement cette lourde tâche. L'objectif était clair : fournir aux ingénieurs de plateforme un outil qu'ils pourraient configurer en quelques minutes et qui, en une seule nuit, parviendrait à migrer toutes leurs images.\n\n### Configuration des accès\n\nCommençons par l'essentiel : les aspects liés à la sécurité. Nous voulions nous assurer que les équipes puissent exécuter cette migration avec un minimum d'autorisations sur AWS. Voici la politique de gestion des identités et des accès (IAM) en lecture seule dont vous avez besoin :\n\n```json\n{\n    \"Version\": \"2012-10-17\",\n    \"Statement\": [\n        {\n            \"Effect\": \"Allow\",\n            \"Action\": [\n                \"ecr:GetAuthorizationToken\",\n                \"ecr:BatchCheckLayerAvailability\",\n                \"ecr:GetDownloadUrlForLayer\",\n                \"ecr:DescribeRepositories\",\n                \"ecr:ListImages\",\n                \"ecr:DescribeImages\",\n                \"ecr:BatchGetImage\"\n            ],\n            \"Resource\": \"*\"\n        }\n    ]\n}\n```\n\n### Configuration de GitLab\n\nUne fois la sécurité en place, l'étape suivante consiste à configurer GitLab. Nous avons volontairement réduit cela au strict minimum : il vous suffit de configurer les variables suivantes dans les paramètres CI/CD de votre projet :\n\n```\nAWS_ACCOUNT_ID: Your AWS account number\nAWS_DEFAULT_REGION: Your ECR region\nAWS_ACCESS_KEY_ID: [Masked]\nAWS_SECRET_ACCESS_KEY: [Masked]\nBULK_MIGRATE: true\n```\n\n### Le pipeline de migration \n\nPassons maintenant à la partie la plus intéressante. Nous avons créé le pipeline en utilisant Docker-in-Docker pour gérer toutes les opérations liées aux images de manière fiable :\n\n```yaml\nimage: docker:20.10\nservices:\n  - docker:20.10-dind\n\nbefore_script:\n  - apk add --no-cache aws-cli jq\n  - aws sts get-caller-identity\n  - aws ecr get-login-password | docker login --username AWS --password-stdin\n  - docker login -u ${CI_REGISTRY_USER} -p ${CI_REGISTRY_PASSWORD} ${CI_REGISTRY}\n```\n\nLe pipeline fonctionne en trois phases, chacune s'appuyant sur la précédente :\n\n1. Identification\n\nDans un premier temps, il détecte l'ensemble de vos dépôts :\n\n```bash\nREPOS=$(aws ecr describe-repositories --query 'repositories[*].repositoryName' --output text)\n```\n\n2. Énumération des tags\n\nEnsuite, pour chaque dépôt, il récupère l'ensemble des tags :\n\n```bash\nTAGS=$(aws ecr describe-images --repository-name $repo --query 'imageDetails[*].imageTags[]' --output text)\n```\n\n3. Transfert\n\nEnfin, il gère la migration proprement dite :\n\n```bash\ndocker pull ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_DEFAULT_REGION}.amazonaws.com/${repo}:${tag}\ndocker tag ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_DEFAULT_REGION}.amazonaws.com/${repo}:${tag} ${CI_REGISTRY_IMAGE}/${repo}:${tag}\ndocker push ${CI_REGISTRY_IMAGE}/${repo}:${tag}\n```\n\n## Résultats\n\nVoici ce que cette solution offre comme avantages aux ingénieurs de plateforme qui ne veulent pas passer plusieurs semaines sur la migration :\n\n- Identification et migration automatisées de l'ensemble des dépôts et tags\n- Dénomination cohérente des images entre ECR et GitLab\n- Gestion des échecs de transferts\n- Journalisation claire pour suivre la progression\n\nAu lieu d'écrire des scripts et de surveiller la migration, l'ingénieur de plateforme peut se concentrer sur des tâches à plus grande valeur ajoutée.\n\n## Utilisation\n\nLa première étape est très simple :\n\n1. Copiez le fichier `.gitlab-ci.yml` dans votre dépôt.\n2. Configurez les variables AWS et GitLab.\n3. Définissez `BULK_MIGRATE` sur « true » pour déclencher la migration.\n\n## Bonnes pratiques\n\nEn accompagnant plusieurs équipes dans leur migration, nous avons tiré quelques enseignements pratiques :\n\n- Exécutez la migration en dehors des heures de pointe pour réduire au maximum l'impact sur votre équipe.\n- Consultez les logs de pipeline qui vous indiqueront si un élément nécessite votre attention.\n- Ne désactivez pas votre registre ECR avant d'avoir vérifié que toutes les images ont bien été transférées.\n- Pour les migrations à grande échelle, envisagez d'ajouter une limite de débit pour éviter de saturer votre réseau.\n\nNous mettons ce pipeline à disposition en open source dans notre dépôt GitLab public, car nous sommes convaincus que les ingénieurs de plateforme devraient passer leur temps à créer de la valeur, plutôt qu'à copier des images de conteneurs. N'hésitez pas à l'adapter à vos besoins ou à poser vos questions sur sa mise en œuvre. Consultez notre documentation pour en savoir plus sur les [catalogues CI/CD](https://gitlab.com/explore/catalog/components/package \"Catalogues CI/CD\"). ","engineering",[109,9,685,686,687,688],"tutorial","DevSecOps platform","product","solutions architecture","2025-04-07",{"slug":691,"featured":91,"template":692},"automating-container-image-migration-from-amazon-ecr-to-gitlab","BlogPost","content:fr-fr:blog:automating-container-image-migration-from-amazon-ecr-to-gitlab.yml","Automating Container Image Migration From Amazon Ecr To Gitlab","fr-fr/blog/automating-container-image-migration-from-amazon-ecr-to-gitlab.yml","fr-fr/blog/automating-container-image-migration-from-amazon-ecr-to-gitlab",{"_path":698,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":699,"content":703,"config":713,"_id":715,"_type":14,"title":716,"_source":16,"_file":717,"_stem":718,"_extension":19},"/fr-fr/blog/enhance-application-quality-with-ai-powered-test-generation",{"noIndex":6,"title":700,"ogTitle":700,"description":701,"ogDescription":701,"ogImage":702},"Améliorez votre processus d'assurance qualité avec l’IA","Découvrez comment GitLab Duo combiné à Amazon Q améliore le processus d'assurance qualité en générant automatiquement des tests unitaires complets.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,w_1640,h_1000,c_lfill/v1749659604/Blog/Hero%20Images/Screenshot_2024-11-27_at_4.55.28_PM.png",{"title":704,"description":701,"authors":705,"heroImage":702,"date":707,"body":708,"category":709,"tags":710},"Améliorer la qualité des applications avec la génération de tests alimentée par l'IA",[706],"Cesar Saavedra","2025-07-15","Vous savez à quel point la qualité des applications est essentielle pour vos clients et votre réputation. Cependant, garantir cette qualité avec des tests complets peut s’avérer complexe. Vous êtes confronté à des processus manuels chronophages, une couverture de test incohérente au sein de votre équipe, ou des problèmes qui parviennent à passer à travers les mailles du filet. Il est ainsi frustrant de voir votre notation chuter à cause d’une assurance qualité qui devient un goulot d'étranglement plutôt qu'une protection.\n\nC'est là que [GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/) peut transformer votre processus d’assurance qualité. Cette fonctionnalité alimentée par l'IA peut générer automatiquement des tests unitaires complets pour votre code, accélérant considérablement votre workflow d'assurance qualité. Au lieu de passer des heures à écrire des tests manuellement, vous pouvez laisser l'IA analyser votre code et créer des tests qui garantissent une couverture optimale et une qualité constante au sein de votre application.\n\n## Comment fonctionne GitLab Duo combiné à Amazon Q ?\n\nLorsque vous travaillez sur une nouvelle fonctionnalité, vous commencez par sélectionner la classe Java que vous avez ajoutée à votre projet via une merge request. Il vous suffit de naviguer vers votre merge request et de cliquer sur l'onglet « Modifier » pour voir le nouveau code que vous avez ajouté.\n\nEnsuite, vous invoquez Amazon Q en saisissant une commande d'action rapide. Tout ce que vous devez faire est de renseigner `/q test` dans la zone de commentaire du ticket. C'est aussi simple que cela : juste une barre oblique, la lettre « q », et le mot « test ».\n\nUne fois que vous avez appuyé sur la touche Entrée, Amazon Q entre en action. Il analyse votre code sélectionné, comprend sa structure, sa logique et son objectif. L'IA examine les méthodes de votre classe, les dépendances, et les cas limites potentiels pour déterminer quels tests sont nécessaires.\n\nEn quelques instants, Amazon Q génère une couverture de tests unitaires complète pour votre nouvelle classe. Il crée des tests qui couvrent non seulement le chemin heureux (« happy path »), mais aussi les cas limites et les conditions d'erreur que vous auriez pu négliger. Les tests générés suivent les modèles et conventions existants de votre projet, garantissant qu'ils s'intègrent parfaitement à votre code source.\n\n## Pourquoi utiliser GitLab Duo combiné à Amazon Q ?\n\nVous avez commencé avec le défi suivant : maintenir des applications de haute qualité tout en gérant les contraintes de temps et les pratiques de test incohérentes. GitLab Duo combiné à Amazon Q répond à ce défi en automatisant le processus de génération de tests, garantissant une couverture de code optimale et des normes de test cohérentes. Résultat ? Les problèmes sont détectés avant le déploiement, vos applications maintiennent leur qualité, et vous pouvez développer des logiciels plus rapidement sans sacrifier la fiabilité.\n\nAvantages clés de cette fonctionnalité :\n\n* Une réduction du temps consacré à l'écriture de tests unitaires\n* Une couverture de tests complète sur l'ensemble de votre code source\n* Une qualité de tests constante pour tous les membres de votre équipe\n* Une détection des problèmes avant qu'ils n'atteignent l’environnement de production\n* Une accélération de votre vitesse de développement\n\nVous souhaitez en savoir plus sur cette fonctionnalité ? Découvrez comment GitLab Duo combiné à Amazon Q transforme votre processus d'assurance qualité et consultez notre [page partenaire GitLab et AWS](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/ \"Page partenaire GitLab et AWS\") pour obtenir des informations détaillées.\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/pxlYJVcHY28?si=MhIz6lnHxc6kFhlL\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n#### En savoir plus sur GitLab Duo combiné à Amazon Q\n\n* [GitLab Duo combiné à Amazon Q : quand le DevSecOps rencontre l’IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai/)\n* [GitLab Duo combiné à Amazon Q : l'IA agentique optimisée pour AWS disponible à tous les utilisateurs](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)\n* [GitLab Duo combiné à Amazon Q : créez de nouvelles fonctionnalités en quelques minutes](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes/) \n* [GitLab Duo combiné à Amazon Q : optimisez vos revues de code](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q/)","ai-ml",[711,9,712],"AI/ML","DevSecOps",{"featured":6,"template":692,"slug":714},"enhance-application-quality-with-ai-powered-test-generation","content:fr-fr:blog:enhance-application-quality-with-ai-powered-test-generation.yml","Enhance Application Quality With Ai Powered Test Generation","fr-fr/blog/enhance-application-quality-with-ai-powered-test-generation.yml","fr-fr/blog/enhance-application-quality-with-ai-powered-test-generation",{"_path":720,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":721,"content":727,"config":733,"_id":735,"_type":14,"title":736,"_source":16,"_file":737,"_stem":738,"_extension":19},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes",{"title":722,"description":723,"ogTitle":722,"ogDescription":723,"noIndex":6,"ogImage":724,"ogUrl":725,"ogSiteName":675,"ogType":676,"canonicalUrls":725,"schema":726},"GitLab Duo combiné à Amazon Q : créez de nouvelles fonctionnalités en quelques minutes","GitLab Duo combiné à Amazon Q analyse les descriptions de vos tickets et génère des solutions de code complètes et opérationnelles.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097127/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/Screenshot%202024-11-27%20at%204.55.28%E2%80%AFPM_4VVz6DgGBOvbGY8BUmd068_1750097126673.png","https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"GitLab Duo combiné à Amazon Q : créez de nouvelles fonctionnalités en quelques minutes\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Cesar Saavedra\"}],\n        \"datePublished\": \"2025-04-28\",\n      }\n                  ",{"title":722,"description":723,"authors":728,"heroImage":724,"date":729,"body":730,"category":709,"tags":731,"updatedDate":732},[706],"2025-04-28","Vous est-il déjà arrivé de passer des jours, voire des semaines, à transformer des idées complexes en code opérationnel ? Toutes les équipes de développement connaissent cette situation. Malgré un concept solide et des exigences claires, il peut falloir beaucoup de temps et d'efforts pour élaborer un code déployable. \n\nEt si les capacités de l'[IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/) pouvaient tout changer ? C'est exactement ce que propose [GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/). En associant la plateforme [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ? \") complète alimentée par l'IA de GitLab aux fonctionnalités avancées de cloud computing d'AWS, cette intégration vous permet d'accélérer considérablement votre processus de développement d'applications, le tout au sein de votre workflow GitLab habituel. Le code que vos équipes de développement écrivent en plusieurs jours peut désormais être généré automatiquement en quelques minutes à partir des descriptions et exigences incluses dans vos tickets GitLab. \n\n## Transformer un ticket en code opérationnel\n\nDécouvrons comment cette fonctionnalité d'IA agentique fonctionne en pratique. Imaginez que vous deviez développer une application de calcul de prêt immobilier. Voici comment procéder à l'aide de GitLab Duo combiné à Amazon Q :\n\n1. **Créez votre ticket dans GitLab :** créez un [ticket](https://docs.gitlab.com/user/project/issues/) classique, contenant la liste complète des exigences de votre application. Ce ticket sert de point de départ pour développer votre solution logicielle.\n\n2. **Activez Amazon Q :** une fois votre ticket créé, ajoutez simplement un commentaire contenant la commande d'action rapide “/q dev” pour lancer Amazon Q et laisser la magie opérer. \n\n3. **Génération automatique du code :** GitLab Duo combiné à Amazon Q analyse votre ticket et le contexte de votre code source, puis génère automatiquement un code répondant à toutes vos spécifications. Et cerise sur le gâteau : l'IA soumet également ce code dans une merge request, prête pour la revue.\n\n![Capture d'écran de la fenêtre contextuelle de GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097156/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097156018.png)\n\n4. **Revue de l'application générée** : consultez la merge request pour vérifier que le code correspond bien à vos attentes et apportez des ajustements si nécessaire. \n\n5. **Testez votre application** : enfin, assurez-vous que l'application s'exécute correctement. Vous disposez désormais d'un code opérationnel conforme à vos exigences initiales, sans effort superflu.\n\n## Une nouvelle ère pour votre développement logiciel\n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q révolutionne le développement logiciel en automatisant intelligemment les tâches complexes, réduisant ainsi drastiquement le temps nécessaire pour produire du code opérationnel. En tirant parti de l'IA agentique, vous pouvez accélérer le déploiement de vos nouvelles fonctionnalités, ce qui permet à vos équipes de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.\n\nAvec GitLab Duo combiné à Amazon Q, dites adieu aux tâches manuelles et développez des logiciels plus rapidement, plus efficacement et plus facilement. Vous pouvez ainsi :\n\n* **Accélérer votre processus de développement** en automatisant la création de code conformément aux exigences du projet.\n* **Maintenir une qualité constante** lors de la génération de code, pour l'ensemble de vos projets.\n* **Réduire la charge mentale** en limitant la traduction manuelle des exigences en code opérationnel.\n* **Accélérer vos cycles de sortie des nouvelles versions** en supprimant les goulots d'étranglement, notamment ceux liés à l'implémentation.\n* **Optimiser l'expertise de votre équipe** en la recentrant sur la revue de code et l'optimisation de ce dernier, plutôt que sur son écriture.\n\nVous souhaitez découvrir GitLab Duo combiné à Amazon Q ? Regardez notre vidéo de démonstration et découvrez dès aujourd'hui comment optimiser votre workflow de développement.\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/jxxzNst3jpo?si=j_LQdZhUnwqoQEst\" title=\"GitLab Duo with Amazon Q demo video for dev workflow\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n> Pour en savoir plus sur GitLab Duo combiné à Amazon Q, [consultez notre documentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_amazon_q/ \"Documentation Amazon Q\") ou [contactez notre équipe](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/).",[711,9,685,686,687,234],"2025-06-03",{"slug":734,"featured":91,"template":692},"gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes","content:fr-fr:blog:gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes.yml","Gitlab Duo Amazon Q Transform Ideas Into Code In Minutes","fr-fr/blog/gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes.yml","fr-fr/blog/gitlab-duo-amazon-q-transform-ideas-into-code-in-minutes",{"_path":740,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":741,"content":746,"config":755,"_id":757,"_type":14,"title":758,"_source":16,"_file":759,"_stem":760,"_extension":19},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"config":742,"title":743,"ogTitle":743,"description":744,"ogDescription":744,"ogImage":745},{"noIndex":6},"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.","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",{"category":709,"tags":747,"date":748,"heroImage":745,"authors":749,"title":752,"description":753,"body":754},[711,9],"2025-08-14",[750,751],"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\ncycle de développement logiciel, elles font souvent face à un défi critique\n: exploiter l'IA tout en conservant le contrôle de leurs données, de leur\ninfrastructure et de leur posture de sécurité. C'est là que GitLab Duo\nSelf-Hosted entre en jeu.\n\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\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\n## Pourquoi GitLab Duo Self-Hosted ?\n\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\n### Quels sont les principaux avantages ?\n\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\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\n**Conformité réglementaire :** respectez les exigences réglementaires dans les industries hautement réglementées où les données doivent rester dans des limites géographiques spécifiques.\n\n\n**Personnalisation :** configurez les fonctionnalités GitLab Duo qui utilisent des modèles spécifiques pour optimiser les performances et les coûts.\n\n\n**Flexibilité de déploiement :** déployez dans des environnements complètement isolés, sur site ou dans des environnements cloud sécurisés.\n\n\n## Vue d'ensemble de l'architecture\n\n\nLa solution GitLab Duo Self-Hosted comprend trois composants principaux :\n\n\n1. **Une instance GitLab Self-Managed :** votre instance GitLab existante où les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités de GitLab Duo.\n\n2. **Une passerelle d’IA (AI-Gateway):** un service qui achemine les requêtes entre GitLab et votre backend LLM choisi.\n\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\n![Schéma de flux réseau en environnement air-gapped](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/jws4h2kakflfrczftypj.png)\n\n\n## Prérequis\n\n\nAvant de commencer, vous aurez besoin : \n\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\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\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\n## Étapes d'implémentation\n\n\n### 1. Installez la passerelle d’IA\n\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\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\n```yaml\n\nAIGW_TAG=self-hosted-v18.1.2-ee`\n\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```\n\n\nVoici la [liste ](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/tags)des `AIGW_TAG`.\n\n\nDans cet exemple, nous utilisons 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\n### 2. Configurez GitLab pour accéder à la passerelle d’IA\n\n\nMaintenant que la passerelle d’IA (AI-Gateway) est en cours d'exécution, vous devez configurer votre instance GitLab pour l'utiliser.\n\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n\n2. Sélectionnez **GitLab Duo**.\n\n3. Dans la section GitLab Duo, sélectionnez **Modifier la configuration**.\n\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`).\n\n5. Sélectionnez **Enregistrer les modifications**.\n\n\n![Configuration de GitLab pour accéder au AI-Gateway](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/xj9kvljkqsacpsw41k4a.png)\n\n\n### 3. Accédez aux modèles depuis AWS Bedrock\n\n\nEnsuite, demandez l'accès aux modèles disponibles sur AWS Bedrock.\n\n\n1. Naviguez vers votre compte AWS et Bedrock.\n\n2. Sous **Accès aux modèles**, sélectionnez les modèles que vous souhaitez utiliser et suivez les instructions pour obtenir l'accès.\n\n\nVous trouverez plus d'informations dans la [documentation AWS Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started.html).\n\n\n### 4. Configurez le modèle auto-hébergé\n\n\nMaintenant, configurons un modèle AWS Bedrock spécifique pour l'utiliser avec GitLab Duo.\n\n\n![Ajout d’un modèle auto-hébergé](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/chrlgdvxwdetcszptsav.png)\n\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n\n2. Sélectionnez **GitLab Duo Self-Hosted**.\n\n3. Sélectionnez **Ajouter un modèle auto-hébergé**.\n\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\n### 5. Configurez les fonctionnalités GitLab Duo pour utiliser votre modèle auto-hébergé\n\n\nAprès avoir configuré votre modèle, assignez-le aux fonctionnalités GitLab Duo spécifiques.\n\n\n![Configuration des fonctionnalités GitLab Duo Self-Hosted](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/an2i9s2p9cja2xx27g4z.png)\n\n\n1. Dans la barre latérale gauche, en bas, sélectionnez **Admin**.\n\n2. Sélectionnez **GitLab Duo Self-Hosted**.\n\n3. Sélectionnez l'onglet **Fonctionnalités alimentées par l'IA**.\n\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\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\n## Vérification de votre configuration\n\n\nPour vous assurer que votre implémentation de GitLab Duo Self-Hosted avec AWS Bedrock fonctionne correctement, effectuez les vérifications suivantes :\n\n\n### 1. Lancez une vérification de l’état des services\n\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\n\nCela permet de vérifier si : \n\n\n* L'URL de la passerelle d’IA est correctement configurée.\n\n* Votre instance peut se connecter à la passerelle d’IA.\n\n* La licence GitLab Duo est activée.\n\n* Un modèle est assigné aux suggestions de code (car c'est le modèle utilisé pour tester la connexion).\n\n\n![Lancement d’une vérification de l’état des services](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/yffw21yhjpwummw1ffsw.png)\n\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\n### 2. Testez les fonctionnalités de GitLab Duo\n\n\nEssayez quelques fonctionnalités de GitLab Duo pour vous assurer qu'elles fonctionnent :\n\n\n* Dans l'interface utilisateur, ouvrez GitLab Duo Chat et posez-lui une question.\n\n* Ouvrez le Web IDE\n\n* Créez un nouveau fichier de code et voyez si les suggestions de code apparaissent.\n\n* Sélectionnez un extrait de code et utilisez la commande `/explain` pour recevoir une explication de GitLab Duo Chat.\n\n\n### 3. Vérifiez les logs de la passerelle d’IA\n\n\nExaminez les logs de la passerelle d’IA pour voir les requêtes arrivant à la passerelle depuis le modèle sélectionné.\n\n\nDans votre terminal, exécutez :\n\n\n```yaml\n\ndocker logs \u003Cai-gateway-container-id>\n\n```\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\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\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\n## Prochaines étapes\n\n\n### Sélectionnez le bon modèle pour chaque cas d'usage\n\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\n* **Entièrement compatible :** le modèle peut probablement gérer la fonctionnalité sans aucune perte de qualité.\n\n* **Largement compatible :** le modèle prend en charge la fonctionnalité, mais il peut y avoir des compromis ou des limitations.\n\n* **Non compatible :** le modèle ne convient pas à la fonctionnalité, entraînant probablement une perte significative de qualité ou des problèmes de performance.\n\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\n### Au-delà d'AWS Bedrock\n\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\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\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\n## Conclusion\n\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\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\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\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",{"featured":6,"template":692,"slug":756},"gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock","content:fr-fr:blog:gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock.yml","Gitlab Duo Self Hosted Models On Aws Bedrock","fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock.yml","fr-fr/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"_path":762,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":763,"content":769,"config":778,"_id":780,"_type":14,"title":781,"_source":16,"_file":782,"_stem":783,"_extension":19},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws",{"title":764,"description":765,"ogTitle":764,"ogDescription":765,"noIndex":6,"ogImage":766,"ogUrl":767,"ogSiteName":675,"ogType":676,"canonicalUrls":767,"schema":768},"GitLab Duo combiné à Amazon Q : l'IA agentique optimisée pour AWS est désormais disponible à tous les utilisateurs","La plateforme DevSecOps complète alimentée par l'IA, combinée aux fonctionnalités de cloud computing les plus avancées, accélère les cycles de développement, augmente l'automatisation et améliore la qualité du code.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659604/Blog/Hero%20Images/Screenshot_2024-11-27_at_4.55.28_PM.png","https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"GitLab Duo combiné à Amazon Q : l'IA agentique optimisée pour AWS est désormais disponible à tous les utilisateurs\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Emilio Salvador\"}],\n        \"datePublished\": \"2025-04-17\",\n      }\n                  ",{"title":764,"description":765,"authors":770,"heroImage":766,"date":772,"body":773,"category":709,"tags":774,"updatedDate":777},[771],"Emilio Salvador","2025-04-17","Nous sommes ravis d'annoncer aujourd'hui la disponibilité générale de [GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/), qui fournit une IA agentique tout au long du cycle de développement logiciel aux clients AWS. Basé sur GitLab Ultimate, GitLab Duo combiné à Amazon Q inclut de nombreuses fonctionnalités, telles que la complétion de code, l'explication de code, la génération de code, le chat, ainsi que l'explication et la résolution des vulnérabilités, qui sont désormais toutes optimisées par Amazon Q. Cette solution est disponible dans le cadre d'un modèle de déploiement GitLab Self-Managed pour les clients sur AWS.\n\nLes agents d'Amazon Q étant directement intégrés à la plateforme DevSecOps de GitLab, les développeurs peuvent continuer à utiliser leur environnement de développement habituel tout en bénéficiant de puissantes fonctionnalités d'IA. Le résultat ? Une expérience fluide qui permet d'accélérer les cycles de développement, de réduire les tâches manuelles et d'améliorer la qualité du code.\n\n« Le programme d'accès anticipé de GitLab Duo combiné à Amazon Q nous a permis de découvrir tout le potentiel de transformation de cette solution pour nos workflows de développement », explique Osmar Alonso, ingénieur DevOps chez Volkswagen Digital Solutions. « Même lors de la phase d'amorçage, nous avons vu comment une intégration plus avancée d'agents autonomes pouvait rationaliser notre processus, de la validation du code à la production. Nous avons hâte de découvrir comment cette technologie va nous permettre de nous concentrer sur l'innovation et d'accélérer notre transformation digitale. »\n\n## L'IA agentique s'invite dans les environnements clients complexes\n\nEn combinant l'IA agentique avec une infrastructure cloud sécurisée et fiable, GitLab et AWS apportent une sécurité, une évolutivité et une fiabilité intégrées aux environnements clients complexes, ce qui se traduit par de nombreux avantages :\n\n__Une expérience de développement unifiée pour un développement rationalisé__\n\nLes développeurs peuvent interagir avec Amazon Q via l'interface GitLab Duo Chat à partir de leur environnement de développement intégré (IDE) préféré ou de l'interface Web GitLab. Les utilisateurs n'ont ainsi pas besoin de changer de contexte pour utiliser d'autres outils et peuvent rester concentrés sur le projet en cours.\n\n__Une solution unique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel__\n\nLes suggestions et optimisations de code exploitent les modèles et pratiques spécifiques à AWS, tandis que les outils de test comprennent les interactions et les dépendances des services AWS. Un magasin de données commun à toutes les étapes fournit un contexte essentiel aux agents d'IA, permettant une visibilité et une traçabilité complètes pour les actions pertinentes.\n\n__Un développement sécurisé avec des garde-fous à l'échelle de l'entreprise__\n\nLa sécurité et la conformité tout au long du cycle de développement logiciel sont intégrées directement dans la plateforme de développement avec des garde-fous qui aident à réduire les risques sans entraver la vélocité du développement. Cette approche sécurisée du développement logiciel garantit la transparence et l'auditabilité grâce aux agents d'IA, tout en s'intégrant de façon homogène aux services liés à la sécurité et aux frameworks de conformité d'AWS.\n\n## Comment utiliser GitLab Duo combiné à Amazon Q ?\n\nVoici cinq cas d'utilisation initiaux que nous ciblons pour aider les équipes à créer plus rapidement des logiciels sécurisés avec une IA agentique : \n\n1. **Accélération du développement des fonctionnalités** : créez des descriptions dans les tickets, générez des plans de mise en œuvre en fonction de votre code base existant et produisez des merge requests complètes prêtes pour la vérification. Vous accélérez ainsi la livraison des fonctionnalités tout en appliquant vos normes de développement internes.  \n2. **Modernisation des applications existantes** : analysez votre code base Java existant, créez un plan de mise à niveau complet et générez des merge requests contenant toutes les modifications de code nécessaires. Cela permet de réduire le temps de mise à niveau de Java, tout en maintenant une piste d'audit claire de toutes les transformations de code. La prise en charge de .NET et d'autres langages est prévue pour les prochaines versions.  \n3. **Amélioration de l'assurance qualité** : analysez le code et créez automatiquement des tests unitaires complets qui comprennent la logique de votre application et les interactions avec les services AWS. Vous pouvez ainsi augmenter la couverture des tests, réduire les tâches manuelles de rédaction des tests et contribuer à assurer une qualité de test constante pour toutes les applications.  \n4. **Optimisation de la revue de code** : insérez des commentaires inline sur les modifications de code, suggérez des améliorations basées sur les normes de développement, mettez en évidence les considérations de sécurité et de performances. Vous pouvez ainsi réduire les cycles de revue de code et fournir des merges de code de meilleure qualité pour le déploiement.  \n5. **Correction des vulnérabilités** : expliquez les vulnérabilités détectées de façon claire et détaillée, puis corrigez-les en un seul clic en fonction des modifications de code recommandées, ce qui contribue à réduire considérablement le délai entre la détection des failles et leur correction.\n\nDécouvrez GitLab Duo combiné à Amazon Q en action :\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1075753390?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Technical Demo: GitLab Duo with Amazon Q\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> #### Profitez dès aujourd'hui des avantages de GitLab Duo combiné à Amazon Q\n> La combinaison de la plateforme DevSecOps unifiée de GitLab alimentée par l'IA et des fonctionnalités d'IA avancées d'Amazon Q offre aux clients AWS une solution qui transforme la façon dont les équipes créent et déploient les logiciels. Pour en savoir plus sur GitLab Duo combiné à Amazon Q, n'hésitez pas à nous retrouver à l'occasion d'un [AWS Global Summit dans votre région](https://about.gitlab.com/fr-fr/events/aws-summits/) ou à [contacter votre représentant GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/#form).",[711,686,9,687,775,776],"features","news","2025-04-24",{"slug":779,"featured":91,"template":692},"gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws","content:fr-fr:blog:gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws.yml","Gitlab Duo With Amazon Q Agentic Ai Optimized For Aws","fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws.yml","fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws",{"_path":785,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":786,"content":791,"config":797,"_id":799,"_type":14,"title":800,"_source":16,"_file":801,"_stem":802,"_extension":19},"/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai",{"title":787,"description":788,"ogTitle":787,"ogDescription":788,"noIndex":6,"ogImage":766,"ogUrl":789,"ogSiteName":675,"ogType":676,"canonicalUrls":789,"schema":790},"GitLab Duo combiné à Amazon Q : quand le DevSecOps rencontre l’IA agentique","L'intégration d'agents d'IA autonomes dans la plateforme DevSecOps alimentée par l'IA de GitLab accélère la productivité des équipes de développement, la modernisation des applications et l'innovation.","https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"GitLab Duo combiné à Amazon Q : quand le DevSecOps rencontre l’IA agentique\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Emilio Salvador\"}],\n        \"datePublished\": \"2024-12-03\",\n      }",{"title":787,"description":788,"authors":792,"heroImage":766,"date":793,"body":794,"category":709,"tags":795,"updatedDate":796},[771],"2024-12-03","Nous sommes ravis d'annoncer le lancement de GitLab Duo combiné à Amazon Q, une offre commune qui réunit la plateforme DevSecOps complète alimentée par l'IA de GitLab et les agents d'IA autonomes d'Amazon Q dans une solution unique et intégrée.\n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q révolutionne le développement logiciel en intégrant de puissants agents d'IA directement dans vos workflows quotidiens. Au lieu de passer d'un outil à l'autre, les développeurs peuvent désormais accélérer les tâches clés (du développement de fonctionnalités aux revues de code) au sein de la plateforme DevSecOps complète de GitLab. Les agents d'IA d'Amazon Q agissent comme des assistants intelligents qui automatisent les tâches chronophages, telles que la génération de code à partir des conditions requises, la création de tests unitaires, les revues de code et la modernisation des applications Java. En gérant ces tâches complexes, cette offre commune aide les équipes à se concentrer sur l'innovation, tout en respectant les normes strictes de sécurité et de qualité.\n\nCette offre propose une expérience développeur optimisée pour les entreprises, avec les fonctionnalités suivantes :\n* La plateforme GitLab unifiée avec un magasin de données unique, qui automatise la compilation, les tests, l'empaquetage et le déploiement de code sécurisé\n* GitLab Duo combiné à Amazon Q Developer, qui tire parti du contexte des projets GitLab pour générer des modifications dans plusieurs fichiers en fonction des tâches\n* Les agents d'IA Amazon Q intégrés à GitLab Duo, qui mettent à jour les tickets et créent des merge requests par tâche, avec des autorisations limitées au projet\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1033653810?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Duo and Amazon Q\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Un partenariat innovant entre GitLab et AWS\n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q est le fruit d'une collaboration étroite entre les équipes d'ingénierie de GitLab et d'AWS, qui ont uni leurs forces pour transformer le développement logiciel. Ce partenariat associe l'expertise de GitLab en matière de pratique DevSecOps unifiée au leadership d'AWS dans le domaine du cloud computing, pour créer une solution innovante qui comprend la façon de travailler des équipes de développement.\n\nL'intégration des agents autonomes d'Amazon Q à la plateforme complète alimentée par l'IA de GitLab ne se limite pas à une simple intégration technique. Nous proposons une expérience qui rend le développement alimenté par l'IA naturel tout en garantissant la sécurité, la conformité et la fiabilité exigées par les entreprises.\n\nLes analystes du secteur reconnaissent l'importance de cette intégration pour améliorer le développement logiciel alimenté par l'IA :\n\n***« Avec cette offre commune, GitLab et AWS unissent leurs forces pour faire de l'IA agentique une réalité dans le développement logiciel », explique Katie Norton, Research Manager chez IDC. « GitLab Duo combiné à Amazon Q répond à des besoins bien définis et à des défis critiques qui permettent aux clients d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA. »***\n\n***« Tant les développeurs que les entreprises pour lesquelles ils travaillent recherchent de plus en plus des expériences simplifiées et unifiées », déclare Rachel Stephens, Senior Analyst chez RedMonk. « Surtout à l'ère de l'IA, où la sécurité et la protection des données sont primordiales, les entreprises veulent exploiter la puissance des technologies de pointe tout en contrôlant les risques et en éliminant les chaînes d'outils logiciels disparates. Le partenariat entre GitLab Duo et Amazon Q offre aux développeurs les outils dont ils ont besoin dans le cadre d'une expérience DevSecOps complète. »***\n\n## 4 avantages clés pour les clients \n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q associe l'approche DevSecOps alimentée par l'IA à l'ensemble le plus complet de fonctionnalités de cloud computing et permet aux équipes de développement de :\n\n### 1. Rationaliser le développement de fonctionnalités, de l'idée au code \n\nLes équipes de développement passent souvent de nombreuses heures à traduire les exigences en code, ce qui ralentit la livraison de fonctionnalités et aboutit à un déploiement incohérent. Vous pouvez désormais faire appel à GitLab Duo combiné à Amazon Q en utilisant la nouvelle action rapide `/q dev`, qui convertit en quelques minutes une description de ticket directement en code prêt à être intégré dans une merge request. L'agent analyse les exigences, planifie la mise en œuvre et génère une merge request complète, tout en respectant les normes de développement de votre équipe. Les équipes peuvent itérer rapidement grâce aux retours constructifs fournis dans les commentaires, ce qui réduit considérablement le délai nécessaire pour passer de l'idée à la production.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050110?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Feature Dev with Rev\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 2. Moderniser facilement le code hérité \n\nLa mise à niveau des applications Java nécessite généralement des semaines de planification minutieuse, des modifications manuelles du code et des tests approfondis. L'action rapide `/q transform` change la donne en automatisant l'ensemble du processus de modernisation du code des applications Java. En quelques minutes, et non plus en quelques heures, l'agent analyse votre code base Java 8 ou 11, crée un plan de mise à niveau complet et génère des merge requests entièrement documentées pour la migration vers Java 17. Chaque modification est suivie et traçable, ce qui donne confiance aux équipes tout en améliorant la sécurité et les performances des applications.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050145?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"QCT\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 3. Accélérer les revues de code tout en maintenant la qualité \n\nLes revues de code créent souvent des goulots d'étranglement : les équipes attendent des jours pour obtenir des retours constructifs, mais doivent maintenir des normes cohérentes. Avec l'action rapide `/q review`, vous obtenez des retours instantanés et intelligents sur la qualité et la sécurité du code directement dans les merge requests. En identifiant automatiquement les problèmes potentiels et en suggérant des améliorations en fonction de vos normes, les équipes peuvent maintenir un code de haute qualité tout en réduisant considérablement les cycles de revue de code.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050136?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Code Reviews\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 4. Automatiser les tests pour livrer du code en toute confiance\n\nLa création manuelle de tests prend beaucoup de temps et aboutit souvent à une couverture de test incohérente entre les équipes. Avec l'action rapide `/q test`, vous pouvez générer automatiquement des tests unitaires complets qui comprennent la logique de votre application. L'agent assure une couverture de test de toutes les parties du code les plus critiques et des cas particuliers en s'alignant sur vos modèles de test actuels. Grâce à cette automatisation, les équipes peuvent détecter les problèmes plus tôt et maintenir des normes de qualité cohérentes, ce qui permet aux développeurs de gagner un temps précieux.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:54.37% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050181?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Use GitLab Duo with Amazon Q to add tests\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Sécurité et garde-fous de niveau entreprise\n\nConçue pour offrir une mise à l'échelle et une sécurité accrue aux entreprises, cette offre associe la sécurité, la conformité et la confidentialité intégrées de GitLab à l'agent d'IA d'Amazon Q. Elle accélère ainsi les workflows de développement, ce qui permet aux entreprises de livrer des logiciels sécurisés plus rapidement.\n\nElle inclut :\n\n* Des garde-fous intégrés qui maintiennent la vélocité du développement  \n* Des contrôles granulaires pour les fonctionnalités alimentées par l'IA à tous les niveaux : utilisateur, projet et groupe  \n* La sécurité intégrée à chaque étape du développement dans les workflows existants\n\nLes équipes DevSecOps peuvent faire évoluer l'environnement de développement en toute sécurité avec le cloud le plus utilisé au monde.\n\n## Ce qui vous attend\n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q s'appuie sur notre intégration existante avec [AWS annoncée en mai 2024](https://press.aboutamazon.com/2024/4/aws-announces-general-availability-of-amazon-q-the-most-capable-generative-ai-powered-assistant-for-accelerating-software-development-and-leveraging-companies-internal-data). Il s'agit d'une étape importante dans notre mission commune de transformation du développement logiciel. Cette intégration plus poussée des fonctionnalités d'IA marque le début de notre collaboration élargie avec AWS. Nous continuerons à faire évoluer ces fonctionnalités en nous concentrant sur les objectifs suivants :\n\n* Extension des fonctionnalités d'IA à l'ensemble du cycle du développement logiciel  \n* Amélioration de la productivité des équipes de développement  \n* Réponse aux exigences de développement des entreprises à grande échelle\n\n**GitLab Duo combiné à Amazon Q est disponible dès aujourd'hui dans une [branche publique](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/16059) du Projet GitLab.org. Pour bénéficier d'un accès en avant-première et en savoir plus sur la façon dont GitLab et AWS transforment votre processus de développement logiciel, consultez [notre site web](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/).**",[776,9,711,686,234],"2024-12-06",{"slug":798,"featured":91,"template":692},"gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai","content:fr-fr:blog:gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai.yml","Gitlab Duo With Amazon Q Devsecops Meets Agentic Ai","fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai.yml","fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai",{"_path":804,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":805,"content":810,"config":816,"_id":818,"_type":14,"title":819,"_source":16,"_file":820,"_stem":821,"_extension":19},"/fr-fr/blog/speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation",{"title":806,"description":807,"ogTitle":806,"ogDescription":807,"noIndex":6,"ogImage":766,"ogUrl":808,"ogSiteName":675,"ogType":676,"canonicalUrls":808,"schema":809},"Accélérez vos revues de code : l'IA gère les commentaires","Découvrez comment GitLab Duo combiné à Amazon Q automatise les commentaires de revues de code avec l'IA et simplifie ainsi les workflows fastidieux.","https://about.gitlab.com/blog/speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"Accélérez vos revues de code : l'IA gère les commentaires\",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Cesar Saavedra\"}],\n        \"datePublished\": \"2025-06-10\",\n      }",{"title":806,"description":807,"authors":811,"heroImage":766,"date":812,"body":813,"category":709,"tags":814},[706],"2025-06-10","Vous connaissez cette sensation juste après avoir soumis votre merge request, quand les commentaires commencent à affluer ? Labels à revoir, privilégier un agencement côte à côte, passer le texte en gras, couleur du bouton à corriger… Très vite, vous passez des heures à appliquer des commentaires certes utiles, mais qui freinent le développement de nouvelles fonctionnalités. Un travail répétitif, bien connu des équipes de développement… Mais s'il existait une meilleure solution ?\n\nEt si un assistant d'IA pouvait comprendre les commentaires de revue de code et appliquer les modifications à votre place ? C'est exactement ce qu'apporte [GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/) à votre workflow de développement. Cette intégration fluide combine la plateforme DevSecOps complète de GitLab avec les fonctionnalités d'IA avancées d'Amazon Q, créant ainsi un assistant intelligent capable de lire les commentaires des relecteurs et de les convertir directement en modifications de code. Au lieu de traiter manuellement chaque commentaire, confiez cette tâche à l'IA et concentrez-vous sur l'essentiel.\n\n## Comment utiliser GitLab Duo combiné à Amazon Q ?\n\nLes commentaires des relecteurs sont intégrés là où ils s'appliquent, au cœur de votre merge request. Reprenons les exemples mentionnés plus tôt : vous avez reçu une demande pour modifier un label de formulaire, une autre pour afficher des champs côte à côte, ou encore pour mettre certains textes en gras. Chaque commentaire représente une tâche que vous devriez normalement gérer manuellement.\n\n![commentaires dans une MR](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673634/Blog/Content%20Images/1-show-comment.png)\n\nAvec GitLab Duo combiné à Amazon Q, il vous suffit de saisir l'action rapide `/q dev` dans un commentaire. Amazon Q analyse alors tous les commentaires et commence à modifier votre code automatiquement. L'agent d'IA comprend le contexte de chaque commentaire et implémente les modifications demandées directement dans votre code source.\n\n![fonction /q dev demandant à Amazon Q d'analyser les commentaires](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673634/Blog/Content%20Images/2-invoke-q-dev.png)\n\nAmazon Q applique les commentaires, et vous pouvez ensuite visualiser l'ensemble des modifications dans l'onglet « Modifications », pour vérifier que tout a bien été pris en compte. Il ne vous reste plus qu'à lancer l'application mise à jour pour tester que tout fonctionne : le label est modifié, les champs sont affichés côte à côte, le texte est en gras et le bouton est bien bleu.\n\nDécouvrez notre démonstration du processus d'intégration de commentaires dans la revue de code dans cette vidéo :\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\"> \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/31E9X9BrK5s?si=ThFywR34V3Bfj1Z-\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe> \u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\nLa gestion des commentaires de revue de code est indispensable, mais souvent laborieuse.  GitLab Duo combiné à Amazon Q transforme cette étape en un workflow fluide et automatisé, pour gagner un temps précieux. En confiant ces ajustements répétitifs à l'IA, vous gagnez du temps pour ce qui compte vraiment : innover et résoudre des problèmes complexes.\n\nAvec GitLab Duo combiné à Amazon Q, vous pouvez :\n- Économiser des heures passées à intégrer manuellement des commentaires\n- Accélérer vos cycles de revue de code\n- Assurer une gestion cohérente des commentaires de revue\n- Réduire le changement de contexte entre la revue des commentaires et l'écriture du code\n- Livrer des fonctionnalités plus rapidement avec des temps de déploiement simplifiés\n\n> #### Pour approfondir vos connaissances sur GitLab Duo combiné à Amazon Q, participez à un [AWS Summit dans votre région](https://about.gitlab.com/fr-fr/events/aws-summits/) ou [contactez votre représentant GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/).\n\n## Ressources dédiées à GitLab Duo combiné à Amazon Q\n\n- [GitLab Duo combiné à Amazon Q : l'IA agentique optimisée pour AWS est désormais disponible à tous les utilisateurs](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/)\n- [Page des solutions communes GitLab et AWS](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/)\n- [Documentation dédiée à GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://docs.gitlab.com/user/duo_amazon_q/)\n- [Qu'est-ce que l'IA agentique ?](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/)\n- [L'IA agentique : guides et ressources](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)",[687,775,686,9,815,685],"code review",{"slug":817,"featured":91,"template":692},"speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation","content:fr-fr:blog:speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation.yml","Speed Up Code Reviews Let Ai Handle The Feedback Implementation","fr-fr/blog/speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation.yml","fr-fr/blog/speed-up-code-reviews-let-ai-handle-the-feedback-implementation",{"_path":823,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":824,"content":830,"config":840,"_id":842,"_type":14,"title":843,"_source":16,"_file":844,"_stem":845,"_extension":19},"/fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",{"title":825,"description":826,"ogTitle":825,"ogDescription":826,"noIndex":6,"ogImage":827,"ogUrl":828,"ogSiteName":675,"ogType":676,"canonicalUrls":828,"schema":829},"Migrer d'AWS CodeCommit vers GitLab : le guide complet ","Ce tutoriel vous explique comment migrer depuis les services Amazon Web Services (AWS) vers la plateforme DevSecOps de GitLab.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097810/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2828%29_4mi0l4wzUa5VI4wtf8gInx_1750097810027.png","https://about.gitlab.com/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab","\n                        {\n        \"@context\": \"https://schema.org\",\n        \"@type\": \"Article\",\n        \"headline\": \"Migrer d'AWS CodeCommit vers GitLab : le guide complet \",\n        \"author\": [{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Tsukasa Komatsubara\"},{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Darwin Sanoy\"},{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Samer Akkoub\"},{\"@type\":\"Person\",\"name\":\"Bart Zhang\"}],\n        \"datePublished\": \"2024-08-26\",\n      }",{"title":825,"description":826,"authors":831,"heroImage":827,"date":836,"body":837,"category":687,"tags":838,"updatedDate":839},[832,833,834,835],"Tsukasa Komatsubara","Darwin Sanoy","Samer Akkoub","Bart Zhang","2024-08-26","Le 25 juillet 2024, AWS a communiqué une annonce importante concernant son service CodeCommit : AWS a décidé de fermer l'accès des nouveaux clients à CodeCommit. Bien que les clients existants puissent continuer à utiliser ce service, AWS n'introduira pas de nouvelles fonctionnalités, concentrant uniquement son attention sur la sécurité, la disponibilité et l'amélioration des performances.\n\nÀ la suite de cette annonce, les équipes de développement ont commencé à envisager de migrer leurs dépôts vers d'autres fournisseurs Git. En réponse à ces changements, nous avons rédigé ce guide complet dans le but d'aider les équipes à migrer vers GitLab et à s'intégrer avec d'autres services AWS.\n\n**Remarque :** pour en savoir plus sur les recommandations officielles d'AWS en matière de migration, veuillez consulter [leur article de blog](https://aws.amazon.com/blogs/devops/how-to-migrate-your-aws-codecommit-repository-to-another-git-provider/ \"Article de blog d'AWS annonçant l’arrêt d'AWS CodeCommit\").\n\n## À propos de ce guide\n\nCe guide contient des informations complètes destinées aux équipes de développement qui utilisent GitLab et qui envisagent une intégration avec les services AWS, ou à celles qui envisagent de migrer des dépôts [Git](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-is-git/ \"Qu'est-ce que Git ? \") hébergés sur AWS vers GitLab.com. \n\nNotre guide est composé de quatre sections principales :\n\n- __Migration en parallèle vers GitLab :__ nous vous expliquons comment migrer progressivement des dépôts existants hébergés sur AWS vers GitLab.com, tout en minimisant les risques.\n\n- __Intégration avec AWS CodeBuild :__ nous détaillons les étapes à suivre pour intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodeBuild, et mettre en place un environnement d'[intégration continue (CI)](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/benefits-continuous-integration/ \"Qu'est-ce que l'intégration continue (CI) ?\") puissant.\n\n- __Intégration avec AWS CodePipeline :__ nous décrivons comment connecter les dépôts GitLab avec AWS CodePipeline pour construire des pipelines de [livraison continue (CD)](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/continuous-delivery/ \"Qu'est-ce que la livraison continue (CD) ?\") efficaces.\n\n- __Intégrations downstream pour AWS CodePipeline et CodeStar Connections :__ nous expliquons comment tirer parti des connexions entre GitLab et AWS pour disposer d'un accès étendu aux services, ce qui vous ouvre différentes possibilités d'intégration dans l'écosystème AWS.\n\nGrâce à ce guide, vous apprendrez à construire un workflow de développement efficace et flexible en combinant les puissantes fonctionnalités de [GitLab et AWS](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/ \"GitLab et AWS\").\n\n## Section 1 : migration en parallèle vers GitLab \n\nSi vous envisagez de migrer des dépôts Git hébergés sur AWS vers GitLab.com, cette section présente des méthodes pour réaliser la migration progressivement tout en minimisant les risques. En mettant à profit les capacités de mise en miroir de GitLab, vous pouvez maintenir les flux de développement existants tout en testant le nouvel environnement.\n\n### Pourquoi la migration en parallèle est-elle importante ?\n\nLes migrations de systèmes à grande échelle comportent toujours des risques, en particulier des impacts potentiels sur les projets de développement en cours, les intégrations existantes et les processus automatisés. L'adoption d'une approche de migration en parallèle offre les avantages suivants :\n\n1. __Une minimisation des risques :__ testez le nouvel environnement tout en maintenant les systèmes existants opérationnels \n2. __Une transition fluide :__ les équipes de développement peuvent s'habituer progressivement au nouveau système.\n3. __Des tests d'intégration :__ testez minutieusement toutes les intégrations et l'automatisation dans le nouvel environnement.\n4. __Une pérennité :__ donnez aux équipes les moyens de migrer progressivement vers GitLab [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/ \"Qu'est-ce que le CI/CD ?\"), tout en continuant à utiliser le CI existant.\n\nLa migration en parallèle n'est pas nécessaire si vous savez déjà que vous souhaitez passer directement à GitLab.\n\n### Quelles sont les étapes pour migrer vers GitLab.com ? \n\n#### Étape 1 : configurez GitLab.com\n\n- Vérifiez si votre entreprise utilise déjà un groupe sur GitLab.com et si elle a mis en place une authentification unique (SSO). Si c'est le cas, vous vous servirez des deux.\n- Si votre entreprise n'a pas de compte sur GitLab.com, accédez au [site de GitLab](www.gitlab.com/fr-fr) et créez un nouveau compte ou connectez-vous à votre compte existant.\n- Créez un nouvel espace de nommage pour l'entreprise (un groupe au niveau racine sur GitLab.com).\n- Choisissez un nom disponible qui reflète l'ensemble de votre entreprise.\n\n#### Étape 2 : importez le dépôt\nPour effectuer la migration en parallèle, utilisez la fonctionnalité de mise en miroir de type « pull » de GitLab. Elle vous permet de synchroniser automatiquement les modifications des dépôts hébergés sur AWS vers GitLab.com.\n\n1. Accédez au groupe cible GitLab.com.\n2. En haut à droite, cliquez sur « Nouveau projet ».\n3. Sur la page « Créer un nouveau projet », cliquez sur « Importer un projet ».\n4. Sur la page « Importer un projet », cliquez sur « Dépôt par URL ».\n5. Saisissez l'URL de votre dépôt hébergé sur AWS dans le champ « URL du dépôt Git ».\n6. Sous le champ URL du dépôt Git, cochez « Dépôt miroir ».\n7. Configurez ensuite l'authentification. Dans la console AWS CodeCommit, sélectionnez l'URL du clone du dépôt que vous allez migrer. Si vous prévoyez d'importer des dépôts CodeCommit dans GitLab, vous pouvez utiliser l'URL HTTPS de CodeCommit pour cloner le dépôt en utilisant la fonctionnalité de mise en miroir du dépôt de GitLab. Vous devrez également fournir vos identifiants de connexion Git d'AWS pour votre utilisateur IAM (Identity and Access Management) dans GitLab. Reportez-vous à ce [guide](https://docs.aws.amazon.com/codecommit/latest/userguide/setting-up-gc.html) pour créer des identifiants de connexion Git pour AWS CodeCommit.\n\n![URL du clone](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/clone-url-screenshot__1__aHR0cHM6_1750097822121.png)\n\nCette configuration effectuera automatiquement un pull des modifications du dépôt hébergé sur AWS vers GitLab.com. La fréquence par défaut est de cinq minutes.\n\nPour plus d'informations, consultez notre [documentation sur la fonctionnalité de mise en miroir du dépôt de GitLab](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/mirror/).\n\n#### Étape 3 : testez et validez les intégrations\n\n1. __[Pipelines CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/cicd-pipeline/ \"Qu'est-ce qu'un pipeline CI/CD ?\") :__ configurez le fichier `.gitlab-ci.yml` dans [GitLab CI](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/ci-deployment-and-environments/ \"Comment déployer du code dans des environnements multiples avec GitLab CI\") pour répliquer les pipelines existants. Plus d'informations sur [la planification d'une migration vers GitLab CI/CD à partir d'autres outils CI](https://docs.gitlab.com/ee/ci/migration/plan_a_migration.html) sont à votre disposition dans notre documentation.\n2. Gestion des tickets : importez les tickets du projet et testez les workflows.\n3. Revue de code : configurez le processus de merge request et testez les workflows de revue.\n#### Étape 4 : migrez progressivement\n\n1. Commencez par des projets de petite envergure ou non critiques pour vous habituer à travailler sur GitLab.com.\n2. Proposez une formation aux membres de votre équipe et laissez-leur le temps de s'adapter aux nouveaux workflows.\n3. Migrez les projets progressivement en vous assurant que les intégrations et les workflows fonctionnent correctement.\n\nPour plus d'informations, consultez la section [Automatisation des migrations de CodeCommit vers GitLab](https://gitlab.com/guided-explorations/aws/migrating-from-codecommit-to-gitlab/-/blob/main/migrating_codecommit_to_gitlab.md).\n\n#### Étape 5 : finalisez la migration\nUne fois que vous avez terminé tous les tests et validations et que votre équipe s'est habituée au nouvel environnement, planifiez une migration complète. Pour chaque projet :\n\n1. Fixez une date de migration et informez toutes les parties prenantes.\n2. Effectuez la synchronisation finale des données.\n3. Supprimez les paramètres de mise en miroir du projet GitLab.\n4. Passez les dépôts hébergés sur AWS en lecture seule et transférez tous les projets de développement vers GitLab.com.\n\n#### Étape 6 : évaluez l'adoption de nouvelles capacités\n\nAvec GitLab, la collaboration et l'automatisation des workflows offrent aux équipes de développement beaucoup plus d'opportunités qu’avec CodeCommit. Comme le processus de merge request est particulièrement sophistiqué par rapport à CodeCommit, cela peut prendre un peu de temps pour comprendre les capacités des fonctionnalités. \n\nUne fois que les dépôts sont stables sur GitLab, il est très facile d'expérimenter GitLab CI/CD en parallèle d'une solution existante. Les équipes peuvent prendre le temps de perfectionner leur automatisation GitLab CI/CD sans affecter les workflows de production.\n\nLa gestion des artefacts GitLab est également très performante, notamment la fonctionnalité Releases et les nombreux registres de paquet.\n\n### En résumé\nEn adoptant une approche de migration en parallèle vers GitLab, vous pouvez réaliser une transition en douceur tout en minimisant les risques. Ce processus permet aux équipes de s'adapter progressivement au nouvel environnement et de s'assurer que toutes les intégrations et automatisations fonctionnent correctement. \n\n## Section 2 : intégrez GitLab avec AWS CodeBuild\n\nSi vous souhaitez compiler et tester du code à partir de dépôts GitLab à l'aide d'AWS CodeBuild, notre guide complet vous aidera à mettre en place un pipeline CI efficace.\n\n### Prérequis\n\n- Compte GitLab.com\n- Compte AWS\n- AWS CLI (configurée)\n\n### Étape 1 : créez une connexion entre GitLab et AWS CodeStar Connections\n\n1. Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au service AWS CodeBuild.\n2. Sélectionnez « Paramètres » > « Connexions » dans le panneau de navigation de gauche.\n3. Cliquez sur le bouton « Créer une connexion ».\n4. Choisissez « GitLab » comme fournisseur.\n5. Donnez un nom à la connexion et cliquez sur « Connecter à GitLab ».\n6. Vous serez redirigé vers la page d'authentification de GitLab.\n7. Approuvez les autorisations nécessaires.\n8. Une fois la connexion effectuée, son statut passera à « Disponible ».\n\n![Configuration de CodeStar Connect](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Étape 2 : créez un projet AWS CodeBuild\n\n1. Cliquez sur « Créer un projet de construction » dans le tableau de bord d'AWS CodeBuild.\n2. Saisissez le nom du projet et une description.\n3. Pour les paramètres source, sélectionnez « GitLab » comme fournisseur.\n4. Choisissez la connexion que vous venez de créer, puis indiquez la branche et le dépôt GitLab.\n\n![Ajout d'un projet CodeBuild](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_3_add_codebuild_aHR0cHM6_1750097822123.png)\n\n**Remarque : à partir de l'étape 3, veuillez configurer les paramètres en fonction de votre environnement et de vos besoins spécifiques.**\n\n### En résumé\nCette section détaille comment intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodeBuild. Cette configuration met en place un pipeline d'[intégration continue](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/benefits-continuous-integration/ \"Qu'est-ce que l'intégration continue (CI) ?\") où les modifications de code effectuées dans GitLab sont automatiquement compilées et testées à l'aide d'AWS CodeBuild.\n\n## Section 3 : intégrez GitLab avec AWS CodePipeline\n\nCe guide détaillé vous apportera les informations nécessaires si vous souhaitez mettre en œuvre la livraison continue à partir de dépôts GitLab à l'aide d'AWS CodePipeline. L'intégration est encore plus facile maintenant que GitLab est un fournisseur AWS CodeStar Connections.\n\n### Prérequis\n\n- Compte GitLab.com\n- Compte AWS\n- AWS CLI (configurée)\n\n### Étape 1 : créez une connexion entre GitLab et AWS CodeStar Connections\n\n1. Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au service AWS CodePipeline.\n2. Sélectionnez « Paramètres » > « Connexions » dans le panneau de navigation de gauche.\n3. Cliquez sur le bouton « Créer une connexion ».\n4. Choisissez « GitLab » comme fournisseur.\n5. Donnez un nom à la connexion et cliquez sur « Connecter à GitLab ».\n6. Vous serez redirigé vers la page d'authentification de GitLab.\n7. Approuvez les autorisations nécessaires.\n8. Une fois la connexion effectuée, son statut passera à « Disponible ».\n\n![Configuration de CodeStar Connections](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Étape 2 : créez un pipeline AWS CodePipeline\n\n1. Cliquez sur « Créer un pipeline » dans le tableau de bord d'AWS CodePipeline.\n2. Donnez un nom au pipeline et cliquez sur « Suivant ».\n3. Sélectionnez « GitLab » comme fournisseur source.\n4. Choisissez la connexion que vous venez de créer, puis indiquez la branche et le dépôt GitLab.\n5. Sélectionnez le type de déclencheur : vous pouvez déclencher l'exécution du pipeline AWS CodePipeline en fonction d'événements pull ou push pour des branches et des types de fichiers spécifiques au sein de votre dépôt.\n\n![Ajout du fournisseur source](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822125.png)\n\n![Ajout d'une configuration source](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_provider_aHR0cHM6_1750097822127.png)\n\n**Remarque : à partir de l'étape 3, veuillez configurer les paramètres en fonction de votre environnement et de vos besoins spécifiques.**\n\n### En résumé \nCette section explique comment intégrer les dépôts GitLab avec AWS CodePipeline. Cette configuration crée un pipeline de livraison continue où les modifications de code effectuées dans GitLab sont automatiquement déployées dans votre environnement AWS.\n\n## Section 4 : migrez vers GitLab\n\nL'intégration de GitLab avec AWS vous donne accès à de puissantes fonctionnalités pour optimiser vos workflows de développement et de déploiement. Elle vous aide aussi à résoudre vos problèmes de gestion du code source. Cette intégration peut être réalisée de plusieurs manières, qui offrent chacune des avantages uniques :\n\n- L'utilisation d'AWS CodeStar Connections pour associer GitLab aux services AWS favorise la cohérence du workflow en permettant la connexion de dépôts Git externes, comme GitLab, à divers services AWS. Cette configuration prend en charge les compilations automatisées, les déploiements et d'autres actions essentielles directement à partir de votre dépôt GitLab, ce qui optimise l'intégration de votre processus de développement.\n\n- La connexion de GitLab avec AWS CodePipeline à l'aide de AWS CodeStar Connections fait passer l'automatisation au niveau supérieur en vous permettant de créer un pipeline CI/CD complet. Cette approche intègre GitLab avec AWS CodePipeline. Vous pouvez ainsi automatiser l'ensemble du processus (du contrôle des sources et des compilations, aux tests et déploiement) en utilisant des services AWS tels que AWS CodeBuild et AWS CodeDeploy. Vous bénéficiez ainsi d'un processus de livraison robuste, évolutif et efficace.\n\n![Tableau des nouvelles technologies et solutions pour associer GitLab et AWS](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_configured_aHR0cHM6_1750097822129.png)\n\n### 1. Connectez GitLab aux services AWS à l'aide d'AWS CodeStar Connections\n\nLe service AWS CodeStar Connections vous permet de connecter des dépôts Git externes (tels que GitHub ou Bitbucket) aux services AWS. Vous pouvez également utiliser CodeStar Connections pour connecter GitLab aux services AWS. Si vous utilisez GitLab, vous devrez peut-être configurer une connexion personnalisée en tant que serveur HTTP Git. \n\nCette méthode permet de connecter les services AWS suivants à GitLab :\n\n- **AWS Service Catalog**\n\nAWS Service Catalog aide les entreprises à standardiser et à gérer les ressources AWS. Son intégration à GitLab améliore la transparence de la gestion des ressources et simplifie le suivi des changements. Plus précisément, vous pouvez automatiser les mises à jour du catalogue en fonction des validations GitLab, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle.\n\n- __AWS CodeBuild__\n\nAWS CodeBuild est un service qui compile votre code source, exécute des tests et produit des packages logiciels prêts à être déployés. L'intégration de GitLab avec AWS CodeBuild lance des processus de compilation automatisés à chaque fois qu'un push de modifications de code sur GitLab est effectué. La cohérence des compilations est ainsi garantie, tandis que la collaboration et le [contrôle des versions](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/version-control/ \"Qu'est-ce que le contrôle de version ?\") sont facilités.\n\n- __AWS Glue__\n\nLe service de blocs-notes intégrés à AWS Glue vous permet de développer et d'exécuter de manière interactive des tâches de préparation de données et ETL (processus d'extraction, de transformation et de chargement). L'intégration de GitLab avec les blocs-notes intégrés à AWS Glue vous permet de contrôler les versions des blocs-notes et des scripts ETL, de favoriser la collaboration entre les membres de l'équipe et d'améliorer la gestion de la qualité des pipelines de traitement des données.\n\n- __AWS Proton__\n\nAWS Proton automatise le développement et le déploiement de [microservices](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/what-are-the-benefits-of-a-microservices-architecture/ \"Architecture de microservices\") et d'applications [serverless](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/serverless/ \"Qu'est-ce que le serverless ?\"). En intégrant GitLab à AWS Proton, vous pouvez gérer l'[Infrastructure as Code](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/gitops/infrastructure-as-code/ \"Qu'est-ce que l'infrastructure en tant que code (IaC) ?\"), automatiser les déploiements et gérer l'environnement de façon cohérente. L'efficacité des processus de développement s'en trouve améliorée.\n\nAWS CodeStar Connections prend en charge davantage de services, ce qui facilite la connexion de GitLab avec d'autres services AWS. Nous vous conseillons de vérifier régulièrement si de nouveaux services prennent en charge CodeStar Connections.\n\n### 2. Connectez AWS CodePipeline à GitLab à l'aide AWS CodeStar Connections (y compris CodeDeploy)\n\nAWS CodePipeline est un service de livraison continue qui automatise le processus de livraison de logiciels. Pour connecter GitLab à AWS CodePipeline, vous devez utiliser AWS CodeStar Connections. Cette configuration vous permet de désigner un dépôt GitLab comme source et d'automatiser l'ensemble du pipeline CI/CD.\n\nAWS CodePipeline prend en charge les actions principales suivantes :\n- **Contrôle de version :** Amazon AWS CodeCommit, GitHub, Bitbucket, GitLab\n- **Compilations et tests :** AWS CodeBuild, Jenkins\n- **Déploiement :** AWS CodeDeploy, Elastic Beanstalk, ECS, S3\n- **Approbation :** approbation manuelle\n- **Gestion de l'infrastructure :** AWS CloudFormation\n- **Serverless :** AWS Lambda\n- **Tests :** AWS Device Farm\n- **Actions personnalisées :** AWS Step Functions\n\nEn intégrant GitLab avec AWS CodePipeline, vous pouvez automatiquement déclencher le pipeline chaque fois qu'un push de modifications de code sur GitLab est effectué, ce qui garantit la cohérence à chaque étape du processus, de la compilation au déploiement. De plus, avec les capacités de contrôle de version de GitLab, il est plus facile de suivre l'historique et les statuts de déploiement, ce qui permet une livraison de logiciels plus flexible et plus fiable.\n\n## Conclusion\n\nCe guide complet vous a expliqué comment effectuer la migration et l'intégration de GitLab avec AWS. La stratégie d'hébergement et d'intégration de code est propre à chaque entreprise. C’est pourquoi nous vous invitons à utiliser ce tutoriel comme point de départ pour établir votre propre stratégie d'intégration et de mise en œuvre de GitLab + AWS.\n\nPour consulter des informations plus détaillées et des configurations avancées, reportez-vous aux ressources suivantes :\n\n- [Documentation GitLab](https://docs.gitlab.com/)\n- [Guide de l'utilisateur AWS CodeBuild](https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/welcome.html)\n- [Guide de l'utilisateur AWS CodePipeline](https://docs.aws.amazon.com/codepipeline/latest/userguide/welcome.html)\n- [Documentation GitLab CI/CD](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n- [Intégration avec AWS](https://docs.gitlab.com/ee/solutions/cloud/aws/gitlab_aws_integration.html)\n\nSi vous avez des questions ou si vous avez besoin d'aide, contactez [l'assistance GitLab](https://about.gitlab.com/support/) ou l'assistance AWS. Nous espérons que ce guide complet vous aidera à progresser dans votre parcours d'intégration AWS-GitLab.",[109,9,686,685,688,687,234],"2024-09-05",{"slug":841,"featured":91,"template":692},"ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab","content:fr-fr:blog:ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab.yml","Ultimate Guide To Migrating From Aws Codecommit To Gitlab","fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab.yml","fr-fr/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",{"_path":847,"_dir":247,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"seo":848,"content":853,"config":859,"_id":861,"_type":14,"title":862,"_source":16,"_file":863,"_stem":864,"_extension":19},"/fr-fr/blog/accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q",{"ogTitle":849,"ogImage":850,"ogDescription":851,"ogSiteName":675,"noIndex":6,"ogType":676,"ogUrl":852,"title":849,"canonicalUrls":852,"description":851},"GitLab Duo combiné à Amazon Q : optimisez vos revues de code","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750096976/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/Screenshot%202024-11-27%20at%204.55.28%E2%80%AFPM_4VVz6DgGBOvbGY8BUmd068_1750096975734.png","Découvrez comment optimiser vos revues de code avec des agents d’IA capables d’analyser et de corriger vos merge requests.","https://about.gitlab.com/blog/accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q",{"title":849,"description":854,"authors":855,"heroImage":850,"date":856,"body":857,"category":709,"tags":858},"Découvrez comment optimiser vos revues de code avec des agents d’IA capables d'analyser automatiquement vos merge requests et de vous fournir des commentaires complets sur les bogues, la lisibilité et les normes de codage.",[706],"2025-06-27","Les revues de code sont essentielles pour détecter les bogues, améliorer la lisibilité du code et garantir le respect des normes de codage. Elles peuvent toutefois constituer un goulot d'étranglement majeur qui ralentit votre workflow. Lorsque vous devez livrer rapidement des fonctionnalités, attendre que plusieurs membres de l'équipe examinent votre code peut vite devenir une source de frustration. Entre les discussions interminables, les conflits de calendrier et le temps nécessaire pour que tout le monde soit sur la même longueur d'onde, une revue de code simple peut facilement s'étendre sur plusieurs jours, voire plusieurs semaines.\n\nAvec [GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-agentic-ai-optimized-for-aws/), ce scénario appartient maintenant au passé. Notre nouvel outil d'[IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/ \"Qu'est-ce que l'IA agentique ?\") dédié aux clients AWS intervient à chaque étape du cycle de développement logiciel pour effectuer une revue complète de votre code en une fraction du temps qu'il vous faudrait, à vous et vos collègues. En tirant parti des capacités avancées de l'IA agentique, GitLab Duo combiné à Amazon Q rationalise l'ensemble de votre workflow de revue de code et maintient la qualité et la rigueur dont votre équipe a besoin. Vous disposez ainsi d'un relecteur expérimenté et disponible à tout moment, capable d'analyser instantanément votre code, de détecter les problèmes et de fournir des recommandations pertinentes et exploitables.\n\n## Lancement d'une revue de code\n\nComment fonctionne GitLab Duo combiné à Amazon Q ? Imaginons que vous venez de finaliser la mise à jour d'une fonctionnalité via une merge request répertoriant toutes les modifications que vous avez apportées au code. Au lieu de contacter vos collègues et d'attendre qu'ils soient disponibles pour relire votre travail, il vous suffit de saisir une commande rapide directement dans les commentaires : « /q review ». Cette commande suffit pour que l’IA entre en action. \n\n![Déclenchement d'une revue de code à l'aide de GitLab Duo combiné à Amazon Q](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097002/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097002096.png)\n\nL'agent Amazon Q s'active immédiatement et analyse vos modifications. Un message de confirmation vous indique que la revue de code est en cours et, en quelques instants, l'IA examine votre travail ligne par ligne, à la recherche d'erreurs, de bogues et d'anomalies potentiels.\n\nUne fois la revue de code terminée, vous recevez des commentaires détaillés qui couvrent tous les points critiques, conformément aux standards de votre équipe en matière de codage : détection de bogues, amélioration de la lisibilité, erreurs de syntaxe. Chaque retour de l'agent d'IA est contextualisé, avec des suggestions précises pour résoudre ces problèmes. Il vous aide à comprendre facilement ce qui nécessite votre attention et pourquoi.\n\nL'intérêt de cette approche basée sur l'IA agentique est qu'elle gère tous les aspects fastidieux de la revue de code afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui compte le plus : créer des logiciels performants. Vous bénéficiez des avantages d'une revue de code approfondie (détection des bogues améliorée, cohérence du code et code de meilleure qualité) sans perdre de temps. Vos délais de déploiement s'en trouvent considérablement réduits, car vous n'avez plus à patienter pour votre revue de code. Toute votre équipe gagne ainsi en productivité.\n\n## Pourquoi utiliser GitLab Duo combiné à Amazon Q ?\n\nGitLab Duo combiné à Amazon Q transforme votre workflow de développement en profondeur :\n\n* Des revues de code ultra-rapides, sans compromis sur la qualité\n* Une application cohérente des normes sur l'ensemble de votre code source\n* Des commentaires instantanés pour résoudre les problèmes avant qu'ils n'atteignent l'environnement de production\n* Des délais de déploiement réduits pour livrer de nouvelles fonctionnalités, plus rapidement\n* Plus de temps pour se concentrer sur la résolution créative des problèmes plutôt que sur des revues de code répétitives\n\nRegardez cette vidéo et découvrez comment GitLab Duo combiné à Amazon Q peut optimiser votre processus de revue de code :\n\n\u003C!-- blank line --> \u003Cfigure class=\"video_container\"> \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/4gFIgyFc02Q?si=GXVz--AIrWiwzf-I\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe> \u003C/figure> \u003C!-- blank line -->\n\nPour en savoir plus sur GitLab Duo combiné à Amazon Q, [contactez votre représentant GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/).",[711,686,815,687,775,285,9,685],{"featured":6,"template":692,"slug":860},"accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q","content:fr-fr:blog:accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q.yml","Accelerate Code Reviews With Gitlab Duo And Amazon Q","fr-fr/blog/accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q.yml","fr-fr/blog/accelerate-code-reviews-with-gitlab-duo-and-amazon-q",1,[668,697,719,739,761,784,803,822],1758326309773]