[{"data":1,"prerenderedAt":817},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories":3,"navigation-fr-fr":34,"banner-fr-fr":450,"footer-fr-fr":460,"blog-post-authors-fr-fr-Dmitry Gruzd":698,"blog-related-posts-fr-fr-exact-code-search-find-code-faster-across-repositories":712,"blog-promotions-fr-fr":755,"next-steps-fr-fr":808},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":11,"meta":25,"navigation":26,"path":27,"publishedDate":20,"seo":28,"stem":30,"tagSlugs":31,"__hash__":33},"blogPosts/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories.yml","Exact Code Search Find Code Faster Across Repositories",[7],"dmitry-gruzd",null,"product",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Recherche exacte de code : trouvez rapidement du code dans vos dépôts","Découvrez comment trouver des correspondances exactes, utiliser des motifs regex et afficher des résultats contextuels dans des codes sources de plusieurs téraoctets. ",[18],"Dmitry Gruzd","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749675154/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945__8_.png","2025-07-23","Imaginez pouvoir cibler n'importe quelle ligne de code parmi 48 To de dépôts en quelques millisecondes. Ceci est désormais possible avec la fonctionnalité de [recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/user/search/exact_code_search/) de\nGitLab qui fournit une précision extrême, une prise en charge avancée des expressions régulières (regex) et des résultats contextuels sur plusieurs lignes. En présence de dépôts de code volumineux, cette fonctionnalité facilite considérablement le travail des équipes.\n\n## Pourquoi la recherche de code traditionnelle est-elle problématique ?\n\nToute personne travaillant avec du code connaît la frustration de devoir chercher du code dans plusieurs dépôts. Qu'il s'agisse de déboguer un problème, d'examiner des fichiers de configuration, de rechercher des vulnérabilités, de mettre à jour une documentation ou de vérifier la mise en œuvre d'un projet, vous savez exactement ce que vous cherchez, mais les outils de recherche traditionnels vous font régulièrement défaut.\n\nCes outils renvoient trop souvent des dizaines de faux positifs, manquent cruellement de contexte pour comprendre les résultats obtenus et sont de plus en plus lents à mesure que le code source s’étoffe. Par conséquent, vous perdez un temps précieux à chercher une aiguille dans une botte de foin au lieu de compiler, de sécuriser ou d'améliorer votre logiciel.\n\nLa fonctionnalité de recherche de code de GitLab était jusqu'ici prise en charge par Elasticsearch ou OpenSearch. Bien qu'excellents pour rechercher des tickets, des merge requests, des commentaires et d'autres données contenant du langage naturel, ces outils n'ont tout simplement pas été spécifiquement conçus pour le code. Après [avoir évalué de nombreuses options](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/7404), nous avons développé une meilleure solution.\n\n## Qu'est-ce que la recherche exacte de code ?\n\nLa **[recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/user/search/exact_code_search/)** de GitLab est actuellement en phase de test bêta et optimisée par [Zoekt](https://github.com/sourcegraph/zoekt) (prononcé « zookt », qui signifie « recherche » en néerlandais). Zoekt est un moteur de recherche de code open source initialement développé par Google et aujourd'hui maintenu par Sourcegraph. Conçu spécifiquement pour une recherche de code à la fois rapide et précise à grande échelle, nous l'avons enrichi avec des intégrations propres à GitLab, des améliorations avancées et une intégration facilitée du système d'autorisations.\n\nCette fonctionnalité révolutionne la manière dont vous recherchez et comprenez le code grâce aux trois éléments clés :\n\n**1. Un mode de recherche par correspondance exacte**\n\nLorsque vous basculez en **mode de recherche par correspondance exacte**, le moteur de recherche ne renvoie que les résultats qui correspondent exactement à votre requête, éliminant ainsi les faux positifs. Cette précision est inestimable dans les cas de figure suivants :\n\n* Vous recherchez des messages d'erreur spécifiques.\n\n* Vous recherchez des signatures de fonctions précises.\n\n* Vous recherchez des instances de noms de variables spécifiques.\n\n**2. Un mode de recherche par expression régulière**\n\nPour les recherches complexes, ce mode vous permet de créer des motifs de recherche sophistiqués :\n\n* Trouvez des fonctions selon des motifs de nommage spécifiques.\n\n* Déterminez l’emplacement des variables qui correspondent à certains critères précis.\n\n* Identifiez les failles de sécurité potentielles à l'aide de la correspondance de motifs.\n\n**3. Des correspondances sur plusieurs lignes**\n\n![Recherche exacte de code](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750704179/ttjuilkt3v7gtyywnchx.png)\n\nEn plus de la ligne contenant le code recherché, vous avez accès au contexte environnant qui est indispensable pour bien comprendre le code. Vous n'avez donc plus besoin d'accéder aux fichiers dans le seul but d'obtenir un contexte plus clair, ce qui accélère considérablement votre workflow.\n\n## Des fonctionnalités aux workflows : cas d'utilisation et impact associé \n\nExaminons maintenant comment ces nouvelles capacités se traduisent dans le quotidien des équipes de développement  :\n\n### Débogage en quelques secondes\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez copier un message d'erreur, lancer une recherche, parcourir une longue liste de correspondances partielles dans les commentaires, la documentation et les fragments de code, cliquer sur plusieurs fichiers... avant de trouver enfin la ligne de code que vous recherchiez.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n1. Vous copiez le message d'erreur exact. \n\n2. Vous le collez dans la fonctionnalité de recherche exacte de code en activant le mode de recherche par correspondance exacte.\n\n3. Vous trouvez instantanément l'emplacement précis où l'erreur est présente, avec le contexte environnant nécessaire à sa compréhension.\n\n**Impact :** vous réduisez ainsi le temps de débogage de plusieurs minutes à quelques secondes, sans frustration ni faux positifs.\n\n### Exploration rapide de codes sources inconnus\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez parcourir les répertoires, deviner l'emplacement probable des fichiers, ouvrir des dizaines de fichiers et élaborer peu à peu une compréhension globale du code source.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n* Vous recherchez directement les méthodes ou classes principales avec le mode de recherche par correspondance exacte.\n\n* Vous examinez plusieurs correspondances de lignes pour comprendre les détails de leur mise en œuvre.\n\n* Vous utilisez le mode de recherche par expression régulière pour identifier des motifs similaires dans l'ensemble du code source.\n\n**Impact :** vous bénéficiez d'une vision claire de l'architecture du code en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures, ce qui accélère considérablement l'intégration de nouveaux membres au sein de l'équipe ainsi que la collaboration transversale.\n\n### Refactorisation sécurisée\n\nVoici un exemple de workflow tel qu'il pouvait être envisagé avant que la recherche exacte de code ne soit disponible : vous deviez localiser toutes les occurrences d'une méthode, mais certaines passaient inaperçues, et vous introduisiez des bogues en raison d'une refactorisation incomplète.\n\nAvec la recherche exacte de code, le processus est le suivant : \n\n* Vous utilisez le mode de recherche par correspondance exacte pour identifier toutes les occurrences de méthodes ou de variables.\n\n* Vous examinez le contexte pour comprendre les motifs d'utilisation.\n\n* Vous planifiez votre refactorisation avec des informations complètes sur son impact.\n\n  **Impact :** vous éliminez les bogues liés aux « occurrences manquées » qui entravent souvent les efforts de refactorisation, vous améliorez la qualité du code et vous réduisez les ajustements nécessaires.\n\n### Audit de sécurité optimisé\n\nLes équipes de sécurité peuvent :\n\n* Créer des motifs regex ciblant les portions de code présentant des vulnérabilités connues\n\n* Effectuer une recherche dans tous les dépôts d'un espace de nommage\n\n* Identifier rapidement les failles de sécurité potentielles avec un contexte facilitant l'évaluation des risques\n\n**Impact :** vous transformez vos audits de sécurité, souvent manuels et sujets aux erreurs, en revues systématiques et exhaustives.\n\n### Informations recoupées entre plusieurs dépôts\n\nVos équipes peuvent effectuer une recherche dans l'ensemble de votre espace de nommage ou de votre instance pour :\n\n* Identifier des implémentations similaires dans différents projets\n\n* Identifier des opportunités de création de bibliothèques partagées ou de standardisation du code\n\n**Impact :** vous éliminez les silos entre les projets et identifiez les opportunités de réutilisation et de standardisation du code.\n\n## Zoekt : rapidité et précision au service du code\n\nAvant de détailler nos réalisations à grande échelle, explorons ce qui distingue Zoekt des moteurs de recherche traditionnels, et pourquoi il peut trouver des correspondances exactes aussi rapidement.\n\n### Trigrammes positionnels : le secret d'une correspondance exacte ultra-rapide\n\nLa rapidité de Zoekt provient de son utilisation de **trigrammes positionnels**, une technique qui indexe chaque séquence de trois caractères en conservant leur position exacte dans les fichiers. Cette approche résout l'un des plus grands défis que les équipes de développement rencontrent avec la recherche de code basée sur Elasticsearch : les faux positifs.\n\nVoici le principe :\n\nLes **moteurs de recherche plein texte traditionnels** comme Elasticsearch segmentent le code en mots isolés et perdent ainsi les informations de position. Par exemple, lorsque vous recherchez `getUserId()`, ils peuvent renvoyer des résultats contenant les fragments **user**, **get** et **Id** dispersés dans un même fichier, ce qui génère des faux positifs, source de frustration pour les utilisateurs de GitLab.\n\nLes **trigrammes positionnels de Zoekt**, quant à eux, conservent les séquences de caractères exactes ainsi que leurs positions dans le code. Ainsi, lorsque vous recherchez `getUserId()`, Zoekt cible précisément les trigrammes exacts, comme **get**, **etU**, **tUs**, **Use**, **ser**, **erI**, **rId**, **Id(\", \"d()**, dans cette séquence précise et à ces positions exactes. Cette approche garantit que seules les correspondances exactes sont renvoyées.\n\nAinsi, des recherches qui renvoyaient auparavant des centaines de faux positifs ne renvoient désormais plus que les correspondances exactes souhaitées. Cette fonctionnalité était [l'une des plus demandées](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/325234) pour une bonne raison : les équipes de développement perdaient beaucoup trop de temps à passer au crible les faux positifs.\n\n### Performances des expressions régulières à grande échelle\n\nZoekt excelle dans la recherche de correspondances exactes, mais est également optimisé pour les recherches d'expressions régulières. Grâce à des algorithmes sophistiqués, il convertit les motifs regex en requêtes trigrammes efficaces lorsque cela est possible, garantissant ainsi une rapidité constante, même pour les recherches de motifs complexes portant sur plusieurs téraoctets de code.\n\n## Une fonctionnalité adaptée aux entreprises\n\nLa recherche exacte de code est puissante et conçue pour gérer de très grands volumes de code tout en offrant des temps de réponse remarquables. Il ne s'agit pas du simple ajout d'une nouvelle fonctionnalité à l'interface utilisateur, mais d'une architecture backend entièrement repensée.\n\n### Gestion de plusieurs téraoctets de code en toute simplicité\n\nRien que sur GitLab.com, notre infrastructure de recherche exacte de code indexe et interroge plus de **48 To** de données de code, tout en offrant des temps de réponse ultra-rapides. Cette volumétrie couvre des millions de dépôts répartis dans des milliers d'espaces de nommage, tous consultables en seulement quelques millisecondes, soit plus de code que l'ensemble des projets du noyau Linux, d'Android et de Chromium combinés. Et pourtant, la recherche exacte de code peut trouver une ligne spécifique dans l'ensemble du code source en quelques millisecondes seulement.\n\n### Architecture de nœuds à enregistrement automatique\n\nParmi nos améliorations techniques, voici quelques innovations clés : \n\n* **Enregistrement automatique des nœuds :** les nœuds Zoekt s'enregistrent automatiquement auprès de GitLab.\n\n* **Attribution dynamique des partitions :** le système attribue automatiquement les espaces de nommage entre les nœuds.\n\n* **Surveillance de l'état :** les nœuds qui ne s'enregistrent pas sont automatiquement signalés comme hors ligne.\n\nCette architecture à configuration automatique simplifie considérablement la montée en charge. Lorsque la capacité doit être augmentée, les administrateurs peuvent tout simplement ajouter de nouveaux nœuds, sans aucune reconfiguration complexe.\n\n### Système distribué avec répartition de charge intelligente\n\nEn arrière-plan, la recherche exacte de code repose sur un système distribué comprenant les composants clés suivants :\n\n* **Nœuds de recherche spécialisés :** serveurs dédiés pour gérer l'indexation et la recherche\n\n* **Partitionnement intelligent :** le code est réparti entre les nœuds en fonction des espaces de nommage\n\n* **Équilibrage automatique de la charge :** le système répartit intelligemment le travail en fonction des capacités disponibles\n\n* **Haute disponibilité :** plusieurs réplicas assurent la continuité du service même en cas de défaillance d'un nœud\n\n*Remarque : la haute disponibilité fait partie intégrante de l'architecture, mais n'est pas encore entièrement déployée. Consultez le [ticket 514736](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/514736) pour vous tenir au courant des futures mises à jour.*\n\n### Intégration sans accroc de la sécurité\n\nLa recherche exacte de code s'intègre automatiquement au système d'autorisation de GitLab :\n\n* Les résultats de recherche sont filtrés en fonction des droits d'accès de chaque utilisateur.\n\n* Seul le code des projets auxquels l'utilisateur a accès est affiché.\n\n* La sécurité est intégrée à l'architecture de base, et non ajoutée ultérieurement.\n\n### Performances optimisées\n\n* **Indexation performante :** les dépôts volumineux sont indexés en quelques dizaines de secondes.\n\n* **Exécution rapide des requêtes :** la plupart des recherches renvoient des résultats en moins d'une seconde.\n\n* **Résultats en streaming :** la nouvelle recherche fédérée basée sur gRPC diffuse les résultats au fur et à mesure de leur découverte.\n\n* **Arrêt anticipé :** dès qu'un nombre suffisant de résultats a été collecté, le système interrompt la recherche.\n\n## De la bibliothèque au système distribué : notre réponse aux défis d'ingénierie\n\nBien que Zoekt soit très performant pour indexer et rechercher du code localement, son architecture de base était conçue à l'origine comme une bibliothèque minimale, destinée à la gestion des fichiers d'index `.zoekt`, et non comme une base de données distribuée ou un service capable de fonctionner à l'échelle d'une entreprise. \n\nVoici les principaux défis techniques que nous avons dû surmonter pour l'adapter pleinement à l'écosystème GitLab.\n\n### Défi 1 : création d'une couche d'orchestration\n\n**Le problème :** Zoekt a été conçu pour fonctionner avec des fichiers d'index locaux, et non pour être distribué sur plusieurs nœuds desservant de nombreux utilisateurs simultanés.\n\n**Notre solution :** nous avons développé une couche d'orchestration complète qui :\n\n* crée et gère des modèles de base de données pour suivre les nœuds, les index, les dépôts et les tâches.\n\n* met en œuvre une architecture de nœuds à enregistrement automatique (inspirée du fonctionnement de GitLab Runner).\n\n* gère l'attribution automatique des partitions et l'équilibrage de la charge entre les nœuds.\n\n* fournit une communication bidirectionnelle de l'API entre les nœuds GitLab Rails et Zoekt.\n\n### Défi 2 : mise à l'échelle du stockage et de l'indexation\n\n**Le problème :** comment gérer efficacement des téraoctets de données d'indexation répartis sur plusieurs nœuds tout en garantissant des mises à jour rapides ?\n\n**Notre solution :** nous avons déployé les fonctionnalités suivantes  :\n\n* Partitionnement intelligent : les espaces de nommage sont répartis entre les nœuds en tenant compte de leur capacité et de leur charge.\n\n* Réplication indépendante : chaque nœud est indexé indépendamment à partir de [Gitaly](https://gitlab.com/gitlab-org/gitaly) (notre service de stockage Git), évitant ainsi toute synchronisation complexe.\n\n* Gestion avancée des filigranes : un système sophistiqué d'allocation de stockage empêche les nœuds de manquer d'espace.\n\n* Architecture binaire unifiée : un seul binaire `gitlab-zoekt` peut fonctionner à la fois en mode indexeur et en mode serveur web.\n\n### Défi 3 : intégration des autorisations\n\n**Le problème :** Zoekt n'avait aucune notion du système d'autorisation complexe de GitLab. Les utilisateurs ne doivent voir que les résultats des projets auxquels ils ont accès.\n\n**Notre solution :** nous avons intégré un filtrage des autorisations natif directement dans le flux de recherche :\n\n* Les requêtes de recherche incluent le contexte des autorisations de l'utilisateur.\n\n* Les résultats sont filtrés pour n’inclure que les éléments auxquels l'utilisateur peut accéder, même dans le cas où les autorisations évoluent avant la fin de l'indexation.\n\n### Défi 4 : simplification opérationnelle\n\n**Le problème :** gérer un système de recherche distribué ne devrait pas nécessiter une équipe dédiée.\n\n**Notre solution :**\n\n* Mise à l'échelle automatique : l'ajout de capacité est aussi simple que le déploiement de nœuds supplémentaires. Ces derniers s'enregistrent automatiquement et gèrent immédiatement la charge de travail.\n\n* Auto-réparation : les nœuds qui ne s'enregistrent pas sont automatiquement signalés comme hors ligne, avec redistribution automatique de leurs tâches.\n\n* Partitionnement sans configuration : le système détermine automatiquement les affectations de partitions optimales.\n\n## Déploiement progressif : réduire les risques à grande échelle\n\nLe déploiement d'un tout nouveau backend de recherche auprès de millions d'utilisateurs a nécessité une planification minutieuse. Voici comment nous avons limité l'impact sur les clients tout en garantissant la fiabilité :\n\n### Phase 1 : tests contrôlés (groupe gitlab-org)\n\nNous avons commencé par activer la recherche exacte de code uniquement pour le groupe `gitlab-org`, constitué de nos propres dépôts internes. \n\nCette étape nous a permis de :\n\n* Tester le système avec des charges de travail réelles en production\n\n* Identifier et corriger les goulots d'étranglement liés aux performances\n\n* Rationaliser le processus de déploiement\n\n* Tirer des enseignements concrets sur les workflows grâce aux retours d'utilisateurs\n\n### Phase 2 : validation et optimisation des performances\n\nAvant d'étendre la fonctionnalité, nous nous sommes assurés que le système pouvait gérer la charge à l'échelle de GitLab.com. Pour cela, nous avons dû :\n\n* Mettre en œuvre une surveillance et une gestion des alertes complètes\n\n* Valider la gestion du stockage basée sur la croissance réelle des données en production\n\n### Phase 3 : expansion progressive auprès des clients\n\nNous avons progressivement ouvert l'accès à la recherche exacte de code aux clients désireux de l'essayer, afin de :\n\n* Collecter leurs retours sur les performances et l'expérience utilisateur\n\n* Affiner l'interface utilisateur de recherche en fonction des workflows réels des utilisateurs\n\n* Optimiser les performances d'indexation (par exemple, les grands dépôts comme `gitlab-org/gitlab` sont désormais indexés en environ 10 secondes)\n\n* Ajuster l'architecture en fonction des leçons tirées des premiers essais\n\n* Augmenter massivement le débit d'indexation et améliorer le cycle de vie des transitions d'état\n\n### Phase 4 : déploiement à grande échelle\n\nAujourd'hui, plus de 99 % des groupes disposant des licences Premium et Ultimate sur GitLab.com ont accès à la recherche exacte de code. \n\nLes utilisateurs peuvent :\n\n* Basculer facilement entre les modes de recherche par expression régulière et par correspondance exacte\n\n* Tirer parti des avantages sans modifier la configuration\n\n* Revenir à l'ancienne méthode de recherche si nécessaire (bien que peu d'entre eux optent pour cette possibilité)\n\nCe déploiement progressif a permis d'éviter toute interruption de service, baisse de performances ou perte de fonctionnalités pendant la transition. Les premiers retours sont très positifs, car les utilisateurs constatent que leurs résultats de recherche sont plus pertinents et qu'ils les obtiennent beaucoup plus rapidement.\n\n> Vous souhaitez en savoir plus sur l'architecture et la mise en œuvre de la recherche exacte de code ? Consultez notre [document de conception](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/architecture/design-documents/code_search_with_zoekt/) complet, qui offre une description technique détaillée de ce système de recherche distribué.\n\n## Premiers pas : comment lancer une recherche exacte de code ? \n\nLa prise en main de la recherche exacte de code est simple, car cette fonctionnalité est déjà activée par défaut pour les groupes Premium et Ultimate sur GitLab.com (accessibles aujourd'hui à plus de 99 % des groupes éligibles).\n\n### Guide de démarrage rapide\n\n1. Accédez à la recherche avancée depuis votre projet ou groupe GitLab.\n\n2. Saisissez votre terme de recherche dans l'onglet Code.\n\n3. Basculez entre les modes de recherche par correspondance exacte et par expression régulière.\n\n4. Utilisez des filtres pour affiner votre recherche.\n\n### Syntaxe de recherche de base\n\nQue vous utilisiez le mode de recherche par correspondance exacte ou par expression régulière, vous pouvez affiner votre recherche avec divers modificateurs :\n\n| Exemple de requête | Fonction                                                               |\n| ------------------ | ---------------------------------------------------------------------- |\n| `file:js`          | Recherche uniquement dans les fichiers dont le nom contient « js »     |\n| `foo -bar`         | Recherche « foo », mais exclut les résultats contenant « bar »         |\n| `lang:ruby`        | Recherche uniquement dans les fichiers Ruby                            |\n| `sym:process`      | Recherche « process » dans les symboles (méthodes, classes, variables) |\n\n> **Conseil :** pour optimiser votre recherche, commencez par une requête précise, puis élargissez-la si besoin. L'utilisation des filtres `file:` et `lang:` augmente considérablement la pertinence des résultats.\n\n### Techniques de recherche avancées\n\nCombinez plusieurs filtres pour gagner en précision :\n\n```text\n\nis_expected file:rb -file:spec\n\n```\n\nCette requête recherche « is_expected » dans les fichiers Ruby dont le nom ne contient pas « spec ».\n\nTirez parti des expressions régulières pour obtenir des motifs puissants :\n\n```text\n\ntoken.*=.*[\\\"']\n\n```\n\n[Consultez cette recherche effectuée dans le dépôt GitLab Zoekt.](https://gitlab.com/search?search=token.*%3D.*%5B%5C%22'%5D&nav_source=navbar&project_id=46649240&group_id=9970&search_code=true&repository_ref=main&regex=true)\n\nElle permet de trouver des mots de passe codés en dur qui, s'ils ne sont pas détectés, peuvent constituer un risque de sécurité.\n\nPour approfondir la syntaxe, consultez la [documentation dédiée à la recherche exacte de code](https://docs.gitlab.com/user/search/exact_code_search/#syntax).\n\n## Disponibilité et déploiement\n\n### Disponibilité actuelle\n\nLa recherche exacte de code est actuellement disponible en version bêta pour les utilisateurs de GitLab.com disposant de licences Premium et Ultimate :\n\n* Elle est accessible à plus de 99 % des groupes éligibles sous licence.\n\n* La recherche dans l'interface utilisateur utilise automatiquement Zoekt lorsqu'il est disponible ; la recherche exacte de code via l'API de recherche est activée par le biais d'un feature flag.\n\n### Options de déploiement pour les instances Self-Managed\n\nPour les instances Self-Managed, nous proposons plusieurs méthodes de déploiement :\n\n* Kubernetes/Helm : notre méthode la mieux prise en charge, basée sur notre [Helm Chart `gitlab-zoekt`](https://gitlab.com/gitlab-org/cloud-native/charts/gitlab-zoekt).\n\n* Autres méthodes : nous travaillons actuellement sur la simplification du déploiement via Omnibus et d'autres options d'installation.\n\nLes exigences en configuration système varient selon la taille de votre code source, mais l'architecture est conçue pour s'adapter horizontalement et/ou verticalement à mesure que vos besoins évoluent.\n\n## Prochaines étapes\n\nBien que la recherche exacte de code soit déjà performante, nous l'améliorons continuellement avec :\n\n* **Des optimisations à grande échelle** pour gérer des instances comptant des centaines de milliers de dépôts\n\n* **Des options de déploiement renforcées pour les instances Self-Managed**, y compris la prise en charge simplifiée d'Omnibus\n\n* **Une prise en charge complète de la haute disponibilité** avec basculement automatique et équilibrage de la charge\n\nRestez à l'écoute pour suivre les prochaines mises à jour lorsque nous passerons de la version bêta à la disponibilité générale.\n\n## Transformez votre façon de rechercher des lignes de code\n\nAvec la recherche exacte de code, GitLab repense en profondeur la manière dont le code est exploré, en fournissant des correspondances exactes, une prise en charge avancée des expressions régulières et des résultats contextuels. \n\nCette nouvelle fonctionnalité résout les aspects les plus frustrants de la recherche de code :\n\n* Ne perdez plus votre temps avec des résultats non pertinents.\n\n* Ne ratez plus aucune correspondance importante.\n\n* N'ouvrez plus plusieurs fichiers juste pour comprendre le contexte de base.\n\n* Ne subissez plus de problèmes de performances à mesure que la taille de vos dépôts de code augmente.\n\nL'impact s'étend même bien au-delà, à la productivité globale des équipes :\n\n* **Vos équipes collaborent plus efficacement** avec un référencement clair du code.\n\n* **Le partage des connaissances s'accélère** avec la détection facile des motifs.\n\n* **L'intégration des nouveaux membres d'équipe s'accélère** avec une compréhension rapide du code source.\n\n* **La sécurité est renforcée** avec un audit efficace des motifs.\n\n* **Une réduction de la dette technique** devient réellement envisageable.\n\nLa recherche exacte de code est plus qu'une simple fonctionnalité : elle vous permet de mieux comprendre et de gérer le code. Alors, arrêtez de chercher et commencez à trouver ! \n\n**Nous serions ravis de connaître votre avis.** Partagez vos expériences, vos questions ou vos commentaires sur la recherche exacte de code dans notre [ticket dédié aux retours d'expérience](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/420920). Vos retours nous aident à hiérarchiser nos priorités d'améliorations et à enrichir nos futures fonctionnalités.\n\n**Vous souhaitez tirer parti d'une recherche de code plus intelligente ? Pour en savoir plus, consultez notre [documentation](https://docs.gitlab.com/user/search/exact_code_search/) et essayez dès aujourd'hui notre nouvelle fonctionnalité en effectuant une recherche dans vos espaces de nommage ou vos projets disposant d'une licence Premium ou Ultimate. Vous n'utilisez pas encore GitLab ? Inscrivez-vous pour un [essai gratuit de GitLab Ultimate enrichi des capacités de GitLab Duo](https://about.gitlab.com/fr-fr/free-trial/?hosted=saas) !**",[23],"open source","yml",{},true,"/fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",{"noIndex":11,"title":29,"description":16},"Trouvez rapidement du code dans vos dépôts GitLab","fr-fr/blog/exact-code-search-find-code-faster-across-repositories",[32],"open-source","eQ10HF39r4NNPQT5j7iyvWT9SDvdbgJrQ1x6ObEemYA",{"data":35},{"logo":36,"freeTrial":41,"sales":46,"login":51,"items":56,"search":366,"minimal":401,"duo":420,"switchNav":429,"pricingDeployment":440},{"config":37},{"href":38,"dataGaName":39,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/","gitlab logo","header",{"text":42,"config":43},"Commencer un essai gratuit",{"href":44,"dataGaName":45,"dataGaLocation":40},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":47,"config":48},"Contacter l'équipe commerciale",{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/sales/","sales",{"text":52,"config":53},"Connexion",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":40},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[57,84,181,186,287,347],{"text":58,"config":59,"cards":61},"Plateforme",{"dataNavLevelOne":60},"platform",[62,68,76],{"title":58,"description":63,"link":64},"La plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps",{"text":65,"config":66},"Explorer notre plateforme",{"href":67,"dataGaName":60,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/platform/",{"title":69,"description":70,"link":71},"GitLab Duo Agent Platform","L'IA agentique pour l'ensemble du cycle de développement logiciel",{"text":72,"config":73},"Découvrir GitLab Duo",{"href":74,"dataGaName":75,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":77,"description":78,"link":79},"Pourquoi GitLab ?","Découvrez les principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent GitLab",{"text":80,"config":81},"En savoir plus",{"href":82,"dataGaName":83,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/why-gitlab/","why gitlab",{"text":85,"left":26,"config":86,"link":88,"lists":92,"footer":163},"Produit",{"dataNavLevelOne":87},"solutions",{"text":89,"config":90},"Voir toutes les solutions",{"href":91,"dataGaName":87,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/solutions/",[93,118,141],{"title":94,"description":95,"link":96,"items":101},"Automatisation","CI/CD et automatisation pour accélérer le déploiement",{"config":97},{"icon":98,"href":99,"dataGaName":100,"dataGaLocation":40},"AutomatedCodeAlt","/fr-fr/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[102,106,109,114],{"text":103,"config":104},"CI/CD",{"href":105,"dataGaLocation":40,"dataGaName":103},"/fr-fr/solutions/continuous-integration/",{"text":69,"config":107},{"href":74,"dataGaLocation":40,"dataGaName":108},"gitlab duo agent platform - product menu",{"text":110,"config":111},"Gestion du code source",{"href":112,"dataGaLocation":40,"dataGaName":113},"/fr-fr/solutions/source-code-management/","Source Code Management",{"text":115,"config":116},"Livraison de logiciels automatisée",{"href":99,"dataGaLocation":40,"dataGaName":117},"Automated software delivery",{"title":119,"description":120,"link":121,"items":126},"Sécurité","Livrez du code plus rapidement sans compromettre la sécurité",{"config":122},{"href":123,"dataGaName":124,"dataGaLocation":40,"icon":125},"/fr-fr/solutions/application-security-testing/","security and compliance","ShieldCheckLight",[127,131,136],{"text":128,"config":129},"Tests de sécurité des applications",{"href":123,"dataGaName":130,"dataGaLocation":40},"Application security testing",{"text":132,"config":133},"Sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle",{"href":134,"dataGaLocation":40,"dataGaName":135},"/fr-fr/solutions/supply-chain/","Software supply chain security",{"text":137,"config":138},"Conformité logicielle",{"href":139,"dataGaName":140,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/solutions/software-compliance/","software compliance",{"title":142,"link":143,"items":148},"Mesures",{"config":144},{"icon":145,"href":146,"dataGaName":147,"dataGaLocation":40},"DigitalTransformation","/fr-fr/solutions/visibility-measurement/","visibility and measurement",[149,153,158],{"text":150,"config":151},"Visibilité et mesures",{"href":146,"dataGaLocation":40,"dataGaName":152},"Visibility and Measurement",{"text":154,"config":155},"Gestion de la chaîne de valeur",{"href":156,"dataGaLocation":40,"dataGaName":157},"/fr-fr/solutions/value-stream-management/","Value Stream Management",{"text":159,"config":160},"Données d'analyse et informations clés",{"href":161,"dataGaLocation":40,"dataGaName":162},"/fr-fr/solutions/analytics-and-insights/","Analytics and insights",{"title":164,"items":165},"GitLab",[166,171,176],{"text":167,"config":168},"Pour les entreprises",{"href":169,"dataGaLocation":40,"dataGaName":170},"/fr-fr/enterprise/","enterprise",{"text":172,"config":173},"Pour les PME",{"href":174,"dataGaLocation":40,"dataGaName":175},"/fr-fr/small-business/","small business",{"text":177,"config":178},"Pour le secteur public",{"href":179,"dataGaLocation":40,"dataGaName":180},"/fr-fr/solutions/public-sector/","public sector",{"text":182,"config":183},"Tarifs",{"href":184,"dataGaName":185,"dataGaLocation":40,"dataNavLevelOne":185},"/fr-fr/pricing/","pricing",{"text":187,"config":188,"link":190,"lists":194,"feature":274},"Ressources",{"dataNavLevelOne":189},"resources",{"text":191,"config":192},"Afficher toutes les ressources",{"href":193,"dataGaName":189,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/resources/",[195,228,246],{"title":196,"items":197},"Premiers pas",[198,203,208,213,218,223],{"text":199,"config":200},"Installation",{"href":201,"dataGaName":202,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/install/","install",{"text":204,"config":205},"Guides de démarrage",{"href":206,"dataGaName":207,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/get-started/","quick setup checklists",{"text":209,"config":210},"Apprentissage",{"href":211,"dataGaLocation":40,"dataGaName":212},"https://university.gitlab.com/","learn",{"text":214,"config":215},"Documentation",{"href":216,"dataGaName":217,"dataGaLocation":40},"https://docs.gitlab.com/","product documentation",{"text":219,"config":220},"Vidéos sur les bonnes pratiques",{"href":221,"dataGaName":222,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/getting-started-videos/","best practice videos",{"text":224,"config":225},"Intégrations",{"href":226,"dataGaName":227,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/integrations/","integrations",{"title":229,"items":230},"Découvrir",[231,236,241],{"text":232,"config":233},"Témoignages clients",{"href":234,"dataGaName":235,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/customers/","customer success stories",{"text":237,"config":238},"Blog",{"href":239,"dataGaName":240,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/blog/","blog",{"text":242,"config":243},"Travail à distance",{"href":244,"dataGaName":245,"dataGaLocation":40},"https://handbook.gitlab.com/handbook/company/culture/all-remote/","remote",{"title":247,"items":248},"Connecter",[249,254,259,264,269],{"text":250,"config":251},"Services GitLab",{"href":252,"dataGaName":253,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/services/","services",{"text":255,"config":256},"Communauté",{"href":257,"dataGaName":258,"dataGaLocation":40},"/community/","community",{"text":260,"config":261},"Forum",{"href":262,"dataGaName":263,"dataGaLocation":40},"https://forum.gitlab.com/","forum",{"text":265,"config":266},"Événements",{"href":267,"dataGaName":268,"dataGaLocation":40},"/events/","events",{"text":270,"config":271},"Partenaires",{"href":272,"dataGaName":273,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/partners/","partners",{"backgroundColor":275,"textColor":276,"text":277,"image":278,"link":282},"#2f2a6b","#fff","L'avenir du développement logiciel. Tendances et perspectives.",{"altText":279,"config":280},"carte promo The Source",{"src":281},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758208064/dzl0dbift9xdizyelkk4.svg",{"text":283,"config":284},"Lire les articles les plus récents",{"href":285,"dataGaName":286,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/the-source/","the source",{"text":288,"config":289,"lists":291},"Société",{"dataNavLevelOne":290},"company",[292],{"items":293},[294,299,305,307,312,317,322,327,332,337,342],{"text":295,"config":296},"À propos",{"href":297,"dataGaName":298,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/company/","about",{"text":300,"config":301,"footerGa":304},"Carrières",{"href":302,"dataGaName":303,"dataGaLocation":40},"/jobs/","jobs",{"dataGaName":303},{"text":265,"config":306},{"href":267,"dataGaName":268,"dataGaLocation":40},{"text":308,"config":309},"Leadership",{"href":310,"dataGaName":311,"dataGaLocation":40},"/company/team/e-group/","leadership",{"text":313,"config":314},"Équipe",{"href":315,"dataGaName":316,"dataGaLocation":40},"/company/team/","team",{"text":318,"config":319},"Manuel",{"href":320,"dataGaName":321,"dataGaLocation":40},"https://handbook.gitlab.com/","handbook",{"text":323,"config":324},"Relations avec les investisseurs",{"href":325,"dataGaName":326,"dataGaLocation":40},"https://ir.gitlab.com/","investor relations",{"text":328,"config":329},"Trust Center",{"href":330,"dataGaName":331,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/security/","trust center",{"text":333,"config":334},"Centre pour la transparence de l'IA",{"href":335,"dataGaName":336,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/ai-transparency-center/","ai transparency center",{"text":338,"config":339},"Newsletter",{"href":340,"dataGaName":341,"dataGaLocation":40},"/company/contact/#contact-forms","newsletter",{"text":343,"config":344},"Presse",{"href":345,"dataGaName":346,"dataGaLocation":40},"/press/","press",{"text":348,"config":349,"lists":350},"Nous contacter",{"dataNavLevelOne":290},[351],{"items":352},[353,356,361],{"text":47,"config":354},{"href":49,"dataGaName":355,"dataGaLocation":40},"talk to sales",{"text":357,"config":358},"Assistance GitLab",{"href":359,"dataGaName":360,"dataGaLocation":40},"https://support.gitlab.com","support portal",{"text":362,"config":363},"Portail clients GitLab",{"href":364,"dataGaName":365,"dataGaLocation":40},"https://customers.gitlab.com/customers/sign_in/","customer portal",{"close":367,"login":368,"suggestions":375},"Fermer",{"text":369,"link":370},"Pour rechercher des dépôts et des projets, connectez-vous à",{"text":371,"config":372},"GitLab.com",{"href":54,"dataGaName":373,"dataGaLocation":374},"search login","search",{"text":376,"default":377},"Suggestions",[378,380,385,387,392,397],{"text":69,"config":379},{"href":74,"dataGaName":69,"dataGaLocation":374},{"text":381,"config":382},"Suggestions de code (IA)",{"href":383,"dataGaName":384,"dataGaLocation":374},"/fr-fr/solutions/code-suggestions/","Code Suggestions (AI)",{"text":103,"config":386},{"href":105,"dataGaName":103,"dataGaLocation":374},{"text":388,"config":389},"GitLab sur AWS",{"href":390,"dataGaName":391,"dataGaLocation":374},"/fr-fr/partners/technology-partners/aws/","GitLab on AWS",{"text":393,"config":394},"GitLab sur Google Cloud",{"href":395,"dataGaName":396,"dataGaLocation":374},"/fr-fr/partners/technology-partners/google-cloud-platform/","GitLab on Google Cloud",{"text":398,"config":399},"Pourquoi utiliser GitLab ?",{"href":82,"dataGaName":400,"dataGaLocation":374},"Why GitLab?",{"freeTrial":402,"mobileIcon":407,"desktopIcon":412,"secondaryButton":415},{"text":403,"config":404},"Commencer votre essai gratuit",{"href":405,"dataGaName":45,"dataGaLocation":406},"https://gitlab.com/-/trials/new/","nav",{"altText":408,"config":409},"Icône GitLab",{"src":410,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203874/jypbw1jx72aexsoohd7x.svg","gitlab icon",{"altText":408,"config":413},{"src":414,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203875/gs4c8p8opsgvflgkswz9.svg",{"text":416,"config":417},"Commencer",{"href":418,"dataGaName":419,"dataGaLocation":406},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/get-started/","get started",{"freeTrial":421,"mobileIcon":425,"desktopIcon":427},{"text":422,"config":423},"En savoir plus sur GitLab Duo",{"href":74,"dataGaName":424,"dataGaLocation":406},"gitlab duo",{"altText":408,"config":426},{"src":410,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},{"altText":408,"config":428},{"src":414,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},{"button":430,"mobileIcon":435,"desktopIcon":437},{"text":431,"config":432},"/switch",{"href":433,"dataGaName":434,"dataGaLocation":406},"#contact","switch",{"altText":408,"config":436},{"src":410,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},{"altText":408,"config":438},{"src":439,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773335277/ohhpiuoxoldryzrnhfrh.png",{"freeTrial":441,"mobileIcon":446,"desktopIcon":448},{"text":442,"config":443},"Retour aux tarifs",{"href":184,"dataGaName":444,"dataGaLocation":406,"icon":445},"back to pricing","GoBack",{"altText":408,"config":447},{"src":410,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},{"altText":408,"config":449},{"src":414,"dataGaName":411,"dataGaLocation":406},{"title":451,"button":452,"config":457},"Découvrez comment l'IA agentique transforme la livraison logicielle",{"text":453,"config":454},"Regarder GitLab Transcend maintenant",{"href":455,"dataGaName":456,"dataGaLocation":40},"/fr-fr/events/transcend/virtual/","transcend event",{"layout":458,"icon":459,"disabled":26},"release","AiStar",{"data":461},{"text":462,"source":463,"edit":469,"contribute":474,"config":479,"items":484,"minimal":689},"Git est une marque déposée de Software Freedom Conservancy et notre utilisation de « GitLab » est sous licence.",{"text":464,"config":465},"Afficher le code source de la page",{"href":466,"dataGaName":467,"dataGaLocation":468},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/","page source","footer",{"text":470,"config":471},"Modifier cette page",{"href":472,"dataGaName":473,"dataGaLocation":468},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/content/","web ide",{"text":475,"config":476},"Veuillez contribuer",{"href":477,"dataGaName":478,"dataGaLocation":468},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/CONTRIBUTING.md/","please contribute",{"twitter":480,"facebook":481,"youtube":482,"linkedin":483},"https://twitter.com/gitlab","https://www.facebook.com/gitlab","https://www.youtube.com/channel/UCnMGQ8QHMAnVIsI3xJrihhg","https://www.linkedin.com/company/gitlab-com",[485,530,583,627,654],{"title":182,"links":486,"subMenu":501},[487,491,496],{"text":488,"config":489},"Voir les forfaits",{"href":184,"dataGaName":490,"dataGaLocation":468},"view plans",{"text":492,"config":493},"GitLab Premium",{"href":494,"dataGaName":495,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/pricing/premium/","why premium",{"text":497,"config":498},"GitLab Ultimate",{"href":499,"dataGaName":500,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/pricing/ultimate/","why ultimate",[502],{"title":348,"links":503},[504,506,508,510,515,520,525],{"text":47,"config":505},{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":468},{"text":357,"config":507},{"href":359,"dataGaName":360,"dataGaLocation":468},{"text":362,"config":509},{"href":364,"dataGaName":365,"dataGaLocation":468},{"text":511,"config":512},"Statut",{"href":513,"dataGaName":514,"dataGaLocation":468},"https://status.gitlab.com/","status",{"text":516,"config":517},"Conditions d'utilisation",{"href":518,"dataGaName":519,"dataGaLocation":468},"/terms/","terms of use",{"text":521,"config":522},"Politique de confidentialité",{"href":523,"dataGaName":524,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/privacy/","privacy statement",{"text":526,"config":527},"Gérer vos cookies",{"dataGaName":528,"dataGaLocation":468,"id":529,"isOneTrustButton":26},"cookie preferences","ot-sdk-btn",{"title":85,"links":531,"subMenu":540},[532,536],{"text":533,"config":534},"Plateforme DevSecOps",{"href":67,"dataGaName":535,"dataGaLocation":468},"devsecops platform",{"text":537,"config":538},"Développement assisté par l'IA",{"href":74,"dataGaName":539,"dataGaLocation":468},"ai-assisted development",[541],{"title":542,"links":543},"Thèmes",[544,548,553,558,563,568,573,578],{"text":103,"config":545},{"href":546,"dataGaName":547,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/ci-cd/","cicd",{"text":549,"config":550},"GitOps",{"href":551,"dataGaName":552,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/gitops/","gitops",{"text":554,"config":555},"DevOps",{"href":556,"dataGaName":557,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/devops/","devops",{"text":559,"config":560},"Contrôle de version",{"href":561,"dataGaName":562,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/version-control/","version control",{"text":564,"config":565},"DevSecOps",{"href":566,"dataGaName":567,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/devsecops/","devsecops",{"text":569,"config":570},"Cloud-native",{"href":571,"dataGaName":572,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/cloud-native/","cloud native",{"text":574,"config":575},"IA pour la programmation",{"href":576,"dataGaName":577,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/devops/ai-for-coding/","ai for coding",{"text":579,"config":580},"IA agentique",{"href":581,"dataGaName":582,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/topics/agentic-ai/","agentic ai",{"title":584,"links":585},"Solutions",[586,589,591,596,599,602,605,608,611,614,617,622],{"text":128,"config":587},{"href":123,"dataGaName":588,"dataGaLocation":468},"Application Security Testing",{"text":115,"config":590},{"href":99,"dataGaName":100,"dataGaLocation":468},{"text":592,"config":593},"Développement Agile",{"href":594,"dataGaName":595,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/solutions/agile-delivery/","agile delivery",{"text":110,"config":597},{"href":112,"dataGaName":598,"dataGaLocation":468},"source code management",{"text":103,"config":600},{"href":105,"dataGaName":601,"dataGaLocation":468},"continuous integration & delivery",{"text":154,"config":603},{"href":156,"dataGaName":604,"dataGaLocation":468},"value stream management",{"text":549,"config":606},{"href":607,"dataGaName":552,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/solutions/gitops/",{"text":609,"config":610},"Entreprises",{"href":169,"dataGaName":170,"dataGaLocation":468},{"text":612,"config":613},"PME",{"href":174,"dataGaName":175,"dataGaLocation":468},{"text":615,"config":616},"Secteur public",{"href":179,"dataGaName":180,"dataGaLocation":468},{"text":618,"config":619},"Éducation",{"href":620,"dataGaName":621,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/solutions/education/","education",{"text":623,"config":624},"Services financiers",{"href":625,"dataGaName":626,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/solutions/finance/","financial services",{"title":187,"links":628},[629,631,633,635,638,640,642,644,646,648,650,652],{"text":199,"config":630},{"href":201,"dataGaName":202,"dataGaLocation":468},{"text":204,"config":632},{"href":206,"dataGaName":207,"dataGaLocation":468},{"text":209,"config":634},{"href":211,"dataGaName":212,"dataGaLocation":468},{"text":214,"config":636},{"href":216,"dataGaName":637,"dataGaLocation":468},"docs",{"text":237,"config":639},{"href":239,"dataGaName":240,"dataGaLocation":468},{"text":232,"config":641},{"href":234,"dataGaName":235,"dataGaLocation":468},{"text":242,"config":643},{"href":244,"dataGaName":245,"dataGaLocation":468},{"text":250,"config":645},{"href":252,"dataGaName":253,"dataGaLocation":468},{"text":255,"config":647},{"href":257,"dataGaName":258,"dataGaLocation":468},{"text":260,"config":649},{"href":262,"dataGaName":263,"dataGaLocation":468},{"text":265,"config":651},{"href":267,"dataGaName":268,"dataGaLocation":468},{"text":270,"config":653},{"href":272,"dataGaName":273,"dataGaLocation":468},{"title":288,"links":655},[656,658,660,662,664,666,668,673,678,680,682,684],{"text":295,"config":657},{"href":297,"dataGaName":290,"dataGaLocation":468},{"text":300,"config":659},{"href":302,"dataGaName":303,"dataGaLocation":468},{"text":308,"config":661},{"href":310,"dataGaName":311,"dataGaLocation":468},{"text":313,"config":663},{"href":315,"dataGaName":316,"dataGaLocation":468},{"text":318,"config":665},{"href":320,"dataGaName":321,"dataGaLocation":468},{"text":323,"config":667},{"href":325,"dataGaName":326,"dataGaLocation":468},{"text":669,"config":670},"Développement durable",{"href":671,"dataGaName":672,"dataGaLocation":468},"/sustainability/","Sustainability",{"text":674,"config":675},"Diversité, inclusion et appartenance (DIB)",{"href":676,"dataGaName":677,"dataGaLocation":468},"/fr-fr/diversity-inclusion-belonging/","Diversity, inclusion and belonging",{"text":328,"config":679},{"href":330,"dataGaName":331,"dataGaLocation":468},{"text":338,"config":681},{"href":340,"dataGaName":341,"dataGaLocation":468},{"text":343,"config":683},{"href":345,"dataGaName":346,"dataGaLocation":468},{"text":685,"config":686},"Déclaration de transparence sur l'esclavage moderne",{"href":687,"dataGaName":688,"dataGaLocation":468},"https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/modern-slavery-act-transparency-statement/","modern slavery transparency statement",{"items":690},[691,693,696],{"text":516,"config":692},{"href":518,"dataGaName":519,"dataGaLocation":468},{"text":694,"config":695},"Gestion des cookies",{"dataGaName":528,"dataGaLocation":468,"id":529,"isOneTrustButton":26},{"text":521,"config":697},{"href":523,"dataGaName":524,"dataGaLocation":468},[699],{"id":700,"title":18,"body":8,"config":701,"content":703,"description":8,"extension":24,"meta":707,"navigation":26,"path":708,"seo":709,"stem":710,"__hash__":711},"blogAuthors/en-us/blog/authors/dmitry-gruzd.yml",{"template":702},"BlogAuthor",{"name":18,"config":704},{"headshot":705,"ctfId":706},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749682014/Blog/Author%20Headshots/dgruzd-headshot.jpg","dgruzd",{},"/en-us/blog/authors/dmitry-gruzd",{},"en-us/blog/authors/dmitry-gruzd","sn1aawfqITI3w1Wr5m9KVxBsh6Ibzoq3aexMyVsy9_c",[713,727,742],{"content":714,"config":725},{"title":715,"description":716,"authors":717,"heroImage":719,"date":720,"category":9,"tags":721,"body":724},"Feature flags en Python sur GitLab : guide de démarrage","Découvrez comment intégrer les feature flags GitLab dans une application Flask en Python avec le SDK Unleash pour contrôler le déploiement progressif de fonctionnalités sans avoir à redéployer.",[718],"Omid Khan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1774465167/n5hlvrsrheadeccyr1oz.png","2026-04-27",[722,723,9],"features","tutorial","Imaginez le scénario suivant : vous avez passé des semaines à développer une nouvelle fonctionnalité. Elle passe tous les tests, la revue de code est terminée, et elle est prête à être livrée. Vous la déployez donc en production et, en moins d'une heure, votre boîte de réception déborde de rapports de bogues. La fonctionnalité fonctionne parfaitement pour la plupart des utilisateurs, mais un comportement du trafic de production que vous n’aviez pas anticipé provoque des échecs pour une partie d'entre eux. Vous voilà en train de vous démener pour effectuer un retour à la version précédente, rédiger des rapports d'incident et gérer les retombées en termes de relations publiques.\n\n\nLes feature flags empêchent précisément ce genre de scénarios. Ils vous permettent de dissocier le déploiement de la release : vous effectuez un push de votre code en production dès qu'il est prêt, puis contrôlez qui voit réellement la nouvelle fonctionnalité en activant un bouton bascule sur GitLab. Commencez par votre équipe QA à l'aide d'une stratégie « identifiants des utilisateurs », passez ensuite à un « déploiement progressif à 10 % », puis basculez sur « tous les utilisateurs » lorsque vous êtes sûr de vous. Si quelque chose ne se déroule pas comme prévu à un moment donné, il vous suffit de désactiver la fonctionnalité en quelques secondes. Aucun redéploiement, aucun correctif d'urgence, aucun impact sur votre réputation.\n\n\nCe tutoriel vous guide à travers une application Flask fonctionnelle qui lit les feature flags GitLab via le SDK Unleash en Python. Une version complète et exécutable du code est disponible sur [gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo). Clonez-la dans votre propre groupe ou workspace pour disposer d'un contrôle en temps réel avec des feature flags en quelques minutes.\n\n\nÀ la fin de ce tutoriel, vous comprendrez le fonctionnement de l'intégration et disposerez d'un template pour vos propres projets.\n\n\n## Ce dont vous aurez besoin\n\n\n* Un projet GitLab (version gratuite, GitLab Premium ou GitLab Ultimate) avec les feature flags activés. C'est ici que vous créerez et gérerez vos feature flags. Pour les activer, accédez à votre projet et naviguez vers **Paramètres > Général > Visibilité, fonctionnalités du projet, autorisations**, puis vérifiez que l'option **Feature flags** est activée.\n\n* Le [dépôt de démonstration](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) dupliqué dans votre propre espace de nommage GitLab, puis cloné localement.\n\n\n## Fonctionnement des feature flags GitLab en coulisses\n\n\nGitLab expose une API compatible avec [Unleash](https://github.com/Unleash/unleash) pour chaque projet. Cela signifie que n'importe quel SDK de client Unleash (Go, Ruby, Python, JavaScript, et bien d'autres) peut se connecter directement à GitLab sans serveur Unleash séparé.\n\n\nAu démarrage, le SDK récupère toutes les définitions des feature flags, puis les actualise selon un intervalle configurable (15 secondes dans la démo). Chaque appel à `is_enabled()` s'évalue localement à partir de la configuration en cache, sans appel réseau par vérification de feature flag. L'évaluation des feature flags est donc quasi instantanée et résiliente face aux problèmes réseau transitoires.\n\n\nVoici les étapes à suivre pour intégrer les feature flags GitLab dans une application Flask en Python à l'aide du SDK Unleash.\n\n\n## 1. Configurer votre projet GitLab et cloner la démo\n\n\nVous aurez besoin des éléments suivants :\n\n\n* Votre propre projet GitLab pour héberger les feature flags\n\n\n* Le dépôt de démonstration cloné localement pour exécuter l'application\n\n\n### Dupliquer ou cloner le dépôt de démonstration\n\n\nAccédez à [gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) et dupliquez-le dans votre propre espace de nommage GitLab. Vous obtiendrez ainsi une copie personnelle du projet où vous pourrez gérer vos propres feature flags. Clonez-le ensuite localement et ouvrez-le dans votre IDE préféré :\n\n\n\n```shell\ngit clone https://gitlab.com/\u003Cyour-namespace>/gitlab-feature-flags-demo.git\ncd gitlab-feature-flags-demo\n```\n\n\n### Contenu du dépôt\n\n```\n.\n├── app.py                # Flask app + Unleash SDK integration\n├── requirements.txt      # Python dependencies\n├── .env.example          # Template for required environment variables\n├── .gitignore\n├── templates/\n│   └── index.html        # Web UI template\n└── static/\n    └── styles.css        # Styling\n```\n\n## 2. Créer vos feature flags dans GitLab\n\n\nOuvrez votre propre projet GitLab et naviguez vers **Déploiement > Feature flags**, puis cliquez sur **Nouveau feature flag**. Créez les quatre feature flags suivants, en définissant le statut de chacun sur **Actif** avec une stratégie **Tous les utilisateurs**.\n\n\n* **dark_mode :** bascule la page vers un schéma de couleurs sombre.\n\n* **holiday_banner :** affiche une bannière festive en haut de la page.\n\n* **new_layout :** passe la grille de cartes à une disposition en une seule colonne.\n\n* **fun_fonts :** remplace la police du corps de texte par un style manuscrit ludique.\n\n\n\n\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774466322/pifymwd6senqz3nzcyxa.png\" alt=\"Les quatre feature flags dans l'interface GitLab\">\u003Cfigcaption>\u003Cem>Les quatre feature flags dans l'interface GitLab\u003C/em>\u003C/figcaption>\u003C/figure>\n\n\n**Conseil :** un feature flag doit être actif et disposer d'au moins une stratégie pour être considéré comme activé. Sans stratégie, le SDK considère le feature flag comme désactivé même s'il est marqué comme « Actif ».\n\n\n### Comprendre les stratégies\n\n\n« Tous les utilisateurs » est un simple bouton bascule, mais GitLab prend en charge plusieurs autres stratégies prêtes à l'emploi :\n\n\n* **Pourcentage de déploiement** *(recommandé)* : déploiement progressif vers un pourcentage d'utilisateurs, basé sur l'identifiant de l'utilisateur, l'identifiant de session ou de manière aléatoire. C'est l'option la plus flexible et celle à privilégier en premier.\n\n* **Pourcentage d'utilisateurs :** activation pour un pourcentage d'utilisateurs authentifiés. Moins flexible que le pourcentage de déploiement, car elle ne fonctionne qu'avec les utilisateurs connectés.\n\n* **ID des utilisateurs :** activation pour des identifiants d'utilisateurs spécifiques uniquement, idéale pour les tests internes avec un groupe nommé.\n\n* **Listes d'utilisateurs :** activation pour une liste prédéfinie d'utilisateurs.\n\n* **Tous les utilisateurs :** activation pour tout le monde.\n\n\nLes stratégies font la force des feature flags. Commencez par votre équipe QA avec une stratégie basée sur les ID des utilisateurs, passez à un déploiement progressif à 10 %, puis basculez sur tous les utilisateurs lorsque vous êtes sûr de vous. Tout est paramétrable depuis l'interface utilisateur GitLab, sans aucune modification de code.\n\n\n## 3. Obtenir vos identifiants Unleash\n\n\nSur la page Feature flags, cliquez sur **Configurer** dans le coin supérieur droit. Vous verrez deux valeurs :\n\n\n* **URL de l'API :** `https://gitlab.com/api/v4/feature_flags/unleash/\u003Cyour-project-id>`\n\n* **Identifiant d'instance :** un jeton unique limité à votre projet\n\n\nCopiez les deux valeurs. Vous les transmettrez à l'application en tant que variables d'environnement. Notez que l'identifiant d'instance est en lecture seule. Il ne peut que récupérer l'état des feature flags, pas le modifier, mais traitez tout de même l'identifiant d'instance comme un secret afin d'éviter toute divulgation d'informations.\n\n\n\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774466322/bxkn0xkpe4xude0es4zx.png\" alt=\"Le panneau Configurer affichant l'URL de l'API et votre identifiant d'instance\">\u003Cfigcaption>\u003Cem>Le panneau Configurer affichant l'URL de l'API et votre identifiant d'instance\u003C/em>\u003C/figcaption>\u003C/figure>\n\n\n## 4. Configurer le projet localement\n\n\nLe README contient le guide de configuration complet, mais en résumé :\n\n\n```shell\npip install -r requirements.txt\n```\n\n\nDéfinissez ensuite vos identifiants. Deux options s'offrent à vous :\n\n\n**Option A : utiliser le fichier .env (recommandé)**\n\n\nLe dépôt inclut un fichier `.env.example`. Copiez-le et renseignez vos valeurs :\n\n\n```shell\ncp .env.example .env\n```\n\n\nOuvrez `.env` dans votre éditeur et remplacez les valeurs par défaut par vos identifiants de l'étape 3 :\n\n\n```\nUNLEASH_URL=https://gitlab.com/api/v4/feature_flags/unleash/\u003Cyour-project-id>\nUNLEASH_INSTANCE_ID=\u003Cyour-instance-id>\nUNLEASH_APP_NAME=production\n```\n\n\nEnsuite, exportez-les :\n\n\n```shell\nexport $(grep -v '^#' .env | xargs)\n```\n\n\n**Option B : exporter directement dans votre terminal**\n\n\n```shell\nexport UNLEASH_URL=\"https://gitlab.com/api/v4/feature_flags/unleash/\u003Cyour-project-id>\"\nexport UNLEASH_INSTANCE_ID=\"\u003Cyour-instance-id>\"\nexport UNLEASH_APP_NAME=\"production\"\n```\n\n\nN'effectuez jamais un commit de votre fichier `.env` dans le contrôle de version. Le `.gitignore` du dépôt l'exclut déjà, mais il est utile de savoir pourquoi : votre identifiant d'instance est un secret et ne doit pas figurer dans l'historique Git.\n\n\nTrois variables d'environnement pilotent l'ensemble de l'intégration :\n\n\n| Variable | Requise | Description | Valeur par défaut |\n| ----- | ----- | ----- | ----- |\n| `UNLEASH_URL` | Oui | URL de l'API Unleash GitLab pour votre projet | — |\n| `UNLEASH_INSTANCE_ID` | Oui | Identifiant d'instance du panneau Configurer | — |\n| `UNLEASH_APP_NAME` | Non | Nom de l'environnement, correspond aux stratégies de feature flags | `production` |\n\n\n\n\n`UnleashClient` est la dépendance clé. Il s'agit du SDK Python officiel d'Unleash qui gère l'interrogation périodique, la mise en cache et l'évaluation locale des feature flags afin que vous n'ayez pas à développer tout cela vous-même.\n\n\n## 5. Comprendre l'application\n\n\nAvant de l'exécuter, parcourez `app.py`. Voici les modèles clés à comprendre pour les reproduire dans vos propres projets.\n\n\n**Initialisation du SDK**\n\n\n```py\nunleash_client = UnleashClient(\n    url=UNLEASH_URL,\n    app_name=UNLEASH_APP_NAME,\n    instance_id=UNLEASH_INSTANCE_ID,\n    refresh_interval=15,\n    metrics_interval=60,\n)\n\nunleash_client.initialize_client()\n```\n\nAucun jeton d'accès personnel, aucun identifiant codé en dur dans le code source. L'application s'arrête immédiatement avec un message d'erreur clair si l'une des deux variables requises est manquante.\n\n\n**Vérification d'un feature flag**\n\n\n```py\ndef is_flag_enabled(flag_name):\n    return unleash_client.is_enabled(flag_name)\n```\n\nÉtant donné que le SDK met en cache les définitions des feature flags en mémoire, `is_enabled()` renvoie un résultat instantanément, sans aller-retour réseau.\n\n\n**Contrôler le comportement réel derrière les feature flags**\n\n\nLa route index construit un dictionnaire de fonctionnalités, évalue chaque feature flag et transmet les résultats au template :\n\n\n```py\nfeatures = {}\nfor flag_name, config in feature_configs.items():\n    features[flag_name] = {\n        **config,\n        'enabled': is_flag_enabled(flag_name)\n    }\n\nreturn render_template('index.html', features=features)\n```\n\nLe template utilise ces valeurs pour appliquer conditionnellement des classes CSS et afficher des éléments de l'interface. `dark_mode` bascule une classe sur le corps, `holiday_banner` affiche ou masque entièrement un élément de bannière. Ouvrez `templates/index.html` pour voir comment le tout est connecté.\n\n\nVeuillez noter que `index.html` se rafraîchit également automatiquement toutes les 30 secondes via un petit extrait JavaScript, ce qui vous permet d'observer les changements de feature flags sans recharger manuellement la page.\n\n\n**Transmettre le contexte utilisateur pour les stratégies ciblées**\n\n\nLorsque vous souhaitez aller au-delà de la stratégie Tous les utilisateurs et utiliser des déploiements par pourcentage ou le ciblage par utilisateur, transmettez un objet de contexte à `is_enabled()` :\n\n\n```py\nunleash_client.is_enabled(\n    'new_layout',\n    context={'userId': current_user.id}\n)\n```\n\nLe SDK gère automatiquement le hachage cohérent pour les déploiements par pourcentage, sans calcul de votre côté.\n\n\n## 6. Exécuter l'application\n\n\n```shell\npython3 app.py\n```\n\n\nAccédez à `http://localhost:8080`. Vous devriez voir les quatre cartes de fonctionnalités affichant leur état actuel (activé/désactivé).\n\n\n\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774466322/bjc0rp7h43wetefny8cw.png\" alt=\"Application de démonstration avec les quatre feature flags désactivés\">\u003Cfigcaption>\u003Cem>Application de démonstration avec les quatre feature flags désactivés\u003C/em>\u003C/figcaption>\u003C/figure>\n\n\n## 7. Activer les feature flags en temps réel\n\n\nRetournez dans **Déploiement > Feature flags** dans GitLab et activez l'un des feature flags. Essayez `dark_mode` ou `holiday_banner` pour tester l'effet le plus visible. Attendez environ 15 secondes, puis rechargez la page. La carte se met à jour pour refléter le nouvel état, et si vous avez activé `dark_mode`, l'ensemble de la page passe en thème sombre. Désactivez la fonctionnalité, attendez, rechargez, et tout revient instantanément à la normale.\n\n\nC'est le principal atout des feature flags : vous contrôlez le comportement de l'application depuis GitLab sans toucher au code ni effectuer de redéploiement.\n\n\n\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774466321/kfbvvazflpta4pt8vtoj.png\" alt=\"Application de démonstration avec deux feature flags désactivés\">\u003Cfigcaption>\u003Cem>Application de démonstration avec deux feature flags désactivés\u003C/em>\u003C/figcaption>\u003C/figure>\n\n\n\n\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774466321/rslzfdcpronixcfokfbk.png\" alt=\"Application de démonstration avec deux feature flags désactivés\">\u003Cfigcaption>\u003Cem>Application de démonstration avec deux feature flags désactivés\u003C/em>\u003C/figcaption>\u003C/figure>\n\n\n\n## Pourquoi utiliser le SDK Unleash plutôt que l'API REST GitLab ?\n\n\nPour une application qui évalue des feature flags à chaque requête, le SDK est le choix évident. Il est plus rapide, plus simple, et l'identifiant d'instance qu'il utilise ne dispose d'aucune autorisation au-delà de la lecture de l'état des feature flags. La surface d'exposition est bien plus réduite qu'avec un jeton d'accès personnel.\n\n\n|  | API REST | SDK Unleash |\n| ----- | ----- | ----- |\n| **Authentification** | Nécessite un jeton d'accès personnel avec des autorisations étendues dans le projet | Utilise uniquement l'identifiant d'instance, en lecture seule, limité à l'état des feature flags, aucun jeton d'accès personnel nécessaire |\n| **Évaluation des feature flags** | Appel réseau par vérification | Évaluation locale à partir de la configuration en cache |\n| **Latence par vérification** | Aller-retour réseau | Quasi nulle (en mémoire) |\n| **Prise en charge des stratégies** | Analyse syntaxique manuelle requise | Prise en charge intégrée des déploiements par pourcentage et du ciblage par identifiant d'utilisateur |\n| **Limites de débit** | Limites de débit de l'API GitLab.com | Une seule connexion d'interrogation par instance d'application |\n\n\n## Dépannage\n\n\n| Problème | Solution |\n| ----- | ----- |\n| L'application se ferme avec `ERROR: UNLEASH_URL and UNLEASH_INSTANCE_ID...` | Définissez les deux variables env. Consultez `.env.example`. |\n| Tous les feature flags apparaissent comme désactivés | Vérifiez que les feature flags existent dans GitLab et disposent d'une stratégie active. Attendez ensuite 15 secondes que le SDK se rafraîchisse. |\n| Les modifications dans GitLab n'apparaissent pas | Le SDK interroge le serveur toutes les 15 secondes. Rechargez la page après un court délai. |\n| Une adresse IP locale ne fonctionne pas | Le pare-feu de votre système d'exploitation bloque peut-être le port 8080. Utilisez `localhost:8080` à la place. |\n\n\n## Note sur les limites de débit en production\n\n\nL'intervalle d'interrogation de 15 secondes convient parfaitement au développement et aux petits déploiements. Lorsque tous les clients interrogent depuis la même IP, GitLab.com peut prendre en charge environ 125 clients à un intervalle de 15 secondes avant d'atteindre les limites de débit. Si vous développez une application de production à plus grande échelle, envisagez de placer un proxy Unleash en amont de vos clients. Ce dernier regroupe les requêtes vers GitLab pour l'ensemble de vos instances et réduit considérablement le trafic en amont.\n\n\n## Considérations de sécurité\n\n\n1. **`debug=False` est déjà défini dans la démo :** conservez ce paramètre. Le mode de débogage de Flask expose un débogueur interactif qui permet l'exécution de code à distance.\n\n2. **Maintenez vos dépendances à jour :** le fichier `requirements.txt` fixe des versions spécifiques. Activez l'[analyse des dépendances](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dependency_scanning/) de GitLab dans votre pipeline CI/CD pour surveiller les vulnérabilités.\n\n3. **Utilisez des variables d'environnement pour les identifiants :** ne codez jamais l'identifiant d'instance ni aucun jeton en dur dans le code source. Le fichier `.env.example` de la démo illustre cette bonne pratique.\n\n4. **L'identifiant d'instance est en lecture seule :** il ne peut que récupérer l'état des feature flags, pas le modifier. Traitez-le néanmoins comme un secret.\n\n\n## Synthèse\n\n\nCe tutoriel a couvert le cycle complet d'intégration des feature flags GitLab dans une application Python : création des feature flags avec les bonnes stratégies, récupération des identifiants Unleash, initialisation du SDK, évaluation locale des feature flags dans Flask et activation du comportement en temps réel sans redéploiement.\n\n\nL'ensemble de l'intégration nécessite une seule dépendance (`UnleashClient`), trois variables d'environnement et un unique appel de méthode (`is_enabled()`). Aucun serveur Unleash séparé, aucun jeton d'accès personnel, aucune infrastructure complexe.\n\n\nLes feature flags comptent parmi les outils les plus pratiques pour réduire les risques de déploiement. La possibilité de désactiver instantanément une fonctionnalité en échec, ou de la déployer progressivement d'un groupe d'utilisateurs ciblé à un pourcentage puis à l'ensemble des utilisateurs, sans toucher à un pipeline de déploiement, offre une valeur considérable avec une configuration minimale. Le [dépôt de démonstration](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) fournit une base fonctionnelle à dupliquer et adapter pour n'importe quel projet.\n\n\n## Ressources\n\n\n* [Projet de démonstration sur GitLab](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo)\n\n* [Documentation sur les feature flags GitLab](https://docs.gitlab.com/operations/feature_flags/)\n\n* [SDK Unleash en Python sur GitHub](https://github.com/Unleash/unleash-python-sdk)\n\n* [SDK Unleash (tous les langages)](https://github.com/Unleash/unleash#unleash-sdks)",{"featured":11,"template":12,"slug":726},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"content":728,"config":740},{"title":729,"description":730,"body":731,"category":9,"tags":732,"date":735,"authors":736,"heroImage":739},"GitLab + Amazon : l'orchestration de plateforme portée par une IA fiable","Associez GitLab Duo Agent Platform à Amazon Bedrock pour un développement logiciel agentique et une orchestration sécurisée.","Si votre équipe utilise GitLab et dispose d'une solide pratique AWS, la combinaison de GitLab Duo Agent Platform et d'Amazon Bedrock a été conçue pour vous. Le principe est simple : GitLab joue le rôle de couche d'orchestration pour accélérer l'ensemble de votre cycle de vie logiciel grâce à l'[IA agentique](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/agentic-ai/ \"Qu'est-ce que l'IA agentique ?\"), tandis qu'Amazon Bedrock fournit une couche de modèles de fondation sécurisée et conforme, avec l'inférence IA en arrière-plan.\n\nGitLab Duo Agent Platform vous permet de gérer la planification, les merge de pipelines, les scans de sécurité, la remédiation des vulnérabilités et bien plus encore dans le cadre de vos workflows GitLab, tandis que la passerelle d'IA de GitLab achemine les appels de modèles vers Amazon Bedrock (ou vers des points de terminaison gérés par GitLab et adossés à Bedrock, selon votre configuration). Vous pouvez ainsi vous appuyer sur les politiques de gestion des identités et des accès (IAM), les périmètres de cloud privé virtuel (VPC), les contrôles régionaux et les engagements de dépenses cloud que vous avez déjà définis dans AWS.\n\nSi vous utilisez déjà Amazon Bedrock et souhaitez que l'IA intervienne directement dans vos activités GitLab, et non dans un autre outil de chat autonome, cette combinaison est faite pour vous.\n\n\nDans cet article, nous abordons le problème concret auquel de nombreuses équipes sont confrontées aujourd'hui : l'IA est fragmentée, les flux de données sont flous et l'investissement dans Amazon Bedrock est sous-exploité lorsque l'IA se trouve en dehors du cycle de développement logiciel. \n\nNous détaillerons ensuite vos options de déploiement pour GitLab Duo Agent Platform :\n\n* Intégration avec des modèles auto-hébergés sur Amazon Bedrock pour les déploiements GitLab Self-Managed et la passerelle d'IA auto-hébergée\n* Intégration avec des modèles opérés par GitLab sur Amazon Bedrock (avec des clés appartenant à GitLab) pour les déploiements GitLab Self-Managed et la passerelle d'IA hébergée par GitLab\n* Intégration avec des modèles opérés par GitLab sur Amazon Bedrock (avec des clés appartenant à GitLab) pour les instances GitLab.com et la passerelle d'IA hébergée par GitLab\n\nEnfin, nous conclurons par un résumé expliquant comment cette approche permet d'éviter le Shadow AI et la multiplication d'outils spécialisés, sans créer de pile technologique parallèle dédiée à l'IA.\n\n## IA omniprésente, contrôle inexistant\n\nEn ce moment même, des équipes de développement au sein de votre entreprise utilisent peut-être un outil d'IA que votre équipe de sécurité n'a pas approuvé. Des données de prompt quittent peut-être votre environnement par un chemin que personne n'a entièrement cartographié. Et l'investissement de votre organisation dans Amazon Bedrock est peut-être sous-exploité, tandis que d'autres équipes financent séparément des outils d'IA, détournant ainsi les charges de travail et les dépenses cloud des plateformes auxquelles vous vous êtes déjà engagés.\n\nPlutôt qu'un problème humain, il s'agit peut-être d'un problème d'architecture. Et il fait ressortir les trois mêmes contraintes dans presque toutes les entreprises :\n\n**Fragmentation opérationnelle.** Chaque équipe, voire chaque développeur, choisit ses propres outils de développement, y compris les outils d'IA et les modèles. Cette fragmentation rend la gouvernance de bout en bout au sein du cycle de vie du développement logiciel quasiment impossible.\n\n**Sécurité et souveraineté.** Où circulent réellement les données de prompt et de code ? Qui est propriétaire des logs ?\n\n**Optimisation des dépenses cloud.** Les engagements envers des fournisseurs cloud majeurs comme AWS se diluent à mesure que les charges de travail et l'utilisation de l'IA migrent vers des outils ponctuels en dehors des accords existants des clients.\n\nGitLab Duo Agent Platform et Amazon Bedrock contribuent ensemble à résoudre ces problèmes. La répartition des responsabilités est claire : GitLab Duo Agent Platform prend en charge l'orchestration des workflows avec l'IA agentique pour le développement logiciel, Amazon Bedrock gère la couche d'inférence et héberge les modèles de fondation approuvés, et votre organisation conserve un contrôle total sur les périmètres de données et de politiques déjà définis dans AWS. Trois missions, trois responsables, aucune fragmentation.\n\n## GitLab Duo Agent Platform : le plan de contrôle agentique\n\nGitLab Duo Agent Platform est la couche d'IA agentique de GitLab : un framework d'agents et de flows spécialisés qui opèrent simultanément et en parallèle, dépassant les transferts traditionnels par étapes et contribuant à automatiser les tâches sur l'ensemble du cycle de vie logiciel. Plutôt qu'un assistant unique répondant à des prompts, GitLab Duo Agent Platform permet aux équipes d'orchestrer de nombreux agents d'IA de manière asynchrone, en s'appuyant sur des données unifiées et le contexte du projet, tickets, merge requests, pipelines et résultats de sécurité inclus. Les workflows linéaires se transforment en une collaboration coordonnée et continue entre les équipes de développement et leurs agents d'IA, à grande échelle.\n\nUne fois ce plan de contrôle mis en place, la question qui se pose naturellement est de savoir quelle infrastructure d'IA devrait alimenter ces agents. Pour les clients qui exécutent GitLab Self-Managed sur AWS et ont besoin que le trafic d'inférence, les données de prompt et les logs restent également dans leur environnement AWS avec leurs données de cycle de vie logiciel, Amazon Bedrock en tant que couche d'inférence IA est la solution idéale.\n\n## Amazon Bedrock : une base fiable pour l'IA\n\nAmazon Bedrock est une couche de modèles de fondation entièrement gérée et sans serveur, qui s'exécute intégralement dans votre environnement AWS. Les données clients restent dans leur compte AWS : les entrées et sorties sont chiffrées en transit et au repos, ne sont jamais partagées avec les fournisseurs de modèles et ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles de base. Amazon Bedrock est certifié pour la conformité RGPD, HIPAA et FedRAMP High, couvrant de nombreuses exigences des secteurs réglementés sans configuration supplémentaire. Les équipes peuvent également importer des modèles affinés depuis d'autres sources via Custom Model Import et les déployer aux côtés des modèles Amazon Bedrock natifs via la même infrastructure, sans gérer de pipelines de déploiement séparés. Bedrock Guardrails ajoute des protections configurables sur tous les modèles pour le filtrage de contenu, la détection des hallucinations et la protection des données sensibles.\n\nEnsemble, GitLab Duo Agent Platform et Amazon Bedrock consolident l'orchestration [DevSecOps](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/devsecops/ \"Qu'est-ce que le DevSecOps ?\") et la gouvernance des modèles d'IA, contribuant à éliminer la fragmentation qui survient lorsque les équipes déploient des outils d'IA de manière indépendante.\n\n## Choisir votre modèle de déploiement\n\nL'intégration offre les mêmes fonctionnalités principales de GitLab Duo Agent Platform, quel que soit le mode de déploiement. Ce qui varie, c'est qui gère GitLab, qui opère la passerelle d'IA et dans quel compte Amazon Bedrock l'inférence s'exécute. Le bon modèle dépend de l'environnement dans lequel votre organisation opère déjà.\n\nÀ un niveau général, l'intégration comporte trois composants principaux :\n\n* **GitLab Duo Agent Platform :** workflows agentiques intégrés tout au long du cycle de vie du développement logiciel\n* **Passerelle d'IA (gérée par GitLab ou auto-hébergée) :** la couche d'abstraction entre GitLab Duo Agent Platform et le backend de modèles de fondation\n* **Amazon Bedrock :** le substrat de modèles d'IA et d'inférence\n\n![Déploiement de GitLab et AWS Bedrock](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362365/udmvmv2efpmwtkxgydch.png)\n\nLe choix d'un modèle de déploiement est guidé par l'endroit où une organisation souhaite placer les leviers de contrôle. Les modèles présentés ci-dessous sont conçus pour s'adapter à la situation actuelle des équipes, qu'elles privilégient une approche SaaS, optent pour une gestion autonome à des fins de conformité ou misent entièrement sur AWS en tirant parti de leurs investissements existants dans Amazon Bedrock.\n\n| Modèle de déploiement | Instance GitLab.com avec passerelle d'IA hébergée par GitLab et modèles Amazon Bedrock opérés par GitLab | GitLab Self-Managed avec passerelle d'IA hébergée par GitLab et modèles Bedrock opérés par GitLab | GitLab Self-Managed avec passerelle d'IA auto-hébergée et modèles Bedrock opérés par le client |\n| :---- | :---- | :---- | :---- |\n| **Idéal si vous :** | Utilisez principalement GitLab.com et ne souhaitez pas auto-héberger la passerelle d'IA et les modèles Bedrock | Avez besoin de GitLab Self-Managed pour des raisons de conformité et opérationnelles, mais ne souhaitez pas gérer la couche d'IA | Êtes centré sur AWS avec une utilisation Bedrock existante et des besoins stricts en matière de données et de contrôle |\n| **Principaux avantages** | La solution la plus rapide et clé en main pour accéder aux workflows de GitLab Duo Agent Platform : GitLab gère GitLab.com, la passerelle d'IA, intégrée aux modèles d'IA Bedrock. | Conservez GitLab déployé dans votre propre environnement tout en consommant les modèles Bedrock via une passerelle d'IA gérée par GitLab, alliant contrôle du déploiement et simplification des opérations d'IA. | Exécutez GitLab et la passerelle d'IA dans votre compte AWS, réutilisez vos configurations IAM/VPC/régions existantes, conservez les logs et les données dans votre environnement, et imputez l'utilisation de Bedrock à vos engagements de dépenses AWS existants. |\n\n## Comment les clients utilisent GitLab Duo Agent Platform avec Amazon Bedrock\n\nLes équipes plateforme peuvent utiliser GitLab Duo Agent Platform avec Amazon Bedrock pour standardiser les modèles chargés des suggestions de code, de l'analyse de sécurité et de la remédiation des pipelines. Cela permet d'appliquer des garde-fous et une journalisation de manière centralisée, plutôt que de laisser chaque équipe adopter des outils séparés de façon indépendante.\n\nLes workflows de sécurité bénéficient d'avantages particuliers. Les agents de GitLab Duo Agent Platform peuvent proposer et valider des correctifs pour les résultats de sécurité au sein de GitLab, contribuant à réduire le travail de triage manuel que les développeurs devraient autrement effectuer en dehors de la plateforme.\n\nPour les entreprises déjà engagées envers AWS, le routage des charges de travail d'IA via Bedrock depuis GitLab vous permet de maintenir l'utilisation de l'IA par les développeurs en cohérence avec les accords cloud existants, plutôt que de générer des dépenses séparées et non planifiées.\n\n## En résumé\n\nLes contraintes qui freinent l'adoption de l'IA en entreprise ne sont souvent pas d'ordre technique, elles sont organisationnelles : fragmentation des outils, flux de données non gouvernés et dépenses cloud qui ne se consolident jamais. Ce sont ces problèmes qui peuvent bloquer les programmes d'IA même après la réussite des projets pilotes.\n\nGitLab Duo Agent Platform et Amazon Bedrock permettent de s'attaquer directement à chacun de ces problèmes. Les équipes plateforme bénéficient d'une gouvernance cohérente, d'une auditabilité et de chemins standardisés pour l'utilisation de l'IA tout au long du cycle de vie du développement logiciel. Les équipes de développement disposent de workflows agentiques rationalisés qui s'intègrent naturellement à GitLab. Et les organisations centrées sur AWS peuvent étendre leur investissement Bedrock existant plutôt que de construire une infrastructure d'IA parallèle.\n\nLe résultat est un programme d'IA qui évolue sans se fragmenter. Gouvernance et vélocité sur la même pile, au service des mêmes équipes, sous des politiques que l'organisation maîtrise déjà.\n\n\n> Pour déterminer quel modèle de déploiement convient à votre organisation et comment aligner GitLab Duo Agent Platform et Amazon Bedrock avec votre stratégie AWS existante, [contactez l'équipe commerciale de GitLab](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_emea_x_trial_x_fr_blog_fr), qui vous aidera à concevoir et à mettre en œuvre la meilleure architecture pour votre environnement. Vous pouvez également [consulter notre page partenaire AWS](https://about.gitlab.com/fr-fr/partners/technology-partners/aws/) pour en savoir plus.",[273,733,734],"AWS","AI/ML","2026-04-22",[737,738],"Joe Mann","Mark Kriaf","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362275/ozbwn9tk0dditpnfddlz.png",{"featured":26,"template":12,"slug":741},"gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation",{"content":743,"config":753},{"title":744,"description":745,"authors":746,"heroImage":748,"date":749,"body":750,"category":9,"tags":751},"GitLab 18.11 : garde-fous budgétaires pour les GitLab Credits","Découvrez comment les plafonds de dépenses et les limites de crédits par utilisateur offrent aux organisations les garde-fous budgétaires nécessaires pour déployer GitLab Duo Agent Platform à grande échelle.",[747],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/f_auto,q_auto,c_lfill/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Les équipes qui utilisent GitLab Duo Agent Platform avec des crédits GitLab à la demande livrent plus rapidement, détectent les bogues plus tôt et automatisent des tâches qui mobilisaient auparavant des sprints entiers. Mais à mesure que l'adoption progresse, les équipes finances, achats et plateforme exigent des preuves que les dépenses liées à l'IA sont encadrées, prévisibles et maîtrisables.\n\nL'un des principaux freins à une adoption plus large de l'IA n'est pas le scepticisme vis-à-vis de la technologie : c'est l'incertitude quant à la maîtrise des dépenses. Sans plafond budgétaire, un mois particulièrement chargé pourrait engendrer des dépenses imprévues. Sans limites par utilisateur, une poignée d'utilisateurs intensifs pourrait épuiser les crédits de l'équipe avant la fin du mois. Et sans aucun de ces mécanismes, les responsables techniques qui souhaitent étendre l'utilisation de l'IA agentique pour le développement logiciel doivent multiplier les démarches pour obtenir les validations budgétaires.\n\nDepuis sa [disponibilité générale](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/), GitLab Duo Agent Platform offre des fonctionnalités de gouvernance et de visibilité sur l'utilisation. Avec GitLab 18.11, nous introduisons des contrôles d'utilisation pour [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/fr-fr/blog/introducing-gitlab-credits/) : des plafonds de dépenses et des garde-fous budgétaires qui donnent à votre organisation encore plus de contrôle et de transparence sur la consommation des crédits.\n\n## Gestion de GitLab Credits\n\nGitLab 18.11 ajoute trois niveaux de contrôle sur la consommation des GitLab Credits : un plafond de dépenses au niveau de l'abonnement, des limites de crédits par utilisateur et une visibilité sur l'état et l'application des plafonds.\n\n### Plafond de dépenses au niveau de l'abonnement\n\nLes responsables de facturation peuvent désormais définir un plafond mensuel strict pour la consommation de crédits GitLab à la demande sur l'ensemble de leur abonnement.\n\nVoici comment cela fonctionne :\n\n* **Définissez un plafond** dans le `portail clients`, dans les paramètres de votre abonnement relatifs à GitLab Credits.\n\n* **Appliquez automatiquement les limites de dépenses.** Lorsque la consommation à la demande atteint le plafond, l'accès à GitLab Duo Agent Platform est suspendu pour tous les utilisateurs de l'abonnement jusqu'au début de la période mensuelle suivante.\n\n* **Ajustez en cours de route.** Augmentez ou désactivez le plafond en cours de mois pour rétablir l'accès.\n\nLe plafond se réinitialise à chaque période mensuelle et la limite configurée est reconduite automatiquement, sauf si vous la modifiez. Étant donné que les données d'utilisation sont synchronisées périodiquement plutôt qu'en temps réel, un léger dépassement peut survenir après que le plafond est atteint, avant que l'application ne prenne effet. Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour plus de détails.\n\n### Plafonds de dépenses par utilisateur\n\nIl est naturel que tous les utilisateurs ne consomment pas les crédits au même rythme. Mais lorsqu'un ou deux utilisateurs intensifs consomment une part disproportionnée du pool, le reste de l'équipe peut perdre son accès à l'IA avant la fin du mois.\n\nLes plafonds de crédits par utilisateur empêchent qu'un seul utilisateur consomme plus que la part qui lui est allouée :\n\n* **Plafond forfaitaire par utilisateur.** Définissez une limite de crédits forfaitaire qui s'applique de manière égale à chaque utilisateur de l'abonnement via l'API GraphQL de GitLab. Contrairement au plafond au niveau de l'abonnement, le plafond par utilisateur s'applique à la consommation totale d'un utilisateur, toutes sources de crédits confondues.\n\n* **Limites personnalisées par utilisateur.** Pour les organisations qui ont besoin de limites différenciées, vous pouvez définir des plafonds de crédits individuels pour des utilisateurs spécifiques via l'API GraphQL. Par exemple, vous pourriez accorder une allocation plus élevée à vos staff engineers tout en appliquant une limite standard au reste de l'équipe.\n\n* **Application individuelle.** Lorsqu'un utilisateur atteint son plafond, il conserve un accès complet à GitLab. Seule sa consommation de crédits GitLab Duo Agent Platform est suspendue jusqu'au prochain cycle de facturation. Tous les autres membres de l'équipe continuent à travailler sans interruption jusqu'à atteindre leur propre limite ou le plafond au niveau de l'abonnement, selon la première éventualité.\n\n### Visibilité et notifications\n\nLorsqu'un plafond au niveau de l'abonnement est atteint, GitLab envoie une notification par e-mail aux responsables de facturation afin qu'ils puissent agir : augmenter le plafond, attendre la période suivante ou redistribuer les crédits.\n\nDans GitLab, les propriétaires de groupe (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed) peuvent consulter les utilisateurs bloqués en raison de l'atteinte de leur plafond par utilisateur et rétablir l'accès en ajustant le plafond via l'API GraphQL.\n\n## Comment les garde-fous budgétaires aident les organisations à déployer l'IA à grande échelle\n\nLes garde-fous sont essentiels à mesure que les organisations accélèrent leur adoption de l'IA. Voici pourquoi :\n\n### Des budgets d'IA prévisibles\n\nLes contrôles d'utilisation de GitLab Duo Agent Platform transforment l'IA en un poste budgétaire encadré et prévisible grâce aux crédits GitLab à la demande. Il devient ainsi plus facile de déployer des agents sur l'ensemble du cycle de développement logiciel, d'obtenir la validation des équipes financières, de justifier les renouvellements et de planifier les dépenses trimestrielles.\n\n### Gouvernance et refacturation interne\n\nLes grandes organisations doivent souvent aligner la consommation d'IA sur leurs budgets internes, centres de coûts ou politiques de départements. Les plafonds par utilisateur offrent aux équipes plateforme un mécanisme simple pour répartir les crédits équitablement et suivre la consommation au niveau individuel. Les options d'importation par API facilitent la gestion des plafonds à l'échelle de l'entreprise. En combinant les plafonds par utilisateur aux données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits, les organisations peuvent analyser les tendances de consommation pour alimenter leurs propres processus de refacturation interne ou d'allocation budgétaire.\n\n### La confiance pour passer à l'échelle\n\nDe nombreux clients commencent à utiliser GitLab Duo Agent Platform avec un petit groupe pilote. Les contrôles d'utilisation éliminent les risques associés à l'extension de ce pilote à l'ensemble de l'organisation. Vous pouvez déployer GitLab Duo Agent Platform auprès de centaines, voire de milliers de développeurs, en sachant qu'un plafond strict protège votre budget. Si la consommation augmente plus vite que prévu, vous atteindrez le plafond, sans facture inattendue.\n\n## Dépasser le dilemme de la tarification par siège et du manque de visibilité\n\nDe nombreux outils de programmation assistée par l'IA adoptent une approche par siège pour la gestion des coûts. Vous achetez un nombre fixe de sièges à un prix forfaitaire par utilisateur, et c'est votre budget. L'approche est simple, mais rigide. Vous payez le même montant, qu'un développeur utilise l'outil dix fois par jour ou n'y touche jamais. Et à mesure que les éditeurs introduisent des modèles premium et des dépassements basés sur l'utilisation en plus de la tarification par siège, la prévisibilité des coûts promise par ce modèle commence à s'éroder.\n\nGitLab adopte une approche différente : une tarification à l'usage avec des plafonds stricts et un tableau de bord de gouvernance unifié. Vous profitez d'une véritable flexibilité : vous ne payez que ce que vos équipes consomment réellement et pouvez prévoir un budget grâce aux limites de dépenses appliquées automatiquement.\n\n## Exemples concrets de contrôles d'utilisation\n\n**Prenons l'exemple d'une entreprise cliente SaaS de taille moyenne qui souhaite respecter son budget mensuel.** Une entreprise d'ingénierie de 200 personnes définit un plafond au niveau de l'abonnement correspondant à sa consommation à la demande prévue. Le VP Engineering peut affirmer avec certitude aux équipes financières que les dépenses liées à GitLab Duo Agent Platform ne dépasseront jamais le montant approuvé, même lors de l'intégration de nouvelles équipes. Si l'organisation approche du plafond en cours de mois, le responsable de facturation reçoit une notification et peut décider d'augmenter la limite ou d'attendre la période suivante.\n\n**Chez GitLab, nous travaillons également avec de grandes entreprises qui souhaitent garantir une utilisation équitable entre les équipes.** Une société de services financiers internationale comptant 2 000 développeurs utilise les plafonds par utilisateur pour assurer un accès équitable. Les ingénieurs seniors travaillant sur des projets de refactorisation complexes bénéficient d'une allocation individuelle plus élevée via l'API, tandis que la majorité des développeurs profite d'un plafond forfaitaire standard. Aucun utilisateur ne peut épuiser le pool à lui seul, et l'équipe plateforme utilise les données d'utilisation par utilisateur du tableau de bord GitLab Credits pour analyser les tendances de consommation et concevoir la planification budgétaire trimestrielle.\n\n## Premiers pas\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles pour les clients GitLab.com et GitLab Self-Managed dès la version GitLab 18.11. Les contrôles sont configurés à différents emplacements selon la portée et votre rôle.\n\n**Plafond au niveau de l'abonnement**\n\nLes responsables de facturation définissent le plafond à la demande au niveau de l'abonnement dans le portail client :\n\n1. Connectez-vous au `Portail clients`.\n\n2. Sur la carte de votre abonnement, accédez aux paramètres de **GitLab Credits**.\n\n3. Activez le plafond mensuel de crédits à la demande et saisissez la limite souhaitée.\n\n**Plafond forfaitaire par utilisateur**\n\nLe plafond forfaitaire par utilisateur peut être défini via l'API GraphQL de GitLab par les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) ou les administrateurs d'instance (GitLab Self-Managed). Consultez la [documentation relative à GitLab Credits](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/) pour les dernières informations sur les interfaces de configuration disponibles.\n\n**Limites personnalisées par utilisateur**\n\nPour des limites différenciées, les propriétaires d'espace de nommage (GitLab.com) et les administrateurs d'instance (Self-Managed) peuvent définir des plafonds individuels par programmation. Cette option est particulièrement utile pour les workflows d'automatisation et d'Infrastructure as Code.\n\n**Suivi de l'utilisation et de l'état des plafonds**\n\n* **Portail client :** consultez l'utilisation détaillée et l'état des plafonds.\n\n* **GitLab.com :** les propriétaires de groupe peuvent consulter les utilisateurs bloqués sous **Paramètres > GitLab Credits**.\n\n* **GitLab Self-Managed :** les administrateurs d'instance peuvent consulter l'état des plafonds et les utilisateurs bloqués sous **Admin > GitLab Credits**.\n\n## GitLab Duo Agent Platform est prêt à passer à l'échelle\n\nLes contrôles d'utilisation sont disponibles dès maintenant dans GitLab 18.11. Si vous attendiez les bons garde-fous avant de déployer GitLab Duo Agent Platform à l'échelle de votre organisation, c'est le moment. Définissez vos plafonds, déployez GitLab Duo Agent Platform auprès de davantage d'équipes et accélérez vos livraisons !\n\n> [En savoir plus sur GitLab Credits et les contrôles d'utilisation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).",[9,734,752],"news",{"featured":11,"template":12,"slug":754},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"promotions":756},[757,771,782,794],{"id":758,"categories":759,"header":761,"text":762,"button":763,"image":768},"ai-modernization",[760],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":764,"config":765},"Get your AI maturity score",{"href":766,"dataGaName":767,"dataGaLocation":240},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":769},{"src":770},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":772,"categories":773,"header":774,"text":762,"button":775,"image":779},"devops-modernization",[9,567],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":776,"config":777},"Get your DevOps maturity score",{"href":778,"dataGaName":767,"dataGaLocation":240},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":780},{"src":781},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":783,"categories":784,"header":786,"text":762,"button":787,"image":791},"security-modernization",[785],"security","Are you trading speed for security?",{"text":788,"config":789},"Get your security maturity score",{"href":790,"dataGaName":767,"dataGaLocation":240},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":792},{"src":793},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":795,"paths":796,"header":799,"text":800,"button":801,"image":806},"github-azure-migration",[797,798],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. Find out what it means for you.",{"text":802,"config":803},"See how GitLab compares to GitHub",{"href":804,"dataGaName":805,"dataGaLocation":240},"/compare/gitlab-vs-github/github-azure-migration/","github azure migration",{"config":807},{"src":781},{"header":809,"blurb":810,"button":811,"secondaryButton":815},"Commencez à développer plus rapidement dès aujourd'hui","Découvrez ce que votre équipe peut accomplir avec la plateforme d'orchestration intelligente pour le DevSecOps.\n",{"text":42,"config":812},{"href":813,"dataGaName":45,"dataGaLocation":814},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/fr-fr/","feature",{"text":47,"config":816},{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":814},1777379613587]