GitLab et Google Cloud étendent leur partenariat : Contrôle total des données, choix d’IA élargi et facturation unique

Les entreprises qui adoptent l’IA dans le développement logiciel font souvent face à un véritable compromis.

Elles souhaitent accéder aux modèles d’IA les plus récents pour accélérer le codage, les révisions, les tests et l’analyse de sécurité. Mais elles doivent également respecter des exigences de conformité, contrôler l’emplacement de leurs données et conserver une visibilité sur chaque étape de la livraison logicielle.

La dernière extension du partenariat entre GitLab et Google Cloud prend ces deux aspects très au sérieux.

Les entreprises des secteurs réglementés et sensibles n’ont plus à choisir entre le contrôle souverain de leur chaîne d’approvisionnement logicielle et un développement moderne assisté par l’IA.

Grâce à cette extension, vous pouvez exécuter GitLab en tant que plateforme entièrement gérée sur Google Cloud — via des partenaires MSP certifiés GitLab — tout en conservant votre code, vos pipelines et vos données de sécurité dans la région et la juridiction imposées par vos réglementations.

GitLab est désormais disponible en tant qu’offre entièrement gérée sur Google Cloud

La grande nouveauté est la disponibilité de GitLab en tant qu’offre entièrement gérée, fournie par des fournisseurs de services gérés (MSP) certifiés GitLab.

Exécuter GitLab à grande échelle demande un véritable effort. L’infrastructure nécessite de la maintenance, les mises à niveau doivent être planifiées, les sauvegardes surveillées et la disponibilité contrôlée. Avec le modèle géré, les partenaires MSP certifiés s’occupent de tout cela, tandis que les équipes de développement continuent de travailler dans GitLab comme d’habitude.

Voici ce que cela permet :

Conserver les données là où la réglementation l’exige

L’offre GitLab gérée sur Google Cloud permet aux entreprises de décider où résident leurs dépôts de code, leurs pipelines CI/CD et leurs données de sécurité — le tout sur l’infrastructure Google Cloud. Il est ainsi beaucoup plus simple de répondre aux exigences régionales de résidence et de souveraineté des données.

Réduire la gestion de l’infrastructure

Au lieu de consacrer des ressources internes à l’administration de la plateforme, les équipes peuvent se concentrer sur la livraison logicielle. Le MSP gère l’environnement GitLab sous-jacent, ce qui réduit la charge opérationnelle sans faire de compromis sur les niveaux de service d’entreprise.

Maintenir l’auditabilité

À mesure que l’IA s’intègre dans la livraison logicielle, la visibilité devient cruciale. Les capacités d’audit intégrées à GitLab permettent aux entreprises de suivre les merge requests, les failles de sécurité, les décisions liées aux politiques et les actions assistées par l’IA. La gouvernance reste ainsi intacte, même lorsque des agents IA interviennent.

Les nouveaux modèles Gemini sont disponibles dans GitLab Duo Agent Platform

La deuxième mise à jour majeure concerne l’IA.

GitLab Duo Agent Platform donne désormais accès aux derniers modèles Gemini, y compris Gemini 3.5 Flash. Contrairement à un assistant autonome, le modèle exploite le contexte complet de livraison logicielle : la merge request, le pipeline, les cibles de déploiement, les résultats de sécurité et l’historique du projet. Chaque action de l’agent s’exécute sous le contrôle des politiques et des audits de GitLab.

C’est ce contexte qui fait toute la différence.

Un assistant IA autonome voit un extrait de code. GitLab Duo Agent Platform voit le code, la merge request, le pipeline, les cibles de déploiement, les résultats de sécurité et l’historique du projet. Cela rend possible des cas d’usage beaucoup plus avancés :

• Génération et complétion de code
• Suggestions automatisées de révision
• Refactoring multi-fichiers
• Analyse d’architecture
• Investigations de sécurité
• Optimisation des workflows CI/CD

Comme GitLab participe au programme d’accès anticipé Gemini de Google, les équipes peuvent également s’attendre à accéder aux nouveaux modèles Gemini dès leur déploiement.

Gemini ou Gemma ? Les entreprises ont désormais les deux options

Toutes les organisations n’ont pas les mêmes exigences en matière d’IA. Certaines souhaitent les modèles propriétaires les plus récents. D’autres exigent un contrôle total sur l’infrastructure IA. Ce partenariat élargi couvre ces deux besoins.

Gemini pour les performances et le raisonnement avancé

Les derniers modèles Gemini gèrent un large éventail de tâches de développement logiciel — de l’assistance au code à faible latence aux analyses architecturales et de sécurité complexes. Pour les équipes cherchant à tirer le maximum des capacités de l’IA, Gemini constitue la solution idéale.

Gemma 4 pour les environnements auto-hébergés

Les entreprises soumises à une gouvernance plus stricte peuvent désormais exécuter Gemma 4 via GitLab Duo Self-Hosted. Les requêtes et les réponses restent au sein de la propre infrastructure de l’entreprise, que ce soit sur site ou dans un cloud privé. Pour les secteurs soumis à des exigences de conformité rigoureuses, cela ajoute une couche supplémentaire de contrôle sur les opérations IA.

Utilisez vos engagements Google Cloud existants pour financer GitLab

Il y a également un avantage pratique au niveau des achats.

GitLab et GitLab Duo Agent Platform sont désormais disponibles via la Google Cloud Marketplace. Pour les entreprises ayant déjà souscrit des engagements Google Cloud, cela signifie qu’elles peuvent utiliser ces budgets pour adopter GitLab et l’IA — sans avoir besoin de nouveaux contrats fournisseurs ni de cycles d’achat supplémentaires.

En résumé : les dépenses liées à la plateforme, à l’infrastructure et à l’IA sont regroupées sous un seul cadre commercial. Cela permet de :

• Appliquer les engagements Google Cloud existants
• Consolider les dépenses d’infrastructure et d’IA
• Réduire la complexité des processus d’achat
• Centraliser la facturation et le suivi des coûts

Une approche plus unifiée du DevSecOps

La plupart des entreprises empilent des outils déconnectés. Un pour le code source. Un autre pour l’assistance IA. D’autres encore pour l’analyse de sécurité, la gouvernance, la conformité et le déploiement.

À mesure que le nombre d’outils augmente, la visibilité et le contrôle diminuent.

L’extension du partenariat entre GitLab et Google Cloud réunit l’IA, la livraison logicielle, la gouvernance et l’infrastructure cloud au même endroit. L’accès aux modèles, les contrôles de conformité, les workflows de déploiement et les dépenses restent ainsi connectés — sans ajouter de complexité.

Ce que cela signifie pour les entreprises

Il ne s’agit pas simplement d’un modèle d’IA supplémentaire ajouté à votre pile de développement.

C’est une option de déploiement géré, un choix plus large de modèles d’IA et une adoption commerciale simplifiée via la Google Cloud Marketplace — le tout réuni dans une seule annonce.

Pour les entreprises qui souhaitent passer à l’échelle sur le développement logiciel assisté par l’IA sans perdre le contrôle sur la sécurité, la conformité ou les coûts, c’est une voie beaucoup plus pragmatique. L’innovation et la gouvernance ne nécessitent plus de compromis.

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