GitLab à l'ère de l'intelligence artificielle

Introduction

Dans les chapitres de cet ouvrage, nous avons exploré les principales fonctionnalités de GitLab. Ce parcours a présenté les différentes étapes du cycle de développement, de la planification à la livraison de logiciels, en passant par la construction (build), les tests et la sécurisation du code source.

À travers plusieurs exemples concrets, nous avons appris notamment à faire de la gestion de projets dans GitLab et mis en pratique l’exécution de pipelines à plusieurs reprises. Au terme de la lecture de cet ouvrage, vous devriez être suffisamment outillés pour travailler avec la plupart des services offerts dans l’édition « community » de GitLab.

Étant donné que le domaine du CI/CD évolue rapidement dans l’industrie du logiciel, les outils et les pratiques considérées comme standards aujourd’hui pourraient très bien être dépassés dans quelques années. C’est pourquoi nous avons tenté d’équilibrer cet ouvrage en présentant des concepts fondamentaux qui vont demeurer pertinents au fil du temps, ainsi que des parties pratiques pour que vous puissiez avoir une bonne maîtrise du CI/CD et des approches DevOps et DevSecOps.

Nous pensons que cette approche vous permettra éventuellement de mieux vous...

GitLab et l’intelligence artificielle

Avec l’omniprésence de l’intelligence artificielle aujourd’hui, la compréhension des concepts et la maîtrise des technologies avec lesquelles nous travaillons sont une compétence de plus en plus recherchée.

Bien des tâches peuvent être simplifiées et exécutées plus rapidement, mais un regard et un raisonnement humain demeurent essentiels pour s’assurer de l’exactitude de ce que l’IA génère. Car, pour la plupart des outils disponibles aujourd’hui, il s’agit bien de « génération », une opération qui n’a rien à voir avec la faculté humaine de travailler avec des concepts et des idées. La créativité n’est pas (encore) à la portée de l’intelligence artificielle et nous devons miser sur cet aspect pour le futur.

Comme tous les grands de l’industrie, GitLab tente d’innover en intégrant des outils qui s’appuient sur l’intelligence artificielle (IA) tel que GitLab Duo, l’une de ses initiatives phares introduites en mai 2024. D’autres fonctionnalités similaires permettant aux équipes d’améliorer la qualité du code et de minimiser les erreurs durant le processus de développement.

Le lancement du AI for Economic Opportunity Fund

En août 2024, la GitLab Foundation, en partenariat avec le Ballmer Group et OpenAI, a lancé le AI for Economic Opportunity Fund, un fonds visant à exploiter l’intelligence artificielle pour créer des opportunités économiques et résoudre des problèmes sociaux. Ce fonds est structuré en deux phases distinctes :

Ce programme illustre l’engagement de GitLab à utiliser l’IA non seulement pour le développement logiciel...

Le support pour les approches AIOps et MLOps

GitLab se positionne également comme une plateforme centrale pour implémenter efficacement des workflows AIOps (intelligence artificielle pour les opérations IT) et MLOps (Machine Learning Operations) en répondant aux besoins des équipes souhaitant collaborer sur des projets d’IA et de Machine Learning.

Les approches AIOps utilisent l’intelligence artificielle pour automatiser et optimiser les opérations informatiques en permettant de détecter et résoudre rapidement des incidents grâce à des analyses prédictives et une gestion proactive des infrastructures. Quant à l’approche MLOps, elle se concentre sur le cycle de vie des modèles de Machine Learning en assurant la traçabilité des versions, l’entraînement des modèles, leur validation et leur test dans des pipelines CI/CD intégrés.

Dans l’interface de GitLab, ces fonctionnalités se manifestent par l’intégration d’outils tels que le « Model Registry » qui permet aux équipes de suivre et de gérer les versions des modèles de ML directement au sein de la plateforme. Les pipelines CI/CD de GitLab facilitent l’automatisation du déploiement des modèles dans divers environnements, y compris des plateformes multi-clouds comme Azure...