GitLab ou GitHub ?

Quelles sont les différences fondamentales entre GitLab et GitHub ?

GitHub

GitLab

Consolidation de plateforme

GitHub

Modules complémentaires requis, persistance de lacunes

Les scans de sécurité, l'IA et le pipeline CI/CD avancé de GitHub sont natifs. Cependant, ils sont disponibles à l'achat en tant que modules complémentaires distincts, outre le prix de base de la plateforme. L'analyse du flux de valeur, les métriques DORA, le test dynamique de sécurité des applications (DAST) et l'automatisation de la conformité ne sont disponibles dans aucune édition de GitHub et requièrent donc des outils tiers.

GitLab : une plateforme unifiée

GitLab regroupe la planification, le code source, le pipeline CI/CD, la sécurité et le déploiement dans une application unique dotée d'un seul modèle d'autorisation, d'une seule piste d'audit et d'analyses partagées. GitLab réduit donc le nombre d'outils et d'intégrations, mais centralise aussi l'application de politiques et de l'IA sur une seule et même plateforme, tout au long du cycle de développement.

IA et contexte

GitHub

Définition du contexte grâce à l'IA centrée sur le code et le dépôt

GitHub Copilot définit le contexte à partir des données de GitHub (dépôts, pull requests, tickets, projets et risques de sécurité détectés). Quant au serveur MCP de GitHub, il permet aux agents de les consulter. Pour étendre davantage l'automatisation du cycle de développement logiciel (SDLC) dans la planification, le pipeline CI/CD et la sécurité, plusieurs outils et serveurs MCP doivent être associés. GitLab offre en revanche une plateforme unique réservée aux agents du SDLC.

Contexte d'IA basé sur des politiques et un cycle de développement logiciel complet

GitLab Duo Agent Platform utilise une plateforme DevSecOps unique qui permet aux agents de voir les tickets, les epics, les merge requests, les pipelines, les environnements et les risques de sécurité détectés dans un modèle de données unique. Ce contexte de politiques et de SDLC unifié permet à GitLab Duo d'informer les agents pour la planification, le dépannage CI/CD et la remédiation de sécurité, sans avoir à combiner des produits ou backends distincts.

GitHub

IA axée sur les tâches de code et de dépôt

GitHub Copilot et l'agent de codage Copilot en disponibilité générale automatisent les tâches relatives au code et au dépôt (mise en œuvre de fonctionnalités, correction de bogues, amélioration des tests et mise à jour de la documentation) via des pull requests et GitHub Actions. Pour étendre davantage l'automatisation du SDLC dans la planification inter-projets, l'orchestration CI/CD et la remédiation de sécurité, plusieurs outils et workflows doivent être associés. GitLab offre en revanche une plateforme unique réservée aux agents et flows du SDLC.

Compatibilité de l'IA de GitLab avec l'ensemble de votre chaîne de livraison

GitLab Duo Agent Platform fournit des agents et flux qui automatisent la planification, la programmation, le CI/CD, la sécurité, la documentation, l'intégration et la modernisation. Ces agents permettent de répartir les epics en tickets, de convertir et d'optimiser les pipelines, de diagnostiquer et de corriger les échecs de build, de hiérarchiser et de corriger les vulnérabilités, de générer des documents d'architecture et des guides d'intégration, mais aussi de moderniser le code source (par exemple : mise à niveau Java ou refactorisation du code des services existants) sur une plateforme unique.

GitHub

Certaines éditions de GitHub entraînent les modèles IA par défaut

À partir du 24 avril 2026, GitHub utilisera les données d'interaction Copilot (données d'entrée, données de sortie, extraits de code et contexte associé) pour entraîner les modèles d'IA par défaut auprès des utilisateurs des éditions gratuite, Pro et Pro+. Les utilisateurs ont la possibilité de désactiver manuellement cette fonctionnalité. Ces données peuvent également être partagées avec des sociétés affiliées à GitHub, notamment Microsoft, à des fins de développement de l'IA. Cet entraînement de modèles ne concerne pas les clients de Copilot Business et Copilot Enterprise, conformément à leurs contrats de protection des données.

GitLab n'utilise aucun code client pour entraîner ses modèles. Tout simplement.

GitLab n'entraîne pas ses modèles à partir du code client, quelle que soit l'édition utilisée (gratuite, GitLab Premium ou GitLab Ultimate). Ainsi, aucun code saisi par des contractants, contributeurs open source ou développeurs sur des comptes individuels ne risque d'alimenter des pipelines d'entraînement sans que l'entreprise n'en ait connaissance.

Indépendance des fournisseurs

GitHub

Affiliation à Microsoft et Azure

GitHub appartient à Microsoft et toutes les requêtes Copilot passent par un proxy GitHub hébergé dans Azure.

Cloud : l'indépendance de GitLab

GitLab n'est commercialement lié à aucun fournisseur de services cloud.

GitHub

Large catalogue de modèles cloud et BYOM

GitHub Copilot propose un large éventail de modèles hébergés sur le cloud (plusieurs familles GPT-5, Claude, Gemini, Grok/Qwen, etc.), ainsi que des options « Bring Your Own API key » pour plusieurs fournisseurs. Les administrateurs peuvent activer ou désactiver des modèles spécifiques au niveau de l'entreprise ou de l'organisation. Un modèle différent peut être disponible pour des organisations au sein d'une entreprise, mais sans aucun routage de modèle par fonctionnalité ou par équipe. Dans le pool de modèles approuvés, les utilisateurs individuels peuvent également sélectionner un modèle pour les complétions de code inline. Cependant, les options disponibles sont plus limitées par rapport à GitLab Duo Chat et doivent être activées au niveau de l'organisation pour les forfaits Business/Enterprise.

Choix de modèles flexibles sur une plateforme unique

GitLab Duo vous permet d'utiliser des modèles gérés par GitLab ou vos propres déploiements (Anthropic, OpenAI, Mistral, Llama, etc.) via la passerelle AI-Gateway, mais aussi de choisir des modèles par fonctionnalité ou par équipe depuis une surface d'administration unique. Cette flexibilité de modèles vous évite ainsi de fragmenter votre plateforme DevSecOps.

GitHub

Exécution de l'IA sur le cloud uniquement

L'exécution de GitHub Copilot s'effectue toujours sur les clouds de fournisseurs (Azure/OpenAI, Anthropic via Bedrock/GCP, Google Gemini, xAI), que vous fournissiez vos propres clés API ou utilisiez GitHub Enterprise Server. Il est impossible d'exécuter entièrement des modèles ou agents Copilot sur vos propres serveurs ou dans les environnements air-gapped. GitLab est donc la solution la plus fiable pour les organisations ayant besoin d'une IA auto-hébergée avec une résidence et une isolation strictes des données.

Modèles et agents auto-hébergés (environnements air-gapped inclus)

GitLab Duo Self-Hosted et GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted vous permettent d'exécuter des modèles et agents sur votre propre infrastructure (vos propres serveurs ou votre cloud privé) via une passerelle AI-Gateway auto-hébergée, avec des configurations entièrement hors ligne et dans un environnement air-gapped. Vous pouvez également combiner des modèles auto-hébergés et gérés par GitLab dans une configuration hybride si l'accès à Internet est autorisé.

Sécurité et gouvernance

Comparaison de GitHub Enterprise avec Copilot Enterprise et GitLab Premium avec Duo Agent Platform, sauf indication contraire. GitLab Duo Agent Platform est soumis à une tarification à l'usage.

Une plateforme unique.

Aucune taxe DevOps liée à la chaîne d'outils.

Découvrez la différence

GitLab est une plateforme DevSecOps unifiée. Elle remplace des chaînes d'outils fragmentées par un système intégré conçu pour la vélocité à l'ère de l'IA, la sécurité de l'entreprise, la planification avancée avec l'analyse du flux de valeur et le déploiement sur tous les environnements.

Essayer gratuitement

Le fait que les développeurs consacraient la majorité de leur temps à l'intégration et à la connexion d'outils disparates posait problème. Nous devions trouver quel outil en était responsable. Avec une plateforme unique, cependant, tout est déjà connecté et intégré par défaut.

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Andre Nita

Chief Technology Officer, McKenzie Intelligence Services

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Comment différencier les fonctionnalités de GitLab et de GitHub ?

GitHub

GitLab

CI/CD

Pipeline CI/CD intégré

GitHub

GitHub Actions fournit des workflows de déploiement et un pipeline CI/CD natif avec des workflows réutilisables et des actions composites. Cependant, il ne dispose pas de pipelines multi-projets/parents-enfants ni de clés pour les merge requests. La visualisation des pipelines se limite à des workflows uniques. Il est impossible d'afficher plusieurs workflows ou pipelines de dépôts.

Le runner GitHub Actions prend en charge moins d'environnements (plateformes Alpine/FreeBSD/Podman natives exclues ou exécution impossible du runner même dans Docker) et la mise à l'échelle automatique nécessite Kubernetes ou un ensemble d'outils de mise à l'échelle personnalisés.

GitLab fournit un pipeline CI/CD natif et entièrement intégré avec des pipelines parents-enfants et multi-projets, un langage YAML réutilisable (extends, !reference, anchors), des templates CI/CD et des composants de catalogue, ainsi que des graphes du pipeline montrant les étapes, des dépendances needs-based, ainsi que des pipelines downstream/enfants.

GitLab Runner est open source et compatible avec un large éventail de plateformes (Linux, y compris Alpine, FreeBSD, Windows, macOS, Docker, Kubernetes, Podman). Il intègre des options de mise à l'échelle automatique, ce qui facilite la normalisation du pipeline CI/CD dans des environnements hétérogènes.

Pipeline CI/CD intégré

Merge trains

GitHub

La file d'attente de merges permet de regrouper jusqu'à 100 pull requests, mais n'exécute aucun pipeline parallèle spéculatif sur les résultats de merge cumulés.

Merge trains natifs contenant jusqu'à 20 pipelines parallèles, chacun validant le résultat cumulé de l'ensemble des merge requests placées en file d'attente. Les merge requests ayant échoué sont automatiquement supprimées et seuls les pipelines concernés sont recréés.

Merge trains

Versions temporaires d'application

GitHub

GitHub peut afficher des liens de prévisualisation du déploiement de pull requests via sa fonctionnalité Environments, mais ne provisionne ni ne supprime automatiquement les environnements de prévisualisation. Les équipes doivent créer et maintenir des workflows Actions personnalisés pour une expérience complète.

Lien de prévisualisation dynamique intégré et créé automatiquement pour chaque branche ou merge request.

Versions temporaires d'application

Pipelines avancés

GitHub

Aucune orchestration native des pipelines parents-enfants ou multi-projets avec suivi unifié du statut des dépôts.

Prise en charge native des pipelines parents-enfants et multi-projets.

Pipelines avancés

Frais d'orchestration

GitHub

Les frais d'orchestration sont reportés pour l'instant. GitHub a annoncé des frais d'orchestration de 0,002 $/min pour les runners auto-hébergés, puis a reporté indéfiniment leur mise en œuvre suite au mécontentement des entreprises.

GitLab ne facture aucuns frais d'orchestration pour les runners CI/CD auto-hébergés. Tout simplement.

Frais d'orchestration

IA

IA agentique prête à l'emploi

GitHub

L'agent de codage Copilot, la revue de code agentique et la CLI Copilot sont inclus en disponibilité générale.

Les workflows agentiques sont disponibles en aperçu technique. L'agent HQ est disponible en aperçu public.

Remarque : la revue de code Copilot consomme à la fois des GitHub AI Credits et des minutes GitHub Actions, créant ainsi deux flux de facturation distincts pour une seule fonctionnalité agentique.

GitLab Duo Agent Platform, ses agents préconfigurés (tels que les agents Planner, Data Analyst et Security Analyst) et ses flows (tels que les flows Code Review et Fix Pipeline), mais aussi ses fonctionnalités d'orchestration des agents et des flows personnalisés, sont en disponibilité générale et prêts pour la production.

IA agentique prête à l'emploi

Hébergement des modèles d'IA

GitHub

Limité à l'IA de Microsoft et à l'écosystème cloud Azure. Aucune prise en charge des modèles auto-hébergés dans une infrastructure privée.

Prise en charge de plusieurs fournisseurs d'IA pour l'inférence, ainsi que des modèles auto-hébergés dans des environnements d'entreprise privés.

Hébergement des modèles d'IA

Protection des données d'entraînement de l'IA

GitHub

Permet d'utiliser les données clients à des fins d'entraînement par défaut pour les utilisateurs de Copilot des éditions gratuite, Pro et Pro+.

Empêche contractuellement les fournisseurs d'IA d'utiliser les données clients pour entraîner l'IA.

Protection des données d'entraînement de l'IA

Gestion du coût des jetons

GitHub

Copilot facture la consommation brute de jetons aux tarifs API publiés pour chaque modèle. Des contrôles budgétaires avec des limitations de dépenses sont disponibles, mais les coûts fluctuent en fonction de la sélection du modèle et du volume de jetons. Lorsque les crédits sont épuisés, l'utilisation est bloquée : il est impossible de se rabattre sur un modèle moins cher.

Permet d'utiliser des limitations pour la gestion et la visibilité du coût des jetons.

Gestion du coût des jetons

Sécurité et conformité

Planification avancée

Analyse du flux de valeur

GitHub

Aucun suivi natif de la durée de cycle, du délai d'exécution ou des métriques DORA.

L'analyse du flux de valeur native dans GitLab Premium permet de suivre la durée de cycle et le délai d'exécution dans l'ensemble du SDLC.

Analyse du flux de valeur

Roadmaps de portefeuille

GitHub

La vue de la roadmap de GitHub est limitée à un seul tableau dans Projects. Aucune agrégation inter-dépôts ou inter-organisations. Aucun indicateur de progression pour les éléments parents.

Roadmaps des epics inter-groupes avec progression de l'agrégation et indicateurs de progression.

Roadmaps de portefeuille

Graphique d'avancement burndown natif et suivi de la vélocité

GitHub

GitHub Projects inclut un graphique d'avancement burnup natif. Il n'offre aucun graphique d'avancement burndown natif ni aucun suivi de la vélocité.

Graphiques d'avancement burndown et burnup natifs par jalon et par itération et suivi de la vélocité.

Graphique d'avancement burndown natif et suivi de la vélocité

Hiérarchie des tickets et visibilité inter-groupes

GitHub

Sous-tickets avec jusqu'à huit niveaux imbriqués et indicateurs de progression dans GitHub Projects. Aucune visibilité des epics inter-groupes, aucun indicateur de progression des éléments parents, outre le pourcentage d'achèvement, et aucune connexion native aux métriques de livraison, telles que DORA ou la durée de cycle.

Les epics sont des éléments de travail principaux dotés d'indicateurs de progression, de dates de début/fin, d'epics enfants imbriqués et d'une visibilité sur les éléments de travail inter-groupes.

Hiérarchie des tickets et visibilité inter-groupes

Comparing GitHub Enterprise with Copilot Enterprise against GitLab Premium with Duo Agent Platform, unless otherwise stated. GitLab Duo Agent Platform subject to usage-based pricing.

Comment migrer de GitHub vers GitLab ?

Inutile de tout faire dès le premier jour. Conservez vos dépôts GitHub et exécutez GitLab CI/CD en plus ou migrez le tout avec notre outil d'importation intégré. À vous de décider.

Stratégies de migration flexibles

1

Conservation des dépôts GitHub, ajout de GitLab CI/CD

Effort minimal — mettez en miroir vos dépôts et exécutez des pipelines dans GitLab.

2

Migration complète avec l'outil d'importation GitHub

Importez votre travail existant dans GitLab grâce à un outil de migration simple qui gère les dépôts, les tickets et les pull requests, afin que les équipes puissent tout consolider sur une seule plateforme. En savoir plus

3

Un déploiement progressif ?

Testez GitLab avec quelques équipes, exécutez les deux plateformes en parallèle pendant une durée limitée, puis migrez les projets restants selon un calendrier planifié.

Lire le guide de migration

Foire aux questions

Puis-je conserver des dépôts GitHub, mais utiliser GitLab CI/CD ?

Quelle est la différence entre les tarifs de GitLab et ceux de GitHub à grande échelle ?

GitLab est-elle adaptée aux secteurs réglementés ?

Combien de temps dure la migration ?

GitLab est-elle adaptée à des projets open source ?

La fonctionnalité de planification de projet est-elle différente entre GitLab et GitHub ?

Puis-je utiliser GitLab et GitHub conjointement ?

Que devons-nous mettre en place avant de migrer de GitHub vers GitLab ?

Quelles sont les différences entre GitLab et GitHub pour les workflows DevOps denses ?

Quelle est la différence entre GitLab CI/CD et GitHub Actions ?

GitLab peut-elle être utilisée dans des environnements air-gapped ou sur ses propres serveurs ?

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