[{"data":1,"prerenderedAt":900},["ShallowReactive",2],{"/fr-fr/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management":3,"navigation-fr-fr":199,"banner-fr-fr":634,"footer-fr-fr":641,"next-steps-fr-fr":891},{"id":4,"title":5,"body":6,"category":6,"config":6,"content":7,"description":6,"extension":187,"meta":188,"navigation":189,"path":190,"seo":191,"slug":6,"stem":197,"testContent":6,"type":6,"__hash__":198},"pages/fr-fr/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management/index.yml","",null,[8,22,29,163,185],{"type":9,"componentName":9,"componentContent":10},"CommonBreadcrumbs",{"crumbs":11},[12,16,20],{"title":13,"config":14},"Thématiques du secteur",{"href":15},"/fr-fr/topics/",{"title":17,"config":18},"Gestion du code source",{"href":19},"/fr-fr/topics/source-code-management/",{"title":21},"Gestion du code source de nouvelle génération",{"type":23,"componentName":23,"componentContent":24},"CommonArticleHero",{"title":25,"text":26,"config":27},"Qu'est-ce que la gestion du code source de nouvelle génération pour les équipes d'IA ?","La gestion du code source de nouvelle génération est une infrastructure de contrôle du code source conçue pour les équipes logicielles travaillant avec des humains et des agents d'IA. Elle s'appuie sur sa compatibilité avec Git tout en relevant des défis concernant la simultanéité, l'accès au dépôt, l'isolation et la gouvernance qui apparaissent lorsque les agents travaillent sur plusieurs codes sources à l'échelle machine.",{"id":28},"what-is-next-gen-scm-for-ai-teams",{"type":30,"componentName":30,"componentContent":31},"CommonSideNavigationWithTree",{"anchors":32,"components":91},{"text":33,"data":34},"Sur cette page",[35,39,43,47,51,55,59,63,67,71,75,79,83,87],{"config":36,"text":38},{"href":37},"#what-is-next-generation-source-code-management","Qu'est-ce que la gestion du code source de nouvelle génération ?",{"config":40,"text":42},{"href":41},"#what-are-the-six-requirements-of-next-generation-scm","Quelles sont les six exigences de la SCM de nouvelle génération ?",{"config":44,"text":46},{"href":45},"#why-does-traditional-scm-struggle-at-ai-agent-scale","Pourquoi la gestion traditionnelle du code source atteint-elle ses limites à l'échelle des agents d'IA ?",{"config":48,"text":50},{"href":49},"#how-does-next-generation-scm-work","Comment fonctionne la SCM de nouvelle génération ?",{"config":52,"text":54},{"href":53},"#how-should-next-generation-scm-coordinate-parallel-agent-work","Comment la SCM de nouvelle génération doit-elle coordonner le travail d'agents parallèles ?",{"config":56,"text":58},{"href":57},"#how-should-scm-govern-agent-actions","Comment la SCM doit-elle gouverner les actions des agents ?",{"config":60,"text":62},{"href":61},"#what-provenance-do-agent-generated-changes-require","Quelle doit être l'origine des modifications générées par un agent ?",{"config":64,"text":66},{"href":65},"#what-are-the-benefits-of-next-generation-scm","Quels sont les avantages de la SCM de nouvelle génération ?",{"config":68,"text":70},{"href":69},"#how-does-next-generation-scm-fit-into-agentic-software-development","Comment la SCM de nouvelle génération s'intègre-t-elle au développement logiciel agentique ?",{"config":72,"text":74},{"href":73},"#next-generation-scm-vs-traditional-git","Quelle est la différence entre la SCM de nouvelle génération et les workflows Git traditionnels ?",{"config":76,"text":78},{"href":77},"#how-should-teams-evaluate-next-generation-scm","Comment les équipes doivent-elles évaluer la SCM de nouvelle génération ?",{"config":80,"text":82},{"href":81},"#how-can-teams-assess-readiness-for-agent-scale-development","Comment les équipes peuvent-elles évaluer la préparation pour un développement à l'échelle agentique ?",{"config":84,"text":86},{"href":85},"#what-is-gitlabs-approach-to-next-generation-scm","Quelle est l'approche de GitLab en matière de SCM de nouvelle génération ?",{"config":88,"text":90},{"href":89},"#next-steps","Étapes suivantes",[92,98,103,108,113,118,123,128,133,138,143,148,153,158],{"type":93,"componentName":93,"componentContent":94},"TopicsCopy",{"header":38,"config":95,"text":97},{"id":96},"what-is-next-generation-source-code-management","Les [workflows Git traditionnels](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/version-control/what-is-git-workflow/) ont été principalement conçus pour les développeurs humains. Ils remplissent correctement leur mission lorsque les développeurs clonent des dépôts, créent des branches, effectuent des commits et fusionnent leur travail en parallèle. À mesure que les équipes exécutent davantage d'agents de codage, le même workflow peut créer des transferts de dépôt inutiles, des goulots d'étranglement côté backend et des incertitudes quant à l'agent à l'origine d'une modification.\n\nLa gestion du code source (SCM) de nouvelle génération vise à rendre le code source accessible aux humains et aux agents sans sacrifier les workflows basés sur Git, l'auditabilité et les contrôles sur lesquels s'appuient déjà les équipes de développement.\n\nLa gestion du code source de nouvelle génération est une évolution de la [gestion du code source traditionnelle](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/source-code-management/) pour le développement logiciel à haut volume assisté par l'IA. Elle combine les fonctions essentielles de la SCM, à savoir le contrôle de version, la gestion de branches, la revue de code, la collaboration et le contrôle d'accès, avec une infrastructure conçue pour prendre en charge de nombreuses tâches logicielles simultanées.\n\nLa principale différence ici n'est pas de savoir si les équipes utilisent Git, qui reste une couche de compatibilité et un modèle de collaboration important, mais de savoir comment les agents et développeurs accèdent aux données du dépôt, exécutent leur travail, gèrent des modifications simultanées et comment toutes ces tâches sont régies afin que les équipes puissent livrer un logiciel en lequel elles ont confiance.\nUne plateforme SCM de nouvelle génération peut offrir :\n* Un accès côté serveur à des données de dépôt spécifiques et nécessaires à la réalisation d'une tâche, au lieu d'exiger que chaque agent clone un dépôt entier.  \n* Une infrastructure backend conçue pour la simultanéité à l'échelle machine plutôt que pour une activité au rythme humain.  \n* Un accès et une isolation spécifiques à une tâche afin que les agents puissent travailler en parallèle sans partager inutilement le même contexte de travail.  \n* Une visibilité accrue sur les modifications, les autorisations et les actions des contributeurs humains et d'IA.  \n* Une intégration aux workflows de revue de code, de CI/CD, de sécurité, de gouvernance et de déploiement.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":99},{"header":42,"config":100,"text":102},{"id":101},"what-are-the-six-requirements-of-next-generation-scm","La SCM de nouvelle génération doit prendre en charge plus que le stockage de code et la réconciliation de modifications. Elle doit aider les équipes à gérer les défis de mise à l'échelle, de coordination et de contrôle dus au développement logiciel à vitesse machine.\n### Accès simultané\nLa SCM doit récupérer et livrer efficacement des données du dépôt, car de nombreux agents récupèrent du code, créent des branches, ouvrent des merge requests et déclenchent des vérifications en même temps. Le regroupement des requêtes répétées et l'optimisation du transfert de données peuvent réduire la charge inutile à mesure que l'activité augmente.\n### Validation pilotée par des politiques\nLes modifications générées doivent progresser en fonction des signaux de risque, des vérifications requises, des règles d'approbation et des politiques organisationnelles. L'alignement de ces signaux, vérifications et règles sur les normes que les équipes appliquent déjà aux modifications rédigées par des humains leur permet d'étendre la validation existante au travail des agents, au lieu de créer un système distinct. La validation doit évoluer avec le volume des données de sortie générées et non dépendre de l'examen manuel de chaque action.\n### Contexte du cycle de développement logiciel\nLes agents ont besoin d'un contexte connecté, actuel et basé sur des autorisations dans l'ensemble du cycle de développement logiciel. Ce contexte peut inclure des éléments de travail, des propriétaires de code, des dépendances, des pipelines, des environnements, des problèmes de sécurité, des déploiements, des signaux de production et des politiques applicables.\n### Coordination parallèle\nLes agents ont besoin de workspaces isolés et d'une connaissance des travaux connexes afin de poursuivre des tâches en parallèle sans créer de modifications contradictoires. La SCM doit aider les équipes à détecter des chevauchements et hypothèses obsolètes avant que les modifications ne figurent dans l'historique partagé.\n### Autorité à portée limitée\nChaque agent doit agir via une identité claire et disposer d'autorisations correspondant à sa tâche et à son impact potentiel. L'accès doit être limité à ce qu'exige la tâche en question, avec des contrôles plus stricts pour les projets et actions sensibles.\n### Origine durable\nLes équipes ont besoin de preuves justifiant une modification de l'objectif humain, de l'autorité déléguée, de l'activité de l'agent, de la validation et de l'approbation finale. L'origine doit préserver la responsabilité sans contraindre les équipes à stocker des transcriptions illimitées ou des raisonnements de modèle privés.\n\nEnsemble, ces exigences font passer la SCM d'un simple enregistrement de code à un socle opérationnel pour la livraison de logiciels agentiques.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":104},{"header":46,"config":105,"text":107},{"id":106},"why-does-traditional-scm-struggle-at-ai-agent-scale","Les workflows de SCM traditionnels perdent en efficacité lorsque chaque agent suit les mêmes schémas d'accès au dépôt qu'un développeur humain. Le défi à relever ici n'est pas le fait que Git ne puisse pas prendre en charge la collaboration, mais que des centaines, voire des milliers d'agents simultanés puissent créer une charge de travail très différente de celle d'une équipe de contributeurs humains.\n### Le clonage de dépôts crée une surcharge inutile\nDe nombreux workflows Git commencent par cloner un dépôt dans un environnement local, ce qui est logique quand un développeur a besoin d'une copie fonctionnelle d'un projet. Mais cette approche peut s'avérer inefficace lorsqu'un agent doit inspecter un seul fichier, répondre à une seule question ou effectuer une modification dont la portée est limitée.\n\nSi chaque agent et chaque tentative clonent le dépôt pour accéder à une petite quantité d'informations, le transfert répété consomme du temps, de la capacité réseau, du stockage et des ressources de traitement. La répétition de ce travail est parfois appelée « surcharge » ou « taxe de clonage ».\n### Les backends conçus pour une échelle humaine peuvent se heurter à des goulots d'étranglement liés à la simultanéité\nUne plateforme de développement efficace pour un rythme humain peut se comporter différemment lorsque de nombreux agents commencent à effectuer des tâches simultanément. Un grand nombre de sessions peuvent nécessiter des données de dépôt, créer des branches, exécuter des opérations et soumettre des modifications en même temps.\n\nSans infrastructure dédiée à cette charge de travail, les équipes peuvent être confrontées à des réponses plus lentes, une disponibilité imprévisible et des goulots d'étranglement qui limitent la valeur ajoutée liée à l'exécution parallèle d'agents.\n### Les workspaces partagés peuvent compliquer le contrôle de l'activité des agents\nLes agents ont besoin de limites claires quant au travail qu'ils sont autorisés à effectuer. Lorsque plusieurs agents partagent des comptes, branches ou contextes de travail, il peut s'avérer plus compliqué d'identifier l'agent à l'origine d'une modification, d'abandonner proprement des expériences infructueuses ou d'empêcher une tâche d'interférer avec une autre.\n\nLes équipes ont donc besoin de workflows de contrôle de source prenant en charge l'expérimentation parallèle tout en préservant les autorisations, les processus de revue et un historique des modifications intelligible.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":109},{"header":50,"config":110,"text":112},{"id":111},"how-does-next-generation-scm-work","La SCM de nouvelle génération modifie l'infrastructure régissant l'accès au dépôt et les tâches simultanées, tout en préservant les concepts déjà connus des développeurs.\n### L'accès côté serveur réduit les transferts de dépôt inutiles\nAu lieu d'obliger un agent à cloner un dépôt entier pour chaque tâche, le service de SCM peut fournir un accès structuré ou spécifique aux données de dépôt requises pour l'exécution d'une tâche donnée.\n\nCette approche peut réduire les transferts réseau répétés et permettre aux agents de récupérer plus directement des informations pertinentes, ce qui est particulièrement utile lorsque les agents doivent inspecter des dépôts étendus, travailler sur plusieurs projets ou réessayer des tâches fréquemment.\n### La compatibilité avec Git protège les workflows existants\nLa compatibilité avec Git permet aux équipes de continuer à utiliser des dépôts, des protocoles, des modèles de gestion de branches, des merge requests et des outils de développement connus. Un backend repensé n'a pas besoin d'obliger chaque développeur ou intégration à adopter un modèle de contrôle du code source entièrement nouveau.\n\nCette distinction est importante pour les équipes d'entreprises ayant investi dans des processus basés sur Git, l'automatisation, les contrôles de conformité et la formation des développeurs. L'objectif ici est d'améliorer le système sous-jacent sans contraindre les équipes à abandonner les workflows qui prennent déjà en charge la livraison de logiciels.\n### La simultanéité à l'échelle des agents prend en charge des tâches parallèles\nLa SCM de nouvelle génération est conçue pour gérer un plus grand nombre de tâches logicielles simultanées. Ainsi, les équipes peuvent exécuter des agents dans des dépôts et des projets sans traiter chaque tâche comme un clonage, une branche et un checkout séquentiel géré par un humain.\n\nLa plateforme doit toujours gérer les conflits, les autorisations et les exigences de revue. La mise à l'échelle de la simultanéité à grande échelle n'efface pas le besoin de contrôles d'ingénierie, mais accentue l'importance d'appliquer ces contrôles de manière cohérente.\n### L'accès spécifique à une tâche améliore l'isolation et le contrôle\nLes agents doivent bénéficier d'une visibilité et d'un accès au dépôt minimum pour exécuter une tâche donnée. L'accès spécifique à une tâche peut réduire toute exposition inutile et aider les équipes à distinguer des expériences indépendantes.\n\nL'isolation facilite également l'examen, le rejet ou la reproduction du travail d'un agent. Ces contrôles doivent fonctionner conjointement avec les branches protégées, les merge requests, les règles d'approbation, les événements d'audit et autres garanties établies de la SCM.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":114},{"header":54,"config":115,"text":117},{"id":116},"how-should-next-generation-scm-coordinate-parallel-agent-work","Des agents parallèles peuvent effectuer des modifications individuellement valides, mais collectivement incohérentes. Les conflits de merge traditionnels identifient les modifications contradictoires, mais n'identifient pas toujours des intentions conflictuelles, des hypothèses obsolètes ou des modifications qui résolvent des problèmes connexes de manière incompatible.\n\nLa SCM de nouvelle génération doit donner aux agents des espaces légers et isolés pour les tâches spéculatives et un chemin clair pour rejeter les tentatives ayant échoué ou intégrer à l'historique partagé les résultats validés. L'isolation permet d'empêcher l'expérience d'un agent de contaminer le travail d'autres agents ou de contributeurs humains.\n\nElle doit également aider les équipes à comprendre les relations entre des tâches simultanées. Par exemple, un agent pourrait modifier la logique d'authentification pendant qu'un autre optimise le même workflow et qu'un troisième met à jour un service dépendant. Des branches peuvent fusionner sans conflit, même si les objectifs sous-jacents entrent en conflit.\n\nLa coordination consciente de l'intention peut compléter les opérations Git traditionnelles en permettant aux équipes d'identifier des objectifs se chevauchant, un contexte obsolète et des conflits de plus haut niveau avant le merge de modifications.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":119},{"header":58,"config":120,"text":122},{"id":121},"how-should-scm-govern-agent-actions","La gouvernance doit être effective avant qu'un agent n'exécute une action, pas seulement après qu'une modification arrive à l'étape de la revue de code. La revue humaine reste importante, mais ne peut pas s'adapter à chaque action d'un agent lorsque le travail logiciel est généré en permanence.\n\nUn modèle de gouvernance pratique se divise en deux niveaux :\n### Autorisation de projet\nL'autorisation de projet détermine si un agent peut intervenir dans un projet. Elle doit prendre en compte la sensibilité des données du projet, la propriété, l'impact du déploiement et l'identité ou la délégation sous laquelle agit l'agent.\n### Politique appliquée aux actions\nUne politique appliquée aux actions définit ce qu'un agent autorisé peut faire dans un projet. Les actions à faible risque peuvent se dérouler automatiquement, les actions sensibles exiger une approbation et les actions interdites être bloquées.\nPar exemple :\n* Autoriser un agent à lire des fichiers autorisés, créer une branche pour une fonctionnalité et exécuter des tests approuvés.  \n* Exiger une approbation avant la modification de composants sensibles, l'ouverture d'une merge request à haut risque ou le déclenchement d'un déploiement en production.  \n* Refuser l'accès à des projets restreints, des tentatives de remplacement de politiques protégées ou des actions destructrices en dehors du champ d'action d'un agent.\n\nLes décisions relatives à une politique doivent prendre en compte les modifications et workflows qu'elles régissent afin que les équipes puissent retracer leur déroulement, la raison justifiant leur autorisation et les artefacts concernés.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":124},{"header":62,"config":125,"text":127},{"id":126},"what-provenance-do-agent-generated-changes-require","Git fournit un enregistrement durable des modifications apportées au code, notamment le commit, l'auteur ou le validateur, l'horodatage, les relations de parenté et le message. Le travail machine délégué nécessite une chaîne de responsabilité élargie, car la personne ayant demandé une modification, l'agent l'ayant effectuée et l'humain l'ayant approuvée peuvent être différents.\nUne origine agentique utile peut relier :\n* L'objectif humain ou l'élément de travail ayant lancé la tâche.  \n* L'identité et l'autorité déléguées à l'agent.  \n* La session de l'agent, le contexte et les outils utilisés.  \n* La modification de code résultante et les dépôts concernés.  \n* Les tests, vérifications de politique et d'autres preuves de validation.  \n* Les décisions de revue, d'approbation et de merge humaines.\n\nL'objectif ici n'est pas de stocker chaque prompt ou trace de raisonnement privé relative au modèle, mais de conserver des preuves dont les équipes peuvent avoir besoin pour comprendre ce qui a été modifié, la raison justifiant une modification, l'autorité l'ayant autorisée, le processus de sa validation et l'approbateur du résultat.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":129},{"header":66,"config":130,"text":132},{"id":131},"what-are-the-benefits-of-next-generation-scm","Les avantages de la SCM de nouvelle génération sont dus à l'adaptation de l'infrastructure de contrôle du code source au mode de fonctionnement réel du développement assisté par l'IA.\n### Moins de surcharge de transfert et de contexte\nLorsque des agents peuvent récupérer les données de dépôt nécessaires à une tâche sans cloner systématiquement des dépôts entiers, les équipes peuvent alors réduire le trafic réseau, le traitement et les coûts d'infrastructure superflus. Les agents peuvent ensuite consacrer une plus grande partie de leur contexte disponible à la résolution de la tâche au lieu de recréer l'état du dépôt.\n### Exécution parallèle plus rapide\nL'infrastructure de contrôle du code source conçue pour les charges de travail simultanées peut permettre à de nombreux agents de travailler simultanément sans surcharger un backend conçu pour des opérations à taille humaine. Elle peut améliorer la réactivité des grands dépôts, des monorepos et des organisations exécutant de nombreuses tâches automatisées.\n### Expérimentation plus sûre\nLes agents ont besoin d'espace pour explorer, mais les équipes ont besoin d'un moyen fiable pour examiner et rejeter tout travail infructueux. L'accès spécifique à une tâche, les workspaces isolés, un historique des modifications clair et la revue des merge requests peuvent permettre aux équipes de trouver un équilibre entre expérimentation et contrôle.\n### Meilleure visibilité des contributions humaines et de l'IA\nÀ mesure que les agents deviennent des contributeurs plus actifs, les équipes doivent comprendre ce qui a été modifié, la tâche à l'origine d'une modification, les autorisations utilisées et les cas où une revue humaine est requise. La SCM de nouvelle génération devrait faciliter le processus de développement, au lieu d'y ajouter une autre couche opaque.\n### Une base plus solide pour une livraison gouvernée\nLe contrôle du code source est relié à la revue de code, aux tests, aux scans de sécurité, au déploiement et à la conformité. Une plateforme SCM de nouvelle génération doit s'intégrer à ces workflows afin que les équipes puissent augmenter la vitesse de développement sans séparer l'activité des agents des contrôles utilisés pour la livraison de logiciels fiables.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":134},{"header":70,"config":135,"text":137},{"id":136},"how-does-next-generation-scm-fit-into-agentic-software-development","Le développement logiciel agentique ne se limite pas à la génération de code. Les agents peuvent interpréter des tickets, inspecter des dépôts, créer des modifications, répondre à des revues de code, exécuter des tests et aider à résoudre des échecs de pipeline.\n\nLa gestion du code source est la couche d'exécution qui stocke, versionne, examine et coordonne ces modifications. Elle doit fonctionner conjointement avec les autres étapes du cycle de développement logiciel :\n* La planification et les données de tickets définissent la tâche et les critères d'acceptation.  \n* Le contrôle du code source indique l'état du dépôt, les branches, les commits et l'historique des modifications.  \n* La revue de code fournit des commentaires humains et automatisés avant le merge des modifications.  \n* La CI/CD valide, empaquette et livre une modification.  \n* Les contrôles de sécurité et de conformité déterminent si une modification peut être effectuée. \n* Les signaux de déploiement et de production fournissent un retour pour la tâche suivante.\n\nVoilà pourquoi la SCM de nouvelle génération ne doit pas être considérée comme une fonctionnalité de dépôt isolée. Sa valeur repose sur la manière dont la couche de contrôle du code source est reliée au contexte, à l'automatisation et à la gouvernance qui l'entourent. La [plateforme d'orchestration intelligente](https://about.gitlab.com/fr-fr/gitlab-duo-agent-platform/) de GitLab est conçue pour coordonner l'ensemble du travail au sein des différentes étapes du développement logiciel.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":139},{"header":74,"config":140,"text":142},{"id":141},"next-generation-scm-vs-traditional-git","| **Capacité** | **Workflow Git traditionnel** | **Direction de la SCM de nouvelle génération** |\n| :---- | :---- | :---- |\n| **Accès au dépôt** | Les développeurs clonent généralement une copie de travail au niveau local. | Les agents peuvent accéder aux données du dépôt nécessaires pour réaliser une tâche via des interfaces côté serveur. |\n| **Charge de travail principale** | Développement et collaboration humaine. | Tâches humaines et d'IA s'exécutant simultanément à l'échelle machine. |\n| **Tâches parallèles** | Les branches et workspaces locaux prennent en charge le développement simultané. | L'accès et l'isolation spécifiques à une tâche sont conçus pour prendre en charge de nombreuses tâches d'agents simultanées. |\n| **Utilisation du réseau** | Les clones et transferts répétés peuvent ajouter une surcharge aux tâches automatisées. | Un accès plus ciblé peut réduire les transferts de dépôt inutiles. |\n| **Contrôle des modifications** | Les commits, branches, merge requests et revues coordonnent les modifications. | Les contrôles Git existants restent importants face à la visibilité et à l'auditabilité de l'activité des agents. |\n| **Intégration à la plateforme** | La SCM se connecte aux workflows CI/CD, de sécurité et de déploiement. | Elle doit fournir une base d'exécution plus solide pour la livraison de logiciels agentiques. |\n\nLa SCM de nouvelle génération ne signifie pas l'abandon de Git auprès des équipes, mais l'évolution de l'infrastructure prenant en charge le développement basé sur Git face à l'augmentation du nombre, de la vitesse et de l'autonomie des contributeurs logiciels.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":144},{"header":78,"config":145,"text":147},{"id":146},"how-should-teams-evaluate-next-generation-scm","Les équipes évaluant la SCM de nouvelle génération ne doivent pas se limiter au stockage de dépôt et à la compatibilité Git basique. Elles doivent se demander si la plateforme peut prendre en charge l'évolution, les contrôles et les workflows dont l'organisation a besoin.\n### Compatibilité du dépôt et du protocole\nVérifiez que les dépôts existants, les clients Git, l'automatisation, les intégrations et les workflows des développeurs peuvent continuer à fonctionner. Identifiez les interfaces compatibles à l'heure actuelle et les fonctionnalités encore disponibles en aperçu.\n### Simultanéité et performance\nTestez des charges de travail réalistes, notamment de grands dépôts, des monorepos, des tâches multi-dépôts, des sessions d'agents simultanées et des tentatives répétées. Mesurez le délai de réponse, l'utilisation du réseau, les taux d'échecs et le temps nécessaire pour terminer des tâches représentatives.\n### Contrôle d'accès et isolation\nÉvaluez si chaque agent peut uniquement recevoir la visibilité et les autorisations nécessaires pour accomplir sa tâche. Vérifiez la manière dont la plateforme isole les tâches, gère les identifiants, enregistre des actions et empêche une tâche d'interférer avec une autre.\n### Revue et gouvernance\nVérifiez comment les modifications créées par l'agent entrent dans la revue de code, comment les politiques d'approbation sont appliquées et comment les équipes peuvent auditer l'activité résultante. La génération de code plus rapide ne doit pas contourner les contrôles obligatoires des logiciels de production.\n### Intégration du cycle de développement logiciel\nÉvaluez comment la plateforme SCM se connecte à la gestion des tickets, à la revue de code, à la [CI/CD](https://about.gitlab.com/fr-fr/topics/ci-cd/), aux tests de sécurité, au déploiement, à l'observabilité et au retour d'information de production. La valeur la plus élevée est due à la baisse des transferts tout au long du cycle de développement logiciel plutôt qu'à l'accélération des opérations de dépôt en isolation.\n### Disponibilité et chemin d'adoption\nSéparez les fonctionnalités disponibles à tous les utilisateurs de celles en version bêta privée ou en accès anticipé. Documentez le chemin d'adoption prévu, les exigences de migration, le modèle de prise en charge et le processus alternatif avant d'utiliser l'infrastructure d'aperçu pour les workflows critiques.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":149},{"header":82,"config":150,"text":152},{"id":151},"how-can-teams-assess-readiness-for-agent-scale-development","Les responsables en ingénierie peuvent commencer à se préparer pour la SCM de nouvelle génération en identifiant l'endroit où l'activité des agents est la plus susceptible de créer des pressions.\n### Accès et infrastructure\nComparez les clones de dépôt complet à la récupération ciblée. Surveillez la latence du dépôt, la profondeur de la file d'attente, l'utilisation du réseau, le stockage et la demande de calcul à mesure que l'activité de l'agent augmente.\n### Génération et validation\nComparez le taux des modifications générées à la capacité de test, de revue et d'approbation disponible. Recherchez les retards de plus en plus longs entre la création de code et une release fiable.\n### Autorité et exposition\nMappez les emplacements dans lesquels les agents peuvent agir et ce qu'ils peuvent modifier. Identifiez les accès qui dépassent les besoins d'une tâche, plus particulièrement tout ce qui concerne le code sensible, les environnements de production et les contrôles de sécurité.\n### Responsabilité\nDéterminez si les équipes peuvent associer une modification à son objectif, son autorité déléguée, son activité machine, sa validation et son approbation finale. Le manque de contexte, une propriété floue et des dossiers incomplets rendent difficilement légitime toute modification effectuée par un agent.\n\nCes signaux indiquent les endroits où les systèmes et contrôles existants doivent évoluer en priorité et permettent aux équipes de prioriser les investissements avant que l'activité des agents ne gagne davantage de terrain.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":154},{"header":86,"config":155,"text":157},{"id":156},"what-is-gitlabs-approach-to-next-generation-scm","La SCM de nouvelle génération de GitLab est un moteur Git repensé pour la simultanéité à l'échelle des agents. L'approche conserve le protocole Git pour la rétrocompatibilité, tout en utilisant un backend et des interfaces repensés pour les agents.\n\nL'approche de GitLab :\n* Remplace le clonage complet de dépôt inutile par un accès côté serveur plus ciblé.  \n* Prend en charge de nombreux agents travaillant sur plusieurs dépôts en même temps.  \n* Donne à chaque agent une visibilité minimale sur le dépôt pour réaliser sa tâche.  \n* Préserve la compatibilité et l'auditabilité Git tout en améliorant la couche d'exécution sous-jacente.  \n* Permet aux agents d'expérimenter en toute sécurité sans sortir les développeurs de leurs workflows existants.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":159},{"header":90,"config":160,"text":162},{"id":161},"next-steps","La gestion du code source devient une infrastructure pour les contributeurs humains et d'IA. Les équipes prévoyant une simultanéité à l'échelle des agents, un accès spécifique à une tâche et des workflows de modifications gouvernés peuvent adopter un développement assisté par l'IA, sans considérer la vitesse et le contrôle comme des objectifs opposés.\n> [Apprenez-en plus sur la gestion du code source](https://about.gitlab.com/fr-fr/solutions/source-code-management/) ou [demandez un accès anticipé à la SCM de nouvelle génération de GitLab](https://about.gitlab.com/fr-fr/early-access-preview/).",{"type":164,"componentName":164,"componentContent":165},"CommonFaq",{"header":166,"groups":167},"Foire aux questions",[168],{"questions":169},[170,173,176,179,182],{"question":171,"answer":172},"La gestion du code source de nouvelle génération est-elle en train de remplacer Git ?","Pas nécessairement. La SCM de nouvelle génération peut préserver les protocoles Git, les dépôts et les workflows de collaboration connus, tout en modifiant la manière dont la plateforme sous-jacente gère l'accès aux dépôts, la simultanéité et l'activité des agents.",{"question":174,"answer":175},"Pourquoi les agents d'IA ont-ils besoin d'une infrastructure de gestion du code source différente ?","Les agents d'IA peuvent créer de nombreuses tâches logicielles simultanées et accéder à plusieurs reprises à de grands dépôts pour inspecter ou modifier une petite quantité de code. Les workflows traditionnels basés sur le clonage peuvent créer une surcharge réseau inutile, des goulots d'étranglement côté backend et des limites floues entre des tâches parallèles.",{"question":177,"answer":178},"Quel est le rapport entre la SCM de nouvelle génération et GitLab ?","L'approche de GitLab consiste en un backend de contrôle du code source compatible avec Git et conçu pour la simultanéité à l'échelle des agents. Il est conçu pour prendre en charge l'accès ciblé aux dépôts, les tâches parallèles des agents et une expérimentation plus sûre, tout en restant relié aux workflows de revue de code, de CI/CD, de gouvernance et de déploiement.",{"question":180,"answer":181},"La SCM de nouvelle génération de GitLab est-elle disponible à tous les utilisateurs ?","Au moment de la rédaction du présent article, GitLab décrit la SCM de nouvelle génération comme étant en version bêta privée. La disponibilité, l'éligibilité et les fonctionnalités peuvent changer au fur et à mesure de l'avancement de l'aperçu.",{"question":183,"answer":184},"Comment les équipes doivent-elles se préparer pour la SCM de nouvelle génération ?","Commencez par évaluer les schémas d'accès actuels au dépôt, les délais de clonage, l'utilisation du réseau, les charges de travail simultanées et les taux d'échecs des tâches des agents. Définissez ensuite les exigences pour la compatibilité Git, le contrôle d'accès, l'isolation, l'auditabilité, la revue de code, l'intégration CI/CD et l'adoption de fonctionnalités de prévisualisation.",{"type":186,"componentName":186},"CommonNextSteps","yml",{},true,"/fr-fr/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management",{"config":192,"title":194,"ogTitle":194,"description":195,"ogDescription":196},{"noIndex":193},false,"La gestion du code source de nouvelle génération","La gestion du code source de nouvelle génération utilise Git pour aider les développeurs et agents d'IA (simultanéité, isolation et gouvernance).","Découvrez comment la gestion du code source de nouvelle génération s'appuie sur Git pour aider les développeurs et les agents d'IA à grande 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