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GitLab Duo : mesurer le ROI de l’IA avec le tableau de bord d'analyse d'impact
Notre série d’articles de blog se poursuit avec la présentation d'une nouvelle fonctionnalité qui fournit des métriques détaillées, telles que le taux d'utilisation des suggestions de code, permettant de comprendre l'efficacité des investissements en IA.
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GitLab Duo : l'IA combinée à l'analyse des causes profondes pour réparer les pipelines CI/CD
Découvrez comment nous avons associé une fonctionnalité d'analyse des causes profondes à l'IA pour vous aider à réparer les pipelines CI/CD défectueux.
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GitLab Duo : comment nous utilisons nos propres fonctionnalités d’IA
Dans le cadre de notre série d’articles de blog, nous partageons des exemples concrets de la façon dont nous intégrons l'IA dans notre cycle de développement logiciel et comment nous utilisons des métriques pour évaluer leur réussite.
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GitLab Duo : comment nous validons et testons les modèles d'IA à grande échelle
Notre série d’articles de blog débute avec un aperçu de la façon dont nous évaluons les grands modèles de langage (LLM), les adaptons à des cas d'utilisation et les affinons pour fournir de meilleures réponses aux utilisateurs.
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Développement de GitLab Duo : corriger les failles de sécurité avec l'IA
Ce tutoriel montre comment l'explication et la résolution des vulnérabilités de GitLab Duo, vous aident à résoudre rapidement les vulnérabilités.
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Améliorer la qualité des applications avec la génération de tests alimentée par l'IA
Découvrez comment GitLab Duo combiné à Amazon Q améliore le processus d'assurance qualité en générant automatiquement des tests unitaires complets.
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GitLab 18.3 : expansion de l'orchestration IA dans l'ingénierie logicielle
Découvrez comment nous développons la collaboration humain-IA avec des flows améliorés, une gouvernance d'entreprise et une intégration fluide des outils.
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GitLab 18.4 : développement et automatisation avec l’IA native
Avec GitLab 18.4, les équipes créent des agents personnalisés, exploitent le contexte du graphe de connaissances et automatisent la correction des pipelines afin d'améliorer la concentration et l'efficacité des équipes de développement.
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