Le jeu d’IA agentique de GitLab ne concerne pas le modèle en lui-même. Il s’agit plutôt de la « clôture » qui entoure ce modèle.

Le jeu d’IA agentique de GitLab ne concerne pas le modèle en lui-même. Il s’agit plutôt du système de garde.

Lisez la grande sortie d’IA de GitLab cette semaine, et vous remarquerez une chose manquante : aucun modèle. Aucun nouveau modèle de langage de grande taille, aucune liste de critères de performance destinés aux concurrents. L’élément principal est que…Le GitLab Dedicated AI Gateway est désormais disponible pour tous.Traduisez cela en langage technique… Cela signifie que l’entreprise a intégré son IA – les agents qui écrivent, révisent et corrigent le code – dans la infrastructure du client lui-même : une instance destinée à un seul utilisateur. En d’autres termes, c’est un logiciel qui fonctionne sur une infrastructure que personne d’autre ne partage, dans une région cloud choisie par le client. Les données sont traitées sans jamais quitter l’infrastructure. Le plus important dans l’univers de l’IA d’une entreprise de logiciels est, en réalité, une question de géographie. C’est plus étrange qu’il n’y paraît… Et c’est intéressant d’y réfléchir.

La question évidente que l’investisseur se pose en premier est celle du chiffre d’affaires : combien cette technologie d’IA apporte-t-elle de revenus ? La question plus profonde est de savoir sur quoi GitLab doit concurrencer réellement. Pendant deux ans, la guerre des outils de développement liés à l’IA a été perçue comme une course aux capacités : GitHub Copilot contre GitLab Duo, le package d’IA de GitLab. Celui qui fournit le meilleur assistant le plus rapidement gagne. C’est le point de vue de la plupart des gens, mais ce n’est pas le bon point de vue pour GitLab. Mais je n’ai pas immédiatement vu le bon point de vue, car l’alternative naturelle – « GitLab gagne parce que son grand rival ne peut pas suivre » – s’avère être fausse. La vérité est plus intéressante que ces deux versions.

Commençons par comment ce produit a été fabriqué, car cette séquence est le point central de l’argument. GitLab Dedicated a mis plus d’un an à être disponible en quantité limitée, pour des acheteurs très exigeants. Il est finalement devenu disponible à grande échelle au milieu de 2023.Déploiement SaaS entièrement géré, pour un seul utilisateur— Construit non pour le marché intermédiaire facile, mais pour des clients avec des exigences de conformité si strictes qu’ils ne peuvent partager aucune infrastructure avec qui que ce soit. Si vous placez un produit face au plus grand obstacle, cela vous indique ce qu’il souhaite être. En quelques années, Dedicated avait…FedRAMP ModéréL’autorisation – la validation de sécurité de niveau intermédiaire offerte par le gouvernement américain – correspond à une cadence de sortie des produits basée sur la stabilité. Les clients peuvent également apporter leurs propres clés de chiffrement. Il s’agit d’une démarche itérative, en respectant les calendriers d’entreprise : les clients les plus exigeants déterminent la forme du produit, et non un plan préétabli.

Cet année, GitLab a commencé à intégrer cette nouvelle fonctionnalité dans les contraintes existantes. La plateforme d’agents elle-même – c’est-à-dire la couche agentique de GitLab Duo – n’a été généralement disponible qu’au début de l’année.GitLab 18.8Aujourd’hui, le gateway d’IA qui en est à l’origine est généralement disponible dans GitLab Dedicated : les calculs se font dans la région du client, sur le service de cloud du client lui-même. Le client peut donc orienter ces calculs vers les modèles qu’il contrôle, jusqu’à Amazon Bedrock.L’inférence reste dans leur région AWS.L’agent ne s’échappe pas de la limite. Il est placé à l’intérieur de cette limite délibérément, car pour une entreprise réglementée, c’est le seul endroit où l’agent peut exister.

C’est là que les rapports m’ont aidé à corriger mes erreurs. La version “propre” de ma thèse – “GitLab possède la limite, car le leader ne peut pas construire une telle limite” – est incorrecte. GitHub a également fait la même chose de manière méthodique. La résidence des données pour GitHub Enterprise Cloud aux États-Unis…Disponible dans la plupart des cas à la mi-2025.Et en avril de cette année, GitHub a déclaré queCopilot prend désormais en charge la résidence des données pour les régions des États-Unis et de l’UE.Avec des modèles autorisés par FedRAMP. Le leader est en tête, et il suit rapidement. L’exclusivité n’est pas le véritable atout.

La différence réside dans la profondeur ; c’est dans cette profondeur que l’intérêt composé existe. La solution proposée par GitHub consiste en une résidence régionale : votre code et vos inférences restent dans une région choisie dans un cloud multi-tenant qui n’est pas le vôtre. GitLab Dedicated est un tenant auto-isolé : vos clés, la région choisie, les modèles approuvés, ainsi que tout le processus de livraison – le code, les secrets, les pipelines… et maintenant les agents – se trouvent tous derrière le même système de permissions. Les forums du leader montrent bien cette différence : dans les discussions où les entreprises planifient la migration des données vers des régions spécifiques, les utilisateurs rapportent…L’agent de codage Copilot n’est pas disponible dans la configuration de résidence des données.Vous pouvez choisir la version limitée de GitHub ou le dernier agent de GitHub. GitLab vend tranquillement les deux.

Maintenant, c’est le niveau qui doit déterminer ce que ressent un investisseur face à tout cela : quel type d’entreprise est en train de faire cette mise en bourse. GitLab a terminé l’exercice comptable qui s’est achevé en janvier avec…Revenus de 955,2 millions de dollars, soit une augmentation de 26%.Au cours de l’année, les revenus annuels récurrents ont atteint 1 milliard de dollars. Le taux de marge opérationnelle en dehors des normes GAAP est passé de 10 % à 17 %. En outre, un flux de trésorerie libre ajusté de environ 220 millions de dollars a été généré. En mars, le conseil d’administration a autorisé une reprise de titres d’actifs d’une valeur de 400 millions de dollars. Le chiffre le plus intéressant présenté dans le rapport est celui concernant la répartition des clients : les clients qui dépensent plus de 5 000 dollars par an ont augmenté de 8 % ; ceux qui dépensent plus de 100 000 dollars ont augmenté de 18 % ; ceux qui dépensent plus de 1 million de dollars ont augmenté de 26 %. La croissance se concentre donc sur les comptes les plus importants. Le taux de maintien des revenus nets en dollars, qui mesure si les clients existants dépensent davantage au fil du temps, est de 118 %.

La même situation souligne le problème réel. La croissance annuelle s’est ralentie au fil des années : de 29 % au deuxième trimestre budgétaire à 23 % au quatrième trimestre. Les prévisions pour l’année fiscale 2027 indiquent une croissance d’environ 16 %. Il s’agit d’une entreprise qui connaît un ralentissement de sa croissance, mais qui reste rentable. Un nouveau directeur financier et un nouveau directeur technique ont pris leurs postes au cours de l’année. Les données du marché que j’ai obtenues cette semaine montrent que les résultats réels se situent bien en dessous des estimations des analystes pendant plusieurs trimestres. Cependant, l’analyse de AInvest classe cette action en catégorie « Hold ». Un fournisseur de données continue encore de classer GitLab comme un logiciel de génie civil et de conception. Personne ne considère GitLab comme une entreprise spécialisée dans l’IA, car il n’y a pas de composante liée à l’IA dans son produit.

Cette situation est vraiment grave. Le mode de déploiement par tenant individuel est le moyen le plus coûteux pour exploiter des logiciels : des instances distinctes pour chaque client, une versioning de type N-minus-one (chaque tenant utilise la version précédente jusqu’à ce que la nouvelle version soit testée), des niveaux de disponibilité élevés, et un personnel de maintenance qui doit s’occuper de chaque tenant individuellement. C’est donc ce qu’on appelle un système qui ne peut pas être scalé. Et le marché spécialisé dans les solutions réglementées et souveraines représente seulement une petite partie du marché ; la base de développeurs de GitHub se trouve ailleurs. Si cette contrainte est simplement une exigence de conformité que toutes les plateformes doivent respecter d’ici l’année prochaine, l’avantage initial de GitLab se transformera en concurrence sur le plan des prix. La politique de rachat des actifs devient alors un simple geste de réconfort pour une entreprise qui n’a plus de potentiel de croissance. L’étiquette “Hold” est donc tout à fait appropriée.

Mais ici, c’est ce que la foule a mal compris. Tout le travail peu glamour effectué par GitLab au cours des trois dernières années – le travail qui semble ne pas pouvoir être réduit en quantité – est précisément cet actif qui détermine si l’histoire de l’IA de GitLab est réelle ou non. Le test pour les investisseurs n’est pas de savoir si le système de gestion de données remporte une compétition contre Copilot. Les compétitions sont simplement un cadre utilisé par la foule ; les agents sont copiés en un quart de temps. Le test est de savoir si l’utilisation de l’IA se multiplie à l’intérieur des limites : si les comptes les plus importants – ceux qui augmentent de 26 % par an – paient plus pour le travail effectué par les agents sous le système de tarification basé sur l’utilisation de GitLab, sans compromettre leur conformité. C’est ce mécanisme qui permettra de faire passer le taux de retenue nette au-dessus de 118 %, et donnera à une entreprise de logiciels en déclin une deuxième courbe de croissance. Si cela se produit, GitLab transformera son produit le moins scalable en un produit superlinéaire : tout le cycle de livraison sera géré par un seul système, avec des prix basés sur l’utilisation, et appartenant aux comptes importants. Si cela ne se produit pas – si le système de gestion de données n’est qu’un nouvel article de vente pour les dix mille comptes existants – alors le système de gestion de données ne fonctionne pas correctement, et la situation devient difficile.

Donc, les instructions sont concrètes. Dans les deux prochaines rapports financiers, ignorez les démonstrations effectuées par les agents et observez plutôt les chiffres qui indiquent si le système fonctionne correctement : la rétention des revenus nets, la croissance des clients importants, ainsi que tout ce qui est révélé concernant Duo ou la consommation d’agents. Notez également ce que GitLab n’a pas fait cette semaine : il n’a pas changé de nom pour devenir une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle. Il n’a pas cherché à atteindre le marché le plus grand, et il n’a pas abandonné le marché intermédiaire, qui est coûteux et difficile à gérer. Il a préféré conserver son identité de plateforme DevSecOps – où développement, sécurité et opérations se trouvent dans un seul système – et considérer l’intelligence artificielle comme quelque chose à intégrer dans le système client, plutôt que comme un produit en soi. Pour ceux qui voient cela comme une manque d’ambition… Pour les clients qui ne peuvent utiliser aucun autre agent, c’est là l’unique ambition qui compte. Observez donc le système, mais pas le modèle lui-même.