Gemini CLI : Genkit, Jules, Gemini 3 Pro, toutes les nouveautés pour le code

Google continue d’étendre son écosystème d’outils IA pour développeurs en faisant évoluer Gemini CLI, son interface en ligne de commande dédiée à ses modèles Gemini. L’outil gagne à la fois en puissance et en profondeur d’intégration grâce à l’arrivée de Gemini 3 Pro, à une interface plus interactive et à deux extensions majeures destinées aux environnements techniques, Genkit et Jules.

L’arrivée de Gemini 3 Pro dans Gemini CLI

Google intègre désormais Gemini 3 Pro directement dans Gemini CLI. Cette mise à jour vise à transformer la ligne de commande en véritable assistant technique capable d’accompagner des tâches complexes, allant de la génération d’applications à l’analyse de performances cloud.

L’accès à Gemini 3 Pro reste réservé aux utilisateurs disposant d’un abonnement Google AI Ultra ou d’une clé API payante. Une fois activé, le modèle peut être sollicité directement depuis le terminal pour analyser du code, générer des projets complets ou orchestrer des workflows techniques sans passer par une interface graphique.

La marche à suivre pour accéder aux modèles dans Gemini CLI :

Une interface plus interactive dans le terminal

En parallèle, Google fait évoluer l’interface de Gemini CLI en y intégrant la prise en charge des applications interactives. L’outil s’appuie désormais sur un terminal virtuel interne capable de reproduire le comportement d’un terminal classique, avec rafraîchissement dynamique de l’écran, gestion du curseur et affichage complet des interfaces.

Grâce à cette nouvelle couche technique, les utilisateurs et utilisatrices peuvent manipuler des éditeurs comme vim ou nano, consulter des outils tels que htop ou utiliser les écrans interactifs de Git sans rupture d’affichage, précise Google, qui estime que l’expérience devient ainsi plus fluide et plus fidèle aux usages habituels du terminal.

Ces améliorations s’accompagnent de démonstrations concrètes, présentées par la firme : génération d’applications complexes à partir d’une simple description, transformation de croquis en code d’interface fonctionnel, création de commandes shell avancées à partir d’instructions en langage naturel, documentation automatisée à partir de code existant ou encore débogage de services cloud en mobilisant plusieurs outils au sein du même environnement.

Avec cette version, Gemini CLI évolue d’un simple point d’accès à un modèle d’IA vers un espace de travail interactif piloté par un modèle avancé. L’outil s’intègre plus étroitement aux flux de développement et ouvre la voie à un usage plus large des capacités multimodales de Gemini.

Deux extensions pour intégrer davantage l’IA : Genkit et Jules

Google enrichit également Gemini CLI avec deux extensions majeures destinées à renforcer l’intégration de l’IA dans les environnements techniques : Genkit et Jules. Elles s’inscrivent dans la continuité des évolutions récentes du CLI, avec l’ambition de transformer l’outil en plateforme modulaire capable d’épouser les pratiques des développeurs et développeuses.

Genkit : un assistant qui comprend la structure d’un projet

La Genkit Extension permet à Gemini CLI d’interagir de manière fluide avec les projets basés sur Genkit, le framework de Google dédié aux applications d’IA. Grâce à cette extension, l’assistant peut comprendre la structure d’un projet, identifier les flux définis, naviguer dans la logique interne ou analyser les traces générées.

L’apport principal réside dans la contextualisation. Au lieu de proposer des suggestions génériques, Gemini peut s’appuyer sur la structure réelle du projet pour formuler des recommandations pertinentes. Cela facilite le prototypage, le débogage et l’exploration d’applications construites avec Genkit.

Jules : un agent autonome qui travaille en arrière-plan

L’extension Jules propose une approche complémentaire centrée sur l’automatisation. Elle donne accès à un agent capable de travailler en arrière-plan, pendant que l’utilisateur ou l’utilisatrice continue d’interagir avec Gemini CLI. Jules peut analyser un dépôt, apporter des corrections, restructurer du code ou proposer des modifications prêtes à être intégrées dans un projet.

L’objectif est de déléguer certaines opérations répétitives ou chronophages à un agent autonome pour accélérer les cycles de développement. Jules s’occupe de tâches techniques pendant que l’utilisateur ou l’utilisatrice reste concentré sur son travail dans le terminal, renforçant ainsi l’idée d’un terminal « augmenté » par l’IA.