Google Gemini CLI : L’agent IA open source qui transforme votre terminal

Aperçu – Qu’est-ce que Google Gemini CLI ?

Google Gemini CLI est un outil en ligne de commande (CLI) open source lancé par Google à la mi-2025, qui apporte la puissance des modèles d’IA Gemini de Google directement dans le terminal des développeurs theverge.com blog.google. En somme, il s’agit d’un assistant IA (ou “agent”) basé dans le terminal, conçu pour aider les développeurs à écrire du code, déboguer et accomplir une large gamme de tâches via des commandes en langage naturel. Google décrit Gemini CLI comme une « mise à niveau fondamentale de votre expérience en ligne de commande » qui offre « le chemin le plus direct du prompt vers notre modèle » theverge.com. S’il excelle dans l’assistance au codage, il a été conçu pour faire « bien plus encore », servant d’utilitaire local polyvalent pour la génération de contenu, la résolution de problèmes, la recherche approfondie et la gestion des tâches blog.google.

Au cœur du système, Gemini CLI se connecte au modèle de langage Gemini 2.5 Pro de Google – actuellement le modèle IA le plus avancé de Google pour les tâches de raisonnement et de programmation theverge.com. Cela signifie que le CLI peut exploiter une fenêtre de contexte massive d’1 million de tokens (bien plus que la plupart des modèles concurrents) pour comprendre et manipuler du code ou du contenu theverge.com. L’outil fonctionne localement dans votre terminal (compatible Mac, Linux, et même Windows nativement), agissant comme un agent IA léger qui lit, écrit et exécute des commandes sur votre machine à partir de prompts en langage naturel techcrunch.com devclass.com. Puisqu’il s’intègre à l’environnement familier du terminal, les développeurs n’ont pas besoin de changer de contexte ou d’IDE – ils peuvent simplement demander à l’IA d’expliquer du code, de générer des fonctions, de lancer des commandes de compilation/test, ou même d’effectuer des recherches web, tout cela depuis la ligne de commande.

L’objectif principal de Gemini CLI est d’intégrer l’assistance IA de façon transparente dans les flux de travail des développeurs. La motivation de Google à le créer vient de la constatation que « le terminal n’est pas seulement un outil ; c’est une maison » pour de nombreux développeurs techzine.eu. En y intégrant l’IA, Gemini CLI vise à accroître la productivité et à rendre le terminal encore plus puissant. Selon Google, « plus la dépendance des développeurs au terminal perdure, plus la demande d’assistance IA intégrée s’accroît » blog.google. Gemini CLI répond à ce besoin en fournissant une interface naturelle pour les tâches de programmation et système, soutenue par un modèle IA de pointe. Et surtout, Google a open-sourcé Gemini CLI (sous licence Apache 2.0) blog.google – ce qui signifie que les développeurs peuvent en examiner le code source, étendre ses fonctionnalités et même proposer des améliorations sur GitHub.

Principales fonctionnalités et capacités techniques

Accès gratuit à un modèle IA haut de gamme : Sans doute la fonctionnalité la plus remarquable de Gemini CLI est qu’il propose un accès gratuit à un puissant modèle IA. Toute personne disposant d’un compte Google personnel peut se connecter et obtenir une licence Gemini Code Assist sans frais, ce qui offre l’usage du modèle Gemini 2.5 Pro dans le CLI blog.google. Ce modèle est à la pointe de la technologie, avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens pour comprendre de larges bases de code ou documents theverge.com. Google met en avant cela comme une « limite d’utilisation inégalée » pour un développeur individuel – les utilisateurs gratuits peuvent effectuer jusqu’à 60 requêtes par minute et 1 000 par jour sans rien payer blog.google theverge.com. Ce quota est extrêmement généreux (environ le double des besoins constatés en interne chez Google) et dépasse largement ceux des outils comparables theverge.com. En pratique, cela signifie que les développeurs peuvent utiliser Gemini CLI de façon intensive pour les complétions, générations et requêtes de code sans se heurter rapidement à un paywall. (Pour ceux qui ont besoin de davantage ou désirent des modèles spécifiques, Gemini CLI peut aussi être configuré avec une clé API pour les services IA de Google comme Vertex AI, permettant ainsi une utilisation payante à l’usage blog.google.)

Assistance avancée à la programmation : Gemini CLI se veut le compagnon du codeur. Il peut lire, modifier et générer du code dans vos fichiers locaux en comprenant les instructions écrites en langage naturel. Par exemple, vous pouvez lui demander : « Explique ce que fait cette fonction » ou « Écris un test unitaire pour ce module », et il analysera votre base de code pour fournir des réponses ou générer le code demandé techcrunch.com. Il gère des tâches complexes comme le débogage d’erreurs, l’ajout de fonctionnalités, les suggestions de refactoring, et peut même exécuter des commandes de compilation ou de gestion de git pour vous techcrunch.com docs.anthropic.com. En coulisse, il s’appuie sur les solides compétences en codage du modèle Gemini ; Google précise que Gemini 2.5 Pro est actuellement l’un des meilleurs modèles en codage et sur les benchmarks blog.google. L’interface CLI rend ce support IA accessible dans n’importe quel éditeur ou IDE (car il n’est pas lié à un plugin spécifique) – un avantage notable sur les assistants à interface graphique devclass.com. Google a même prévu une intégration avec son plugin IDE (Gemini Code Assist) pour une expérience unifiée : le plugin VS Code/IntelliJ et le CLI partagent le même backend IA et les mêmes capacités d’agent blog.google techzine.eu. Ainsi, le développeur bénéficie « d’un seul compagnon où qu’il travaille » – que ce soit dans l’éditeur ou dans le terminal techzine.eu.

Exécution de commandes en langage naturel : Au-delà des suggestions de code, Gemini CLI peut réellement exécuter des commandes et des outils sur votre système, devenant ainsi une IA “agentique”. Par exemple, si vous lui demandez en français ou en anglais de compiler votre programme, de lancer un serveur de développement ou de faire une migration de base de données, il pourra lancer ces commandes shell pour vous techcrunch.com. Il peut aussi enchaîner plusieurs étapes de façon autonome (ex : « Compile mon app puis déploie-la »). Pour contrôler cette puissance, Gemini CLI met en place un système d’approbation humaine : par défaut, il vous demandera de confirmer toute action potentiellement destructrice ou modification de fichier techzine.eu devclass.com. Vous pouvez approuver une seule action, la refuser, ou choisir “toujours autoriser” pour plus de commodité techzine.eu. Cette sécurité évite les accidents ou instructions malveillantes, et les commandes sont exécutées dans un environnement isolé sécurisé (sur macOS une sandbox native ; sur les autres OS, un conteneur isolé Docker/Podman) devclass.com. Google insiste sur l’importance de la sécurité : chaque action doit être explicitement autorisée par l’utilisateur, et l’outil prend en charge l’isolation pour limiter les risques tels que les modifications système involontaires ou les attaques par injection de prompt devclass.com.

Outils intégrés et connectivité web : Pour accroître son utilité, Gemini CLI propose des outils intégrés qui lui permettent d’aller chercher des informations externes et d’enrichir ses réponses. Notamment, il dispose d’une intégration Google Search intégrée : le CLI peut automatiquement effectuer des recherches web et récupérer des pages afin de fonder ses réponses sur des informations en temps réel blog.google. Cela s’avère utile pour des tâches telles que consulter la documentation, diagnostiquer des erreurs en ligne, ou aller chercher des exemples sur le web – tout cela réalisé à la volée par l’IA. Selon Google, vous pouvez « fournir un contexte externe et en temps réel au modèle » via l’outil de recherche blog.google. Gemini CLI prend également en charge le Model Context Protocol (MCP), une norme émergente permettant aux agents IA de se connecter à des outils et sources de données externes de façon structurée blog.google. Par MCP ou d’autres extensions, le CLI peut interagir avec des bases de données, des services cloud ou des API personnalisées. Par exemple, Google mentionne qu’il peut se connecter à des serveurs MCP pour permettre à l’IA d’interroger en toute sécurité des bases de données ou services externes techcrunch.com. Il dispose même d’outils créatifs intégrés : en utilisant les modèles média génératifs de Google, le CLI peut générer des images et vidéos sur demande. En effet, Gemini CLI peut faire appel à Imagen (le modèle de génération d’images de Google) et Veo (modèle de texte en vidéo de Google) pour répondre aux requêtes – un exemple donné est « créer une courte vidéo illustrant l’histoire d’un chat roux aventurier » à l’aide de ces modèles blog.google. Ainsi, le CLI ne se limite pas au texte et au code ; il s’étend aussi à la création multimodale (image, vidéo) techzine.eu theverge.com. Ces capacités en font un outil utile pour la génération de visuels ou de contenus multimédias dans les workflows de développement (par exemple, créer un schéma explicatif ou une vidéo de démonstration via l’IA).

Extensibilité et personnalisation : Puisque Gemini CLI est open-source, les développeurs peuvent l’étendre et l’adapter à leurs besoins. Google encourage explicitement la communauté à inspecter le code (hébergé sur GitHub) et à proposer des améliorations ou de nouvelles fonctionnalités blog.google. Le CLI a été conçu pour être modulaire et extensible, s’appuyant sur des normes comme MCP et sur des prompts système personnalisables. Par exemple, dans n’importe quel répertoire projet, vous pouvez inclure un fichier de configuration spécial (GEMINI.md) qui sert de prompt système ou de contexte persistant pour ce projet devclass.com techzine.eu. Dans ce fichier, vous pouvez spécifier des instructions propres au projet pour l’IA – style de code, stack technologique, règles d’équipe, etc. Mullen explique que gemini.md permet de « personnaliser la façon de communiquer avec Gemini », en précisant vos frameworks, commandes favorites, et autres contextes afin que les réponses de l’IA soient adaptées à votre projet techzine.eu. Le CLI va aussi mettre à jour automatiquement le GEMINI.md au fil du travail : il peut y sauvegarder des détails importants découverts (comme des infos sur l’architecture du projet) pour les garder d’une session à l’autre devclass.com techzine.eu. Cela donne à toute l’équipe une « mémoire » AI cohérente pour le projet. De plus, les utilisateurs avancés peuvent créer des extensions ou outils personnalisés que Gemini CLI pourra invoquer. Puisqu’il est compatible MCP, les développeurs peuvent raccorder leurs propres services (par exemple, une intégration JIRA pour créer des tickets, ou une bibliothèque maison de gestion des données de test) pour les exploiter dans le workflow de l’agent IA blog.google. Le comportement du CLI (comme les prompts par défaut ou la personnalité de l’agent) peut aussi être ajusté via des fichiers de configuration, à l’image de la possibilité de personnalisation dans Codex CLI d’OpenAI github.com. En résumé, la personnalisation est intégrée – “tout le monde mérite l’autonomie de rendre [son terminal] unique”, et Gemini CLI fournit les points d’accroche pour y parvenir blog.google.

Multi-plateforme et conçu pour les développeurs : Gemini CLI est distribué sous forme de package npm (Node.js 18+ requis) et fonctionne sous macOS, Linux et Windows. Contrairement à certains outils AI en ligne de commande plus anciens, il fonctionne nativement sous Windows sans nécessiter de sous-système Linux devclass.com docs.anthropic.com. L’installation est simple (npm install -g @google/gemini-cli ou même en une ligne via npx github.com) ; au premier lancement de gemini, il vous sera demandé de vous connecter via un navigateur pour authentifier votre compte Google github.com. Une fois authentifié, l’outil ouvre une session CLI interactive avec un prompt de type chat. Des développeurs ont noté que l’interface est plus soignée qu’un REPL textuel classique – “l’outil se déploie dans une interface graphiquement remarquable”, offrant une expérience terminal plus riche techzine.eu. Il contient même des options de thème (vous pouvez choisir un thème couleur lors du premier lancement) pour accorder l’outil à votre style de terminal github.com. En arrière-plan, tout s’exécute en local sauf les appels à l’API Gemini. Votre code source et vos données restent sur votre machine (seuls le prompt et le contexte utile sont transmis au modèle dans le cloud) help.openai.com help.openai.com. Cela répond aux préoccupations de confidentialité puisque votre code n’est jamais envoyé en bloc – le CLI envoie seulement les requêtes de haut niveau ou extraits strictement nécessaires à votre prompt. Enfin, Google a intégré Gemini CLI aux outils cloud et dev familiers : il peut par exemple travailler avec la gcloud CLI (Google Cloud SDK) pour les déploiements cloud devclass.com. Lors d’une démo, Google a montré comment déployer une appli sur Cloud Run via le CLI en quelques étapes, techzine.eu – suggérant que l’entreprise voit déjà cet outil comme un pont vers sa plateforme cloud (ex : après que l’IA a aidé à construire votre appli, elle peut aussi aider à la déployer sur Google Cloud). Globalement, Gemini CLI est pensé pour donner une expérience « native » dans le workflow du développeur – il « est conçu pour être familier aux développeurs » et ne demande pratiquement aucun apprentissage à part la commande pour le lancer techzine.eu.

Actualités récentes et mises à jour (2024–2025)

Google a dévoilé Gemini CLI le 25 juin 2025 via un article de blog officiel et une couverture presse coordonnée blog.google techcrunch.com. L’annonce positionnait Gemini CLI comme un élément de la stratégie AI élargie de Google, à la suite de grandes mises à jour sur le modèle Gemini lui-même. (Quelques mois plus tôt, en mars–avril 2025, Google avait présenté Gemini 2.5 Pro, une évolution de son LLM vedette, rapidement adopté par les développeurs pour les tâches de codage techcrunch.com.) En sortant Gemini CLI, Google entend clairement tirer parti de cette dynamique et mettre son IA directement entre les mains et dans les terminaux des développeurs. Le calendrier suggère une réponse stratégique de Google à l’adoption massive des outils AI de codage durant 2024–2025. Selon TechCrunch, de nombreux développeurs avaient commencé à utiliser les modèles Gemini de Google via des outils tiers comme Cursor et GitHub Copilot, qui sont devenus des « mastodontes » à part entière techcrunch.com. Google a donc passé le début de l’année 2025 à déployer ses propres offres AI pour le code (par exemple, Gemini Code Assist dans les IDE, et un agent experimental asynchrone appelé « Jules » techcrunch.com) pour créer une relation directe avec la communauté dev. La sortie de Gemini CLI mi-2025 concrétise ces efforts, en amenant l’IA agentique directement dans la ligne de commande.

L’annonce officielle sur le blog de Google (publiée par l’ingénieur principal Taylor Mullen et le chef de produit Ryan Salva) souligne que Gemini CLI est conçu pour la « prochaine décennie » du développement amélioré par l’IA devclass.com devclass.com. Lors de points presse, Salva a insisté sur le fait que Google estime que des outils comme celui-ci « domineront la façon dont les créateurs travailleront dans la prochaine décennie », et que le proposer gratuitement en aperçu aidera Google à se positionner très tôt devclass.com. En effet, un des grands angles médiatiques a été le généreux niveau gratuit choisi par Google pour Gemini CLI. De nombreux médias tech ont souligné que l’outil est gratuit et open source, avec des plafonds d’utilisation bien supérieurs à ceux des concurrents theverge.com devclass.com. Par exemple, The Verge a noté que cela « pourrait donner un avantage sur d’autres options IA de code comme Claude d’Anthropic ou GitHub Copilot » en réduisant la barrière d’entrée pour les développeurs theverge.com. DevClass rapporte que Google « se positionne pour [la] prochaine décennie de l’IA » avec cette décision, en fixant délibérément des limites si hautes (60/min, 1000/jour) que la plupart des développeurs « n’atteindront jamais ces limites théoriques », même en usage intensif bgr.com. Cette stratégie est vue comme un défi direct aux rivaux – un commentateur a même plaisanté que cette énorme version gratuite va « mettre beaucoup de pression sur Anthropic » devclass.com.

Côté évolutions, Gemini CLI est en « Preview » lors de son lancement (mi-2025). Les développeurs peuvent l’utiliser immédiatement, mais Google laisse entendre que d’autres nouveautés sont à venir. On s’interroge sur le maintien de la gratuité lorsque l’outil sera en disponibilité générale. Google ne s’est pas encore engagé sur le modèle tarifaire post-aperçu ; The Verge souligne que Google n’a pas dit si l’agent « restera gratuit une fois disponible en version finale » ni comment seraient gérées les utilisations dépassant le quota theverge.com. Il est possible qu’à l’avenir, certaines fonctions avancées ou des quotas supérieurs deviennent payants (comme sur d’autres services Google Cloud). Pour l’instant, cependant, l’aperçu est complet et toutes les fonctionnalités sont présentes. Google a aussi collecté activement les retours – par exemple, le dépôt GitHub du projet a été ouvert avec des traqueurs de bugs et un appel à la contribution de la communauté blog.google. Cela laisse entendre que l’outil va évoluer rapidement au contact des usages réels.

On notera aussi le contexte de l’évolution du modèle Gemini de Google fin 2024–2025, qui constitue la base du CLI. Gemini 1.0 (versions Pro et « Flash » plus légère) a été proposé pour la première fois aux développeurs vers déc. 2024 blog.google, puis Gemini 2.0 début 2025 avec des capacités plus « agentiques ». En mai 2025 lors de Google I/O, l’entreprise a annoncé Gemini 2.5 avec des fonctions telles que « Deep Think » (mode de raisonnement avancé) blog.google. Toutes ces améliorations profitent directement à Gemini CLI – par exemple, le CLI utilise Gemini 2.5 Pro, qui offre désormais un contexte de 1 million de tokens et de grandes capacités en programmation theverge.com. On peut donc voir le lancement de Gemini CLI non comme un événement isolé, mais comme une partie du déploiement global de l’écosystème Gemini (qui comprend aussi une application web, des APIs et des plugins). Dans la keynote développeurs I/O 2025, Google avait d’ailleurs teasé l’arrivée du CLI, et certains ont remarqué que le billet de blog a été publié par erreur un jour trop tôt reddit.com – preuve d’une coordination étroite avec les annonces de la stratégie IA du groupe.

Autre développement évoqué dans la presse spécialisée : Google indique qu’à l’avenir, Gemini CLI pourrait supporter des modèles locaux/hors-ligne. Dans un entretien, Allen Hutchison (Google) a déclaré qu’ils « espèrent l’utiliser avec des modèles locaux comme [Gemma] à terme » devclass.com. « Gemma » serait apparemment un modèle allégé dérivé de Gemini, pouvant tourner sur du hardware grand public (ce qui suit la tendance à proposer de petites IA adaptées à l’usage hors-ligne). Pour l’instant, le CLI nécessite un accès internet vers l’API cloud de Google, mais l’architecture est « agnostique au modèle » et pourrait évoluer pour intégrer d’autres IA, on-premise ou open source, à terme techzine.eu. Ce clin d’œil révèle que Google prépare un avenir hybride, où les développeurs pourraient brancher différentes IA à la même interface CLI.

En résumé, l’annonce de la sortie de Gemini CLI en juin 2025 a suscité de l’optimisme : Google semble vouloir séduire les développeurs en open-sourçant l’outil et en offrant un volume d’utilisation gratuite substantiel. Il s’agit d’un changement marquant dans le paysage concurrentiel des outils de développement IA, montrant que Google accepte de sacrifier un bénéfice immédiat (calcul IA gratuit) pour gagner des utilisateurs et des contributions communautaires. Les premiers avis sont positifs sur ses capacités, même si la vigilance reste de mise sur les questions long terme (tarification future, robustesse sur la justesse et la sécurité du code à grande échelle…). Google présente Gemini CLI comme un pari de long terme – un outil qui s’améliorera en continu et deviendra clé dans l’expérience développeur à l’ère de l’IA évolutive devclass.com.

Analyses et retours d’experts

Des experts du secteur, des développeurs et les responsables produits de Google ont livré leur point de vue sur ce que Gemini CLI représente pour la communauté des développeurs et sur sa position parmi les outils IA. Voici quelques opinions marquantes :

• Une nouvelle tendance dans les outils développeurs : Tim Anderson de DevClass note que Google ne pouvait « se permettre d’ignorer » la montée des assistants IA en ligne de commande, vu le succès d’outils concurrents devclass.com. Claude Code d’Anthropic et Codex CLI d’OpenAI ont montré que de nombreux développeurs apprécient recevoir l’aide de l’IA directement dans le terminal, ce qui a probablement accéléré le développement de Gemini CLI chez Google devclass.com. Le lancement de Gemini CLI s’inscrit dans la démarche de Google pour « se positionner pour [la] prochaine décennie de l’IA » en adoptant très tôt cette tendance devclass.com devclass.com. C’est reconnaître que les agents IA dans le code – que ce soit dans les IDE ou les terminaux – vont devenir la norme pour les développeurs.
• Engouement et réactions à la version gratuite : La première réaction de la communauté s’est centrée sur les quotas gratuits exceptionnellement élevés. Sur les forums, beaucoup se disent impressionnés que Google offre son meilleur modèle quasiment gratuitement dans un outil pratique. Un commentaire populaire relayé par DevClass est « Énorme [free tier], et cela va mettre beaucoup de pression sur Anthropic » devclass.com. En doublant le plus grand volume d’usage interne observé par Google avant de fixer les limites, ils s’assurent que presque personne ne sera bridé bgr.com theverge.com. Beaucoup voient ce geste comme une volonté de Google de reconquérir le cœur des développeurs face aux alternatives comme OpenAI. Certains analystes estiment que cette générosité fait partie d’une stratégie d’adoption rapide – « peut-être pour obtenir une position dominante et en tirer profit plus tard », selon DevClass devclass.com. Autrement dit, Google semble prêt à absorber les coûts maintenant (en calcul IA) pour fidéliser à long terme.
• Comparaisons avec les concurrents : Les observateurs ont, bien entendu, comparé Gemini CLI à des outils similaires. TechCrunch souligne qu’il « est en concurrence directe » avec Codex CLI d’OpenAI et Claude Code d’Anthropic, réputés pour être « plus simples à intégrer, plus rapides et plus efficaces » que les outils IA antérieurs techcrunch.com. Le consensus est que Google rattrape la concurrence sur les fonctions essentielles (compréhension du code local, exécution de commandes, etc.) et les surpasse sur les quotas d’usage. The Verge souligne que la très large gratuité pourrait offrir un avantage face à Claude d’Anthropic, GitHub Copilot ou même la future intégration IA de Microsoft dans Windows Terminal theverge.com. Un élément à noter est la prise en charge de Windows – DevClass précise qu’à la différence de Claude Code ou Codex, qui nécessitent WSL, l’outil de Google fonctionne nativement sur Windows, le rendant accessible à une large base d’utilisateurs dès le premier jour devclass.com.
• Citations des équipes Google : Les ingénieurs Google présentent Gemini CLI comme un outil visionnaire. « Nous pensons que ces outils vont dominer le travail créatif au cours de la prochaine décennie », a déclaré Ryan J. Salva (directeur produit Gemini) lors d’un briefing devclass.com. Cela montre qu’aux yeux de Google, les agents IA comme Gemini CLI ne sont pas une mode, mais marquent un tournant dans la façon de concevoir les logiciels – et Google veut clairement être leader, non suiveur, dans cette phase. Taylor Mullen, ingénieur principal co-responsable du projet, explique pourquoi le terminal a besoin d’IA : « Pour les devs, la CLI n’est pas juste un outil, c’est un foyer », ajoutant qu’intégrer l’IA dans ce contexte ouvre « d’énormes possibilités » si c’est bien fait techzine.eu techzine.eu. Les commentaires de Mullen laissent penser qu’un énorme travail de conception a été fait pour que l’IA s’intègre naturellement, et non comme un simple plugin bancal. Il s’est aussi montré confiant sur les capacités de l’IA, avec des démos – où il faisait même demander à l’agent de s’expliquer lui-même (en direct, Mullen a demandé à Gemini CLI de télécharger son propre code source et d’en expliquer le fonctionnement techzine.eu !). Ce genre de cas d’usage auto-référentiel a impressionné l’auditoire et montre ce que l’agent peut déjà faire : lecture de documentation, synthèse dans le terminal, etc.
• Qualité et justesse du code : En dépit de l’enthousiasme, les experts appellent à la prudence, pointant les limites actuelles des assistants IA pour le code. Un sondage Stack Overflow en 2024 révélait que « seulement 43% des développeurs font confiance à la justesse des outils IA » techcrunch.com. Le code généré par l’IA peut introduire des bugs subtils ou failles de sécurité s’il est utilisé trop aveuglément, et les études montrent que les modèles produisent parfois des corrections incorrectes techcrunch.com. Google en est conscient ; l’open source et le système d’approbation visent justement à garder la main au développeur. Les premiers retours sur l’outil précédent (Code Assist plugin) étaient d’ailleurs mitigés – DevClass rapporte que l’extension Gemini Code Assist pour VS Code, bien que téléchargée près d’1 million de fois, n’a que 2,5★ d’évaluation, avec certains qui trouvent que « pour la génération de code, c’était une perte de temps totale » à cause des fonctions hallucinées devclass.com. Cela montre que l’IA n’est pas infaillible, et que Gemini CLI vivra sans doute les mêmes aléas. La différence, maintenant, c’est qu’un CLI open source permet à la communauté de signaler et corriger plus vite – ou d’améliorer les prompts. Google a intégré des sécurités (contrôle de version obligatoire, aperçu /dry-run des modifications avant application, etc.) pour aider à détecter les erreurs. Comme le souligne un défenseur, l’avantage de l’agent CLI, c’est sa flexibilité : si une suggestion est mauvaise, on peut l’ignorer ou la raffiner, comme avec un assistant humain.
• Axe sécurité : Les analystes insistent sur la gestion du sandbox et des permissions avec Gemini CLI. Par défaut, l’agent tourne en mode restreint et « chaque action requiert la validation via une invite » devclass.com. Le CLI notifie explicitement l’utilisateur en cas de passage en mode « auto » pouvant apporter des changements, à l’image de Codex CLI avec ses modes suggest/auto-edit/full-auto help.openai.com help.openai.com. De plus, Google a ajouté des sandboxes spécifiques selon l’OS : sur Mac, il utilise Seatbelt, sur Linux et Windows, lancement possible d’un conteneur (Podman/Docker) pour isoler proprement l’exécution devclass.com. Malgré tout, certains experts rappellent que des risques (comme l’injection de prompts IA) restent « fondamentalement difficiles à résoudre » devclass.com. Un développeur inexpérimenté pourrait, par exemple, demander à Gemini CLI des actions dangereuses sans mesurer les conséquences (modification de la sécurité, etc.). La réponse de Google : en gardant l’utilisateur dans la boucle et en open-source, on limite les risques – chacun peut voir ce qui sera exécuté, voire modifier le code de l’agent pour renforcer les politiques. En entreprise, Google recommande d’utiliser l’intégration payante Vertex AI, permettant un contrôle centralisé des actions IA devclass.com.

En résumé, les experts sont impressionnés mais mesurés. On sent que Gemini CLI s’annonce comme une entrée majeure et prometteuse – « l’un des outils IA les plus enthousiasmants de Google à ce jour », d’après BGR bgr.com – notamment grâce à son ouverture et sa gratuité. Il est salué pour accélérer les workflows et rendre le terminal plus accessible aux néophytes. Mais les professionnels rappellent que la technologie débute : il faut voir l’IA comme un collègue utile, pas un oracle infaillible. Comme le suggère Salva, la stratégie de Google vise à rendre ces agents IA incontournables d’ici peu devclass.com. L’accueil immédiat montre que Gemini CLI a franchi la première étape : capter l’intérêt et l’optimisme de la communauté.

Cas d’usage et applications pratiques

Gemini CLI est polyvalent et prend en charge un large éventail de cas d’usage pour les développeurs et les professionnels IT. Voici quelques façons pratiques de l’utiliser :

• Compréhension du code et documentation : Les développeurs peuvent utiliser le langage naturel pour comprendre rapidement des bases de code inconnues. Par exemple, en se plaçant dans un répertoire de projet et en tapant gemini, vous pouvez poser des questions comme « Décris les principaux éléments de l’architecture de ce système » ou « Quels mécanismes de sécurité sont en place dans ce code ? » github.com. Le CLI lit vos fichiers projet et produit une explication ou un résumé, ce qui fait gagner des heures de revue manuelle de code. Il peut aussi répondre à des questions sur des fonctions ou logiques spécifiques (en agissant comme un relecteur de code toujours disponible). C’est extrêmement utile lorsqu’on rejoint un nouveau projet ou qu’on traite un dépôt open source – Gemini CLI peut jouer le rôle de « guide touristique » du code. Il est aussi performant pour générer de la documentation : vous pouvez lui demander de créer des docstrings pour toutes les fonctions d’un fichier ou de résumer les changements d’une pull request en prose github.com.
• Débogage interactif et résolution de problèmes : Quand quelque chose se casse, Gemini CLI peut aider à déboguer en analysant les messages d’erreur ou les logs et en suggérant des corrections. Un développeur pourrait coller une stack trace ou la sortie d’erreur dans le CLI et demander : « Qu’est-ce qui provoque cette erreur ? ». Puisque l’agent peut effectuer des recherches sur le web, il peut même trouver automatiquement des solutions pertinentes sur Stack Overflow ou dans la documentation blog.google. De plus, le CLI peut exécuter des commandes de test et interpréter leurs résultats. Par exemple, vous pouvez lui dire : « Lance la suite de tests et dis-moi pourquoi certains tests échouent », et il exécutera les tests, lira les sorties d’échec, fournira les causes probables, voire proposera des modifications pour corriger le bug. Cela accélère grandement la résolution de problèmes, surtout dans des environnements complexes.
• Codage piloté par prompt (« AI pair programmer » ou Programmation en duo IA) : Gemini CLI excelle véritablement en tant que pair-programmeur IA. Vous pouvez lui demander de générer du code, d’une simple fonction à la structure d’une application entière, à partir d’instructions de haut niveau. Cas d’usage types : « Réalise une première version pour la fonctionnalité X basée sur l’issue GitHub #123 » github.com, ou « Crée un nouveau script Python qui utilise cette API pour collecter des métriques ». Le CLI rédigera le code, créant de nouveaux fichiers ou éditant ceux existants selon les besoins. Vous gardez la main en vérifiant les diffs et en approuvant les modifications. L’approche est également collaborative : vous pouvez dialoguer et affiner le code avec des requêtes complémentaires (ex. « Optimise cette fonction », « Ajoute la gestion d’erreur pour les échecs réseau »). Cela accélère considérablement le prototypage. Lors d’une démo Google, ils ont même montré la génération d’un bot Discord à partir de zéro simplement en décrivant ses fonctions github.com. La capacité de passer d’une idée à un code exécutable avec un minimum de frappe manuelle est un avantage clé ici. À noter : avec un contexte d’1 million de tokens, Gemini CLI peut gérer des bases de code très volumineuses – vous pouvez littéralement l’interroger sur une fonction perdue dans des milliers de lignes ou lui demander de modifier plusieurs fichiers, il en a le contexte nécessaire github.com. Cette ampleur de contexte permet aussi d’incorporer de larges documents en génération (par exemple, fournir un cahier des charges long ou un PDF pour qu’il génère du code conforme à la spécification).
• Refactoring et maintenance : Pour les équipes luttant avec du code hérité ou des refontes majeures, Gemini CLI peut automatiser bien des tâches fastidieuses. Vous pourriez lui commander : « Migre cette base de code vers la dernière version de Java, en commençant par un plan » github.com. L’IA peut alors formuler un plan de refactoring en plusieurs étapes, puis l’exécuter – mise à jour des fichiers projet, remplacement des APIs dépréciées, exécution des tests, etc. De la même manière, elle peut prendre en charge des tâches répétitives de nettoyage : « Renomme cette variable dans tous les fichiers et mets à jour les références », ou « Ajoute un en-tête de licence à tous les fichiers source ». En automatisant ce type de corvées, elle libère les développeurs pour des travaux plus complexes. Autre exemple : mise à jour ou patch du code – ex. : « Cette bibliothèque a une vulnérabilité connue, applique le correctif recommandé ». Gemini CLI peut recouper les CVE connus via des recherches web et même appliquer les corrections si elles sont simples.
• DevOps et automatisation projet : Grâce à sa capacité à exécuter des commandes shell et à s’intégrer aux outils système, Gemini CLI est précieux pour des tâches DevOps. On peut lui demander : « Crée un fichier de config CI pour ce projet » ; l’IA pourra générer un fichier de configuration GitHub Actions ou GitLab CI en YAML, installer les dépendances, etc. selon la stack technique du projet. Elle peut aussi explorer l’historique git – « Donne-moi un résumé de tous les changements d’hier » github.com – pratique pour les standups quotidiens ou les changelogs. Exemple plus élaboré : « Crée une présentation qui montre l’historique git des 7 derniers jours, regroupé par fonctionnalité et membre d’équipe » github.com. Grâce à ses extensions MCP et, potentiellement, à une connexion à l’API Google Slides, le CLI pourrait générer le contenu d’une présentation résumant votre historique de commits. Autre exemple de Google : « Crée une webapp plein écran pour un écran mural affichant nos issues GitHub les plus consultées. » github.com – une tâche impliquant agrégation de données et création d’interface, que l’agent peut planifier et commencer à coder. Cela montre qu’au-delà des actions de codage ponctuelles, Gemini CLI peut coordonner des workflows multi-étapes (collecte de données → génération de code → exécution).
• Intégration d’outils externes (serveurs MCP) : Pour les équipes en entreprise, Gemini CLI peut s’intégrer à des outils internes via le Model Context Protocol. Ainsi, vous pouvez le connecter à la base de connaissance ou au gestionnaire de tickets de votre société. Si configuré, un développeur pourra demander : « Quel est le statut du ticket XYZ-456 ? » et le CLI pourra récupérer la réponse depuis Jira via un plugin MCP. Ou encore, « Provisionne une nouvelle base de données de test », et, via MCP, il pourra dialoguer avec les APIs d’infrastructure. Google précise que la connexion à des bases de données externes est possible techcrunch.com. Avec les bonnes extensions, Gemini CLI agit donc en interface en langage naturel unifiée pour de nombreux systèmes : code, docs, cloud, etc. C’est très puissant pour les DevOps et administrateurs système. À la base, certains outils sont déjà intégrés (Search, Imagen/Veo, etc.), et chaque entreprise peut l’étendre selon sa stack.
• Usages créatifs et éducatifs : Pas seulement pour le code intensif – Gemini CLI possède aussi des capacités de création de contenu utiles ou ludiques dans d’autres domaines. Par exemple, les développeurs peuvent générer des rapports ou analyses à l’aide de l’outil. Google mentionne l’usage du CLI avec un persona « agent Deep Research » pour compiler des rapports de recherche techcrunch.com. On peut imaginer des scénarios comme : « Analyse ces logs et produis un rapport résumant le comportement du système. » L’agent pourrait analyser les logs et livrer les informations-clé. Autre usage : « Génère un diagramme d’architecture pour ce projet » – il pourrait alors produire une description qui, combinée à un outil de génération d’images, donne le diagramme. De plus, pouvant traiter images et PDF en entrée, vous pouvez fournir des croquis ou des maquettes et demander du code (ex. « Voici un wireframe (sous forme d’image), génère le HTML/CSS correspondant »). Pour le support IT ou les professionnels, même si Gemini CLI vise les développeurs, il peut aussi servir à la génération de scripts ou à l’automatisation : un sysadmin pourrait demander « Écris un script Bash pour surveiller l’espace disque et envoyer une alerte au-dessus de 90 % » et obtenir un script clé-en-main via le CLI. Google a également mis en avant des tâches non liées au codage, comme la génération de slides ou la création d’images pour un usage général devclass.com. Vous pouvez en effet lui demander de créer une image (« des chats dans un avion », ce que le rédacteur de BGR a noté avec humour bgr.com) ou une courte vidéo, et le CLI sollicitera alors les modèles IA appropriés pour le réaliser blog.google. Cela ouvre des usages en narration, prototypage d’UI, ou création de contenus éducatifs – tout cela via de simples instructions au terminal.
• Collaboration d’équipe et partage de connaissance : L’utilisation par Gemini CLI de fichiers projet GEMINI.md permet d’en faire une base de connaissance persistante pour un projet. L’ensemble de l’équipe profite alors du contexte et des instructions accumulés dans ce fichier. Exemple : si un développeur passe une heure à expliquer à Gemini CLI le processus de déploiement personnalisé, ce contexte sauvegardé dans GEMINI.md enrichit l’IA pour tous les membres lors des prochaines sessions techzine.eu techzine.eu. Cela favorise une documentation pilotée par IA : le simple fait d’utiliser le CLI pour poser des questions et affiner les réponses construit progressivement une documentation accessible à tous (via l’IA ou en consultant GEMINI.md). Il s’agit d’une façon innovante de capter la connaissance tacite d’une équipe. Par ailleurs, l’outil étant open source, certaines équipes peuvent le forker ou l’adapter pour appliquer leurs meilleures pratiques (par exemple, intégrer un linter de style dans le workflow de l’IA, pour que le code suggéré respecte toujours les conventions de l’équipe). Dans des pipelines d’intégration continue, certaines équipes utiliseront Gemini CLI de façon automatisée – par exemple, une tâche nocturne peut lancer un script Gemini CLI pour analyser le dépôt à la recherche de code smells ou produire un rapport de couverture de tests, en mode non interactif (le CLI s’invoque aussi par des commandes, pas seulement de manière interactive) blog.google. Cela démontre qu’au-delà de l’usage interactif, il peut devenir un composant clé des scripts d’automatisation.

En pratique, les développeurs et équipes DevOps utilisant Google Cloud trouveront Gemini CLI particulièrement utile. Grâce à son intégration avec les outils et modèles cloud de Google, le passage du développement au déploiement s’effectue tout en souplesse. Exemple de workflow plausible : utiliser le CLI pour générer ou modifier du code, lancer les tests en local, puis le déployer via Cloud Run ou App Engine – le tout au moyen de requêtes en langage naturel. Pendant sa préversion, Google a même montré qu’un déploiement lancé via Gemini CLI utilisera automatiquement Cloud Build et pourra configurer les ressources cloud selon les besoins techzine.eu. Ce lien étroit fait que pour les organisations déjà sur le cloud Google, le CLI fluidifie les opérations de code ET le pilotage cloud au sein d’une seule interface.

En résumé, les applications de Gemini CLI couvrent l’ensemble du cycle de développement logiciel : planification, codage, tests, débogage, documentation et déploiement. Il sert de couteau suisse IA dans le terminal – de la réponse à des questions ponctuelles (« que signifie cette erreur ? ») à la génération d’artefacts complexes (code, configurations, voire médias). Les premiers utilisateurs sont également enthousiasmés par les « petites » améliorations du quotidien – par exemple, la recherche rapide dans la documentation : il suffit de demander « Comment utiliser le client BigQuery en Python ? » et le CLI peut récupérer l’extrait de documentation pertinent via une recherche web et vous l’afficher sans quitter le terminal. Il rassemble de nombreux outils sous un même toit, contrôlés en langage naturel.

Comparaison avec d’autres outils CLI IA/LLM

Les développeurs peuvent se demander comment le Google Gemini CLI se positionne face aux autres assistants CLI propulsés par l’IA. Les deux comparables les plus proches sont Codex CLI d’OpenAI et Claude Code d’Anthropic, qui sont également des outils d’IA agentiques pour le terminal. Voici une comparaison de leurs principales caractéristiques :

Tableau : Comparaison des fonctionnalités entre Gemini CLI de Google, Codex CLI d’OpenAI et Claude Code d’Anthropic.

En résumé, les trois outils partagent le même objectif : apporter l’assistance de l’IA au terminal, mais le Gemini CLI de Google se distingue par son offre gratuite extrêmement généreuse et sa profonde intégration avec Google. Contrairement aux solutions d’OpenAI et d’Anthropic, qui nécessitent généralement un accès API payant pour un usage intensif, Google offre essentiellement un modèle haut de gamme sans frais pendant la période d’aperçu blog.google theverge.com. Cela pourrait accélérer significativement son adoption. De plus, les capacités multimodales du Gemini CLI (génération d’images/vidéos) et sa connexion directe à la recherche Google en font un outil un peu plus polyvalent d’emblée que Codex CLI, davantage orienté vers le code.

Le Codex CLI d’OpenAI, bien qu’il n’offre pas de service gratuit officiel, présente l’avantage de la flexibilité : il peut se connecter à plusieurs fournisseurs ou modèles d’IA (OpenAI, Azure, voire l’API de Google via une configuration) github.com. Les utilisateurs avancés peuvent donc s’en servir comme interface unifiée s’ils possèdent les clés de plusieurs services. Ce fut également le pionnier du secteur (le nom « codex » vient du premier modèle de codage d’OpenAI), introduisant des fonctionnalités comme le mode d’approbation à trois niveaux qui a été imité par d’autres help.openai.com. Cependant, le manque de support natif pour Windows et la dépendance aux API externes pour produire des résultats utiles rendent Codex CLI un peu moins clé en main que Gemini CLI pour les débutants.

Claude Code d’Anthropic se situe entre les deux – il est open source et a été largement adopté début 2025, fédérant une large communauté. Son usage de Claude lui confère un long contexte et une réputation d’excellente compréhension des instructions complexes. Cependant, le service d’Anthropic n’est pas gratuit (hors période d’essai ou si votre entreprise est abonnée) docs.anthropic.com. À noter également qu’Anthropic a d’emblée positionné Claude Code avec des fonctions pour l’entreprise : par exemple, la prise en charge des configurations proxy et du déploiement sur site (comme l’exécution via une « passerelle LLM » fournie par Anthropic au sein du réseau d’une société) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. À l’inverse, l’outil CLI de Google fait actuellement appel à une API cloud et ne propose pas d’option sur site (même s’il a été évoqué un futur support des modèles locaux). Ainsi, les grandes organisations soucieuses de la confidentialité des données pourraient s’orienter vers Claude Code ou attendre les offres pour entreprises du Gemini CLI (Google pourrait permettre l’utilisation de Vertex AI avec les contrôles d’entreprise – en effet, Gemini CLI peut être configuré pour utiliser une clé Vertex AI afin de bénéficier des fonctionnalités de gouvernance devclass.com).

Il convient également de mentionner Warp et Ghostty dans ce contexte. Ce ne sont pas des agents IA, mais des émulateurs de terminal modernes dotés de fonctionnalités IA. Warp est un nouveau terminal populaire qui inclut la recherche de commandes IA et des complétions automatiques, tandis que Ghostty (un terminal open source créé par Mitchell Hashimoto de HashiCorp) met l’accent sur la performance et l’extensibilité de l’interface utilisateur. The New Stack estime que le Gemini CLI de Google constitue un « défi pour les applications de terminal IA comme Warp » car il est gratuit et open source, ce qui pourrait inciter les utilisateurs de ces applications à essayer l’outil de Google thenewstack.io. La différence est que Warp/Ghostty remplacent votre interface terminal et ajoutent une expérience utilisateur enrichie par l’IA, alors que Gemini CLI est une IA qui peut fonctionner dans n’importe quel terminal. Il est même envisageable d’utiliser Gemini CLI à l’intérieur de Warp ou Ghostty, profitant ainsi du meilleur des deux mondes (interface polie du terminal, intelligence IA de Gemini). Pour les développeurs déjà satisfaits de leur terminal, Gemini CLI n’implique aucun changement – il ne s’agit que d’une commande supplémentaire. Cette neutralité est un atout pour l’outil de Google.

Pour conclure la comparaison : Gemini CLI, Codex CLI et Claude Code apportent tous une IA puissante directement dans le terminal, mais l’offre de Google se distingue actuellement par son accessibilité (utilisation gratuite) et son intégration (multimodalité et outils cloud). L’outil d’OpenAI se démarque par sa souplesse dans le choix des modèles/fournisseurs, et celui d’Anthropic par sa gestion de contextes longs lorsque les 1M tokens ne sont pas essentiels/disponibles. On peut s’attendre à une évolution rapide des trois, et il ne serait pas surprenant de voir les fonctionnalités essaimer (tous étant open source, les progrès de l’un pourraient être repris par les autres). Pour les développeurs, c’est une période stimulante – ces outils peuvent booster drastiquement la productivité et deviennent toujours plus faciles à obtenir et utiliser. L’arrivée de Google avec Gemini CLI a clairement relevé le niveau, ce qui incitera probablement ses concurrents à aligner leur générosité et leurs fonctionnalités theverge.com.

Sources principales & Pour aller plus loin : Pour ceux qui souhaitent approfondir, référez-vous à l’article d’annonce officiel du Gemini CLI sur le blog de Google blog.google blog.google qui détaille ses fonctionnalités et l’installation. Le code open source est disponible sur GitHub blog.google, avec un README d’exemples et d’usages avancés. La documentation développeur de Google pour Gemini (sur Google AI et Cloud) propose des détails sur l’API Gemini et les capacités du modèle. Pour découvrir les outils concurrents, consultez le repo et les docs du Codex CLI d’OpenAI help.openai.com help.openai.com et la documentation de Claude Code chez Anthropic docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Des articles de TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com, The Verge theverge.com theverge.com, et DevClass devclass.com devclass.com (citée dans ce rapport) sont également d’excellentes ressources pour comprendre le contexte et l’impact du lancement de Gemini CLI. Avec la progression continue de ces outils, les développeurs sont encouragés à expérimenter et même à contribuer : la prochaine génération d’expérience développeur se construit maintenant, et Gemini CLI y joue un rôle important. blog.google devclass.com