Jules : Le battage médiatique autour des codeurs IA de Google contre les dures vérités

Google Jules fait irruption sur le marché des assistants de codage IA, présenté par Google comme un « agent de codage asynchrone » révolutionnaire. Optimisé par des modèles Gemini avancés, il promet une avancée majeure au-delà de la simple complétion de code, un domaine familier aux utilisateurs d'outils comme OpenAI Chat GPTLe buzz médiatique positionne Jules comme le contre-argument stratégique de Google GitHub Les fonctionnalités de l'agent Copilot et le Codex OpenAI évoluent. Pourtant, les premières rumeurs de la bêta révèlent une histoire technologique classique : l'enthousiasme croissant des développeurs se heurte aux dures réalités des logiciels en phase de démarrage, malgré des nouveautés comme la gestion directe des tâches. GitHub problèmes pour les éléments du projet peut-être suivis dans Google Tasks.

Cet ambitieux agent de codage IA vise à réaliser des prouesses d'ingénierie logicielle complexes et complexes. Imaginez : Jules clonant des dépôts entiers dans des machines virtuelles cloud transitoires, planifiant méticuleusement les modifications de code, générant des différences claires et orchestrant même des requêtes d'extraction, potentiellement à l'aide de Google Cloud Storage Pour les étapes intermédiaires. Si le rêve d'une **ingénierie logicielle automatisée** est prometteur, les premiers retours des utilisateurs laissent entrevoir d'importantes turbulences. Des performances décevantes, des limites de fenêtre contextuelle frustrantes avec des bases de code volumineuses et des quotas d'utilisation quotidienne sévèrement restreints sur sa version de démarrage gratuite sont des points faibles récurrents qui compromettent son utilité actuelle.

Ce que Jules promet : le développement de logiciels agentiques

Google ne lance pas simplement un nouvel assistant ; Jules se positionne comme une pierre angulaire du développement logiciel piloté par agents. Sa promesse principale ? Jules gère de manière autonome des cycles de développement entiers. Il interprète les tâches de GitHub Il résout les problèmes, formule des plans robustes, exécute des modifications complexes sur de nombreux fichiers et soumet ces modifications sous forme de requêtes d'extraction soignées, prêtes à être revues par un humain. Pour les équipes qui se coordonnent via Jira ou visualiser les progrès dans Asana, cela signifie une révolution potentielle : confier le travail laborieux et répétitif à l’IA, libérant ainsi l’ingéniosité humaine pour la résolution de problèmes complexes.

Cette vision s'étend à la maîtrise quasi intuitive de votre base de code par Jules. Cela signifie qu'il peut analyser des graphes de dépendances complexes, comprendre les évolutions historiques du projet et respecter les directives de codage spécifiques au référentiel, voire celles documentées dans CodaChaque tâche est exécutée dans une machine virtuelle cloud éphémère, garantissant des environnements isolés et sécurisés pour la compilation et les tests – une approche bien plus sophistiquée que la simple génération d'extraits de code. Les chefs de projet pourraient même suivre ces tâches pilotées par l'IA si leur progression était centralisée. Google Sheets, offrant une surveillance sans précédent.

Cette capacité « agentique » se traduit par un ensemble de fonctionnalités puissantes. Jules vise à comprendre non seulement le code, mais aussi l'ensemble du contexte de développement qui l'entoure. Il s'agit de devenir un partenaire intelligent capable de gérer des séquences d'actions complexes, réduisant ainsi la charge manuelle des développeurs et leur permettant de se concentrer sur les décisions architecturales et les solutions créatives plutôt que sur les détails routiniers de l'implémentation. L'accent est mis sur une relation symbiotique entre les développeurs humains et les agents d'IA.

• Clonage automatique de référentiels spécifiés à partir de plateformes telles que GitHub pour configurer l'environnement de la tâche.
• Générer des plans de modification détaillés, exécuter des modifications de code et fournir des différences claires et révisables mettant en évidence les modifications.
• Créer de nouveaux tests unitaires ou d'intégration, ou adapter ceux existants pour garantir que les modifications de code maintiennent la qualité et la fonctionnalité.
• Création de formats professionnels GitHub demandes d'extraction, complètes avec des résumés, prêtes pour la surveillance humaine et la fusion.
• Gérer et mettre à jour intelligemment les dépendances logicielles, dans le but de résoudre les conflits ou de suggérer des alternatives viables.
• Effectuer une refactorisation de code importante pour améliorer la structure, améliorer les performances ou adhérer aux normes de codage en constante évolution.
• Générer ou mettre à jour la documentation pour le code nouveau et existant, en référençant potentiellement les guides de style de Google Docs.
• Traiter de manière proactive les problèmes ouverts identifiés via des étiquettes spécifiques directement dans GitHub Suivi des problèmes.

Les difficultés des premiers utilisateurs : là où Jules trébuche maintenant

Malgré un engouement réel, les bêta-testeurs de Google Jules rencontrent de sérieux obstacles qui tempèrent leur optimisme initial. Les problèmes de performances sont en tête du classement : les utilisateurs signalent régulièrement une lenteur d'exécution de Jules. Pire encore, il se bloque fréquemment pendant l'exécution des tâches, souvent sans notification utile. Certains testeurs remarquent même que Jules « hallucine » la progression, prétendant fonctionner alors que les tâches ont déjà échoué, ce qui rend l'intégration des workflows avec des outils comme Lundi un cauchemar.

Les limitations de la fenêtre contextuelle handicapent également Jules face à des fichiers volumineux et complexes. Un exemple frappant est celui de Jules qui s'est étouffé avec un fichier de 56,000 768,000 lignes, prétendument à cause d'une limite de contexte de XNUMX XNUMX jetons, un obstacle majeur pour les projets d'envergure. Les limites d'utilisation quotidienne strictes de l'offre gratuite (par exemple, seulement cinq tâches par jour, trois processus simultanés) constituent un autre problème majeur. Cela rend les tests robustes ou l'intégration quotidienne significative quasiment impossibles, d'autant plus que les tâches échouées sont encore comptabilisées de manière anachronique dans ce maigre quota quotidien. Des difficultés d'intégration, comme les utilisateurs en liste d'attente qui ne reçoivent pas de notifications, sont également à craindre. Gmail les notifications d'accès ne font qu'ajouter à la friction.

« C'est comme si on vous donnait les clés d'une voiture de course, mais seulement cinq gouttes de carburant par jour, et parfois le moteur bégaie et s'arrête, tout en continuant à consommer votre carburant. » - Premier bêta-testeur.

Les inquiétudes concernant la fiabilité découlant de ces premiers problèmes sont importantes. Si la technologie Gemini sous-jacente est prometteuse, l'expérience utilisateur actuelle peut être décourageante. Les développeurs, initialement enthousiasmés par la perspective d'un agent de codage IA avancé, voient leurs efforts contrariés par ces limitations pratiques, ce qui leur donne le sentiment d'un potentiel manqué. Google devra rapidement itérer et résoudre ces problèmes fondamentaux pour maintenir l'intérêt et la confiance des développeurs envers Jules, une solution viable et pérenne pour l'ingénierie logicielle automatisée.

Zone problématique	Exemple de problème signalé par l'utilisateur	Impact potentiel sur le flux de travail des développeurs
Goulots d'étranglement des performances	Les tâches sont inacceptablement lentes ; des délais d'attente inattendus se produisent sans avertissement ; le système signale de manière erronée l'état des tâches.	Les quotas de tâches quotidiennes sont brûlés sans résultat ; les délais d'achèvement deviennent très imprévisibles ; la confiance des développeurs s'érode rapidement.
Contraintes de la fenêtre contextuelle	Des erreurs système se produisent lors de la tentative de traitement de fichiers dépassant les limites de jetons (par exemple, une limite de jetons de 768 XNUMX signalée).	Incapacité à gérer efficacement de grandes bases de code d'entreprise ou des fichiers sources individuels particulièrement verbeux.
Limites d'utilisation restrictives	Un plafond strict de cinq tâches gratuites par jour ; de manière cruciale, les tâches échouées ou expirées consomment également cette allocation.	Obstacle majeur à la réalisation de séries de tests approfondies ou à l’obtention d’une assistance quotidienne significative au codage.
Accessibilité et frictions d'intégration	Durées de liste d'attente prolongées ; accès anticipé accordé sans aucune notification explicite de l'utilisateur, nécessitant des vérifications manuelles.	Frustration accrue des utilisateurs, en particulier pour ceux désireux d’expérimenter ; adoption pratique retardée et cycles de rétroaction cruciaux.
Problèmes de fiabilité	Certains des premiers testeurs l'ont décrit sans détour comme « assez terrible » et « très décevant » en raison de la combinaison des problèmes ci-dessus.	Risque de formation d’une réputation négative précoce, susceptible d’éclipser les puissantes technologies sous-jacentes.

Jules vs. Le pack AI Coder existant : différences ?

Les développeurs scrutent à juste titre la performance de Google Jules sur un marché des outils de codage d'IA de plus en plus saturé. Des comparaisons sont inévitables avec GitHub Copilot, en particulier ses nouvelles capacités de type agent, et les modèles Codex fondamentaux d'OpenAI, souvent accessibles via des outils comme un Routeur GPT AI pour des appels d'API simplifiés. Même les nouveaux venus hyper-agentiques comme Devin entrent dans la discussion. Une question récurrente au sein de la communauté est de savoir comment Jules parvient à créer une valeur unique, notamment en se démarquant du labyrinthe de projets de codage d'IA de Google, y compris des expériences passées comme Codeweaver ou des initiatives issues de Google AI « Windsurf » du studio.

Le principal atout de Jules pour Google réside dans son architecture, spécialement conçue pour orchestrer des opérations de codage complexes, multi-étapes et asynchrones. Cela contraste fortement avec les outils proposant principalement des suggestions de code en ligne et en temps réel au sein d'un IDE. L'intégration directe et profonde de Jules avec des plateformes de développement telles que GitHub—avec un soutien potentiel futur pour gitlab ce or bitbucket— souligne encore davantage ce point. L'utilisation de machines virtuelles cloud isolées et jetables pour chaque tâche offre également un environnement sandbox pour la compilation et les tests, permettant aux équipes de vérifier les builds avant que des alertes critiques ne soient déclenchées via des services tels que PagerDuty. Cependant, la surcharge d'outils d'IA étant un véritable facteur de fatigue pour les développeurs, Jules doit démontrer des avantages clairs et révolutionnaires pour gagner sa place. Certains envisagent des systèmes d'alerte complexes, reliant par exemple les événements PagerDuty à Twilio pour les notifications par SMS.

La principale distinction technologique de Jules semble résider dans sa volonté de gérer l'intégralité des tâches de développement logiciel plutôt que de simples segments. Il s'agit d'aller au-delà de la simple génération de code pour adopter une compréhension plus globale du cycle de vie d'un projet. Cela inclut la planification des modifications, l'interaction avec les systèmes de contrôle de version et même la gestion des pipelines de tests et de déploiement futurs. Google espère que cette approche globale du cycle de vie permettra à Jules de se démarquer de la concurrence, en visant un niveau d'assistance et d'automatisation des développeurs plus poussé, actuellement peu répandu.

• Son positionnement stratégique face GitHub Fonctionnalités évolutives de l'agent Copilot et feuille de route à long terme pour le développement piloté par l'IA.
• Comment les capacités de gestion des tâches de Jules dépassent fondamentalement celles des LLM à usage général, comme OpenAI Chat GPT, peut être réalisé même avec des invites spécifiques liées au code.
• Articulation claire de ses propositions de vente uniques par rapport à d'autres propositions internes ou expérimentales Google AI outils de codage pour éviter la confusion des utilisateurs et la dilution de la marque.
• Perspectives des développeurs sur les modèles d'exécution locaux (sur le bureau) par rapport à l'architecture actuelle dépendante du cloud de Jules, en particulier concernant la confidentialité et le contrôle des données.
• Comprendre sa puissance de traitement contextuelle par rapport aux modèles de code spécialisés comme ceux de IA : Mistral ou des systèmes multimodaux polyvalents proposés par IA : Perplexité.

Attention développeur : Google Jules exploite-t-il discrètement votre code à son profit ? Si le discours officiel de Google met souvent en avant la transparence de ses systèmes d'IA, l'architecture cloud de Jules suscite inévitablement un malaise chez les développeurs quant à la confidentialité du code. Cette préoccupation dépasse le simple traitement du code propriétaire ; elle implique que votre code, potentiellement issu de services cloud comme Boîte et ensuite analysé par Jules, pourrait devenir un outil de formation pour les modèles Gemini sous-jacents alimentant divers Google AI initiatives. Cet « apprentissage en arrière-plan » sur le code en direct alimente l'argument en faveur de versions locales de Jules, sur ordinateur, offrant une plus grande souveraineté des données sur la propriété intellectuelle sensible bien avant son engagement ou son déploiement via l'automatisation, comme Netlify construit.

Attentes des utilisateurs : repousser les limites de l’IA et optimiser l’efficacité

Les développeurs ne cherchent pas seulement à automatiser les workflows existants ; ils souhaitent pousser Jules jusqu'à ses limites, en révélant ses véritables capacités et ses points de rupture grâce à des tâches complexes et non conventionnelles. Un grand espoir repose sur la compréhension approfondie de la base de code par Jules. Cela implique de déchiffrer les dépendances inter-fichiers complexes et d'adhérer aux conventions de codage ou aux guides de style spécifiques au projet, souvent non écrits – des connaissances potentiellement cloisonnées dans des wikis internes, comme un Microsoft SharePoint en ligne site ou d'une équipe Notion espace de travail. Une compréhension aussi nuancée, peut-être facilitée par IA : Classification de textes de la documentation, pourrait débloquer de nouvelles efficacités puissantes, améliorant même la façon dont Enrichissement des données services de retour d'information sur les processus pour diverses automatisations métier orchestrées via Latenode.

Au fond, l'immense intérêt pour Jules est alimenté par un désir profond : réduire drastiquement la corvée du codage manuel et répétitif. Qu'il s'agisse d'exécuter des refactorisations à grande échelle sur d'innombrables fichiers de projet, guidées par des normes issues de documents Google Drive, ou générer automatiquement des modèles pour les nouvelles fonctionnalités décrites dans les outils de gestion de projet comme Trello ou ClickUp, l'objectif est identique. Cela inclut la résolution automatique des problèmes connus signalés via des intégrations telles que Retour d'utilisateur grâce à un mécanisme d'attribution de tâches. L'objectif ultime est une avancée majeure dans la production quotidienne de développement, grâce à une communication rapide des mises à jour aux équipes via Slack.

« Nous ne recherchons pas simplement un cheval légèrement plus rapide ; nous voulons que Jules soit un vaisseau spatial qui nous emmène vers des gains d'efficacité entièrement nouveaux dans la création de logiciels. » - Développeur principal, startup anonyme.

On attend de Jules qu'il soit plus qu'un simple assistant ; les développeurs le voient comme un partenaire proactif. Cela implique d'anticiper les besoins, de suggérer des améliorations et de gérer de manière autonome la maintenance courante. Le véritable test résidera dans sa capacité à adapter des opérations complexes et à s'adapter à diverses pratiques de codage, devenant ainsi un outil indispensable pour les équipes de développement logiciel modernes cherchant à maximiser leur créativité et à minimiser les efforts, transformant ainsi la rapidité de création de valeur.

• Tester les limites absolues de ses capacités d'agent : dans quelle mesure Jules peut-il gérer de manière fiable une tâche complexe en plusieurs étapes, du début à la demande d'extraction ?
• Application de Jules aux modifications d'infrastructure en tant que code (IaC), automatisation des modifications apportées aux configurations cloud définies dans les actifs stockés dans Amazon S3.
• Déléguer le nettoyage fastidieux mais vital du code, les passes d'optimisation et les opérations générales de maintenance de la santé de la base de code entre les projets.
• Évaluer sa capacité à orchestrer et à gérer intelligemment plusieurs tâches d'agent de codage simultanées sans conflits, en enregistrant éventuellement les progrès Basecamp ou Wrike .
• Fonctionnant comme un « bot de maintenance » de référentiel très avancé et intelligent, effectuant des tâches similaires à dependabot mais avec une compréhension sémantique bien plus grande.
• Créer efficacement de nouvelles applications ou fonctionnalités à partir de zéro en s'appuyant sur des spécifications concises en langage naturel, ou en refactorisant des modèles existants gérés dans Airtable en tant que source pilotée par schéma.

L'avenir de Jules : accès, modèles et quelle est la suite ?

La curiosité des utilisateurs s'exprime vivement autour des fondements techniques spécifiques de Jules et de sa feuille de route d'évolution. Les développeurs réclament des éclaircissements sur les points précis à clarifier. Google AI La version du modèle Gemini est-elle réellement la puissance de Jules ? S'agit-il de Gemini 2.0 ou du Gemini 2.5 Pro, tant vanté par les médias ? Les détails sur le nombre de paramètres et la taille des fenêtres contextuelles pour les tâches de codage réelles sont également essentiels, car les déclarations officielles de Google et les rapports techniques divergent parfois. La possibilité de connecter Jules en toute sécurité à des applications privées GitHub Les référentiels, un incontournable absolu pour toute adoption professionnelle sérieuse, nécessitent également une confirmation définitive, notamment en ce qui concerne la sécurité lors de l'interaction avec des données sensibles provenant de bases de données internes telles que Supbase ou des systèmes d'entreprise comme Microsoft SQL Server.

De nombreux utilisateurs attendent avec impatience les prochaines offres d'abonnement payant. Celles-ci offriraient vraisemblablement un répit par rapport aux limites actuelles très restrictives des offres d'entrée de gamme gratuites. Les offres payantes devraient également introduire des contrôles de niveau entreprise, simplifiant ainsi l'intégration de Jules par les organisations, conformément à la gestion des identités existante via des plateformes telles que Okta, peut-être en synchronisant les détails de l'utilisateur à partir de Contacts GoogleLe calendrier d'un accès plus large au-delà de la version bêta limitée actuelle, notamment pour les développeurs de régions clés comme l'UE, toujours bloqués sur liste d'attente ou confrontés à une indisponibilité, est une question constante. L'extension de la prise en charge des langages au-delà de Python et JavaScript est un autre facteur crucial pour une adoption plus large, impactant le suivi des projets dans des outils comme Feuille intelligente. Un meilleur suivi de l'accès des utilisateurs, peut-être via Google Analytics événements, est également souhaité pour un suivi interne de son déploiement.

De plus, les développeurs souhaitent comprendre la vision à long terme de Google pour Jules au sein de son écosystème d'IA plus large. Comment ce service se démarquera-t-il des autres services d'IA de Google Cloud ? Existe-t-il des possibilités d'affinement de modèles personnalisés ou de versions spécialisées pour des secteurs ou des paradigmes de codage spécifiques ? Ces questions stratégiques sont essentielles pour les organisations qui planifient des investissements à long terme dans des outils de développement pilotés par l'IA et cherchent à aligner leurs technologies sur les futures innovations de Google.

Domaine d'enquête	Groupe de questions utilisateur spécifiques	Solution/Fonctionnalité anticipée
Technologie de base sous-jacente	Demande de clarté : version du modèle Gemini (2.0 vs. 2.5 Pro), fenêtre de contexte du monde réel, taille des paramètres pour le codage.	Des spécifications techniques transparentes pour évaluer avec précision ses véritables capacités et limites.
Accès au référentiel privé	Besoin d'une connectivité robuste, sécurisée et facilement configurable pour les entreprises privées GitHub référentiels.	Essentiel pour la confiance et l'adoption des entreprises, en particulier avec des IP et des données sensibles, synchronisant potentiellement le statut avec un CRM comme HubSpot.
Monétisation et niveaux d'utilisation	J'attends avec impatience les détails sur les prochains forfaits payants offrant des quotas d'utilisation accrus, une concurrence plus élevée et des fonctionnalités plus avancées.	Des voies claires pour que les utilisateurs professionnels puissent aller au-delà du niveau gratuit extrêmement restrictif pour un travail de développement sérieux.
Accessibilité mondiale et plus large	Demandes de délais explicites concernant l'extension de l'accès à davantage d'utilisateurs et la disponibilité complète au-delà des régions géorepérées (par exemple, l'UE).	Un accès équitable pour la communauté mondiale des développeurs, garantissant une inscription fluide et des invitations en temps opportun aux plateformes de courrier électronique telles que Microsoft Outlook or Zoho Courrier.
Prise en charge linguistique étendue	Une feuille de route claire pour la prise en charge de langages au-delà de Python/JavaScript, essentiels pour de nombreux systèmes d'entreprise existants et divers projets.	Applicabilité plus large sur diverses piles technologiques, renforçant sa proposition de valeur globale pour différentes équipes de développeurs.
Gestion de projets à grande échelle	Stratégies ou améliorations de modèles prévues pour atténuer efficacement les problèmes de limite de contexte actuels pour les bases de code massives ou les fichiers uniques volumineux.	Une confiance accrue dans l'utilisation de Jules pour des projets d'entreprise complexes et réels, impliquant souvent des documents provenant de divers stockages cloud tels que Amazon S3.
Options d'exécution locales	Demandes de renseignements sur les plans potentiels ou les possibilités de versions locales/de bureau offrant une confidentialité des données améliorée, une facilité d'utilisation hors ligne ou un meilleur contrôle.	Offrir un choix aux développeurs, en particulier pour les environnements sensibles à la sécurité ou ceux ayant des exigences de conformité spécifiques.

Répondre rapidement à vos principales questions sur Google Jules

Google Jules a suscité un véritable engouement chez les développeurs, mais aussi une avalanche de questions exigeant des éclaircissements. Les utilisateurs souhaitent savoir précisément où ce nouvel agent de codage IA s'inscrit dans le paysage saturé du développement logiciel optimisé par l'IA. Ils recherchent des détails concrets sur ses capacités opérationnelles, au-delà des vagues promesses marketing, et sur son potentiel d'intégration avec des plateformes de notification comme Bot Discord pour les mises à jour et des délais réalistes pour sa disponibilité complète et illimitée. Si Jules rencontre des problèmes, il pourrait potentiellement envoyer des notifications vers une file d'attente de messages, par exemple Pub/Sub sur Google Cloud. Voici des réponses rapides aux demandes urgentes arrivant via des services comme le API du bot Telegram des bêta-testeurs et des équipes explorant les intégrations avec des outils tels que Microsoft Teams, peut-être même en utilisant un Agent IA pour l'analyse automatisée des sorties de Jules.

La soif d'information de la communauté souligne le potentiel perçu de Jules. Les développeurs ne sont pas seulement curieux ; ils évaluent si Jules peut devenir un outil transformateur. Cela implique de comprendre ses limites, sa trajectoire de développement future et de le comparer à des alternatives en constante évolution. Répondre à ces questions en toute transparence sera essentiel pour développer une base d'utilisateurs solide et concrétiser la vision de Google en matière d'ingénierie logicielle pilotée par agents, du codage initial à la mise en œuvre de règles métier complexes.

• En quoi Jules diffère-t-il spécifiquement de GitHub Copilot ou de Devin ? Jules est conçu pour l'ingénierie logicielle asynchrone, pilotée par agents, et gère des tâches complètes en plusieurs étapes (planification, codage de gros blocs, création de demandes de paiement). Cela contraste avec l'accent historique de Copilot sur les suggestions de code en ligne en temps réel ou avec les revendications d'autonomie plus larges, parfois non vérifiées, de Devin. Certains se demandent même s'il pourrait gérer une logique métier s'étendant à des actions telles que le lancement de paiements via Stripe.
• Quel modèle Gemini exact est utilisé derrière Google Jules ? Les communications officielles de Google citent souvent Gemini 2.0. Cependant, de nombreux articles de presse externes et discussions entre développeurs évoquent la version plus avancée de Gemini 2.5 Pro. Des informations précises sur les limites de jetons et le nombre de paramètres sont toujours attendues avec impatience pour une évaluation complète, notamment pour le codage complexe sur des plateformes telles que Bubble.
• Jules peut-il accéder et opérer en toute sécurité dans des environnements privés ? GitHub dépôts ? Le fonctionnement fluide et sécurisé des référentiels privés est une question primordiale et une condition sine qua non à une adoption généralisée par les entreprises. Cet aspect est jugé incontournable pour les entreprises, notamment celles dont les processus de développement sont spécifiques, notamment en lien avec leur environnement. Salesforce qui utilisent des modules privés.
• Quels sont les plans de Google concernant les niveaux Jules payants et la levée des restrictions d'utilisation actuelles ? Les utilisateurs attendent avec impatience l'annonce prochaine d'options d'abonnement premium. Celles-ci devraient supprimer les limitations sévères de l'offre gratuite et probablement introduire des contrôles renforcés de niveau entreprise, intégrant potentiellement la facturation des projets via des outils tels que Chargebee, ce qui serait utile si la gestion des tâches principales est déjà incluse dans un plan Jira gratuit.
• Quand un accès mondial plus large (par exemple, spécifique aux régions de l'Union européenne) est-il prévu pour Google Jules, mettant fin aux limites de la liste d'attente bêta ? Un grand nombre de développeurs et d'organisations internationaux restent sur liste d'attente ou dans des régions non prises en charge. Il est urgent de disposer de calendriers précis avant toute planification sérieuse de migration (par exemple, le transfert de documentation depuis des systèmes tels que Xero peut commencer), potentiellement en s'intégrant aux systèmes d'assistance via Freshdesk.
• Jules va-t-il bientôt étendre son support de langage de programmation au-delà de Python et JavaScript ? Une prise en charge de langages plus larges, comme Go, Java ou C#, est un besoin crucial pour la plupart des grandes organisations. Pour beaucoup, la prise en charge de langages spécifiques est une exigence d'adoption incontournable, ainsi qu'une sécurité robuste pour protéger les données des utilisateurs, éventuellement collectées via des formulaires. Webflow.