JetBrains annonce que son agent de programmation IA Junie sort de sa phase bêta, apportant un mode plan avancé, le débogage agentique, ainsi que le contrôle à distance de l'agent IA

JetBrains est une société à responsabilité limitée internationale spécialisée dans le développement de logiciels, qui conçoit des outils destinés aux programmeurs (développeurs de logiciels) et aux chefs de projet. JetBrains propose divers environnements de développement intégrés (EDI), tels que IntelliJ IDEA, PyCharm, Rider, WebStorm et CLion. Elle a également créé en 2011 le langage de programmation Kotlin, qui peut s'exécuter sur une machine virtuelle Java (JVM).

Junie est un agent de codage IA développé par JetBrains, lancé en janvier 2025 en préversion fermée. Contrairement à l'assistant IA, qui se concentre sur la complétion de code, Junie est conçu pour fonctionner comme un agent IA dédié au codage. En avril 2025, JetBrains a rendu Junie accessible au grand public. Récemment, JetBrains annonce que Junie sort de sa phase bêta.

Voici l'annonce de JetBrains :


Junie : l’agent de programmation IA de JetBrains sort de sa phase bêta.

Junie a commencé comme une expérience. Nous nous sommes demandé : « Et si un agent de programmation IA ne se contentait pas de deviner les détails de votre projet, mais utilisait réellement les mêmes outils que vous ? » Au cours de l’année écoulée, cette expérimentation est devenue un produit que des développeurs utilisent au quotidien, au sein de l’EDI et du terminal.

Aujourd’hui, l’agent de programmation IA de JetBrains sort de sa phase bêta. Il ne s’agit pas d’un simple changement de nom ou de version. Les fonctionnalités clés de Junie ont atteint un niveau de stabilité et de connectivité adapté à une utilisation professionnelle concrète. Junie planifie avant d’écrire du code, débogue avec le vrai débogueur, révise les pull requests en tenant compte du contexte de votre projet, et exécute des tâches longues pendant que vous vous occupez d’autres choses.

Lors de la dernière édition de SWE-Rebench, un benchmark indépendant pour les agents, Junie s’est classé premier parmi les agents de programmation.

« SWE-Rebench propose de nouvelles tâches à chaque cycle afin de garantir une évaluation impartiale ; les résultats évoluent donc d’une exécution à l’autre. Lors de ce cycle, Junie est Junie est arrivé en tête parmi les modèles de premier plan, avec 61,6 % de résolution et un pass@5 de 72,7 %, devançant les autres agents tout en restant compétitif face aux modèles de pointe bruts. » - Alexander Golubev, Responsable de la recherche chez Nebius

Nous pensons que déléguer du travail à un agent doit être une pratique accessible au quotidien, et pas seulement réservée à des cas exceptionnels. C’est pourquoi Junie prend en charge tous les modèles, sans verrouillage propriétaire, afin que vous gardiez le contrôle sur vos coûts. Utilisez les derniers modèles des laboratoires d’IA dès leur sortie ou connectez Junie à un environnement d’exécution local. C’est le levier qui vous permet de décider du coût de chaque tâche. Les modèles de raisonnement les plus avancés sont puissants, mais coûteux ; les modèles plus légers sont rapides et économiques. Junie vous permet d’utiliser chacun d’eux là où il est le plus pertinent. L’efficacité des coûts n’est plus une caractéristique imposée par l’outil : elle devient un réglage que vous maîtrisez.

Voici ce qu’apporte la disponibilité générale de Junie :

Mode Advanced Plan : l’agent réfléchit avant de programmer

L’une des causes les plus fréquentes d’échec des agents de programmation IA est leur confiance inébranlable même lorsqu’ils se trompent complètement : ils commencent à implémenter avant que quiconque ait validé ce qu’ils font. Vous vous retrouvez à examiner une pull request qui résout le mauvais problème ou à gaspiller des jetons sur une approche que vous auriez rejetée dès les trente premières secondes.

Le mode Plan résout ce problème en faisant du plan un véritable artefact de travail.

Avant d’écrire du code, Junie produit un document structuré avec des onglets pour les exigences du produit, la conception technique, les étapes de livraison et (si demandé) la stratégie de tests. Vous lisez le document. Vous le modifiez directement dans votre éditeur. Vous l’approuvez. Et ensuite seulement, Junie l’implémente.

Cette approche est supérieure à celle du « meilleur prompt » pour plusieurs raisons :

- Le plan est un document concret. Il se trouve dans .junie/plans. Vous pouvez l’inclure dans un commit, et il devient une documentation évolutive de la tâche, plutôt qu’un simple message de chat éphémère.

- L’agent pose les bonnes questions. Quand les exigences sont ambiguës, Junie pose des questions à choix multiples ou ouvertes afin de préciser les points essentiels, plutôt que de faire des suppositions.

- Junie élabore un plan avant de coder, ce qui permet de réduire la consommation inutile de jetons et de minimiser les pull requests défectueuses. Chaque exécution d’implémentation inutile consomme des jetons que vous payez et entraîne un cycle de révision que vous devrez de toute façon effectuer. Planifiez avec un modèle solide ; implémentez avec un modèle économique. L’agent ne se perd pas en conjectures et votre facture reste raisonnable.

Passez en mode Plan avec Maj+Tab. Ouvrez le plan avec Ctrl+P. Et, lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Confirm pour appliquer les modifications.


Débogage agentique : Junie utilise le débogueur, pas println.

Lorsque quelque chose ne fonctionne pas, la plupart des agents de programmation ajoutent des indications au journal. Junie ouvre le débogueur.

Dans la version de disponibilité générale, Junie permet aux développeurs d’utiliser le débogueur de l’EDI exactement comme ils le feraient habituellement.

- Démarrer ou rejoindre une session de débogage. Junie peut lancer une configuration d’exécution, déboguer un test ou reprendre une session que vous avez déjà ouverte.

- Définir des points d’arrêt partout où vous en avez besoin, que ce soit dans le code du projet, le code de bibliothèque, le code du SDK, et même dans des fichiers .class décompilés et des sources à l’intérieur des fichiers JAR. Si l’EDI permet d’entrer dans une portion de code, Junie peut également y placer un point d’arrêt.

- Inspecter l’état d’exécution réel. Au lieu de formuler des hypothèses sur le comportement du code, Junie recueille des preuves concrètes, telles que les cadres de pile, les états des threads, les évaluations d’expressions et l’exécution jusqu’à une ligne donnée.

Cela lui permet d’utiliser des schémas de débogage avec lesquels vous deviez auparavant travailler manuellement :

- « Débogue et détermine pourquoi ce test échoue uniquement à la deuxième itération. » Junie pilote toute l’opération en totale autonomie.

- « Prépare le débogueur, je vais déclencher le flux d’interface utilisateur. » Junie configure les points d’arrêt et vous attend.

- « Poursuis ma session de débogage et dis-moi pourquoi cette valeur devient null. » Déléguez le travail d’inspection de routine pendant que vous vous concentrez sur les tâches plus importantes.

Aujourd’hui, tout cela fonctionne de bout en bout dans les EDI JetBrains avec un abonnement à l’IA.


Contrôle à distance : démarrez une tâche et gardez-la à l’œil, où que vous soyez

Certaines tâches ne peuvent pas être réalisées en une session de travail concentré de 30 minutes. C’est le cas, par exemple, de la mise à jour de Spring Boot, de la migration vers les records*Java ou de l’ajout d’une couverture de tests à un service existant. Ce sont précisément les tâches pour lesquelles sont faits les agents autonomes, et c’est encore mieux si vous n’avez pas à rester là pour surveiller.

Démarrez une tâche depuis votre ordinateur portable. Consultez la progression depuis votre téléphone pendant une réunion. Révisez la pull request autour d’un café. Junie s’exécute de façon asynchrone et votre session reste disponible partout où vous vous connectez.


Révision de code sans perte de contexte

La plupart des outils de révision découvrent votre base de code à l’ouverture de la pull request. Junie révise avec le même contexte de projet que celui qu’il utilise pour écrire le code : votre build, vos tests, vos conventions, ainsi que vos décisions passées.

- Trois points d’entrée. Déclenchez une révision à partir de GitHub Actions ou GitLab (y compris sur site), ou à l’aide de la commande /review dans la CLI ou le plugin. Définissez la portée sur les modifications non validées, les modifications en staging ou un diff par rapport à la branche main ; c’est vous qui voyez.

- Présentation interactive. Junie met en avant tous les changements significatifs, explique la décision de conception qui les sous-tend et vous propose des commandes directement dans l’interface pour les accepter ou les rejeter. Ajoutez un commentaire de pull request dès que quelque chose vous semble incorrect.

- Adaptation à vos priorités. Posez une question de suivi et Junie réorganise le reste de la révision en fonction de ce qui vous préoccupe, plutôt que de parcourir les fichiers dans l’ordre alphabétique.

Intégration étroite avec l’EDI : un agent de programmation IA qui exploite les outils de votre EDI

Junie a toujours fonctionné dans les EDI JetBrains. Plus tôt cette année, nous vous avons montré comment le connecter. Dans cette version de Junie, cette intégration a été reconstruite en s’appuyant sur l’ACP (Agent Communication Protocol), le même protocole que celui utilisé par la CLI de Junie pour communiquer avec l’EDI.

- Un seul moteur, plusieurs surfaces. Désormais, le chat IA, la fenêtre d’outils dédiée à Junie et l’interface en ligne de commande de Junie fonctionnent tous en s’appuyant sur le même agent. Une fois mises en œuvre, les améliorations sont appliquées à toutes les interfaces.

- Votre EDI, la boîte à outils de l’agent. Au lieu d’utiliser ses propres outils, tels que l’indexation sémantique, les configurations de build, les lanceurs de tests et les débogueurs, Junie exploite directement les outils existants de l’EDI.

- Intégration de base de données. Junie se connecte aux bases de données configurées dans l’EDI via DataGrip et le plugin JetBrains Database, interroge ensuite les données réelles, puis rédige, modifie et valide du code SQL au sein de la même session que celle où le code est traité.

Le résultat de tous ces changements

Individuellement, chacune de ces fonctionnalités résout un problème spécifique. Lorsque ces fonctions opèrent conjointement, le rôle même de l’agent évolue.

Un agent qui comprend votre projet, sollicite une validation avant exécution, exécute des tâches pendant que l’utilisateur se consacre à d’autres activités, débogue efficacement en cas de problème, examine les pull requests dans le contexte global du projet et interroge des données réelles est un agent à qui vous pouvez vraiment déléguer vos tâches.

C’est le critère que nous nous sommes fixés pour sortir de la phase bêta.

Commencer à l’utiliser

- Junie est disponible dans tous les EDI JetBrains et via Junie CLI dans votre terminal. Si vous disposez déjà d’un abonnement à JetBrains AI, tout fonctionne immédiatement.

- Le BYOK (apportez votre propre clé) est aussi possible. Profitez d’un accès à Anthropic, OpenAI, Google, etc.

- Junie se connecte à des environnements d’exécution de modèles locaux. En connectant l’agent à LiteLLM, LM Studio ou Ollama, vous pouvez l’utiliser avec des modèles chargés sur votre système. Les prompts et le code ne sont jamais partagés en externe.

Installez Junie, ouvrez votre projet et testez-le sur une tâche réelle (peut-être justement celle que vous repoussez depuis un moment).

Ensuite, dites-nous ce qui n’a pas fonctionné, ce qui vous a surpris et ce que vous aimeriez voir par la suite. Toutes les fonctionnalités présentées ci-dessus ont été créées grâce à ce processus de retour d’information, et cela se poursuivra après la sortie de cette version.

Essayer Junie