Comment créer une application Angular via Google AI Studio

Jan 17, 2026 · 4 min read

Comment créer une application Angular via Google AI Studio

Vous souhaitez prototyper rapidement une application Angular alimentée par l’IA, sans vous débattre avec la configuration de base ou des modèles de SDK obsolètes. Le mode Build de Google AI Studio vous permet de générer une application Angular fonctionnelle à partir d’une instruction en langage naturel, de l’exporter vers GitHub et de la déployer. Voici comment fonctionne réellement ce workflow.

Points clés à retenir

Le mode Build de Google AI Studio génère des projets Angular complets à partir d’instructions en langage naturel, gérant automatiquement l’échafaudage, la structure des composants et le câblage initial.
Le workflow implique un flux court comprenant l’instruction, la configuration, la génération et l’export—vous permettant de passer de l’idée au code fonctionnel en quelques minutes.
AI Studio est destiné au prototypage uniquement. Pour les charges de travail en production, migrez vers Vertex AI ou implémentez une architecture backend appropriée.
N’intégrez jamais de clés API dans votre frontend Angular. Utilisez un proxy backend pour effectuer des requêtes authentifiées vers l’API Gemini.

Ce que fait le mode Build de Google AI Studio

Le mode Build de Google AI Studio n’est pas simplement une interface de chat pour poser des questions à Gemini. C’est un environnement de génération d’applications qui produit des projets Angular complets à partir d’instructions descriptives.

Le workflow ressemble généralement à ceci :

Instruction – Décrivez votre application en langage naturel
Configuration – Choisissez Angular (TypeScript) comme framework
Génération – Examinez le plan, puis laissez Gemini construire le code
Export – Poussez vers GitHub ou déployez sur Cloud Run

Cela diffère de l’intégration manuelle d’Angular + l’API Gemini dans un projet existant. Le mode Build gère automatiquement l’échafaudage du projet, la structure des composants et le câblage initial.

Prérequis : projet Cloud et clé API

Avant de générer des applications, vous avez besoin d’un projet Google Cloud lié à AI Studio. Votre clé API est créée et gérée dans AI Studio et associée à ce projet Cloud.

Accédez à Google AI Studio, connectez-vous avec votre compte Google et créez ou sélectionnez un projet Cloud. La plateforme provisionne une clé API liée à ce projet.

Important : cette clé API est destinée au développement et au prototypage. AI Studio fournit un accès de niveau développeur avec des limites de débit inférieures aux environnements de production. Pour les applications destinées au public, vous aurez besoin d’une architecture différente (abordée ci-dessous).

Générer votre application Angular

Ouvrez l’onglet Build dans Google AI Studio. Sélectionnez le modèle Angular (TypeScript) parmi les options de framework ou de modèle disponibles.

Maintenant, rédigez votre instruction. Soyez précis sur les fonctionnalités, les structures de données et les exigences d’interface utilisateur :

Create a task management dashboard with Angular. Include a table showing task name, 
assignee, due date, and status. Add filters for status and assignee. 
Use a clean, minimal design with a sidebar navigation.

Après soumission, le mode Build renvoie un plan—un plan de haut niveau couvrant la structure de l’application, les fonctionnalités et le style. Examinez-le avant de confirmer. Vous pouvez ajuster le plan de manière conversationnelle.

Une fois confirmé, Gemini génère le projet Angular complet. La sortie utilise des modèles Angular modernes : composants standalone, TypeScript partout et conventions de structure de projet actuelles.

Comprendre le code généré

L’application générée comprend généralement :

Des composants standalone (pas de NgModules)
Des interfaces TypeScript pour les modèles de données
Une configuration de routage de base
Des classes de service pour la gestion des données

Si votre instruction demande des fonctionnalités d’IA (comme la génération de texte ou l’analyse d’images), le code généré peut inclure une intégration avec l’API Gemini utilisant le SDK Google GenAI (@google/genai). Il s’agit du SDK JavaScript/TypeScript actuel prêt pour la production—les anciens packages sont obsolètes.

Vous pouvez trouver le SDK et les détails d’utilisation de l’API dans la documentation officielle de l’API Gemini. Évitez de coder en dur des identifiants de modèle spécifiques, car ceux-ci changent avec les cycles de dépréciation.

AI Studio vs Vertex AI : connaître la différence

Une idée fausse courante : AI Studio n’est pas votre environnement d’exécution de production.

Aspect	AI Studio	Vertex AI
Objectif	Prototypage, accès API développeur	Production, charges de travail d’entreprise
Quotas	Limites RPM inférieures	Débit réservé disponible
Tarification	Niveau développeur / quotas limités	Paiement à l’utilisation
Cas d’usage	Construction et tests	Service aux utilisateurs publics

Utilisez AI Studio pour prototyper et valider votre application. Lorsque vous êtes prêt pour le trafic de production, migrez vers Vertex AI ou implémentez une architecture backend appropriée.

Sécurité : ne jamais exposer les clés API dans Angular

Voici la règle critique : les clés API ne doivent pas être intégrées dans votre frontend Angular.

Les applications générées qui appellent l’API Gemini nécessitent un proxy backend. L’architecture correcte :

Frontend Angular → Votre serveur backend → API Gemini

Votre backend détient la clé API et effectue des requêtes authentifiées vers Gemini. L’application Angular appelle les endpoints de votre backend. Cela empêche l’exposition de la clé dans les outils de développement du navigateur ou l’inspection réseau.

Pour le prototypage local, vous pouvez temporairement utiliser des variables d’environnement. Pour tout ce qui dépasse les tests personnels, implémentez la couche backend.

Export et déploiement

Une fois satisfait de votre application générée, vous avez deux options :

Export vers GitHub : cliquez sur l’option d’export pour pousser le projet complet vers un dépôt nouveau ou existant. De là, intégrez-le à votre pipeline CI/CD.

Déploiement sur Cloud Run : AI Studio offre un déploiement intégré vers Cloud Run pour un hébergement rapide. Cela déploie un conteneur qui sert l’application Angular construite. Cela fonctionne bien pour les démos et les outils internes, bien que les applications de production nécessitent généralement une configuration supplémentaire.

Conclusion

Le mode Build de Google AI Studio accélère considérablement le prototypage Angular. Vous passez de l’idée au code fonctionnel en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.

L’essentiel est de comprendre ce que fournit le mode Build (échafaudage et itération rapides) par rapport à ce qu’il ne fournit pas (sécurité et mise à l’échelle prêtes pour la production). Utilisez-le pour valider rapidement des idées, puis appliquez des modèles d’architecture appropriés avant de déployer vers les utilisateurs.

Commencez par une instruction spécifique, générez votre application et itérez à partir de là.

FAQ

Non, AI Studio est conçu uniquement pour le prototypage et le développement. Il a des limites de débit inférieures et n'est pas destiné à servir des utilisateurs publics. Pour les charges de travail de production, migrez votre application vers Vertex AI ou implémentez une architecture backend appropriée capable de gérer le trafic et les exigences de sécurité de production.

L'intégration de clés API dans le code frontend les expose à toute personne qui inspecte les outils de développement de votre navigateur ou le trafic réseau. Des utilisateurs malveillants pourraient voler votre clé et effectuer des requêtes non autorisées à vos frais. Utilisez toujours un proxy backend qui détient la clé API de manière sécurisée et effectue des requêtes authentifiées vers l'API Gemini au nom de votre application Angular.

Google AI Studio génère du code Angular moderne utilisant des composants standalone plutôt que des NgModules. La sortie inclut des interfaces TypeScript pour les modèles de données, une configuration de routage de base et des classes de service pour la gestion des données. Cela suit les meilleures pratiques Angular actuelles et les conventions de structure de projet.

Vous avez deux options principales. Premièrement, vous pouvez exporter le projet vers GitHub et l'intégrer à votre pipeline CI/CD existant. Deuxièmement, AI Studio offre un déploiement direct vers Google Cloud Run pour un hébergement rapide. Cloud Run fonctionne bien pour les démos et les outils internes, mais les applications de production nécessitent généralement une configuration supplémentaire.

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