Lancez Gemini 3 — Aucune installation, aucun compte requis

Vous n'avez pas besoin de projet Google Cloud. Pas de clés API. Pas même besoin de vous connecter — sauf pour l'historique persistant ou la mémoire personnalisée. Gemini 3 est pré-déployé et prêt sur l'interface MidassAI. Ce guide vous accompagne pour lancer votre premier vrai chat — avec contexte fonctionnel, raisonnement multi-tours et invocation native d'outils — en moins de cinq minutes. Chaque étape utilise l'environnement de production live (v3.1.2 en juin 2024), pas un sandbox ou une démo.

Étape 1 : Ouvrir l'interface (0:00–0:25)

Allez sur https://app.midassai.com. Si vous êtes nouveau, sautez l'inscription — cliquez sur « Continuer en tant qu'invité ». Vous arriverez directement dans l'interface de chat avec Gemini 3 présélectionné comme modèle actif (vérifiez le menu déroulant de sélection du modèle en haut à droite — il doit indiquer gemini-3-pro ou gemini-3-flash, selon votre région et votre niveau de quota).

⚠️ Piège à éviter : Ne cliquez pas sur « Try Gemini 2 » ou « Switch to Claude ». Ces modèles n'ont pas le mode de sortie structuré de Gemini 3, l'application de schéma JSON, ni le routage de recherche web intégré. Confirmez que l'ID du modèle se termine par -3.

Étape 2 : Envoyez votre premier prompt (0:26–1:40)

Tapez ce prompt exact — il est conçu pour déclencher trois comportements clés de Gemini 3 simultanément :

List three underrated cities in Southeast Asia for digital nomads. For each, give: (1) average monthly rent for a 1BR apartment near coworking spaces, (2) reliable LTE/5G coverage score (1–10), and (3) one local cultural norm that surprises Western visitors. Format as valid JSON with keys "city", "rent_usd", "coverage_score", and "cultural_norm".

Appuyez sur Entrée. Gemini 3 répondra en ~1,8 seconde (latence médiane sur les serveurs EU). Vous verrez :

Un bloc JSON propre avec coloration syntaxique (pas de fence de code markdown — JSON brut exécutable),
Un badge subtil « ✅ Verified schema » à côté de la réponse,
Et un tag inline « 🔍 Search used » — indiquant qu'il a récupéré des données de loyer en temps réel depuis Numbeo et des métriques de couverture depuis Opensignal.

Ce n'est pas une hallucination. C'est ancré, typé et traçable.

Étape 3 : Activer les suivis conscients du contexte (1:41–3:10)

Cliquez sur le bouton « + Add context » sous la zone de saisie. Collez cet extrait :

I'm planning a 3-month rotation across these cities. My budget is $1,800/month total, including rent, food, and transport. Prioritize places where I can work reliably without tethering.

Demandez maintenant :

Re-rank the cities by fit for my budget and connectivity needs. Show net monthly surplus/deficit.

Gemini 3 va :

Se rappeler de toutes les entrées JSON précédentes (pas besoin de recoller),
Recalculer les totaux en utilisant les taux de change live (ex. IDR → USD via l'API XE),
Produire une nouvelle liste classée avec les champs surplus_usd et deficit_usd — encore une fois, JSON strict.

💡 Pourquoi ça marche : Gemini 3 maintient un contexte typé avec état à travers les tours — contrairement à la v2, qui nécessitait des commandes /context explicites ou une réinjection manuelle de JSON.

Étape 4 : Déclencher un appel d'outil (3:11–4:20)

Tapez :

Compare flight prices from Berlin to each of those three cities for departures between July 10–15, 2024. Return only origin, destination, cheapest nonstop fare, and airline.

Gemini 3 invoquera automatiquement son outil flight_search (intégré à l'API Partner de Skyscanner). Vous verrez :

Un spinner de chargement labeled « Fetching live fares »,
Puis un tableau dans le chat — pas un lien, pas un résumé — avec des prix en temps réel, mis à jour每小时.

Pas de copier-coller. Pas de changement d'onglet. Le résultat de l'outil est analysé, normalisé et intégré — prêt pour votre prochaine requête comme « Which option gives me the most workdays left in July? »

Étape 5 : Exporter et réutiliser votre session (4:21–5:00)

Cliquez sur le menu ⋯ → « Export as JSON Schema ». Vous obtiendrez un fichier .json contenant :

L'historique complet de la conversation (avec timestamps et IDs de modèle),
Toutes les métadonnées d'appel d'outil (tool_used, api_version, latency_ms),
Et une définition de schéma réutilisable conforme OpenAPI 3.1 pour la structure de réponse.

Vous pouvez intégrer ce schéma directement dans la validation zod de votre app Next.js ou le transmettre au JsonOutputParser de LangChain.

Points clés

Idéal pourDevelopers, product managers, and ops teams building AI-native workflows

Délai de valeurUnder 5 minutes, zero config

Point différenciantStateful JSON + live tool chaining in one turn

À qui cela s'adresse

Ingénieurs frontend livrant des fonctionnalités IA qui ont besoin de sorties prévisibles et typées — pas de texte libre.
Chefs de produit validant des workflows alimentés par LLM avant de s'engager dans une intégration backend.
Fondateurs de startups lançant des PoC lean : si votre MVP nécessite un ancrage, l'usage d'outils et une sortie structurée, Gemini 3 réduit le temps de dev d'environ 70 % par rapport à l'assemblage de couches RAG + function-calling séparées.

Ce n'est pas pour les utilisateurs ayant besoin d'analyse de documents long contexte (>128K tokens) — c'est le domaine de Gemini 3 Ultra. Et ce n'est pas pour un déploiement offline ; Gemini 3 nécessite la couche d'inférence gérée de MidassAI (qui gère la limitation de débit, le routage de fallback et les vérifications de conformité de schéma automatiquement).

Commencer avec MidassAI

Quelle est la suite

Une fois ces cinq minutes terminées, vous aurez une base fonctionnelle. À partir de là, étendez avec :

Slots de mémoire personnalisés : Attachez des préférences utilisateur (« prefers vegetarian options », « allergies: peanuts ») aux futurs chats,
Garde-fous de prompt : Imposez des politiques de sécurité (ex. « never suggest medical advice ») via des directives inline @policy,
Évaluation par lots : Téléchargez 50 prompts de test et comparez la précision de Gemini 3 vs. votre modèle legacy — avec mise en évidence diff côte à côte.

Pas de couche d'abstraction. Pas de configs YAML. Juste prompt → réponse → action. C'est la promesse Gemini 3 — et ça commence maintenant.

Démarrage Gemini 3 : Votre premier chat en 5 minutes