JetBrains a annoncé la disponibilité de PyCharm 2026.2.1, avec un ensemble de mises à jour axées sur le développement logiciel assisté par l’intelligence artificielle et l’amélioration de la gestion des environnements Python et des notebooks interactifs. Des agents tels que Claude Code et Codex peuvent désormais créer, modifier et exécuter des notebooks Jupyter depuis le modèle de notebooks de PyCharm, en utilisant un noyau d’exécution actif.
Cette approche permet aux variables, aux modèles et aux données de rester disponibles entre les cellules, au lieu d’exécuter des scripts séparés qui ne partagent pas le même état. Selon JetBrains, cela permet d’exécuter les tâches liées aux notebooks et à l’apprentissage automatique de manière plus fiable, avec moins de jetons utilisés. Pour commencer, il est possible d’ouvrir la conversation d’IA et de demander l’exécution d’une tâche dans le notebook.
Orienter les agents vers le bon environnement Python
La version introduit une nouvelle compétence nommée Agent environment coordinator, qui fournit à l’agent d’intelligence artificielle des informations sur l’interpréteur et l’outil configurés pour le projet. Les outils pris en charge comprennent uv, Poetry, pip dans un environnement virtuel et conda, afin que les commandes d’exécution ou d’installation de paquets ciblent l’environnement associé au projet plutôt que l’environnement système.
Si aucun environnement n’est configuré, il est possible d’en créer un via PyCharm, tandis que l’agent détermine comment utiliser les informations disponibles. L’utilisateur peut activer cette fonction en demandant à l’agent d’exécuter quelque chose dans le projet ou de l’y installer.
Prise en charge des notebooks marimo et des plugins PyCharm
Il est désormais possible d’ouvrir, de modifier et d’exécuter des notebooks marimo directement dans PyCharm grâce à un nouveau plugin développé par l’équipe marimo. Ces notebooks prennent en charge les cellules interactives et les éléments d’interface utilisateur interactifs au sein d’un notebook dédié, sans quitter l’environnement de développement.
Comme les notebooks marimo sont enregistrés sous forme de fichiers Python, ils sont compatibles avec Git, peuvent être exécutés comme des scripts et intégrés à des projets Python existants. Le plugin est disponible pour une installation séparée.
Dans le cadre de la maintenance des plugins intégrés, JetBrains a retiré du paquet par défaut ou cessé d’inclure des plugins peu utilisés, notamment Data Wrangler, Hugging Face et la prise en charge de Google Colab. Il reste possible d’installer les versions compatibles depuis JetBrains Marketplace, mais ces plugins ne sont plus intégrés ni activement pris en charge par l’équipe PyCharm. Cette mesure vise à proposer un ensemble de plugins intégrés plus ciblé et à contribuer au maintien de la réactivité de PyCharm.
Gestion des paquets Python et vérification des types
La fenêtre de l’outil Python Packages a été repensée : les paquets apparaissent désormais dans une arborescence réductible avec leurs dépendances, de nouvelles icônes, l’affichage des versions aligné à droite et des liens directs pour l’installation et la mise à jour.
Une fenêtre de recherche flottante dédiée aux paquets a également été ajoutée. Elle permet de trouver et d’installer rapidement des paquets, et indique l’environnement dans lequel l’installation sera utilisée. L’utilisateur peut sélectionner un module et un groupe de dépendances, installer des paquets dans les groupes de dépendances uv ou Poetry tels que dev et test pour chaque membre de l’espace de travail, modifier directement les versions ou via la fenêtre Change Version, et installer depuis des dépôts de contrôle de version à l’aide de Custom Installation.
Les dépôts de paquets peuvent désormais mémoriser leur état entre les sessions lorsqu’ils sont activés ou désactivés, tandis que les liens inaccessibles affichent un message d’erreur explicite. Les améliorations incluent également la prise en charge du Remote Development.
En matière de vérification des types, PyCharm affiche des messages plus clairs et plus exploitables, avec des détails plus riches sur les erreurs d’incompatibilité de types, une différence de type pour les fonctions et les types composites, ainsi que des noms et des types affichés en entier dans les infobulles d’inspection avec des liens cliquables.
Correctifs et disponibilité de la version
PyCharm ne crée plus d’environnements virtuels pour les versions obsolètes de Python, à savoir Python 2.7, 3.6 et 3.7. Il reste toutefois possible de créer un nouvel environnement depuis la ligne de commande et de l’ajouter manuellement à l’environnement de développement. En outre, l’inférence de SQLAlchemy 2.0 Session.get(), ainsi que de SQLModel, traite désormais Session.get(Entity, id) comme une instance du modèle plutôt que comme la classe.
Toutes ces mises à jour sont disponibles dans PyCharm 2026.2.1. La mise à jour peut être effectuée depuis l’environnement de développement ou via l’application Toolbox, ou bien la version peut être téléchargée pour être testée sur des projets personnels.