Qu’est-ce que le low code ?

Le low-code est une approche de développement de logiciels qui permet aux utilisateurs de créer des applications avec un minimum de codage manuel. Au lieu de tout écrire à partir de zéro, le développeur utilise des outils visuels tels que des interfaces de type « glisser-déposer », des composants prêts à l'emploi, des workflows et des modèles.

Sans plateforme low-code, le développement traditionnel consiste à écrire des centaines ou des milliers de lignes de code pour créer ne serait-ce qu'une simple application. Grâce au low-code, les utilisateurs ayant des compétences de codage moins formelles peuvent concevoir à l'aide d'interfaces visuelles intuitives. Les développeurs chevronnés peuvent également tirer avantage de ces capacités.

Par exemple, certaines applications métier nécessitent des connaissances d'un langage de programmation spécifique, ce qui réduit la sélection des développeurs. En éliminant ce goulot d'étranglement, les plateformes de développement low-code raccourcissent le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), permettant ainsi aux ingénieurs expérimentés d'accomplir plus et plus rapidement.

L'interface utilisateur graphique et les fonctionnalités de glisser-déposer d'une plateforme low-code automatisent certains aspects du processus de développement, éliminant ainsi toute dépendance à l'égard des approches de codage traditionnelles. Les plateformes low-code démocratisent le développement d'applications, en particulier pour les développeurs citoyens, c'est-à-dire les utilisateurs professionnels ayant peu d'expérience en matière de codage, tels que les analystes commerciaux ou les chefs de projet.

Contrairement aux plateformes de développement no-code, qui permettent aux utilisateurs de créer des applications et d’automatiser des processus métier sans écrire de code, les environnements low-code sont souvent utilisés par des développeurs professionnels pour automatiser les aspects génériques du codage. Cela permet de concentrer les efforts sur la « dernière étape » du développement.

Les deux approches visent à abstraire les aspects complexes du codage en utilisant des interfaces visuelles et des modèles préconfigurés, mais elles présentent leurs différences en termes d’utilisateurs visés, de cas d’utilisation et plus encore.

L'essor du codage assisté par l'IA a estompé les frontières qui séparaient auparavant ces deux catégories. Ce changement représente la dernière étape de la longue évolution du low-code remontant aux années 1980.

Dans les années 1980, de nouveaux outils ont permis aux développeurs de créer des applications pilotées par une base de données avec beaucoup moins de code que les méthodes de programmation traditionnelles.

Les années 1990 ont vu l’émergence du développement rapide d’applications (RAD), qui se concentrait sur l’accélération de la livraison des logiciels, en partie via des outils visuels. Les environnements de développement intégrés (IDE) comme Microsoft Visual Basic ont contribué à populariser les interfaces glisser-déposer.

Les outils de conception visuelle, les contrôles réutilisables et la programmation événementielle ont réduit la complexité du développement et ont préfiguré bon nombre des fonctionnalités que l'on retrouve aujourd'hui dans les plateformes low-code modernes.

Les années 2000 ont apporté leur plateforme de business process management pour répondre au besoin d’outils permettant d’automatiser les processus sans nécessiter de ressources de codage importantes. Des outils ont émergé pour permettre aux entreprises de modéliser visuellement et d’automatiser les workflows.

La décennie suivante a vu l'apparition des services cloud, qui ont créé les conditions idéales pour l'essor des plateformes low-code, ce qui a conduit à l'émergence du concept de « développeur citoyen ». Les utilisateurs professionnels avec des compétences limitées en codage devaient pouvoir créer des applications et des workflows pour leurs équipes, et les plateformes low-code comblaient ce vide. Les plateformes low-code se sont étendues au-delà de l'automatisation des workflows pour prendre en charge les applications destinées aux clients, les applications mobiles, les API et l'intégration des données, les tableaux de bord analytiques et plus.

Les années 2020 ont marqué un nouveau chapitre dans l'évolution des plateformes low-code. Auparavant, les fournisseurs low code se faisaient concurrence sur un principe simple : le développement de logiciels étant trop difficile, les développeurs et les utilisateurs professionnels ont besoin d’abstractions visuelles pour éviter d’écrire du code. Le développement logiciel était lent et les développeurs qualifiés étaient rares et chers. Les utilisateurs professionnels ayant des capacités de codage limitées ne pouvaient pas participer à la création d’applications. Des plateformes comme Mendix, Microsoft Power Apps et Appian ont résolu ce problème grâce à des abstractions visuelles intelligentes qui ont permis de gagner en rapidité et en contrôle.

De nouveaux systèmes de codage axés sur l’IA ont introduit une nouvelle proposition : et si l’IA générative pouvait simplement écrire la plupart ou la totalité du code pour vous ? Les systèmes de codage agentique actuels éliminent une grande partie du besoin d’abstractions visuelles. Désormais, vous pouvez faire en sorte que le code exécute ce que vous voulez en indiquant simplement à un modèle ce qu’il doit faire.

Par exemple, un développeur peut désormais décrire une application en langage naturel : « Créer un portail client avec authentification, facturation par abonnement, notifications par e-mail et tableau de bord d’administration. » Un système agentique est capable de générer automatiquement une grande partie de la structure du projet, de la configuration de l’infrastructure, du schéma de base de données, des API, des tests et des composants frontend.

Les grands modèles de langage (LLM) peuvent générer du code, concevoir des workflows, créer des interfaces utilisateur et traduire des prompts en langage naturel en composants logiciels. Cela a même permis l'émergence d'une pratique appelée « vibe coding », qui consiste à inciter des outils d'IA à générer du code sans même avoir à comprendre les principes fondamentaux de la programmation, bien que cette pratique comporte des risques importants, notamment dans le contexte de la création d'applications d'entreprise. Les entreprises modernes sont confrontées à de nouvelles formes de shadow IT, lorsque les employés utilisent des plateformes de codage assistées par IA sans supervision adéquate ni processus établis.

Les agents IA peuvent faire bien plus que générer des extraits de code. Ils peuvent :

• Analyser des référentiels entiers

• Comprendre l’architecture des applications

• Créer plusieurs fichiers simultanément

• Refactoriser les grands systèmes

• Générer des tests

• Résoudre les bugs

• Exécuter des commandes et des outils

• Progresser de manière autonome vers un objectif

Alors que de nombreux fournisseurs de low-code ont intégré des assistants d'IA qui permettent aux utilisateurs de décrire des applications en langage humain simple, une transition plus importante est en cours vers des plateformes de génération de code IA basées sur IA agentique.

Le codage agentique est bien plus que l’autocomplétion assistée par l’IA. Ces systèmes servent de collaborateurs avec les développeurs, avec des agents qui peuvent non seulement générer du code, mais aussi prendre des mesures autonomes tout au long du cycle de développement logiciel. Ces plateformes incluent de plus en plus GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code d'Anthropic, Cursor et IBM Bob.

Certains ont déclaré l'obsolescence du low-code tel qu'on l'appelait autrefois. L'une des principales conséquences du codage agentique est le paradigme du « code-first low-code ». Le résultat d'un projet de codage agentique n'est pas un produit low-code, mais une base de code classique. Cela se traduit par une maîtrise totale, un code sur mesure, une réduction de l’enfermement propriétaire et une compatibilité avec les outils modernes.

Certaines entreprises qui auraient choisi une plateforme low-code il y a quelques années peuvent désormais utiliser des agents d'IA pour développer des logiciels. En réponse à cela, de nombreux fournisseurs de solutions low-code ont intégré l'IA agentique dans leurs produits. Les espaces visuels pour lesquels ces plateformes sont connues sont conservés, mais l’expérience de codage manuel est remplacée par une génération de code par l’IA.

En effet, les fournisseurs low-code font évoluer leurs produits, passant de générateurs visuels à des environnements d’orchestration pour les agents IA. La frontière entre le low-code et l'ingénierie logicielle s'estompe, le codage agentique rendant cette distinction de plus en plus floue. Plutôt que de se substituer au code, les agents remplacent une grande partie de l'expertise et des efforts humains nécessaires à la production de code, ce qui constitue une abstraction encore plus forte. Pour ces raisons, beaucoup considèrent le codage agentique non pas comme la prochaine phase du low code, mais comme son successeur.