Par Rémy Philippe, conseiller, Conseil en gestion
Low-code et IA : quels sont les impacts réels pour les plateformes et les pratiques
Les plateformes low-code désignent des environnements de développement généralement simplifiés. Elles permettent à des utilisateurs (experts ou non) de créer des applications fonctionnelles ou bien des automatisations selon leurs besoins. Aujourd’hui, ces plateformes connaissent une véritable évolution, grandement impactée par l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA). L’IA s’intègre progressivement aux environnements existants et transforme la manière de créer et d’automatiser des applications. Elle peut guider l’utilisateur dans son parcours de création en effectuant des propositions plus précises selon le besoin initial, mais aussi générer des applications fonctionnelles.
Dans l’ensemble, si les environnements low-code permettent déjà de démocratiser le développement d’application et l’automatisation, l’ajout de l’IA permet d’aller encore plus loin. L’intelligence artificielle peut par exemple adapter certaines propositions de gabarits au cours du processus de création, ou bien analyser le besoin de manière plus précise, améliorant ainsi la qualité de la proposition. L’IA et le low-code accélèrent l’adoption de ces plateformes, mais soulèvent aussi un certain nombre de questions autour de leurs usages et de leurs limites.
Les bénéfices de l’intelligence artificielle pour les environnements low-code
Comment l’IA facilite-t-elle la création d’applications low-code avec le langage naturel ?
L’impact le plus évident de l’ajout de l’intelligence artificielle sur ce type de plateforme est le même que pour toute autre utilisation de l’IA avec l’utilisation du langage naturel. Lors de la création d’applications via les plateformes low-code, il suffit de décrire un objet métier pour que le système propose un modèle de données adapté par exemple. Les itérations peuvent ensuite se faire dans des prompts de suivi ou par des suggestions intelligentes directement dans la plateforme. Ce type d’utilisation est déjà possible notamment dans PowerApps avec la fonctionnalité « Démarrer avec Copilot ». Une première ébauche peut être générée à partir d’une simple description textuelle, et ce même avec des connaissances très limitées en développement.
Comment les assistants IA du low-code standardisent le développement applicatif.
Des avantages du low-code et de l’IA qui profitent aussi aux experts
Mais les gains de productivité évidents pour des utilisateurs non aguerris (low-code) sont également mesurables pour des développeurs métiers (procode). En effet, l’utilisation de GitHub Copilot permet déjà à de nombreux professionnels d’importants gains de temps, et même pour 55% d’entre eux d’améliorer la qualité de leur code.
On peut imaginer que les gains de temps réalisés permettent aux utilisateurs de tous niveaux de se concentrer sur des taches plus complexes et à plus forte valeur ajoutée. C’est d’ailleurs l’une des principales promesses de l’IA!
Les risques et limitations du développement low-code assisté par l’IA
Une gouvernance renforcée nécessaire avec la démocratisation du low-code
Si cette démocratisation possède de nombreux points positifs, elle implique également une augmentation quant au nombre de concepteurs issus de profils non techniques, et ainsi une hausse d’applications développées. Avec cette croissance s’ajoutent aussi des enjeux potentiels sur l’utilisation des données, les vulnérabilités potentielles, etc.
Une bonne gouvernance interne devient indispensable, notamment pour contrôler l’utilisation de Power Platform par exemple, définir les droits de créer des applications ou encore de gérer l’accès aux différents connecteurs.
Il est donc essentiel de renforcer les bonnes pratiques, tout en permettant aux utilisateurs d’exploiter le plein potentiel de ces plateformes low-code, qui apportent une forte valeur ajoutée selon les cas d’usage. Afin d’éviter la multiplication d’applications redondantes par exemple, il serait important de bénéficier d’un inventaire applicatif de l’existant au niveau corporatif. Toute création d’une nouvelle application devrait passer par une analyse du besoin, de sécurité ainsi que d’un arbitrage sur sa pertinence ou non. Le modèle de gouvernance de ces applications devrait systématiquement être mis en place et validé en amont de la création. Un choix cohérent des plateformes low-code par organisation est également nécessaire, afin d’éviter l’utilisation de trop nombreuses plateformes low-code au sein d’une même organisation, et une dépendance trop grande à différentes plateformes propriétaires. Également, bien que ces plateformes démocratisent la création applicative à tous les types de profil, ces droits spécifiques de création devraient être attribués à certains profils uniquement, conjointement avec la mise en place d’un cadre organisationnel précis et cohérent.
Quels impacts sur le secteur de la consultation ?
L’IA dans le low-code va bien entendu déplacer en quelques sortes le point de gravité: moins de réalisations manuelles, et potentiellement plus de potentiel sur l’architecture, la gouvernance et bien entendu l’adoption. Progressivement, nous pourrions imaginer que la facilité induite par l’arrivée de l’IA sur ces plateformes va permettre de « casser » certaines limites pour des utilisateurs non IT, et de développer de nouveaux usages en investissant un temps limité sur la création manuelle.
Pour les développeurs, la diminution, selon les cas, du temps passé sur la création manuelle va également permettre d’aller plus loin dans les usages, et potentiellement de dégager des cas d’utilisation plus avancés, tout en laissant plus de place à l’exploration.
Les rôles pourraient être requalifiés dans certains cas. Par exemple, un rôle QA/Test Lead pourrait mettre en place des tests gouvernés pour des applications ou agents IA, avec une analyse des incidents et des taux de réussite sur certains scénarii.
En somme, les faits saillants sont clairs : l’IA démocratise encore plus les plateformes low-code, élève le niveau de personnalisation et réduit également et surtout le délai entre une idée et sa réalisation. Avec cette démocratisation permise par l’IA viennent également de nouveaux défis (gouvernance, administrations…), mais aussi de nouveaux usages et rôles futurs.
Sources:
Diginomica – OutSystems & agentic AI
Economic Times CIO – ROI-first AI integration
Forbes Technology Council – AI and low-code
Forbes – AI-assisted development and human augmentation
No-Code District – AI and low-code in consulting
