Le Low-Code pris en étau entre le No-Code et le développement assisté par l’IA

le 04/02/2026 par Sylvain Fagnent, Alain Faure

Tags: Data & AI, Software Engineering, No Code / Low Code

Introduction

Pendant plus d’une décennie, les plateformes low-code ont été présentées comme le compromis idéal : plus rapides que le développement traditionnel, mais plus puissantes et gouvernables que le no-code. Elles promettaient de rapprocher métiers et IT, d’accélérer la delivery tout en conservant une certaine rigueur technique. Si elles sont loin d’avoir remplacé le développement traditionnel elles ont permis de répondre à des besoins pour lesquels les approches classiques étaient trop lourdes.

Mais l’irruption massive de L’IA générative est en train de rebattre les cartes. Aujourd’hui, le low-code se retrouve coincé entre deux forces qui progressent beaucoup plus vite que lui : le no-code boosté à l’IA d’un côté, et le développement assisté par l’IA de l’autre.

Le no-code + IA : la démocratisation radicale

Les solutions no-code ont toujours misé sur les profils non techniques. Leur principal frein était la complexité logique : dès que les règles/besoins devenaient sophistiqués, les limites apparaissaient. Il fallait compléter la plateforme via des plugins (~un peu de développement à façon par un développeur - assimilable à du low-code), ou alors contourner sa contrainte, attendre une (hypothétique) montée de version de la plateforme ou encore passer sur un développement à façon et donc sortir de ce type d’outillage.

L’arrivée de l’IA a changé la donne. Grâce aux interfaces conversationnelles et à la génération automatique de workflows, de modèles de données, d’écrans, de requêtes SQL, les plateformes no-code donnent plus de finesse de contrôle à l'utilisateur, toujours sans développer. Un avantage toujours puissant reste le déploiement géré automatiquement de manière assez transparente.

No-code + IA permet donc :

La création d’applications rapidement et avec un minimum de connaissance technique
Une autonomie renforcée des métiers
Un time-to-market imbattable
Et toujours un déploiement transparent pour les développeurs et les utilisateurs finaux

Pour de nombreux cas d’usage (formulaires, back-offices, automatisations, apps internes), le no-code IA doit pouvoir couvrir désormais 90 % des besoins … là où avant le low-code venait combler les manques.

Le développement assisté par l’IA : la productivité des experts

À l’autre extrémité du spectre, le développement logiciel traditionnel bénéficie lui aussi d’un bond spectaculaire.

Les assistants IA pour développeurs permettent aujourd’hui :

Génération de code quasi complet à partir d’un prompt
Refactoring, tests et documentation automatisés
Compréhension accélérée de bases de code complexes

Le développeur garde :

Le contrôle du code généré qu’il peut reprendre tel que et le modifier ou encore itérer si le résultat ne lui convient pas avec une autre IA si cela lui chante (#LLM_indépendant)
Le contrôle total de l’architecture
La maîtrise de la performance et de la sécurité
La capacité à traiter des cas complexes ou critiques

Là où le low-code imposait des abstractions parfois rigides, le code + IA offre désormais vitesse et liberté. Le principal argument historique du low-code — « plus rapide à développer que le code » — devient de moins en moins vrai, d’autant plus que l’application reste relativement classique, ce qui est la cible traditionnelle des plate-forme de low-code

Le développement assisté par l’IA requiert certes des compétences techniques, mais c’est également le cas pour la maîtrise d’une plateforme low-code. Les compétences mobilisées diffèrent, et le choix de l’approche dépend largement de celles déjà présentes dans l’organisation. En revanche, le principal argument historique du low-code — la rapidité de mise en œuvre par rapport au développement — apparaît aujourd’hui de moins en moins différenciant, à mesure que les outils de développement assisté par l’IA gagnent en maturité.

Le low-code : un entre-deux se fragilise

Le low-code souffre de plusieurs faiblesses structurelles :

Trop complexe pour les métiers, qui préfèrent le no-code conversationnel
Trop contraignant pour les développeurs, qui vont plus vite avec du code assisté par IA
Coûts de licence élevés comparés à des stacks open-source + IA
Vendor locking : dépendance forte à un éditeur, difficulté de sortie - la réversibilité n’est pas du tout dans l’ADN de ces plateformes

Par ailleurs, les avantages des plate-formes low-code s’estompent : flexibilité par rapport au no-code et réduction de l’effort technique par rapport à du développement

Les plateformes “pure player” sont les plus menacées. Les plate-formes intégrées à un écosystème (Salesforce, SAP, Oracle, PowerApps, ServiceNow…) vont quant à elles continuer à bénéficier de l’intégration native à ces écosystèmes. Dans ces contextes, le low-code n’est pas un choix “technique pur”, mais un choix d’écosystème. C’est sans doute là que le low-code survivra le plus longtemps.

Par ailleurs, pour des environnements qui ont besoin d’être très cadrés (ex. banque, assurance, santé) le low-code offre des mécanismes de contrôle centralisés en particulier sur la sécurité (rôles, droits, audit) et des patterns de développement standardisés. Par rapport à du code généré sans cadre, par vibe coding par exemple, le low-code réduit le risque de dérive.

Enfin, pour des cas d’usage répétitifs et bien balisés le low-code peut rester pertinent. Pour des applications internes standardisées ou des processus métiers récurrents, dans une architecture connue, sur la base de patterns répétables où la créativité technique est faible, là en effet **le low-code permet de produire vite et de manière très homogène. Il fait sens dans ce contexte. **

Conclusion : l’IA supprime les intermédiaires

L’histoire se répète : chaque vague technologique majeure tend à supprimer les couches intermédiaires.

Le no-code IA tend à éliminer le besoin de comprendre la technique
Le développement assisté par IA élimine une grande partie de l’effort technique

Entre les deux, le low-code est sous pression et il apparaît de plus en plus comme un compromis qui pourrait devenir inutile. Le low-code ne résiste que là où il est “protégé” par des contraintes d’encadrement, d’organisation ou d'écosystèmes. En dehors de ces zones, la dynamique de fond reste en sa défaveur.

Le Low-Code pris en étau entre le No-Code boosté à l’IA et le développement assisté par l’IA.