Au moment de l'AI Action Summit à Paris, où le président Emmanuel Macron annonce un investissement de 109 milliards d'euros dans l'IA en France, une question cruciale émerge : comment la France et l'Europe peuvent-elles réellement tirer parti de l'IA et maintenir leur compétitivité face aux États-Unis et à la Chine ? Si l'urgence de former des experts en data et en IA est indéniable — ce sont eux qui construisent les modèles et les bases de données indispensables aux applications IA —, il est essentiel de ne pas négliger un autre pilier fondamental : les développeurs. Ce sont eux qui transforment les avancées scientifiques en produits concrets et intègrent ces briques IA dans des applications viables et évolutives.
Des investisseurs américains influents comme Andrew Chen expliquent que l'IA deviendra une commodité, de plus en plus accessible via des API et des modèles open source. « Plug, baby, plug !» ne s’appliquera pas uniquement à l’électricité et aux data centers mais aux modèles d’IA eux-mêmes. La vraie valeur résidera donc dans les produits capables d'exploiter les effets de réseau et d'optimiser la distribution — ce qui nécessite aussi des développeurs et des experts data, pas uniquement des spécialistes en IA.
Le NoCode et les outils d'IA générative peuvent donner l'impression que le code devient secondaire. Pourtant, les startups IA qui connaissent une croissance fulgurante aujourd'hui ne se construisent pas sans développeurs. Il suffit d'observer les dernières promotions de Y Combinator : les startups d'agents IA se multiplient et, surtout, elles affichent des performances historiques (+10% de croissance mensuelle en moyenne et plusieurs millions d'ARR générés en moins d'un an). Ces entreprises ne se contentent pas d'assembler des briques existantes : elles développent des solutions IA différenciantes, et pour cela, elles s'appuient sur des équipes de développeurs chevronnés. Le NoCode est un outil puissant, mais à l'ère de l'IA, ses limitations deviennent plus évidentes et le code reste indispensable.
Récemment, j'ai participé à un dîner avec une quinzaine d'entrepreneurs du Master X-HEC Entrepreneur. Tous développaient des projets centrés sur l'IA. La majorité avait initialement envisagé de développer leur MVP entièrement en NoCode, séduits par la rapidité et la flexibilité de ces outils. Mais en progressant, ils ont presque tous ajusté leur approche : s'ils continuent d'exploiter le NoCode pour certaines briques (site commercial, CRM, ERP), ils privilégient le code pour les composants essentiels de leur produit, notamment leur backend IA ou leur logiciel métier.
Cette évolution est révélatrice : le NoCode constitue un formidable accélérateur pour structurer un business, tester une idée et automatiser des tâches internes. Mais dès qu'il s'agit de construire un produit différenciant ou un agent IA sur-mesure, ses limitations deviennent évidentes : personnalisation restreinte, complexité d'intégration avec des systèmes avancés, défis de scalabilité, courbe d'apprentissage de plus en plus exigeante.
Prenons un autre exemple concret. Thomas et Paul, deux anciens du Wagon, sont des experts NoCode et des entrepreneurs aguerris. Après avoir vendu leur startup de formation NoCode Emil au Wagon, ils lancent aujourd'hui Akta Conseils, une startup IA spécialisée en automatisation administrative. Pourtant, malgré leur expertise NoCode, ils ont choisi de s'associer avec Dimitri et Julien, deux anciens développeurs du Wagon, pour concevoir leur produit. Pourquoi ? Parce qu'ils ont conscience qu'une approche 100% NoCode limiterait leur potentiel à terme et que le code est incontournable pour développer leur agent IA.
De nombreux entrepreneurs continuent de se former au code et rejoignent le bootcamp de développement web du Wagon pour lancer leur produit, à l’image de John qui vient de lancer Jooc, un assistant IA pour les agences d’architecture et les bureaux d’étude.
L'essor de l'IA crée un paradoxe intéressant pour le NoCode. Si ces outils permettent d'intégrer facilement certaines briques d'IA, ils risquent également d'être supplantés par de nouveaux outils NoCode intégrant l'IA nativement. Investir massivement dans la maîtrise d'une plateforme NoCode spécifique, c'est s'exposer au risque qu'elle devienne obsolète dans un an. À l'inverse, acquérir des fondamentaux en développement web constitue un investissement pérenne qui permet d'épouser l'évolution des technologies sans perpétuellement tout réapprendre.
Autre idée reçue : le NoCode serait systématiquement plus simple. En réalité, la courbe d'apprentissage des outils NoCode est souvent sous-évaluée. L'interconnexion de plusieurs outils NoCode peut s'avérer plus complexe que le développement direct d'une solution sur-mesure. Les entrepreneurs finissent par consacrer plus de temps à contourner les limitations qu'à construire véritablement leur produit. D'autant qu'en 2025, coder avec des outils comme Cursor permet de décupler sa productivité, ce qui remet parfois en question l'arbitrage "Code versus NoCode".
On entend souvent la question :
"Pourquoi apprendre à coder à l'heure du NoCode et de l'IA ?"