Peter Verrykt, Business Unit Lead Data, AI & Automation chez Xylos, s'est entretenu avec deux Senior Product Managers de notre partenaire Mendix sur ce que l'IA dans le low-code signifie pour l'IT en entreprise. Il partage trois enseignements que tout dirigeant IT devrait avoir en tête aujourd'hui.
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J'ai récemment eu une conversation passionnante avec Andrej Koelewijn (Senior Product Manager chez Mendix) et Maurits Elzinga (Senior Product Manager chez Mendix, axé sur GenAI, Developer Experience et Extensibility) sur la manière dont Mendix intègre l'IA et ce que cela signifie pour les organisations qui construisent aujourd'hui l'avenir. En tant que Business Unit Lead Data, AI & Automation chez Xylos, c'est exactement le genre de conversation qui me donne de l'énergie : honnête, techniquement solide et sans brouillard marketing.
Trois enseignements qui me sont restés en tête.
1. Avec l'IA, le low-code devient plus pertinent que jamais
La plus grande idée reçue que j'entends encore trop souvent chez les dirigeants IT en entreprise, c'est que l'IA et le low-code seraient concurrents. Maurits l'a résumé de façon percutante : « Ce n'est pas low-code ou IA, c'est low-code et IA. » Et il a raison. C'est justement parce que le low-code travaille à un niveau d'abstraction plus élevé qu'il devient encore plus pertinent dans un monde piloté par l'IA.
Des outils comme GitHub Copilot et Claude Code génèrent des milliers de lignes de code à toute vitesse, mais quelqu'un doit encore comprendre, valider et gérer ce code. Un modèle low-code visuel est bien plus accessible pour cela qu'une avalanche de boilerplate technique. Low-code et IA se renforcent mutuellement. L'IA dans le low-code n'est donc pas une contradiction, mais la couche qui rend l'IA gérable pour l'organisation moyenne.
2. La gouvernance et la traçabilité sont le véritable goulot d'étranglement
De nombreuses organisations parviennent à lancer des pilotes IA. Construire un agent, mener un proof of concept, susciter de l'enthousiasme dans la boardroom : cela se fait aujourd'hui relativement facilement. Le vrai défi se situe dans le dernier kilomètre, le trajet du pilote à la production.
Andrej a pointé un problème bien connu. Les entreprises sont soudain surprises par leur facture cloud, parce que des agents consomment des tokens de façon incontrôlée sans que personne ne sache plus quel agent fait quoi, ni pourquoi. Mendix travaille donc activement sur des tableaux de bord de monitoring, la traçabilité et l'auditabilité pour les agents IA, afin que votre organisation garde la main sur ce qui tourne réellement en production. Pas le sujet le plus sexy peut-être, mais un sujet fondamental. Car sans ce contrôle, mettre à l'échelle n'est plus de la croissance, cela devient un risque.
3. La gouvernance des données est le fondement, et ce problème est plus ancien que l'IA elle-même
Données fragmentées, silos, incertitude sur le dataset qui détient la golden truth : ce sont des défis plus anciens que l'IA elle-même. Ce qui est nouveau, en revanche, c'est l'outillage qui permet de rendre cela plus gérable, et l'urgence de s'y attaquer enfin correctement.
Mendix intègre une technologie d'ontologie et de graphe (via RapidMiner) pour relier sémantiquement les données provenant de différentes sources. Ainsi, un agent IA ne se contente pas de trouver des données, il comprend aussi comment ces données se rapportent à d'autres données. Je vois personnellement ce type de technologie grandir depuis plus de dix ans, dans une évolution qui va de la recherche académique à l'application industrielle. Nous sommes désormais vraiment prêts.
Ce qui m'a le plus marqué dans cette conversation
Le glissement de « subscribe to innovation » vers « subscribe to innovation, security et governance » comme proposition de valeur. Ce n'est pas un slogan marketing, mais une réponse à ce qui préoccupe réellement les boardrooms aujourd'hui. Cybersécurité, souveraineté sur les données et contrôle de ce que l'IA génère : ce ne sont plus des questions secondaires. On observe même un mouvement de retour vers des solutions on-premise, ce qui montre l'ampleur des préoccupations liées à la conformité et à la sécurité des données.
Dans le même temps, la « concurrence » interne augmente. Vibe coding, citizen development, des agents que tout le monde peut construire : le seuil pour bricoler soi-même quelque chose n'a jamais été aussi bas. La question n'est donc pas comment freiner cela, mais comment canaliser cette créativité vers une plateforme où gouvernance, sécurité et qualité sont garanties. Construire vite sans garde-fous ne résout en effet pas le problème, cela ne fait que le déplacer.
C'est précisément l'espace dans lequel Mendix et Xylos construisent ensemble.
Merci à Andrej Koelewijn et Maurits Elzinga pour cet échange ouvert et passionnant.
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À propos de l'auteur
[Peter Verrykt ](https://be.linkedin.com/in/peter-verrykt)est Business Unit Lead Data & AI chez Xylos et accompagne les organisations dans la transformation de leurs données en valeur business concrète. Il aide les entreprises à voir au-delà des implémentations techniques et utilise la donnée et l'IA comme fondement de meilleures décisions, d'une plus grande agilité et d'une croissance durable.