Depuis plus de dix ans, les plateformes d’automatisation no-code ont servi de colonne vertébrale à une nouvelle génération d’utilisateurs du numérique. Zapier, Make ou n8n ont permis à des milliers d’entreprises de relier leurs outils, d’orchestrer des processus sans écrire une ligne de code, et de s’émanciper de la dépendance aux développeurs. Ces plateformes ont créé un langage de l’action — simple, visuel, procédural : si ceci, alors cela (if this, then that, IFTT est même le nom de l’une de ces plateformes)
Aujourd’hui, alors ce modèle montre ses limites — scénarios tentaculaires, connecteurs dépréciés… — une nouvelle espèce d’outil s’avance : l’agent IA.
Mais, que se passe-t-il ?
Lors de son Dev Day 2025 en octobre, OpenAI a introduit clairement un tournant, accélérant la dialectique « assistant vs. automate« . L’entreprise ne veut plus seulement fournir des modèles de langage, mais transformer ChatGPT en une plateforme d’action. Avec son nouveau module « AgentKit »1, OpenAI propose aux développeurs — et bientôt aux utilisateurs — de créer des agents capables non seulement de converser, mais d’exécuter des tâches dans des applications tierces. Autrement dit, ChatGPT peut désormais agir à la place de l’utilisateur, dans un cadre conversationnel.
Oui, et alors ?
Alors ? C’est une évolution stratégique : jusqu’ici, le no-code reposait sur la logique des connecteurs et des scénarios. Désormais, il s’agira simplement de demander à son agent : « Quand je reçois un e-mail client, envoie-moi un résumé dans Slack et archive la pièce jointe dans Drive. » Et l’agent se débrouillera, sans qu’on ait à lui construire un scénario Make.
Ce glissement paraît technique, il est en réalité culturel. Les plateformes no-code exigent de penser en ingénieur (l’analyste dans « analyste-programmeur » comme j’aime le dire à mes élèves et stagiaires en no-code) : décomposer un processus, formaliser les étapes, tester, corriger, itérer… Les agents IA, au contraire, promettent de penser en humain : exprimer une intention, et laisser la machine inférer le reste.
Cette différence est majeure. L’automatisation classique est déterministe : elle applique des règles. L’automatisation par agent est contextuelle : elle interprète. Cela signifie que, pour la première fois, l’automatisation devient conversationnelle. Au lieu d’un câblage, un dialogue ; au lieu d’un scénario, un raisonnement.
D’accord, donc, qu’est-ce qu’on doit faire ?
Les plateformes no-code ne vont pas disparaître du jour au lendemain. Leur solidité, leur traçabilité et leur conformité en font des alliées indispensables dans l’entreprise. Mais leur promesse — simplifier l’automatisation — est désormais concurrencée sur son propre terrain. L’agent IA ne se contente pas d’exécuter : il comprend. Il comble les trous de logique, adapte les formats, et peut réagir à des situations imprévues.
Pour autant, il reste perfectible : lenteur d’exécution (ou duré imprévisible, ce qui est presque pire), incertitudes sur la fiabilité, questions de sécurité et de gouvernance des données. Tant que ces points ne seront pas résolus, les organisations conserveront leurs scénarios Make et Zapier — mais elles commenceront à les entourer d’agents capables d’en simplifier l’usage.
Vers un modèle hybride
Le scénario le plus crédible à horizon trois ans n’est pas la substitution, mais la convergence. Les plateformes no-code fourniront la structure, les agents IA fourniront l’intelligence d’usage. Les utilisateurs dialogueront avec un agent qui saura créer, corriger ou optimiser un scénario à la volée. Et peu à peu, la distinction entre les deux approches s’effacera.
Dans cette perspective, le chemin est clair : ne pariez pas sur une technologie, mais sur l’interopérabilité. Choisissez des outils ouverts, capables de converser entre eux. Apprenez à vos équipes à décrire leurs processus, mais aussi leurs intentions. C’est cette grammaire du sens — plus que la syntaxe du code — qui dominera la prochaine décennie.
L’automatisation n’est pas en train de disparaître, elle est en train de devenir intelligente. Et comme souvent dans l’histoire du numérique, ceux qui comprendront le mouvement avant qu’il ne s’impose seront ceux qui façonneront la suite.
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