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 ? »
Mais on pourrait tout aussi bien se demander :
« Pourquoi investir dans la maîtrise d’outils NoCode potentiellement éphémères face à l’IA ? Ne vaut-il pas mieux consolider des bases techniques solides ? »
Il n’existe pas de réponse universelle. Que vous optiez pour le code ou le NoCode, les deux approches sont valables, l’essentiel étant d’apprendre en créant et d’avancer en pleine conscience de ses choix.
Le NoCode conserve toute sa pertinence et poursuivra son expansion rapide. Dans le domaine du marketing digital, par exemple, créer des sites statiques ou des landing pages avec Webflow s’avère plus efficient que de tout développer manuellement. Néanmoins, maîtriser Webflow devient plus intuitif lorsqu’on comprend les fondamentaux du HTML et du CSS, particulièrement pour personnaliser son site.
Pour l’automatisation interne, des solutions comme Make, Notion et Airtable permettent d’élaborer des CRM ou des ERP personnalisés et d’orchestrer des workflows sophistiqués. Là encore, une compréhension technique (base de données, API, JSON) démultiplie les possibilités.
Le NoCode représente donc une boîte à outils précieuse. C’est pourquoi nous intégrons certains outils NoCode dans nos bootcamps Growth Marketing ou nos Skill Courses au Wagon (Skill Course Web Design ou Automatisation). Mais attention aux vendeurs de rêve qui promettent de « gagner des millions avec le NoCode et l’IA sans effort ». La réalité est plus nuancée.
Les experts NoCode les plus accomplis possèdent souvent une solide formation technique. Shubham Sharma, l’un des meilleurs experts NoCode en France, a étudié l’informatique à EPITA et suivi le CS61 de Berkeley avant d’exercer comme développeur. Julien Mottet, expert en automatisation (Airtable, Make), s’est formé au développement web au Wagon en 2018.
Investir dans la formation au code en Europe ne s’oppose donc pas au NoCode. Au contraire, ces profils sauront exploiter judicieusement chaque outil à leur disposition, et prendre les bonnes décisions stratégiques grâce à leur compréhension technique.
Aujourd’hui, les applications d’IA qui marchent ne sont pas juste des interfaces collées à des LLM bruts. Elles nécessitent une vraie architecture technique : bases de données adaptées, workflows optimisés, intégrations avancées, interfaces utilisateur intuitives.
Les développeurs jouent un rôle clé. Ce sont eux qui intègrent les modèles IA dans des applications métiers, qui les connectent à des bases de données, qui gèrent les API et optimisent les performances pour assurer la scalabilité.
Un exemple récent illustre parfaitement l’importance de cette compréhension technique : Cédric O, ancien secrétaire d’État en charge du numérique et co-fondateur de Mistral AI – acteur majeur de l’IA française – a choisi d’apprendre à coder au Wagon en 2024. Ce parcours symbolise la conviction que, même pour des leaders de l’innovation technologique, la maîtrise du code reste un atout fondamental.
Cette démarche montre à quel point le code demeure essentiel, que l’on dirige une entreprise leader de l’IA ou que l’on développe les applications de demain. Des framework comme Ruby on Rails et des librairies comme Tailwind permettent aujourd’hui de développer des produits robustes très rapidement. Et les outils de productivité IA viennent encore amplifier les développeurs. Un assistant de code comme Cursor permet de coder dix fois plus vite, un peu comme avoir un développeur senior à ses côtés, capable d’implémenter de nouvelles fonctionnalités très rapidement. Mais il faut toujours comprendre le code produit par cet assistant particulièrement puissant.
Le marché des développeurs juniors traverse une période d’ajustement, mais cette réalité touche l’ensemble des métiers face à l’IA. Les outils d’IA et de productivité permettent aux équipes expérimentées d’accomplir davantage avec des effectifs réduits, que ce soit dans la tech, le marketing, la finance ou le juridique. La crise de 2024 a contraint de nombreuses startups à ralentir leurs recrutements. Les investissements massifs dans l’IA annoncés en France et aux USA pourraient cependant rebattre les cartes dans les mois à venir.
Pour autant, la maîtrise du code reste plus stratégique que jamais. Si les entreprises recrutent moins de juniors, c’est qu’elles recherchent des développeurs plus polyvalents, capables d’exploiter pleinement les nouveaux outils. Observez les startups en forte croissance dans l’IA : aucune ne se construit sans développeurs. L’IA ne remplace pas les ingénieurs, elle décuple leur potentiel. Cette puissance exige cependant une véritable expertise : le code n’est plus un simple sésame pour décrocher un emploi, mais une compétence fondamentale pour comprendre, optimiser et intégrer de manière pertinente ces nouveaux outils dans un monde où l’IA transforme radicalement nos façons de travailler.
Apprendre à coder demeure donc un investissement particulièrement judicieux. Non seulement pour s’insérer professionnellement ou pour entreprendre, mais aussi pour gagner en autonomie et s’adapter aux évolutions du marché.
La France prévoit de créer neuf pôles de formation et d’excellence en intelligence artificielle et de former 100 000 professionnels d’ici 2030. Pour répondre à cette ambition, Le Wagon s’inscrit pleinement dans cette dynamique en tant que leader mondial de la formation tech. Nos bootcamps forment des développeurs capables de créer des solutions IA innovantes, des data engineers et des data analysts maîtrisant la création et l’exploitation de bases de données pour l’IA, ainsi que des experts en data science et IA, dont beaucoup sont issus de prestigieuses écoles d’ingénieurs et viennent compléter leur formation avec des compétences pratiques. Avec plus de 200 startups issus du Wagon et plus d’un milliard d’euros levés, principalement en France, Le Wagon démontre l’impact concret que peuvent avoir les acteurs de la formation tech, et espérons-le dans le développement futur de l’écosystème IA.
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