No-Code et Data : comment accélérer vos projets avec des outils faciles d’accès ?

Image par Lukas sur Pexels

Émettre une hypothèse, l’exploiter, la tester, puis l’approfondir, ou pivoter pour mieux adresser un nouveau cas : autant de phases possibles et répétables dans les projets data que nous menons pour nos partenaires. Cette démarche est particulièrement pertinente dans le cadre de projets d’innovation, où le contexte d’un projet peut évoluer rapidement, voire se transformer complètement. Par conséquent, la capacité à présenter efficacement des solutions flexibles est devenue indispensable.

La plupart de ces projets impliquent la création d’un PoC (Proof of Concept) ou de prototypes qui permettent de présenter les premiers résultats obtenus, de confirmer la viabilité du projet ou de tester l’efficacité d’un dispositif théorique en situation réelle.

Lorsque la réalisation d’un POC nécessite la mise en œuvre de compétences et expertises dépassant celle d’une équipe data « classique » — product owner, chef de projet data, data scientist ou data engineer — il faut parfois faire un choix : rester concentré sur la proposition de valeur du POC (et limiter volontairement le scenario du POC) ou enrichir l’équipe de réalisation avec de nouvelles compétences (avec les ajustements de budget et de planning nécessaires…)

Chez MFG Labs, nous accompagnons régulièrement de nombreuses initiatives de POC, démonstrateurs et autres initiatives de transformation data/IA… et au contact des différentes start-ups que nous avons eu la chance d’accompagner, nous avons appris qu’il est important de se confronter le plus vite possible aux utilisateurs finaux.

Pour cette raison, nous avons enrichi notre palette d’outils de création de POC avec des solutions « no-code » ces dernières années. Pour développer et déployer des outils accessibles à tous tout en gardant un planning, un budget et des ambitions résolument tournées sur la priorité de tous PoC — savoir si l’idée est viable ou non.

Dans cet article seront présentés les différents avantages des plateformes de « no-code », et comment ces dernières répondent aux besoins de développement des PoC. Nous détaillerons également comment nous avons mis en œuvre l’une de ces plateformes dans un projet spécifique chez MFG Labs.

POC & no-code : le temps des décisions viendra plus tard

Le processus de développement d’un PoC est souvent lié à des facteurs déterminants, imposant des défis significatifs aux équipes techniques. Parmi ces facteurs :

• Le temps ;
• Un périmètre fonctionnel en perpétuel mouvement ;
• Une stack technologique mouvante ;
• La volonté de garder une équipe courte, avec des expertises concentrées sur la proposition de valeur du POC ;
• Un budget maîtrisé.

Face à ces défis, les besoins fondamentaux d’un PoC se cristallisent autour de la nécessité d’itérations rapides. Un prototype réussi exige une flexibilité qui permet des ajustements rapides en fonction des évolutions des besoins du métier. Cette capacité à pivoter rapidement est cruciale pour s’assurer que le PoC reflète de manière précise et adaptable les spécifications du projet.

C’est dans ce contexte que l’utilisation de solutions “no-code” nous semble opportune, car celles-ci proposent des éléments disponibles « sur l’étagère », faciles à mettre en œuvre, pour éviter de réinventer la roue et de rester concentré sur les objectifs clés à démontrer.

POC & no-code : se concentrer sur l’essentiel

L’un des principaux défis lors du développement d’un PoC réside dans la pression du temps et l’optimisation des efforts. Le « no-code » répond à cette préoccupation en simplifiant considérablement le processus de développement. En effet, les acteurs peuvent se concentrer sur l’essentiel, par exemple, les capacités de prédiction d’un modèle d’IA, sur lequel des efforts de développement importants doivent être investis.

Une solution no-code de développement d’interface web peut par exemple permettre de présenter un modèle d’IA à des utilisateurs simplement : grâce à des composants standards pour la création des visuels ou la gestion des accès.

L’utilisation de ce type de solution permet aussi des itérations rapides sur les caractéristiques du produit en cours de développement grâce aux blocs de fonction inclus dans l’outil. Multiplier les échanges avec le métier, en intégrant rapidement ses demandes n’induit plus forcément des délais exorbitants.

Il est important de noter qu’avec le no-code, l’adage « le mieux est l’ennemi du bien » prend tout son sens. En effet, toute tentative de personnalisation qui s’écarte des fonctionnalités standards de l’outil peut s’avérer complexe à implémenter.

L’utilisation d’interfaces visuelles pour créer une application est une — voire la — caractéristique distinctive du « no-code », offrant une expérience de développement plus accessible et intuitive. Les outils visuels simplifient la création de workflows complexes et la conception d’interfaces conviviales sans nécessiter une expertise approfondie en programmation.

Ce type de mécanisme permet de modéliser rapidement et efficacement la logique métier permettant à une application de fonctionner. On y retrouve généralement des briques de workflow préconçues, avec des fonctionnalités récurrentes sur ce genre de plateforme, telle que la gestion des utilisateurs, ou la navigation. Cela démocratise le processus de développement permettant à des utilisateurs — techniques ou non techniques — de contribuer à la création de solutions logicielles.

Prenons l’exemple d’une plateforme de « no-code » permettant le développement de web apps, des éléments d’interface sont mis à disposition. Ces composants sont modifiables et agençables dans l’esprit de l’outil. Cependant, tenter de dépasser ces configurations standards peut s’avérer dommageable.

Cette capacité à impliquer des profils non techniques dans le processus de développement est l’un des avantages les plus marquants du « no-code » : des utilisateurs sans compétences approfondies en programmation peuvent contribuer à la création d’applications, cela élargit considérablement la base de contributeurs. Les équipes bénéficient des connaissances métier spécifiques de chacun, favorisant une collaboration plus étroite entre les équipes techniques et non techniques.

Bien sûr, des connaissances techniques sont toujours nécessaires pour respecter les standards du domaine. Par exemple, un utilisateur qui ne connaît pas les contraintes de sécurité des sites web peut très facilement créer des failles.

Une API pour le cœur du PoC, le No-code pour le reste

Dans un projet data, l’intégration de différentes sources de données et d’API est cruciale. Les solutions « no-code » simplifient ce processus complexe en fournissant des outils pour l’intégration de données. Les développeurs peuvent connecter rapidement des bases de données, des services cloud, et d’autres API sans avoir à écrire des lignes de code. Cette facilité d’intégration accélère le développement et garantit une interconnectivité fluide entre les différents composants de l’application.

Ainsi, le « no-code » casse les silos traditionnels du développement logiciel. En accélérant le développement des PoC, en utilisant des interfaces visuelles intuitives, en impliquant des profils non techniques et en simplifiant l’intégration de données. Ces approches novatrices ouvrent la voie à des dispositifs où la création d’applications devient accessible à tous.

Présentation d’un cas d’usage

Pour l’un de nos clients, nous avons utilisé une solution de No-Code afin de développer rapidement un démonstrateur. L’objectif ? Présenter une idée à des partenaires stratégiques tout en évaluant l’acceptation du produit. De la nature même du projet, le budget s’est ainsi révélé assez limité.

Ce prototype n’avait pas vocation à exister plus de 6 mois, en revanche il allait devenir le laboratoire du produit définitif et pour cela nous étions à la recherche de pratiques de développement qui permettaient de réagir très rapidement aux changements de cap (voire de pivots) du métier ; le tout sans développeur web.

La web-app qui le constituait devait être simple et facilement accessible par des professionnels. Elle devait permettre d’exposer les prédictions d’un modèle de Machine Learning et capter des données qui permettraient d’améliorer ce même modèle.

Dans le cadre de ce projet nous avons utilisé Bubble.io, qui présente différents avantages : la mise à disposition d’une base de données intégrée, la disponibilité de multiples plugins, la gestion automatique des utilisateurs ou encore l’intégration avec Figma, un outil de création de maquette UX (www.figma.com).

Le squelette de la web-app a donc pu être créé en quelques clics grâce à cette intégration qui permet d’importer l’ensemble des écrans disponible dans la maquette directement dans l’éditeur de pages web.

Des API ont été développées et exposées par nos soins, permettant les interactions avec le modèle de détection d’anomalies, et l’upload de données sur du stockage AWS S3.

Une fois les maquettes Figma intégrées et l’API développée, nous avons pu créer la logique de la web-app, c’est-à-dire :

• La gestion des utilisateurs (inscription et connexion) et la gestion des droits d’accès ;
• La navigation entre les pages ;
• Les appels à nos API ;
• Les différents workflows et étapes de validation de paramètres et de données.

La webapp devant être disponible sur Internet, nous avons gagné beaucoup de temps grâce aux fonctions de sécurité et de gestion des accès. En effet, les workflows natifs Bubble nous ont permis de mettre en place des parcours de sign-in, log in et log out en quelques clics.

Les actions sont ensuite associées à un élément de la page sur laquelle le paramétrage est effectué, permettant à la logique de se déclencher dès lors que l’élément est utilisé. On dispose ainsi d’une gestion des utilisateurs fonctionnelle, sur un front-end, sans avoir écrit une ligne de code.

Conclusion

Bien sûr, les solutions de no-code ne sont pas exemptes d’inconvénients. Dans ceux que nous avons pu voir, nous pouvons déjà citer :

• Une très forte nécessité d’expertise des bonnes pratiques quand le besoin devient lui aussi plus complexe (et donc une vraie remise en cause du gain de temps vs les solutions de développements classiques) ;
• La pérennité d’une solution no-code, face à des enjeux de maintenance, de performance, de sécurisation et d’évolution dans un SI traditionnel.

Mais dans les cas où il s’agit de mettre en place des solutions rapides pour valider une approche data, les solutions no-code nous permettent d’accélérer le time-to-market de nos approches en :

• Gardant le besoin dans un cadre précis : ne faire que ce que la solution permet de faire simplement ;
• Assurant l’accessibilité du POC à son échantillon de référence, sans nécessité d’installation complexe côté utilisateurs finaux ;
• Incitant des choix tactiques en termes de technique/métier : ne faire dans la solution no-code que ce qui est de l’ordre du jetable, garder dans un core externe ce qui fait partie de la promesse de valeur.

L’usage de ce type de solution nous a montré qu’en permettant à des utilisateurs non techniques d’intervenir dans la création de prototypes fonctionnels — sans écrire une seule ligne de code — permettait de conserver une équipe concentrée et agile dans le développement de PoC tout en canalisant les efforts sur les expertises clés. Et ainsi de maximiser les apports des phases exploratoires afin d’atteindre la confirmation des nouveaux concepts.

Reste qu’il s’agit ensuite de savoir quand et comment passer du stade du no-code pour faire la transition vers une approche de développement plus traditionnel — un moment majeur du cycle de vie du PoC, mais cela fera sans doute l’objet d’un autre article.

À propos de MFG Labs

MFG Labs est une société de conseil et réalisation experte en data, qui aide les entreprises à améliorer leurs prises de décision, à automatiser leurs processus et à créer de nouveaux services grâce à la data science, au design et à l’utilisation des dernières technologies.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre site — mfglabs.fr