Data / IA
Github Spark et Google Opal : De l’idée à l’app en un claquement de doigts
Par Laurent Delattre, publié le 28 juillet 2025
Une simple phrase et votre app sort du néant : Spark et Opal transforment le prompt en produit fini, du front à l’hébergement. L’IA se charge de la tuyauterie, vous gardez la vision. La pensée métier se convertit directement en livraison logicielle. Au passage, ces plateformes redéfinissent les frontières entre conception, déploiement et maintenance.
L’IA métamorphose les métiers du développement d’applications. L’automatisation par l’intelligence artificielle, la productivité accrue et l’assistance contextuelle à l’écriture de code s’imposent comme des tendances phares dans la création de logiciels en entreprise. Et l’IA va désormais encore plus loin ne se contentant plus de « coder » mais allant directement jusqu’à la création complète des applications.
La semaine dernière, deux annonces sont venues confirmer cette nouvelle tendance. Quoique très différents dans leurs approches, GitHub Spark et Google Opal promettent de transformer la manière de concevoir des applications en exploitant l’IA. Dans la continuité de Copilot Agent, GitHub Spark s’intègre profondément dans l’environnement de travail des développeurs, avec un accent marqué sur l’expérience de codage. En face, Google Opal prend la forme d’un agent IA collaboratif à plus large spectre, pensé pour accompagner l’ensemble du cycle de développement logiciel et même des tâches métiers adjacentes.
GitHub Spark : votre application WEB sur un simple prompt
Accessible en préversion publique pour les abonnés GitHub Copilot Pro+, Github Spark est une plateforme ambitieuse qui promet de générer une application web complète à partir d’une simple description textuelle. L’utilisateur décrit son projet – “Je veux une application de réservation pour mon restaurant avec un calendrier et un système de paiement” – et Spark se charge de tout. De l’interface utilisateur (frontend) à la logique serveur (backend), en passant par la base de données et l’hébergement, l’IA construit et déploie l’intégralité de la solution.
Surprise, le moteur par défaut derrière toute cette automatisation intelligente n’est pas un modèle signé OpenAI mais le modèle Claude Sonnet 4 d’Anthropic. Les équipes de GitHub semblent l’avoir trouvé plus convaincant pour traduire l’intention de l’utilisateur en une architecture logicielle cohérente. Toutefois, l’interface devrait aussi permettre à termes de sélectionner l’un des derniers modèles GPT d’OpenAI (NDLR : peut être le choix de Sonnet 4 n’est il que temporaire en attendant l’annonce de GPT-5).
La force de Spark est d’aller bien au-delà de l’écriture de code en s’occupant de tout l’environnement technique nécessaire à l’exécution de l’application Web générée : base de données PostgreSQL (ou CosmoDB ?), hébergement et déploiement sur l’infrastructure Azure de Microsoft, gestion de l’authentification… le tout est provisionné automatiquement, sans aucune configuration manuelle. GitHub aime à promettre “no setup, no configuration, no headaches”, une promesse rendue crédible par l’intégration transparente de ces composants habituellement fastidieux à mettre en place. Le développeur n’a plus à se soucier d’installer un serveur ou un certificat SSL : Spark livre un produit fonctionnel prêt à déployer en un clic, directement en ligne.
Chaque application créée via Spark est liée à un véritable dépôt GitHub. Loin d’être enfermée dans un bac à sable propriétaire, l’application dispose d’un repository GitHub complet, incluant dès sa création une chaîne d’intégration continue et déploiement (GitHub Actions pour le CI/CD) ainsi que Dependabot pour la veille de sécurité sur les dépendances. En d’autres termes, Spark fournit d’emblée une colonne vertébrale industrielle aux prototypes qu’il génère. Le code produit, écrit en TypeScript et React, peut alors être inspecté, versionné, testé et amélioré comme n’importe quel projet logiciel professionnel, les développeurs gardant la maîtrise du produit final.
Si cette nouvelle plateforme tient réellement ses promesses, elle constituera indéniablement une aubaine pour bien des startups et petites entreprises qui se heurtaient au mur technique et financier du développement traditionnel. GitHub Spark pourrait aussi séduire bien des équipes de développement Web (notamment celles maîtrisant déjà Azure) par sa faculté à transformer une idée en un produit viable en quelques minutes.
Google Opal : Les “mini-apps” IA à portée de main
Dans un monde IA en pleine effervescence où toute annonce d’un acteur doit engendrer une réponse immédiate de ses concurrents, Google a, de son côté, lancé Opal, un outil “no-code” expérimental accessible via ses Google Labs. Moins axé sur la génération d’applications complètes, Opal se spécialise dans la création de “mini-apps” d’IA. Un utilisateur peut, par exemple, créer une mini-app qui analyse les retours clients, en extrait les sentiments, les résume et les envoie sur un canal de communication d’équipe.
L’outil permet aux utilisateurs d’enchaîner visuellement ou par langage naturel des prompts et des appels à différents modèles d’intelligence artificielle pour créer des outils personnalisés. Dit autrement, Opal se présente comme un assistant IA collaboratif et visuel, conçu pour permettre à n’importe qui de créer de mini applications web sans écrire de code. Son principe : « décrivez, et l’IA fera le reste ». Opal traduit la requête de l’utilisateur en un flux de travail visuel orchestrant modèles et services intelligents. L’outil enchaîne sous le capot des appels à des modèles de Google (notamment la famille Gemini pour le raisonnement et le code) et à des services appropriés, puis présente le tout sous forme d’un diagramme interactif. Chaque étape du processus (entrée utilisateur, appel à un modèle, transformation de donnée, etc.) apparaît comme un nœud dans ce workflow que l’on peut inspecter, ajuster, déplacer. Besoin d’ajuster le format de la réponse d’un modèle ? Il suffit de cliquer sur le nœud correspondant et de modifier le paramètre (par exemple, demander à l’IA de fournir la sortie sous forme de liste plutôt qu’un paragraphe). L’utilisateur peaufine ainsi visuellement la logique de sa mini-application sans jamais plonger dans du code.
Contrairement à GitHub Spark qui s’adresse plutôt aux développeurs, Opal s’adresse plutôt aux enseignants, marketeurs, petites entreprises, créateurs de contenu et à tous ceux qui ont une idée d’application sans avoir les compétences de programmation pour la réaliser. La force d’Opal réside dans sa simplicité et sa flexibilité, offrant un bac à sable pour l’expérimentation et l’innovation rapide au sein des entreprises, sans nécessiter de compétences en programmation. Le code source de l’application n’est jamais exposé et l’implémentation reste cachée dans les coulisses de la plateforme.
Bien évidemment, Opal s’intègre dans l’écosystème des services Google. Ainsi, un nœud du workflow peut représenter une action sur une feuille Google Sheets, ou l’utilisation d’un document Google Docs pour traiter des données texte, etc.
Le mini-service final peut être publié d’un clic et partagé via un simple lien URL, accessible à quiconque possède un compte Google.
Google propose par ailleurs une galerie de gabarits prédéfinis (templates) couvrant des cas d’usage courants, que l’on peut utiliser tels quels ou modifier à volonté.
Seul bémol, comme la plupart des productions des Google Labs, Google Opal est pour l’instant uniquement accessible aux internautes américains. Son arrivée en Europe pourrait prendre plusieurs mois.
Tout en empruntant des chemins différents, GitHub Spark et Google Opal témoignent d’une même aspiration : rendre le développement logiciel plus rapide, automatique et accessible. Ils partagent ainsi une même promesse, celle de démocratiser un peu plus la création d’applications pour libérer l’innovation au sein des entreprises grâce à l’IA. Il est encore bien trop tôt pour mesurer les limites de tels outils et vérifier à quel point les IA embarquées non seulement échappent aux hallucinations mais aussi embarquent les garde-fous essentiels pour assurer la fiabilité et la sécurité de ces applications générées par l’IA. Mais la promesse est belle et vient rappeler qu’utilisateurs comme développeurs doivent développer une nouvelle compétence : celle de dialoguer avec l’IA.
