Globant et Huawei en plus, SAP en moins… et pour le reste, on prend les mêmes. Ainsi a évolué, d’une année sur l’autre, la composition du Magic Quadrant des plates-formes de développement low-code.

La hiérarchie d’ensemble n’a pas significativement changé. Les « leaders » de 2025, notamment, le sont toujours en 2026. Il s’agit d’Appian, Mendix, Microsoft, OutSystems, Salesforce et ServiceNow.

Les variations sont plus nettes si on s’intéresse aux deux axes qui structurent le Magic Quadrant. L’un, dit « exécution », traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (innovation, marketing, modèle économique…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	OutSystems	=
2	Microsoft	=
3	Pegasystems	+ 6
4	Siemens (Mendix)	=
5	Salesforce	– 2
6	Retool	+ 6
7	Appian	– 1
8	ServiceNow	– 3
9	Oracle	– 2
10	Creatio	+ 1
11	Globant	nouvel entrant
12	Zoho	– 4
13	Huawei	nouvel entrant

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Microsoft	+ 2
2	Salesforce	+ 5
3	OutSystems	– 1
4	ServiceNow	+ 2
5	Siemens (Mendix)	– 4
6	Appian	+ 2
7	Oracle	+ 2
8	Pegasystems	– 4
9	Creatio	+ 1
10	Zoho	+ 1
11	Retool	+ 1
12	Globant	nouvel entrant
13	Huawei	nouvel entrant

Sous le prisme IA, les positions évoluent

L’évolution des positions relatives est particulièrement marquée en « vision ». La conséquence, entre autres, de l’accent que Gartner a mis sur les fonctionnalités IA. Jusqu’à l’intitulé de sa synthèse : officiellement, l’analyse ne porte plus simplement sur les plates-formes de développement low-code, mais sur celles « augmentées par IA »…

Sans dire dans quelle mesure, le cabinet assure que les fournisseurs ont été « mieux évalués » lorsqu’ils proposaient, par exemple :

• Outputs révisables, testables et respectant les permissions
• Capacités agentiques natives avec orchestration et gouvernance
• Extension de contrôles (coût, sécurité, cycle de vie) à l’usage d’IA

Dans ce contexte, Salesforce est celui qui progresse le plus en « vision » (5 places de gagnées). Gartner apprécie en particulier son runtime Headless Experience Layer, qui adapte les widgets à la surface de rendu (voir notre article à propos de l’offre dans laquelle il s’inscrit, et qui vise à favoriser l’accès au CRM en mode headless).

Pegasystems connaît une trajectoire inverse (4 places de perdues). Entre autres choses, Gartner lui reproche une certaine fermeture sur les modèles et les runtimes.

Appian, salué pour le niveau d’unification fonctionnelle…

L’an dernier, Gartner avait salué la présence commerciale d’Appian (réseau d’intégrateurs, ventes directes sur ses principales plaques géographiques). Il avait aussi relevé l’exhaustivité des programmes de formation et la robustess des capacités en self-service (outils et documentation). Tout en saluant les possibilités de gestion de la plate-forme (qualité des dashboards, de la remédiation par IA et de l’infra Kubernetes-native).

Cette année, l’un des bons points va aux options de SLA (jusqu’à 99,99 %). Un autre va à la flexibilité de déploiement. Gartner souligne plus globalement le niveau d’unification fonctionnelle entre développement d’applications, automatisation des processus et data fabric. Il note aussi la performance opérationnelle d’Appian, désormais profitable.

… mais pas pour le modèle tarifaire

Beaucoup de fonctionnalités ne sont accessibles qu’à des niveaux de prix avancés, avait fait remarquer Gartner en 2025. Appian est plus lent que d’autres pour déployer l’orchestration IA, avait-il ajouté. Non sans constater un retard sur l’automatisation de la mise en conformité.

Cette année, le cabinet américain pointe le marketing : Appian a tendance à se focaliser sur l’automatisation des processus, au détriment des capacités de développement d’applications et de gestion des agents. Vigilance également sur les déploiements autogérés, où les mises à jour sont moins fréquentes (tous les trimestres) et où des fonctionnalités IA manquent ou sont restreintes. On prendra par ailleurs garde au modèle tarifaire basé sur une unité de consommation maison (les « actions IA »).

Siemens a bien intégré Mendix et RapidMiner…

L’an dernier, Gartner avait salué Mendix pour sa compréhension du marché, doublée d’alliances avec AWS, Microsoft et Snowflake. Il avait aussi apprécié l’outillage pour les développeurs – en particulier, son extensibilité. Ainsi que le focus sur l’intégration d’agents et de modules GenIA, avec un modèle sur abonnement permettant des avancées incrémentales sans migrations lourdes.

À l’instar d’Appian, Mendix se distingue cette année par ses SLA. Et, plus globalement, par son historique de disponibilité, assorti d’une variété d’options de déploiement. Autre avantage : l’intégration avec RapidMiner – autre produit de sa maison mère Siemens – pour l’intégration de données et d’applications et la conception de flux métier.

… mais pas supprimé le besoin de produits tiers

Mendix manque d’expertise dans certaines régions géographiques et sur certaines verticales, avait jugé Gartner en 2025. Il y avait ajouté un licensing complexe, les exigences de formation pour les partenaires et le manque de stabilité des fonctionnalités IA.

Récemment, Siemens a fait converger Mendix et RapidMiner au sein de l’offre Intelligence Center X. Gartner estime qu’il est encore difficile d’évaluer la trajectoire qu’elle prendra. Il note aussi la nécessité de passer par des produits tiers pour le test des automatisations et la gestion avancée de la sécurité. Ainsi que l’évolution de la tarification. Encours pour s’adapter à l’IA, elle rend potentiellement les coûts difficiles à prévoir.

Microsoft se distingue par la synergie entre ses produits…

En 2025, Gartner avait salué l’intégration de la Power Platform avec le reste de l’écosystème logiciel de Microsoft. Il avait aussi souligné la flexibilité de déploiement de ses différentes composantes. Ainsi que la qualité de la communauté de Power Apps, de sa roadmap et des ressources de formation.

Cette année, Microsoft est crédité d’un bon point pour les contrôles de gouvernance intégrés dans le centre d’administration. Il se distingue aussi au niveau fonctionnel, ainsi que par les synergies qu’il a montées entre ses produits, malgré des licences séparées. Bon point également sur le catalogue d’intégrations, qui a évolué en tenant compte du contexte nécessaire aux agents IA.

… toutefois pas adaptés à l’automatisation longue durée

En 2025, Microsoft avait eu droit, comme beaucoup d’autres, à une remarque négative sur l’aspect marketing. En l’occurrence : la communication autour d’Azure, de Microsoft 365 et de Dynamics 365 tend à faire de l’ombre à celle autour de Power Apps. Autres limites : un manque de solutions sectorielles et des difficultés de gestion des politiques data comme du licensing.

Cette année, Gartner regrette l’absence de licence Power Platform unique. Il note aussi qu’Azure est la seule option pour l’inférence. Autre point soulevé : un manque de granularité de la gouvernance. Exemple donné : dans Copilot Studio, pas possible de limiter à quels harnais un utilisateur, un groupe ou un environnement peut accéder. Power Apps et Copilot Studio ne sont, plus généralement, pas adapté aux automatisations de longue durée, selon Gartner.

OutSystems, bien positionné sur la sécurité des agents IA…

L’an dernier, OutSystems s’était distingué par le niveau d’investissement financier dans sa solution. Ainsi que par la qualité de son support régional sur les principales plaques géographiques. Autre bon point : une vision alignée sur les besoins du marché (architectures distribuées, IA agentique, observabilité).

Cette année, Gartner apprécie le regroupement du développement visuel, low-code et pro-code autour d’un modèle unique d’application. Il apprécie aussi la réactivité d’OutSystems (illustrée par la gestion de standards comme MCP), sa roadmap IA et ses contrôle de sécurité pour les agents (gestion des identités, protection contre l’injection de prompts, contrôle de la génération et de l’usage d’outils).

… moins sur la gestion financière

En fonction des partenaires, la qualité du support est variable, avait expliqué Gartner en 2025. Le cabinet américain avait aussi estimé que la stratégie sectorielle était moins développée que chez d’autres fournisseurs. Il avait également pointé une communication pas toujours très claire quant à la valeur de la solution OutSystems Developer Cloud dans les environnements complexes.

Cette année, mauvais point pour l’outillage de gestion financière, plus limité qu’à la concurrence. Même remarque concernant les programmes de formation et de mesure de la valeur. Ainsi qu’au sujet du plan de croissance et de la démarche commerciale : OutSystems donne peu de visibilité sur ses perspectives.

L’AppExchange et Trailhead, deux points forts de Salesforce…

Dans le domaine du low-code, Salesforce a un vaste portefeuille d’offres et une base solide de revenus récurrents, avait affirmé Gartner l’an dernier. Il avait aussi évoqué sa présence globale (hébergement, support), l’exhaustivité de ses ressources de formation / communautaires et un écosystème cohérent permettant d’adopter l’IA sans dépendances.

Cette année encore, bon point pour les ressources de formation, en l’objet de Trailhead. Gartner y ajoute l’écosystème accessible via l’AppExchange. Il mentionne également le réseau de partenaires. Et, sur le volet innovation, la couche Headless Experience sus-évoquée.

… qui doit toutefois apprendre à s’adresser aux équipes techniques

En 2025, Gartner avait pointé le manque de composantes sectorielles hors dans l’engagement client. Il avait plus globalement parlé d’une offre complexe, avec des dépendances envers des produits comme MuleSoft ou Tableau, susceptibles de poser des défis d’intégration. Autre remarque : une communication peu claire quant aux capacités autonomes, compliquant la mise en concurrence avec des pure players.

Cette année, Gartner rappelle que Salesforce a fait plus d’acquisition sur ce segment que ses concurrents. Au risque, affirme-t-il, de perturber la cohérence des produits et des licences. L’éditeur doit par ailleurs adapter son approche commerciale aux équipes techniques, lui qui s’est historiquement adressé aux métiers. Quant à l’effort d’implémentation, il peut rester important malgré des investissements dans l’outillage agentique (dont l’acquisition de Mesh).

Une expérience client solide chez ServiceNow…

Réseau de partenaires, communauté de développeurs et programmes de formation sont des points forts de ServiceNow, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il y avait ajouté la qualité du monitoring et de la gouvernance de sa plate-forme.

Cette année, le cabinet américain met l’accent sur l’expérience client. Plus précisément sur le support 24/7 à tous les niveaux de souscription, les ressources de formation et les releases mensuelles d’outillage développeurs. Sur le plan fonctionnel, ServiceNow se distingue sur l’orchestration et la gouvernance des agents. Son activité, solide au global (croissance des revenus + profitabilité), l’est aussi sur le low-code, en tout cas sur des indicateurs comme le taux de rétention et la valeur contractualisée pour la brique Otto (ex-Now Assist).

… mais une structure commerciale qui peut porter à confusion

L’offre low-code de ServiceNow reste largement perçue comme orientée vers les équipes IT, avait jugé Gartner en 2025. Il avait aussi signalé la difficulté à prévoir les coûts, vu les multiples niveaux de modules et d’add-on. Et alerté quant aux efforts de validation que supposait l’intégration de fonctionnalités GenAI alors en pleine évolution.

Cette année, Gartner s’arrête sur une structure commerciale qui, selon lui, peut créer de la confusion : malgré la consolidation de son offre sous la bannière ServiceNow AI Platform, des fonctions low-code restent vendues sous la marque App Engine avec des quotas d’assistance prédéfinis. Autre limite : une dépendance aux intégrateurs pour livrer certaines solutions sectorielles. ServiceNow a par ailleurs tendance à apporter une réponse « incrémentale » à l’évolution du marché plutôt qu’une vision différenciée.

Illustration générée par IA

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Meta avait les modèles, il a désormais le harnais. Son nom : Muse Code.

Disponible en bêta sur Mac et Linux, il a deux modes d’exécution : interactif (terminal) et headless. L’authentification passe par le navigateur ou par une clé d’API.

Le modèle par défaut est Muse Spark 1.2, lancé en parallèle. Meta recommande fortement de ne pas en changer et pour cause : le LLM et le harnais ont été entraînés conjointement.

Muse Spark 1.2 constitue une « amélioration modérée » de Muse Spark 1.1, qui était sorti début juillet uniquement aux États-Unis. Les optimisations se sont portées sur le codage. En particulier sur les tâches longues. Ont donc été exercées des compétences telles que la planification, la compression du contexte et l’adhérence à des objectifs.

Payer avec ses données : une option non disponible dans l’Union européenne

Le lancement de Muse Code ne change pas la tarification des modèles Muse Spark. L’API conserve, en plus du niveau standard, le niveau dit « contributeur ». Il offre une nette ristourne en contrepartie à deux éléments. D’une part, accepter des limites de débit plus strictes (60 requêtes par minute vs 3000 ; 2,1 millions de tokens par minute vs 4 millions). De l’autre, donner à Meta le droit d’exploiter entrées et sorties pour entraîner de futurs modèles. Un point bloquant dans l’Union européenne, si bien que l’option n’y est pas disponible. Elle ne l’est pas non plus en Australie, au Brésil, au Canada, en Corée du Sud et au Royaume-Uni.

(prix par million de tokens)	Input	Input (cache)	Output
Standard	1,25 $	0,15 $	4,25 $
Contributeur	0,10 $	0,002 $	0,20 $

Meta commence par ailleurs à traiter les demandes d’activation de l’option ZDR (zero data retention).

Comme avec Codex, pas d’imbrication de sous-agents

Meta propose une dizaine de cookbooks pour illustrer les capacités de Muse Code. Par exemple, la planification en langage naturel, la distribution de tâches entre sous-agents, les rejeux déterministes, le suivi des objectifs ou l’immuabilité des garde-fous.

Le harnais peut gérer un maximum de 16 sous-agents. Le plafond dépend des ressources de la machine (formule générale : nombre de cœurs processeurs – 2). Comme sur Codex, ces sous-agents ne peuvent pas en lancer d’autres. Mais ils peuvent avoir leur propre arbre Git pour éviter les conflits d’écriture. Muse Code en fait lui-même tourner, pour « observer » l’exécution. Chacun suit un axe de qualité et peut fournir des conseils à l’agent principal sans l’interrompre.

Par défaut, toutes les commandes shell s’exécutent dans une sandbox OS et l’humain doit examiner celles jugées à risque (globalement, rm -f et rm -fr, précédées ou non de sudo). On peut activer/désactiver séparément ces deux aspects.
Il existe un mode plus strict (demande de révision de toute commande qui n’est pas en liste d’autorisation)… ainsi qu’un mode YOLO, qui désactive aussi la sandbox et dit au harnais de faire confiance à l’espace de travail.

Muse Code a une option de saisie vocale (activée par défaut sur Mac ; pas sur Linux). Il permet de gérer manuellement le contexte (compression, résumé des dernières actions, exportation avec possibilité de masquer les chaînes ressemblant à des secrets…). Les fichiers AGENTS.md ont la priorité sur les fichiers CLAUDE.md.

Illustration générée par IA

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Rêveur, clandestin, psychologue à base de regex… Claude Code est un peu tout cela. La preuve avec… le code source de son CLI, qui a fuité.

Mardi 31 mars, Anthropic a publié une nouvelle version de l’outil (2.1.88). Moins d’une demi-heure plus tard, un chercheur en sécurité a détecté, dans l’arborescence npm, un fichier cli.js.map.

Ce fichier est un source map. Il fait le pont entre le code source et le code compilé pour faciliter le débogage.

Pour Claude Code, Anthropic a choisi le runtime Bun, dont il a fait l’acquisition en décembre dernier. Cet environnement crée automatiquement des source maps, y compris en production. Il faut donc penser à créer une exception, par exemple au niveau du fichier .npmignore. Dans le cas présent, cela n’a pas été fait.

« Notre processus de déploiement comprend quelques étapes manuelles, dont une qui ne s’est pas faite correctement », a reconnu le directeur de Claude Code.

Au-delà des éléments qu’il exposait, le fichier pointait vers un zip dans un bucket Cloudflare R2 en accès public… et qui contenait le code source. Au total, plus d’un demi-million de lignes sur quelque 2000 fichiers. Au menu, prompts système, logique d’orchestration des agents, implémentation de l’authentification, gestion des outils et des limites de débit, etc. Ainsi que des dizaines de commandes, de drapeaux et de variables d’environnement non documentés.

Claude code source code has been leaked via a map file in their npm registry!

Code: https://t.co/jBiMoOzt8G pic.twitter.com/rYo5hbvEj8

— Chaofan Shou (@Fried_rice) March 31, 2026

Un mode « clandestin » pour les contributions publiques

Parmi les fonctionnalités cachées tient, en une centaine de lignes, un mode « Undercover ».

Réservé aux employés d’Anthropic, ce mode « clandestin » impose à Claude de ne jamais inclure certains éléments internes dans ses contributions sur des dépôts publics. Entre autres, noms de projets, d’outils et de canaux Slack, ainsi que numéros de version de modèles non publiés. L’expression « Claude Code » est également bannie… tout comme, plus globalement, toute mention qui pourrait laisser penser qu’une IA a contribué.

Le mode Undercover apparaît non désactivable. Il s’enclenche automatiquement dès lors que le système ne peut pas confirmer qu’il est dans un dépôt privé.

KAIROS ou le démon Claude Code

Claude Code a aussi un mode « Coordinator ». Il divise le travail de recherche, d’implémentation et de test entre des sous-agents qui communiquent par messages XML et ont accès à un dossier de connaissances partagé.

Le côté « rêveur » consiste, sur le modèle du cerveau humain lors des phases de sommeil, en une consolidation de la mémoire. Il ne s’enclenche que si, depuis la consolidation précédente, au moins 24 heures se sont écoulées et au moins 5 sessions Claude Code ont été lancées.

KAIROS met ce mécanisme en œuvre en le déléguant à un sous-agent. Dans ce mode, Claude Code s’exécute en arrière-plan, tel un service système, pour surveiller le projet en continu. Régulièrement, il décide d’agir ou non, en s’abstenant de toute action qui bloquerait un workflow utilisateur plus de 15 secondes.

Autre fonctionnalité que révèle le code source : ULTRAPLAN. Avec elle, Claude Code envoie les tâches complexes à un environnement Opus distant, pour un traitement pouvant durer jusqu’à 30 minutes.

La mémoire de Claude Code s’architecture en trois couches. La seule perpétuellement présente dans la fenêtre de contexte est un index de pointeurs. Les transcriptions ne sont jamais chargées complètement (on n’y fait que du « grep »). Entre les deux, il y a des topic files, récupérés à la demande.

Based on everything explored in the source code, here’s the full technical recipe behind Claude Code’s memory architecture:

[shared by claude code]

Claude Code’s memory system is actually insanely well-designed. It isn’t like “store everything” but constrained, structured and… pic.twitter.com/PlGRvuvkts

— himanshu (@himanshustwts) March 31, 2026

Chicago, Capybara… Des noms de code en pagaille

Pour gérer la frustration des utilisateurs, pas d’algorithmes avancés d’analyse de sentiment : juste du pattern matching, à l’appui de regex.

Dans le même esprit, Claude Code dispose d’un mode « minimaliste » permettant de désactiver notamment la mémoire automatique, le raisonnement et les tâches en arrière-plan. Il a aussi des kill switchs. Par exemple pour le mode vocal. Ou pour désactiver la fenêtre étendue (1 million de tokens) dans un contexte de conformité HIPAA.

Le code source révèle quelques noms internes. Parmi eux, « Chicago », attribué à la brique Computer Use. Ou Capybara. Alias Mythos, semble-t-il. C’est en tout cas sous ce nom que ce modèle vraisemblablement positionné au-dessus d’Opus avait fuité la semaine dernière. Une erreur sur le site web donnait accès à des milliers de fichiers non publiés, dont un billet de blog sur Mythos/Capybara.

L’analyse du code source révèle aussi diverses protections. Dont un contre la distillation. Le système intègre de fausses définitions d’outils dans les requêtes API pour compromettre l’entraînement d’autres modèles. Anthropic a aussi intégré un mécanisme qui protège la chaîne de pensée (l’API ne retourne, à chaque appel, que des résumés).

Sur le volet télémétrie, Claude Code exploite 4 canaux : OpenTelemetry, GrowthBook, Sentry et Statsig. Il tatoue toutes les requêtes avec un sel codé en dur.

La mécanique des forks enclenchée malgré les requêtes DMCA

Anthropic n’a pas tardé à déposer une requête DMCA auprès de GitHub. Elle visait le miroir principal du code leaké (nirholas/claude-code) et tous ses forks. Résultat : plus de 8000 dépôts désactivés… dont des victimes collatérales qui avaient forké des éléments du projet open source.

Anthropic a corrigé le tir le lendemain, recentrant sa demande sur le miroir principal et sur une centaine de forks. Il n’a pas ciblé claw-code, qui a pourtant accumulé plus de 100 000 étoiles en quelques heures. Et pour cause : le projet réimplémente l’architecture de Claude Code (en Python) sans en reprendre le code source. Il en existe également une implémentation en Rust.

Dans un autre genre, il y a le dérivé Open Claude qui remplace les liaisons API par un adapteur gérant d’autres modèles. Ou ce fork qui enlève la télémétrie et les garde-fous tout en activant l’ensemble des fonctionnalités expérimentales.

Illustration générée par IA

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