Le générateur d’applications low-code basé sur l’IA de Google évolue avec une mise à jour. Correction des erreurs de code et amélioration des performances sont au menu d’Opal.
Présenté en juillet dernier en version expérimentale par les laboratoires de Google, Opal bénéficie d’une mise à jour. Rappelons que cet outil donne la possibilité à des utilisateurs non techniques de créer des mini-applications basées sur l’IA en enchaînant des prompts, des outils et des modèles, à l’aide du langage naturel et de l’édition visuelle. « Opal s’adresse à tout ceux qui cherchent à accélérer la mise sur le marché de services et à obtenir des gains de productivité mesurables dans le développement d’applications », souligne, AS Yamohiadeen, analyste chez Everest Group. Il ajoute que l’outil « pourrait également être utilisé par les prestataires de services IT pour accélérer le prototypage et la mise à disposition pour des cas d’usage spécifiques ».
L’actualisation d’Opal comprend des fonctionnalités de débogage. Dans ce cadre, Google a déclaré qu’il laisserait les utilisateurs exécuter leurs workflows étape par étape dans l’éditeur visuel ou itérer sur une étape spécifique dans le panneau de la console. « Ces tests et analyses étape par étape identifieront les erreurs en temps réel et de réduire ainsi le temps nécessaire pour terminer le débogage de l’application », a écrit Megan Li, chef de produit senior chez Google Labs, dans un article de blog. Selon elle, afin d’améliorer ses performances, des modifications « importantes » avaient été apportées à Opal, en particulier quand l’outil est utilisé pour créer une application. « L’un de ces changements consiste à autoriser les exécutions parallèles lorsqu’un utilisateur exécute des workflows complexes comportant plusieurs étapes », précise-t-elle.
Des usages limités et une concurrence forte
Cependant, les analystes alertent sur le fait que malgré les mises à niveau apportées à Opal et l’ajout de capacités d’automatisation des workflows répétitifs, l’outil pourrait ne pas convenir à des cas d’usage complexes en entreprise. « Opal est bien adapté à l’automatisation du marketing, à la gestion des prospects et au reporting lié aux services Google. Néanmoins, il ne dispose pas de la profondeur de l’orchestration, de l’intégration et de la gouvernance des processus de niveau entreprise que l’on trouve dans d’autres plateformes plus sophistiquées conçues pour l’automatisation des processus critiques », a expliqué Charlie Dai, analyste principal chez Forrester. M. Yamohiadeen est du même avis et reconnaît que les suites d’applications métier d’entreprise avec leurs outils de création d’IA continueront à avoir un avantage sur Opal en raison de leurs modèles de données bien établis, de la propriété des processus, des connecteurs natifs et des frameworks de gouvernance. « Ils bénéficient également d’une distribution intégrée, d’une intégration de l’identité et de la sécurité, ainsi que de certifications de conformité qui réduisent les risques de l’intégration, accélèrent l’adoption et favorisent des opérations prévisibles à grande échelle », a-t-il rappelé.
Selon M. Yamohiadeen, cette expansion est un choix stratégique de Google qui cherche à étendre sa pile de la plateforme à la couche applicative, à élargir l’adoption et à s’aligner sur une vision où la composition de l’IA devient une interface principale pour les solutions métiers. « Si la feuille de route aboutit à des fonctionnalités matures et à des packs verticaux, Opal pourra évoluer de mini-applications exploratoires vers des workflows d’entreprise durables ayant un impact soutenu sur la productivité », a fait valoir l’analyste. Sur le plan conceptuel, le concurrent le plus proche d’Opal est PartyRock d’AWS, lancé en novembre 2023. « On peut aussi le comparer à des offres comme Microsoft Copilot Studio, Salesforce Einstein 1 Studio, ServiceNow Creator Workflows et AI Agent Studio, la chaîne d’outils d’Oracle, ainsi qu’à celles de constructeurs annexes comme Bubble, Make et n8n », conclut l’analyste.