Dans un atelier bruxellois à Noël, Bernard Lambeau n’a pas ouvert son IDE comme d’habitude. Il a ouvert Claude Code. En quelques prompts — dont un README décrivant l’idée d’un nouveau langage d’expression — il a piloté l’IA d’Anthropic jusqu’à un résultat qui ressemble à une petite anomalie dans l’histoire du logiciel : Elo, un langage portable avec parseur, typage, bibliothèque standard, outils CLI et documentation.
Le code ? Écrit ligne par ligne par Claude Code, sous la supervision méthodique de Lambeau.
Elo, un « langage en un jour »
Le récit est documenté sur son blog : Lambeau, fondateur et dirigeant (Klaro Cards / Enspirit), a mené une collaboration intensissime avec Claude Code pour produire une première version complète d’Elo en environ 24 heures — un volume de travail qu’il estime équivalent à des semaines en solo, voire davantage avec un recrutement.
Le plus intéressant n’est pas la vitesse brute. C’est la nature du « contrat » : l’humain garde la vision (architecture, contraintes, critères d’acceptation), l’IA exécute, propose, teste, corrige.
Autrement dit : on ne remplace pas un dev, on industrialise la phase d’implémentation.
Pourquoi Elo existe : sécuriser le « code » des outils no-code
Elo n’est pas un langage généraliste. Il se présente comme un langage d’expression « pur », pensé pour les environnements no-code/low-code où des utilisateurs non experts manipulent des règles de données sans devoir apprendre les pièges d’un langage complet. Le site officiel insiste sur la simplicité, la portabilité et la sécurité : « write once, run anywhere » avec compilation vers JavaScript, Ruby, Python et SQL.
Sa philosophie : limiter la surface de danger (pas d’effets de bord, pas de « magie » imprévisible), et rendre la logique métier lisible. Exemple emblématique côté syntaxe : les pipelines (enchaînements) qui lisent de gauche à droite — un geste très « data » et très accessible.
Le cœur technique : portabilité, sémantique stable, et obsessions « business logic »
Elo vise des cas d’usage concrets : filtrer, valider, transformer, agréger. La documentation met en avant des éléments comme la manipulation de dates et de durées (utile pour des essais, abonnements, échéances), avec l’objectif de produire la même intention une fois compilée sur plusieurs cibles (Web, backend, SQL).
C’est là que le projet devient plus sérieux qu’une démo : la portabilité ne se résume pas à « générer du code », elle impose une discipline sur les types, les opérateurs, les conversions — et une sémantique qui ne trahit pas quand on passe de Ruby à SQL.
La méthode qui change tout : tâches, sandbox, tests et « autonomie sous contrôle »
Ce que Lambeau raconte (et documente dans le repo) ressemble à un playbook reproductible. Dans CLAUDE.md, le projet décrit une organisation par tâches, et une discipline de validation : tests, assertions, itérations, et usage d’environnements isolés.
Cette partie est la vraie leçon : l’agentic coding n’est pas une baguette magique. C’est une discipline de production, où l’on transforme l’IA en usine… à condition de lui construire des rails.
Elo est moins une « preuve de concept » qu’un signal de bascule
Elo raconte quelque chose de plus vaste : le passage du développeur « écrivain » au développeur « directeur ». Dans ce modèle, l’IA devient l’implémenteur ultra-rapide, pendant que l’humain se concentre sur la définition du problème, la sécurité (ce qui est autorisé/interdit), la stratégie de test, et l’ergonomie du produit (lisibilité, docs, adoption).
Et, c’est là que le no-code est un terrain parfait : ces plateformes ont besoin de langages « moins dangereux » que les langages classiques, mais plus expressifs qu’un simple formulaire. Elo arrive comme une réponse élégante : un langage assez puissant pour le business, assez contraint pour limiter les dégâts.
La question n’est donc plus « est-ce que l’IA peut coder ? » Elle est : qui possède la méthodologie pour transformer du code généré en logiciel maintenable ?
