À l’aube d’une nouvelle ère technologique, l’intelligence artificielle s’impose comme un acteur majeur dans le développement logiciel. Les avancées récentes dans ce domaine transforment notre manière de concevoir et de produire du code. L’idée que des machines puissent non seulement assister, mais aussi créer des langages de programmation entiers peut sembler futuriste, mais c’est une réalité d’aujourd’hui. Cela remet en question les méthodes traditionnelles de développement, où l’humain était au centre de chaque ligne de code.
Bernard Lambeau, un développeur belge aguerri avec un parcours impressionnant, incarne cette évolution. Fort de ses 25 années d’expérience et d’un doctorat en informatique, il s’est engagé dans un projet audacieux: utiliser Claude Code, une intelligence artificielle novatrice, pour concevoir un langage de programmation entièrement nouveau, nommé Elo. Ce projet ne se limite pas à la simple génération de code ; il vise à créer un environnement où la sécurité et la simplicité sont prioritaires, permettant même à des non-développeurs d’interagir avec des systèmes complexes.
Parallèlement, dans d’autres secteurs tels que la médecine et l’art, l’IA redéfinit déjà les standards de création et de prise de décision. De la découverte de nouveaux traitements médicaux grâce à l’analyse de données massives à la génération d’œuvres d’art numériques, les machines prennent un rôle prépondérant, entraînant une réflexion profonde sur l’avenir de la créativité humaine. Dans ce contexte, Elo représente une avancée significative, proposant un langage conçu pour être accessible, sécurisé et adaptable, où chaque expression est vérifiée, réduisant ainsi le risque d’erreurs.
La conception de systèmes informatiques de plus en plus fiables et intuitifs devient cruciale dans notre monde hyperconnecté. Elo, avec son approche novatrice et sa philosophie de sécurité “zero-trust”, vise à réinventer la manière dont le code est écrit et compris, tout en garantissant une robustesse face aux défis de sécurité modernes. Ce projet ne se contente pas de répondre aux besoins actuels ; il anticipe également les exigences futures, où la collaboration entre l’homme et l’IA est essentielle pour innover efficacement et en toute sécurité.
En explorant les potentialités d’Elo, nous plongeons dans un univers où l’intelligence artificielle et le développement logiciel fusionnent pour bâtir des outils capables de transformer le paysage technologique et professionnel tel que nous le connaissons aujourd’hui.
Elo: Le Langage de Programmation Sécurisé par Bernard Lambeau et Claude Code
Les capacités impressionnantes de Claude Code, notamment en matière de décompilation de code et d’automatisation de la création d’outils, ne sont plus à présenter. Aujourd’hui, un nouveau cap est franchi. Bernard Lambeau, développeur belge fort de plus de 25 ans d’expérience et détenteur d’un doctorat en informatique, a décidé de repousser les limites de la programmation. Son projet ambitieux vise à utiliser Claude Code non seulement pour écrire quelques scripts, mais pour générer un langage de programmation complet. Il s’agit d’un véritable compilateur, intégrant un analyseur lexical, un parseur, un système de typage, ainsi que plusieurs backends.
Ce projet se nomme Elo. L’objectif principal est de créer un langage conçu pour être si sécurisé qu’il pourrait être utilisé par des non-développeurs, voire par des intelligences artificielles. Elo élimine les variables mutables, les effets de bord et les références errantes. En somme, il s’agit d’un langage dans lequel il est presque impossible de commettre une erreur, même en tentant de le faire.
Caractéristiques d’Elo
Sécurité par Design
Elo se distingue par une conception axée sur la sécurité. Contrairement à la plupart des langages de programmation qui supposent que l’utilisateur sait ce qu’il fait – comme JavaScript, Python ou Ruby – Elo adopte une approche radicalement différente. Ce langage ne fait confiance à personne. Chaque opération est vérifiée par le compilateur avant d’être exécutée, garantissant ainsi une sécurité optimale.
Approche “Zero-Trust”
La philosophie de “zero-trust” d’Elo signifie que le langage ne se fie ni aux développeurs, ni aux intelligences artificielles. Chaque expression est conçue pour être pure et déterministe, ce qui réduit considérablement les risques d’erreurs. Le compilateur garantit l’intégrité de chaque opération, renforçant ainsi la confiance dans le code qui sera exécuté.
Expressions Portables
Elo est un langage d’expressions portables. Cela signifie que les utilisateurs peuvent écrire leur logique une fois et la compiler vers plusieurs langages, que ce soit JavaScript, Ruby ou même SQL natif. Cette fonctionnalité facilite le partage de la logique métier entre différents environnements, représentant un atout considérable pour les projets nécessitant une interopérabilité.
Typage Minimaliste
Le système de typage d’Elo est à la fois minimaliste et robuste. Il se compose de seulement dix types de base: int, float, bool, string, datetime, duration, tuple, list, null, et function. En évitant les classes, l’héritage et les objets au sens traditionnel, Elo met l’accent sur des valeurs et des fonctions. Cette contrainte, loin d’être une limitation, contribue à la sécurité du langage.
Syntaxe et Opérateurs
L’un des éléments centraux d’Elo est l’opérateur pipe |>. Au lieu d’imbriquer les appels de fonctions, cet opérateur permet de chaîner les transformations de gauche à droite. Par exemple, pour récupérer tous les clients actifs et compter combien il y en a, il suffit d’écrire customers |> filter(active: true) |> size. Cette syntaxe est non seulement lisible, mais aussi intuitive, rendant le code accessible même à ceux qui n’ont jamais programmé.
L’opérateur alternatif | est également très pratique. Il permet de gérer les cas où une expression peut retourner une valeur nulle. Par exemple, user.nickname | user.firstname | "anonymous" essaie dans l’ordre et prend la première valeur non nulle. Cela évite les cascades de conditions if/else pour gérer les données manquantes.
Méthodologie de Développement
Développement en Pair-Programming
Bernard Lambeau a collaboré étroitement avec Claude Code dans un processus de pair-programming. Pendant plusieurs semaines, l’IA a généré du code tandis que Bernard relisait, corrigeait et guidait. Ce cycle d’interaction a permis à Claude de s’améliorer en apprenant des corrections apportées, rendant ainsi le processus de développement particulièrement efficace.
Environnement de Développement Sécurisé
Pour garantir la sécurité du développement, Bernard a mis en place un environnement Docker isolé, baptisé .claude/safe-setup. Cet environnement permet à Claude Code d’exécuter du code dans un conteneur Alpine, sans risquer d’affecter la machine hôte. Cette approche est essentielle pour toute entreprise souhaitant confier à une IA la manipulation de code en toute sécurité.
Documentation et Gestion des Tâches
La documentation constitue un autre aspect crucial de ce projet. Un fichier claude.md à la racine de l’environnement décrit l’architecture du langage, incluant le parser, l’AST et le système de typage. Lorsque Claude démarre une session, il peut consulter ce fichier pour comprendre la structure du projet. La gestion des tâches est également bien pensée, avec un système de dossiers inspiré de Kanban: to-do, hold-on, done, et analyze. Chaque tâche est représentée par un fichier Markdown, facilitant ainsi la traçabilité et l’organisation.
Aspects Collaboratifs et Innovants
Modes d’Interaction avec Claude Code
Bernard a développé plusieurs modes d’interaction avec Claude Code pour optimiser la collaboration. Le mode “accept-it” est utilisé pour les tâches simples, où Claude fait des propositions et Bernard valide. Pour les tâches plus complexes, le “plan mode” permet à Claude de poser des questions de conception avant d’écrire du code. Enfin, le mode “autonome” utilise l’option --dangerously-skip-permissions lorsque Bernard a pleinement confiance en Claude pour effectuer des modifications.
Création de Personas Spécialisés
Pour améliorer la qualité du code généré, Bernard a créé plusieurs personas spécialisés que Claude peut invoquer. L’agent “security” analyse le code sous l’angle de la sécurité, tandis que l’agent “ddd” (domain-driven design) vérifie la cohérence du vocabulaire métier. Un agent “skeptic” cherche les cas limites et les bugs potentiels, tandis qu’un agent “einstein” détecte les complexités excessives dans le code, en proposant des simplifications.
Tests d’Acceptation en Elo
Elo va encore plus loin en s’auto-testant. Les tests d’acceptation sont écrits en Elo, avec une syntaxe d’assertions qui se compile vers JavaScript, Ruby et SQL. Cela signifie que lorsque Bernard ajoute une nouvelle fonctionnalité, il commence par écrire le test en Elo, puis Claude implémente jusqu’à ce que le test passe. Le langage valide ainsi sa propre implémentation, garantissant un code propre et fonctionnel.
Conclusion et Perspectives
Bernard Lambeau n’a pas seulement validé le code généré ; il a joué un rôle de superviseur, permettant à Claude de prendre en charge l’essentiel du développement. En déléguant la compétence de codage à une IA, Bernard peut se concentrer sur les objectifs du code, la validation des résultats et l’architecture du projet. Cela représente une véritable évolution dans le métier de développeur et ouvre la voie à de nouvelles opportunités dans un monde technologique en constante évolution.
Pour ceux qui souhaitent tester ce langage novateur, l’installation est simple. L’accès est offert à deux outils puissants: elo, pour évaluer des expressions à la volée, et eloc, pour compiler vers la cible de leur choix. Que ce soit du JavaScript, du Ruby ou du SQL, le site officiel propose également un tutoriel interactif bien conçu pour découvrir la syntaxe d’Elo. En une heure ou deux, il est possible d’explorer les bases, les types, les opérateurs, ainsi que des aspects plus avancés comme les closures et les comparaisons structurelles.
Il est important de noter qu’Elo ne vise pas à remplacer le langage préféré de quiconque, car il ne s’agit pas d’un langage généraliste. Cependant, pour exprimer des règles métier, des validations ou des transformations de données, il est parfaitement adapté. On peut imaginer un jour une équipe où les chefs de produit écrivent directement les règles de tarification ou d’éligibilité en Elo, et où ce code est automatiquement validé par le compilateur avant déploiement. Cela permettrait d’éliminer les traductions approximatives entre les métiers et les développeurs, ainsi que les bugs dus à une mauvaise interprétation des spécifications.
Le dépôt GitHub est ouvert, la documentation est disponible, et le langage est sous licence MIT, offrant ainsi l’opportunité d’explorer, de tester et éventuellement de contribuer. Avec Claude Code et d’autres IA similaires, nous ne sommes plus simplement dans l’ère des outils générant des snippets de code. Nous entrons dans une nouvelle dimension où des systèmes intelligents sont capables de créer des outils et des langages entiers, avec l’humain jouant le rôle de chef d’orchestre.
La tendance est claire: les développeurs expérimentés commencent à utiliser l’IA comme un multiplicateur de force, et non comme un remplaçant. Il est temps de s’y engager pour ne pas se retrouver à la traîne dans les années à venir.
La création d’Elo par Bernard Lambeau, en collaboration avec Claude Code, représente une avancée majeure dans l’évolution des langages de programmation. Ce projet illustre une approche innovante, centrée sur la sécurité et l’accessibilité, permettant ainsi aux non-développeurs de s’initier à des concepts complexes sans craindre de compromettre l’intégrité des systèmes. La philosophie “zero-trust” adoptée par Elo redéfinit les normes de confiance dans le développement logiciel, garantissant que chaque opération est soigneusement vérifiée avant son exécution.
Ce processus soulève des questions essentielles concernant l’avenir du développement logiciel dans un monde où l’intelligence artificielle prend une place de plus en plus prépondérante. Alors que l’IA continue de transformer des secteurs variés, de la santé à l’éducation, la manière dont nous construisons et interagissons avec la technologie doit s’adapter. Elo pourrait servir de modèle pour d’autres initiatives, démontrant comment l’innovation technologique peut répondre à des besoins de sécurité et de collaboration.
L’impact de ces avancées ne se limite pas aux seuls développeurs. Elles touchent également les organisations en quête d’une plus grande efficacité et d’une meilleure communication entre les équipes métiers et techniques. À mesure que des outils comme Elo deviennent plus accessibles, il est crucial d’envisager comment ces nouvelles compétences façonneront la prochaine génération de professionnels.
En explorant les potentialités de l’intelligence artificielle dans le développement de langages, les entreprises et les individus doivent réfléchir à leur rôle dans cette transformation. Comment intégrer ces technologies émergentes de manière éthique et efficace ? Quelles compétences seront nécessaires pour naviguer dans cet environnement en constante évolution ? La réponse à ces questions peut façonner l’avenir du travail et de l’innovation, incitant chacun à participer activement à cette révolution technologique.
Aller plus loin
Pour comprendre rapidement ce qu’est Elo, ses principes (langage d’expressions, approche fonctionnelle, compilation vers plusieurs cibles) et sa logique “safe by design”, la ressource la plus directe reste Learn Elo. Le parcours explique les bases par l’exemple, ce qui aide à juger si le langage vise plutôt des usages “no-code/low-code” ou des scénarios de programmation plus généraux. En le suivant, on repère aussi les choix qui impactent la maintenabilité : typage, opérateurs, structures de données et contraintes volontairement imposées.
Si vous voulez aller au-delà des promesses et regarder ce qui existe réellement côté implémentation, le dépôt enspirit/elo (GitHub) permet d’examiner le compilateur, l’organisation du projet, les tests et le rythme des changements. C’est utile pour évaluer la solidité d’un “langage complet” : présence d’une suite de tests, gestion des versions, issues, et clarté des objectifs. En pratique, ce dépôt permet aussi de vérifier les cibles annoncées (JavaScript, Ruby, SQL) et la qualité des artefacts générés.
Pour un récit plus “making-of” qui éclaire la part d’IA dans la création et les arbitrages de conception, le journal Elo Blog donne une chronologie lisible des étapes (conception, sécurité, typage, apprentissage). Cette lecture aide à comprendre comment un langage se construit par itérations, même quand une IA intervient dans la production de code ou la rédaction de spécifications. C’est aussi un bon moyen d’identifier les zones difficiles : garanties de sécurité, ergonomie, et stabilisation des comportements.
Si votre objectif est d’évaluer la crédibilité technique d’un nouveau langage (analyse syntaxique, sémantique, interpréteur/compilateur), Crafting Interpreters reste une référence très accessible. Le livre montre comment passer d’une grammaire à une exécution fiable, et pourquoi certains choix “simples” deviennent coûteux plus tard. Il aide à replacer l’enthousiasme autour d’un langage “créé par IA” dans les réalités de l’implémentation : erreurs, ambiguïtés, performance et testabilité.
Dès qu’une IA intervient dans une chaîne de développement, la question centrale n’est pas seulement “ça marche”, mais “comment on évite les comportements indésirables et les fuites de données”. Le guide Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative (ANSSI) propose des repères concrets sur le cloisonnement, la gestion des secrets, la journalisation et les contrôles d’accès lorsque des outils GenAI participent au code. C’est utile pour cadrer un projet comme Elo si l’on veut éviter que la “vitesse de génération” n’érode la maîtrise et l’auditabilité.
Enfin, si l’article insiste sur la fiabilité et l’absence d’intervention humaine, il est pertinent de regarder ce à quoi ressemble une garantie “forte” côté compilateurs. Le projet CompCert illustre l’approche de la compilation vérifiée formellement, où la correction n’est pas seulement testée mais démontrée par preuve assistée. Sans exiger ce niveau pour chaque langage, cette référence aide à mettre en perspective ce que veulent dire “sécurité” et “confiance” quand un outil produit du code qui devra être exécuté dans des systèmes réels.