Les démonstrations d’octobre de Bubble présentent deux évolutions liées — Agent 2 et MCP — comme un tournant important dans la façon dont les non-développeurs et les équipes hybrides créent des applications. Agent 2 est un assistant repensé qui aborde les demandes complexes comme des projets : il pose des questions de suivi, esquisse un plan et attend une approbation avant d’intervenir dans un éditeur actif. MCP (en bêta) permet à des LLM externes comme Claude et ChatGPT d’accéder à cet éditeur. Vous pouvez ainsi demander à un autre modèle d’inspecter une application en cours d’exécution et d’y ajouter directement des pages ou des éléments d’interface. Ensemble, ces outils brouillent la frontière entre « prototype IA » et application visuelle facile à faire évoluer.
Dans la pratique, le processus d’Agent 2 réduit le risque qu’une seule consigne ambiguë débouche sur des fonctionnalités défectueuses. Pour les fonctionnalités en plusieurs étapes, il commence par repérer les zones d’ombre à l’aide de questions de clarification, propose un plan découpé en étapes, exécute les tâches après approbation explicite, puis lance des vérifications internes (analyse des problèmes et captures d’écran). Cette séquence est essentielle pour passer à l’échelle, car elle impose une validation humaine à des étapes bien définies. La prévisualisation dans l’éditeur améliore aussi la visibilité : les créateurs peuvent voir les modifications comme l’Agent les voit, puis les examiner ou les annuler dans leur contexte.
La possibilité offerte par MCP de laisser des LLM externes créer des pages et des éléments dans un projet Bubble actif change la composition des équipes et le choix des outils. Les équipes peuvent désormais utiliser Claude, ChatGPT ou d’autres assistants comme concepteurs et développeurs d’interfaces, capables d’écrire directement dans le modèle visuel de Bubble. Plusieurs usages concrets deviennent possibles : importer via MCP un prototype créé par programmation assistée par IA, puis le confier à Bubble pour en assurer la maintenance ; ou faire de Bubble une surface d’exécution de référence où différents agents implémentent des fonctionnalités selon un schéma partagé.
Ces évolutions comptent pour les équipes produit qui cherchent à déterminer où centraliser la mise en production. Contrairement aux plateformes de programmation assistée par IA qui génèrent du code ponctuel, l’éditeur de Bubble associé à MCP promet une base plus pérenne : les workflows visuels, les modèles de données et les éléments réutilisables restent modifiables par les équipes. Mais cette promesse repose sur la rigueur de l’Agent (plans clairs et tests), des règles de gouvernance qui définissent quels agents peuvent écrire dans un projet et une facturation transparente à mesure que la charge augmente. En bref, la technologie rend un nouveau workflow possible ; ce sont les garde-fous opérationnels qui déterminent s’il est adapté à la production.