Alternatives à Lovable en 2026

Une formation peut apprendre à rédiger une consigne sans changer durablement le travail. Si l’outil reste difficile d’accès, si les données autorisées sont inconnues ou si la vérification prend trop de temps, les usages retombent. L’adoption de l’IA dépend autant de l’organisation que de la maîtrise des fonctionnalités.

Définir ce qui doit changer dans le travail

Le nombre de comptes créés ne décrit pas une adoption utile. Commencez par identifier une tâche, ses utilisateurs et le résultat attendu : préparer un compte rendu relu, retrouver une procédure ou établir une première synthèse documentaire.

Décrivez le fonctionnement actuel et le fonctionnement proposé. Qui fournit les informations ? Où la réponse est-elle vérifiée ? Dans quel outil le résultat est-il conservé ? Cette description permet de voir si l’IA réduit une friction ou ajoute simplement un écran entre deux tâches.

Les équipes doivent pouvoir discuter le besoin. Une faible utilisation peut signaler un problème de pertinence, et non un manque d’enthousiasme. L’objectif est d’améliorer le travail, pas de maximiser le nombre de requêtes envoyées à un modèle.

Comprendre les obstacles avant de former davantage

Observez quelques situations réelles. L’utilisateur dispose-t-il du bon compte ? Peut-il utiliser les documents nécessaires ? Comprend-il les limites de la réponse ? Sait-il à qui s’adresser en cas d’erreur ? Les réponses orientent l’accompagnement.

Une formation supplémentaire ne corrige pas nécessairement un problème de droits ou de processus. Il faut traiter la cause observée plutôt que répéter une sensibilisation générale.

Former sur des tâches autorisées et représentatives

Un parcours utile associe une explication des limites, une démonstration et une pratique sur des documents adaptés. Les participants doivent apprendre à demander une source, repérer une information absente et refuser une sortie insuffisante. La capacité à corriger et à vérifier compte autant que la capacité à générer.

Préparez des exercices proches du métier, avec des données fictives ou autorisées. Pour un service administratif, une demande incomplète peut être plus instructive qu’un exemple parfait. Pour une équipe commerciale, un compte rendu contenant une ambiguïté permet de travailler la distinction entre fait, hypothèse et engagement.

La difficulté et le rythme doivent être adaptés aux participants. Prévoyez une procédure écrite simple, des démonstrations reproductibles et du temps pour poser des questions. Les compétences numériques ne sont pas homogènes dans une équipe.

Fournir des trames qui restent compréhensibles

Une trame réutilisable peut préciser le contexte, la tâche, les sources autorisées, le format et les vérifications attendues. Elle doit expliquer quand elle convient et quand elle ne convient plus. Un texte très long que personne ne comprend devient difficile à maintenir.

Exemple de consigne de travail : « À partir des notes ci-dessous, prépare un compte rendu avec décisions, actions et points à confirmer. N’attribue pas de responsable ou de date lorsqu’ils ne sont pas indiqués. Signale les contradictions. » Cette consigne aide à structurer une sortie ; elle ne garantit pas sa fidélité. Une relecture reste nécessaire.

Les trames doivent avoir un propriétaire et une version. Recueillez les corrections fréquentes pour décider si le modèle de consigne, la source ou le processus doit évoluer. Évitez de multiplier les variantes sans savoir lesquelles sont utilisées.

Clarifier les règles et les responsabilités

Les utilisateurs ont besoin de savoir quels outils sont autorisés, quelles données peuvent être traitées et quels résultats nécessitent une validation. Précisez aussi la conduite à tenir en cas d’erreur ou de divulgation accidentelle. Une règle vague comme « soyez prudents » laisse chacun interpréter seul les risques.

Les ressources de la CNIL pour les TPE et PME abordent notamment le choix des solutions et les précautions d’usage. Le modèle de charte IA Pionarius peut servir de base à une formalisation interne adaptée. Ces documents doivent être complétés par les contrôles et les responsabilités du projet réel.

Le manager doit également rendre le temps d’apprentissage possible. Demander d’expérimenter sans dégager de créneau pousse l’usage vers des essais rapides et peu vérifiés. Un accompagnement de proximité permet de traiter les difficultés au moment où elles apparaissent.

Mesurer l’utilité sans confondre usage et performance

Suivez les tâches réalisées, le temps total, les corrections et la qualité du résultat. Une mesure de fréquentation peut aider à repérer un abandon, mais ne prouve pas un bénéfice. Les indicateurs doivent porter sur le processus, avec une collecte proportionnée et transparente.

Exemple fictif : une équipe utilise un assistant pour préparer des synthèses. Si les documents sont produits plus vite mais demandent plus de corrections, le gain doit être réévalué. Si les mêmes erreurs reviennent, une formation à la vérification ne suffit peut-être pas ; il faut revoir les sources ou limiter le cas d’usage.

Recueillez aussi les situations où l’outil n’a pas été utilisé et pourquoi. Cette information peut révéler que le processus est trop variable ou que l’accès à l’information reste le véritable obstacle.

Questions fréquentes

Faut-il former toute l’entreprise en même temps ?

Pas nécessairement. Un groupe représentatif peut permettre de stabiliser les règles et les supports avant un déploiement plus large. Il faut éviter de ne choisir que des utilisateurs déjà très à l’aise.

Comment savoir si une formation a été utile ?

Évaluez les compétences sur des tâches comparables avant et après, puis observez les usages différés. La satisfaction en fin de séance ne suffit pas à montrer une autonomie ou une amélioration du travail.

Faut-il imposer l’IA sur toutes les tâches ?

Non. Certaines tâches sont mieux réalisées avec un modèle classique, une règle automatique ou un échange humain. Un usage justifié doit pouvoir être expliqué par son utilité et ses conditions de contrôle.

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En un an, les plateformes capables de créer une application à partir d’une simple consigne ont changé de dimension. Lovable a intégré son propre environnement backend, WeWeb a lancé une offre full-stack et Bubble a étendu son agent à la création d’applications mobiles natives. Mais pouvoir générer une application ne signifie pas savoir l’exploiter. Pour une entreprise, le bon choix dépend moins de la beauté de la première démonstration que de la maîtrise des données, des coûts, des droits d’accès et de la maintenance.

Analyse mise à jour le 19 octobre 2026. Ce comparatif repose sur les fonctionnalités officiellement documentées par les éditeurs. Il ne constitue pas un test de performance indépendant de toutes les plateformes ni une garantie de sécurité ou de coût.

Pourquoi les comparatifs publiés en 2025 sont déjà insuffisants

Un cas concret : le comparatif eesel AI publié en octobre 2025

Le guide « 7 best Lovable alternatives in 2026 » d’eesel AI illustre le problème. Malgré son titre « 2026 », la page indique une dernière mise à jour au 5 octobre 2025. Elle classe eesel AI en première position alors qu’eesel est principalement une plateforme d’agents pour le support client et la connaissance interne, pas un constructeur généraliste d’applications comparable à Lovable, Bubble ou WeWeb. La page se termine par un appel à essayer eesel AI. Cela ne rend pas ses observations inutiles, mais impose de lire son classement comme un contenu éditorial commercial, et non comme un benchmark indépendant.

Plusieurs affirmations de cette page ont ensuite été dépassées par l’évolution des produits. Le cas le plus net concerne Lovable : le guide le décrit encore essentiellement comme un outil de prototype et évoque un backend absent ou verrouillé, alors que Lovable Cloud avait été annoncé le 29 septembre 2025, six jours avant la date de dernière modification affichée par eesel AI.

En octobre 2025, certains guides opposaient un Lovable cantonné à l’interface aux outils prétendument capables de produire une « vraie » application. Cette opposition était fragile dès l’origine : Lovable annonçait Lovable Cloud le 29 septembre 2025, avec base de données, authentification, stockage et fonctions applicatives intégrés. Dire que la plateforme était uniquement « frontend » après cette date ne reflétait plus l’offre annoncée.

Le changement s’est poursuivi en 2026. WeWeb a lancé son backend le 8 avril 2026 ; Bubble a annoncé le 4 août 2026 l’extension de son agent IA aux workflows et aux données des applications mobiles natives. Du côté des outils orientés code, v0 a annoncé en février 2026 une évolution vers les applications de production et les projets existants.

Lovable a également annoncé, les 14 et 15 octobre 2026, des possibilités de déploiement dans les propres comptes AWS et Azure des entreprises. Ces modalités sont en préversion privée pour certains clients Enterprise : elles ne doivent pas être présentées comme disponibles pour tous.

Cette évolution impose de changer de question. Il ne s’agit plus seulement de savoir quel outil produit un écran en quelques minutes, mais qui pourra corriger un incident, reprendre le code, faire évoluer les permissions et supporter l’application dans la durée.

Comparatif 2026 : onze solutions, des usages très différents

Le tableau ci-dessous compare des positionnements et des capacités annoncées, pas des notes de qualité. Les offres changent régulièrement. Les fonctions mobiles, notamment, ne doivent pas être confondues avec une simple interface web adaptée au téléphone.

Attention aux comparaisons trompeuses : un générateur de code, un éditeur no-code, un IDE assisté par IA et un outil spécialisé dans les tableaux de bord ne répondent pas au même problème. Les classer de 1 à 11 sans scénario de test commun donnerait une précision artificielle.

Les plateformes à examiner en détail

Lovable : du prototype web à l’application full-stack

Lovable reste une option naturelle pour matérialiser rapidement une idée de service : espace client, portail partenaire, outil de réservation, gestion de formulaires ou tableau de bord. L’introduction de Lovable Cloud signifie que la plateforme ne dépend plus exclusivement d’un backend externe pour stocker des données et authentifier les utilisateurs. Les équipes peuvent construire la première version et la confronter rapidement à de vrais utilisateurs.

Sa limite n’est donc plus « l’absence de backend ». Elle tient plutôt au degré de maîtrise souhaité : revue des permissions, gestion des secrets, stabilité des intégrations, coût d’usage, organisation du code, sauvegarde et reprise en cas de changement d’éditeur. Pour un outil traitant des données sensibles, il faut documenter ces points avant tout déploiement. Source : Lovable Cloud.

Cette prudence est concrète. Lovable a reconnu un incident en avril 2026 : entre février et avril, le code source et l’historique de chat de certains projets publics pouvaient potentiellement être consultés par d’autres utilisateurs disposant du lien du projet. L’éditeur indique avoir corrigé la régression et précise que les projets privés et Lovable Cloud n’étaient pas concernés. Cet épisode ne démontre pas que Lovable est « dangereux » ; il rappelle qu’un outil capable de produire vite du logiciel doit être évalué avec les mêmes exigences d’accès, de journalisation et de sécurité qu’un développement classique.

Base44 : le tout-en-un pour les besoins rapidement cadrés

Base44 vise également les personnes qui veulent décrire un besoin et obtenir une application fonctionnelle, sans constituer une équipe de développement dès le premier jour. Cette approche peut convenir à un petit outil de gestion, un répertoire métier ou une application interne dont le périmètre est stabilisé.

Il faut néanmoins évaluer la réversibilité et la capacité d’évolution. Un logiciel qui fonctionne au bout de trois prompts n’est pas nécessairement facile à faire évoluer six mois plus tard. Avant d’engager un projet, demander une démonstration d’export, de reprise de données, de permissions différenciées et d’intégration à une API existante. Source : Base44.

Bubble : construire et corriger les règles métier visuellement

Bubble possède un avantage particulier : ses workflows, ses données et une partie des règles de confidentialité sont accessibles dans un environnement visuel. Cela facilite, pour une équipe formée à l’outil, le diagnostic d’un processus qui n’exécute pas ce qui était prévu. L’éditeur a renforcé ses capacités d’IA et de mobile natif en 2026. Il serait aujourd’hui inexact de le résumer à un constructeur d’applications web classique.

La contrepartie est une courbe d’apprentissage et un modèle de coût qu’il faut simuler sur le trafic réel. Pour un processus complexe, ce contrôle visuel peut justifier le temps initial d’appropriation. Pour un microsite éphémère, il peut être disproportionné. Source : Bubble, août 2026.

WeWeb : la souplesse d’un éditeur visuel et d’un backend

WeWeb n’est plus uniquement une couche de présentation connectée à Supabase ou Xano. Son annonce d’avril 2026 ajoute des tables, API, authentification, stockage et logique serveur directement dans la plateforme. L’éditeur annonce aussi des options d’export et d’auto-hébergement, à examiner concrètement selon le plan et le périmètre retenus.

Ce choix mérite l’attention lorsqu’une équipe veut contrôler finement l’interface et garder plusieurs options de backend. Le compromis porte sur l’architecture : davantage de liberté suppose aussi davantage de décisions techniques explicites. Source : WeWeb, avril 2026.

Bolt.new, Replit Agent et v0 : accélérer un projet qui possède du code

Ces outils sont intéressants lorsque l’entreprise veut disposer d’un logiciel modifiable et intégrer le développement assisté par IA à une pratique d’ingénierie. Bolt.new accélère la production d’une base de code exploitable dans le navigateur ; Replit combine génération, exécution et déploiement ; v0 met davantage l’accent sur la production web et l’intégration avec les dépôts existants.

Le gain immédiat en vitesse de génération doit être mis en regard du travail de revue : qualité des dépendances, tests automatisés, migrations de bases, journalisation, confidentialité et surveillance de la production. Une équipe sans responsable technique peut parfaitement utiliser ces plateformes, mais ne devrait pas leur déléguer implicitement toute la responsabilité du produit. Bolt, Replit, v0.

Google AI Studio : intéressant pour un projet intégré à Gemini

Le mode de création de Google AI Studio prend désormais en charge une application web full-stack avec exécution serveur, dépendances npm et intégration Firestore / Firebase Authentication. Google documente également la génération d’applications Android natives. Cela rend l’outil pertinent pour des expérimentations exploitant les modèles Gemini ou l’écosystème Google.

Il convient de distinguer AI Studio de Firebase Studio : Google a annoncé l’arrêt de Firebase Studio au 22 mars 2027, la création de nouveaux espaces de travail et l’inscription de nouveaux utilisateurs étant désactivées depuis le 22 juin 2026. Les services Firebase eux-mêmes ne disparaissent pas. Pour un nouveau projet, la trajectoire de maintenance compte autant que les fonctionnalités du jour. Google AI Studio et guide officiel de migration.

Retool, GlideOS et Cursor : utiles, mais non interchangeables

Retool convient particulièrement aux outils internes reliés à des bases de données ou à des systèmes d’information existants. Son intérêt n’est pas de concurrencer Lovable sur la génération d’un produit grand public en quelques prompts, mais d’accélérer la création de back-offices, consoles opérationnelles et workflows internes.

GlideOS, ouvert au public en juillet 2026, va plus loin que l’ancien résumé « transformer un tableur en application » : l’éditeur permet de démarrer depuis un tableur ou un prompt et de générer un outil métier. Il faut toutefois distinguer GlideOS de Glide Classic. Glide précise que les deux produits sont séparés, avec leurs propres abonnements ; une entreprise déjà cliente de Glide Classic ne doit donc pas supposer que son abonnement ou ses applications basculent automatiquement vers GlideOS.

Cursor, enfin, n’est pas un constructeur no-code de la même catégorie : c’est un environnement de développement assisté par IA qui implique un travail direct sur le code. Son offre a changé en octobre 2026 avec l’intégration à « The X Subscription » : le forfait Plus est affiché à 8 $/mois et n’inclut que les modèles Grok, tandis que Premium est affiché à 30 $/mois et ouvre davantage de fonctions de développement. Comparer Cursor à Lovable uniquement sur le prix mensuel n’a donc pas beaucoup de sens : le premier suppose une responsabilité technique sur la codebase, le second cherche davantage à réduire la barrière d’entrée à la création d’une application.

Comparer ces trois produits uniquement sur le nombre de prompts gratuits n’aurait pas de sens. Le critère déterminant est la nature du livrable : back-office opérationnel, application de suivi pour les collaborateurs ou produit logiciel dont une équipe conservera le contrôle technique.

Quel outil choisir selon votre projet ?

Vous devez tester une idée de produit en quelques semaines

Commencez par Lovable ou Base44 si le parcours est principalement web et si la première priorité est de valider l’utilité du service. Le cahier des charges doit malgré tout contenir des rôles utilisateurs, quelques règles métier, des données fictives et des critères d’acceptation. Une interface séduisante sans parcours complet ne constitue pas un MVP validé.

Vous devez construire un outil métier durable

Évaluez Bubble, WeWeb et Retool selon la complexité des workflows, les permissions, les connexions à l’existant et la capacité de l’équipe à maintenir le système. Pour un processus de type devis, suivi de dossier, opérations ou rapprochement d’informations, le choix d’une base de données, la traçabilité et la validation humaine importent souvent davantage que les animations de l’interface.

Vous développez un service public ou une application manipulant des données sensibles

Ne choisissez pas sur démonstration commerciale. Définissez d’abord la finalité des données, leur durée de conservation, les sous-traitants, les transferts éventuels, les accès et les besoins de journalisation. Selon le risque, une analyse d’impact relative à la protection des données peut être nécessaire. Les options de déploiement Enterprise annoncées par un éditeur ne suffisent pas, à elles seules, à démontrer une conformité RGPD.

Pour encadrer ces décisions, voir notre page consacrée au conseil en IA responsable et notre méthode pour intégrer l’IA aux processus métier en cinq étapes.

Vous devez créer une véritable application mobile

Commencez par recenser ce qui exige un fonctionnement natif : position géographique en arrière-plan, notifications, capteurs, accès hors connexion, achats intégrés ou publication sur les magasins d’applications. Une application web responsive et une application native ne donnent pas les mêmes garanties d’accès aux fonctionnalités du téléphone. Bubble propose désormais du mobile natif ; pour d’autres plateformes, il faut vérifier précisément le mode de déploiement et ses limites.

Tarifs 2026 : le prix affiché ne suffit plus

Les tarifs cités dans les comparatifs de 2025 ne doivent pas être repris tels quels. Les éditeurs ont modifié à la fois leurs prix et leurs unités de facturation : crédits, tokens, workload, utilisateurs internes, développeurs ou consommation cloud. Au 19 octobre 2026, les pages officielles permettent de retenir les ordres de grandeur suivants.

WeWeb mérite un traitement séparé : l’éditeur distingue les plans de sièges de développement des plans d’hébergement et a annoncé une hausse de tarifs à compter du 12 février 2026. Un montant unique « WeWeb = X $/mois » serait donc trompeur sans préciser le nombre de développeurs, le mode d’hébergement et les fonctions utilisées.

La bonne comparaison reste le coût complet sur douze mois : abonnement + crédits ou tokens + hébergement + base de données + API tierces + utilisateurs + maintenance + sécurité + temps humain. Une plateforme moins chère sur sa page tarifaire peut devenir plus coûteuse si elle multiplie les corrections ou impose plusieurs services complémentaires.

Les cinq vérifications à conduire avant de payer

1. Où résident les données et qui y accède ?

Demandez le lieu d’hébergement, la liste des sous-traitants, les mécanismes de séparation des comptes et la possibilité de supprimer les données. Testez les permissions avec au moins trois profils : administrateur, collaborateur et utilisateur externe. Une erreur d’autorisation est souvent plus grave qu’un écran imparfait.

2. Que récupérerez-vous en quittant la plateforme ?

La portabilité n’est pas seulement l’export des écrans. Elle recouvre le code, les schémas et contenus de base de données, les fichiers, les secrets à renouveler, les intégrations et les procédures de déploiement. Exigez une démonstration d’export et de restauration, pas une simple mention dans une documentation commerciale.

3. Quel est le coût total sur douze mois ?

Le tarif affiché par utilisateur ou par mois ne suffit pas. Budgétez les crédits de génération, l’hébergement, les requêtes serveur, la base de données, les services tiers, les contrôles de sécurité et les heures humaines de maintenance. La formule utile est : coût annuel complet = licences + consommation + intégrations + maintenance + contrôle et conformité.

Deux outils facturés respectivement 20 et 50 euros par mois peuvent inverser leur coût réel si l’un exige plus de corrections, de tâches manuelles et d’abonnements complémentaires. Aucun classement de prix n’est robuste sans scénario d’utilisation.

4. Qui intervient lorsqu’une fonction échoue ?

Définissez un responsable du produit, une procédure de sauvegarde, un canal de support, des journaux d’incident et un délai de correction acceptable. L’expression « production-ready » utilisée dans une présentation commerciale ne remplace pas un test de charge, un contrôle des droits ou un plan de continuité.

5. Comment mesurez-vous la valeur créée ?

Le bon KPI n’est pas le nombre de fonctionnalités générées. C’est le changement de travail obtenu : dossiers traités sans erreur, délai de réponse, adoption hebdomadaire, fréquence d’utilisation, satisfaction et coût par opération. Chez Pionarius, notre approche privilégie l’identification des processus et leur mesure avant tout choix d’outil. Lire notre analyse sur l’état de l’IA en entreprise en 2026.

Une méthode concrète pour sélectionner sa plateforme en 30 jours

Semaine 1 : cadrer le cas d’usage. Décrire un seul parcours principal, les utilisateurs concernés, les règles de confidentialité, les intégrations requises et les données manipulées. Écrire cinq critères vérifiables de réussite.

Semaine 2 : construire le même scénario sur deux ou trois plateformes. Comparer le temps consacré à la première version, mais aussi le nombre de corrections nécessaires pour exécuter le parcours sans erreur. Utiliser des données fictives et des scénarios identiques.

Semaine 3 : tester ce qui ne se voit pas. Vérifier les rôles d’accès, la qualité des sauvegardes, la modification d’une règle métier, l’import et l’export de données, les logs, une panne de service tiers et l’ajout d’un nouveau collaborateur.

Semaine 4 : arbitrer sur la valeur et les risques. Projeter le coût complet sur douze mois ; documenter qui maintient, qui valide et comment sortir de la plateforme. Choisir la solution présentant le meilleur compromis pour ce cas précis, et non celle qui a produit le plus beau premier écran.

Questions fréquentes sur Lovable et ses alternatives

Lovable peut-il construire une application complète en 2026 ?

Oui, la plateforme documente des fonctions de backend intégré, notamment base de données et authentification. Cela ne dispense pas d’auditer les accès, les performances, les dépendances et la sécurité avant tout déploiement.

Quelle alternative à Lovable choisir sans savoir coder ?

Base44 et Bubble sont deux options à comparer, mais pour des besoins différents : génération rapide d’une application d’un côté, contrôle visuel approfondi des workflows et des données de l’autre. WeWeb mérite également une évaluation depuis l’arrivée de son backend intégré.

Bubble ou Lovable : lequel est le plus adapté à une entreprise ?

Il n’existe pas de réponse universelle. Lovable peut être plus direct pour démarrer un projet web à partir d’une description ; Bubble donne à une équipe formée davantage de visibilité sur les règles métier dans son éditeur visuel. Le niveau de personnalisation, le coût réel et la maintenance décident du choix.

Peut-on utiliser une application créée par IA avec des données clients ?

C’est possible sous conditions, après vérification de la base légale, des contrats, des sous-traitants, de la sécurité et des droits d’accès. Le simple fait qu’un logiciel propose une connexion ou un hébergement européen ne suffit pas à établir sa conformité.

Faut-il quitter Lovable pour une nouvelle plateforme en 2026 ?

Pas sans motif opérationnel précis. Une migration entraîne des coûts de reprise, de tests et de formation. Il vaut mieux établir les limites rencontrées sur le projet existant, puis comparer une migration avec des corrections ciblées.

Conclusion : en 2026, le vrai sujet n’est plus de générer, mais d’exploiter

Lovable n’est plus seulement un outil de maquette. Bubble a renforcé ses capacités d’IA et de mobile, WeWeb est devenu full-stack, et des solutions comme Base44, Replit, Bolt et v0 multiplient les chemins possibles vers un logiciel fonctionnel. Cette convergence rend les classements simplistes moins utiles.

Pour une entreprise, la bonne plateforme est celle dont les limites sont connues, dont le coût complet est acceptable et dont l’application restera compréhensible et maintenable après les premières semaines. La rapidité du prototype doit être un critère. Elle ne peut plus être le seul.

Sources et méthode

Informations vérifiées à partir des annonces officielles des éditeurs, consultées en octobre 2026. Les fonctionnalités annoncées ne constituent pas une validation indépendante des performances. Les plans et prix peuvent changer et doivent être contrôlés au moment de l’achat.

• Lovable, lancement de Lovable Cloud (29 septembre 2025)
• Lovable, Deploy on AWS (14 octobre 2026)
• Lovable, Deploy on Azure (15 octobre 2026)
• WeWeb, lancement du backend (8 avril 2026)
• Bubble, capacités mobiles de l’agent IA (4 août 2026)
• Vercel, nouvelle version de v0 (3 février 2026)
• Google AI Studio, documentation Build
• Firebase Studio, calendrier d’arrêt
• eesel AI, comparatif Lovable alternatives (dernière modification affichée : 5 octobre 2025)
• Lovable, réponse à l’incident d’avril 2026
• Glide, ouverture publique de GlideOS (14 juillet 2026)
• GlideOS, tarifs et séparation avec Glide Classic
• Cursor, tarifs octobre 2026
• Lovable, tarifs octobre 2026
• Bolt.new, tarifs octobre 2026
• Retool, tarifs octobre 2026
• Base44, tarifs à partir de 16 $/mois en annuel
• eesel AI, page tarifaire générale