BESSER

Cette analyse de BESSER présente les domaines d'application de la plateforme low-code BESSER, ses principales fonctionnalités, son coût, le langage de modélisation B-UML, ses points forts et ses limites, ainsi qu'une comparaison avec d'autres outils low-code. BESSER (Building bEtter Smart Software fastER) est une plateforme « low-modeling, low-code » : vous décrivez votre application sous forme de modèle, puis des générateurs de code transforment ce modèle en backend, en schéma de base de données, en interface web ou mobile, ou encore en agent d’IA. Elle est écrite en Python, distribuée sous licence MIT, et développée par l’Institut luxembourgeois des sciences et technologies (LIST) en collaboration avec l’Université du Luxembourg, grâce à une subvention FNR Pearl. Le projet évolue rapidement : la version 7.18.0 a été publiée sur GitHub en septembre 2026.

À quoi sert BESSER ?

BESSER sert à modéliser un système logiciel une seule fois et à générer le code correspondant. Un projet type commence par un modèle structurel B-UML (classes, attributs, associations) et génère une application web Django, une API REST avec une base de données SQL, des classes SQLAlchemy ou Pydantic, ou encore une application web complète avec une interface utilisateur React et un backend Python. Ce même modèle peut également générer une application mobile Flutter, un backend Java ou Spring Boot, un schéma JSON ou un vocabulaire RDF.

La plateforme vise les logiciels « intelligents » : des applications comportant des composants d’IA. Vous pouvez modéliser un chatbot ou un agent et le générer pour le BESSER Agentic Framework, modéliser un réseau neuronal et générer du code PyTorch ou TensorFlow, ou encore modéliser un circuit quantique et générer du code Qiskit. Les chercheurs utilisent BESSER pour l’ingénierie pilotée par les modèles et la modélisation assistée par l’IA ; les équipes de développement s’en servent pour générer les parties répétitives d’une pile d’applications et conserver le modèle comme description unique du système.

Principales fonctionnalités

• B-UML : l’approche de BESSER, basée sur Python, d’un « langage de modélisation universel », inspirée de l’UML mais sans en respecter strictement les normes, ce qui vous permet d’activer uniquement les sous-langages dont un projet a besoin.
• De nombreux types de modèles : structurels, objets, interface graphique, machines à états, agents, BPMN, fonctionnalités, architecture de déploiement, réseaux neuronaux et modèles quantiques, ainsi que des contraintes OCL et des modèles utilisateur (documentation B-UML).
• Générateurs de code : application web complète, Django, backend, Spring Boot, API REST, classes Python, Pydantic et Java, cas de test, Flutter, React, schéma SQL, SQLAlchemy, schéma JSON, RDF, Terraform, PyTorch, TensorFlow, Qiskit, le framework BESSER Agentic et BPMN.
• Éditeur de modélisation Web BESSER : un éditeur de diagrammes accessible via un navigateur à l’adresse editor.besser-pearl.org, où vous pouvez dessiner des modèles B-UML par glisser-déposer et lancer les générateurs sans rien installer.
• Plusieurs façons de créer un modèle : l'écrire à l'aide de l'API Python, utiliser une grammaire textuelle (compatible PlantUML pour les modèles de classes et d'objets), le dessiner dans l'éditeur web, ou transformer une image, un croquis dessiné à la main ou une maquette d'interface utilisateur en modèle grâce à l'IA.
• Modélisation d’agents : concevez un agent conversationnel, puis discutez avec lui dans la simulation d’agent en temps réel de l’éditeur, ajoutée dans la version 7.18.0 (notes de mise à jour).
• Ouvert et extensible : code Python sous licence MIT, installation via `pip install besser`, vos propres générateurs et modèles, intégration avec des agents de codage IA via les compétences des agents, et une configuration Docker pour exécuter l’éditeur localement.

Tarification de BESSER

BESSER est gratuit. La plateforme, la bibliothèque Python et les générateurs sont open source sous licence MIT, et l’éditeur de modélisation en ligne BESSER Web Modeling Editor est libre d’accès. Il n’y a pas de forfaits, de licences ni de limites d’utilisation, et aucune offre payante n’est mentionnée dans la documentation de BESSER à la date de septembre 2026.

Le seul coût à prendre en compte concerne tout ce qui touche au code. C’est vous qui hébergez et exécutez l’application générée, donc les serveurs, les bases de données et le déploiement sont à votre charge. Les fonctionnalités assistées par IA, telles que la transformation d’une image en modèle, font appel à de grands modèles linguistiques externes ; vérifiez donc quel fournisseur et quelle clé API sont nécessaires. Il n’existe pas de contrat d’assistance commerciale : l’aide provient des tickets GitHub et de l’équipe de recherche ; prévoyez donc du temps de développement pour les corrections et pour la rédaction de vos propres modèles de générateur lorsqu’un modèle par défaut ne convient pas.

Les modèles B-UML et l’éditeur de modélisation Web BESSER

B-UML est au cœur de la plateforme. Un modèle B-UML est un ensemble d’objets Python qui reflètent les concepts UML : des classes avec des attributs et des opérations, des associations avec des multiplicités, des généralisations, des énumérations et des contraintes écrites en OCL. Chaque attribut possède un type et peut comporter une valeur par défaut ; chaque opération possède des paramètres typés et un type de retour. Le modèle étant écrit en Python pur, vous pouvez l’inspecter, le valider et l’enregistrer comme n’importe quel autre code Python, et ajouter une description à chaque élément pour documenter la conception. Vous pouvez construire le modèle en code, l’analyser à partir d’un texte de type PlantUML, ou le dessiner dans l’éditeur de modélisation Web BESSER (BESSER WME). L’éditeur stocke des projets pouvant regrouper un diagramme de classes, des diagrammes d’objets, un modèle d’interface graphique, des machines à états et des agents, ce qui vous permet de modifier tous les modèles B-UML d’un système en un seul endroit, puis d’exporter et de réimporter le projet.

Comme chaque générateur lit le même modèle B-UML, toute modification apportée au modèle se répercute sur l’application Django, le schéma SQL et le frontend React dès la prochaine exécution du générateur. L’équipe de recherche a également publié un ensemble de données B-UML comprenant 5 410 modèles répartis en 220 catégories, chacun pouvant être modifié dans l’éditeur web et accompagné d’une description textuelle et d’un code Python, à l’intention des équipes à la recherche d’exemples ou de données pour la modélisation assistée par l’IA (Langages de modélisation).

D’un modèle B-UML au code Python : un exemple

Prenons un petit système de bibliothèque, l’exemple également utilisé dans la documentation BESSER. Dans le modèle B-UML, vous créez trois classes : Livre, Auteur et Bibliothèque. La classe Book possède les attributs title, pages et release date, chacun ayant un type ; la classe Author possède un nom et une adresse e-mail. Les associations définissent les relations entre les classes : une Library possède plusieurs Books, un Book possède un ou plusieurs Authors, et chaque extrémité d’association possède un nom et une multiplicité. Les opérations comportent une description et des paramètres typés ; par exemple, une opération sur la classe Library qui renvoie les livres d’un auteur donné. Les contraintes OCL ajoutent des règles métier, telles que « le nombre de pages doit être supérieur à zéro », que vous pouvez vérifier par rapport à des modèles d’objets issus de données réelles.

À partir de ce modèle B-UML unique, le générateur de schéma SQL crée une table par classe, une colonne par attribut et les clés étrangères ou tables de liaison pour chaque association ; les générateurs SQLAlchemy et Pydantic génèrent le code Python pour la couche de données, et le générateur Django ou d’application web complète ajoute les pages, les formulaires et les points de terminaison REST pour créer, modifier et lister les enregistrements. Un modèle d’interface graphique (GUI) superposé détermine quelle page affiche quelle table ou quel formulaire, quels liens relient les pages et à quelles données chaque utilisateur peut accéder. Lorsque le modèle change, vous régénérez : l’implémentation suit le modèle au lieu de s’en éloigner. Le projet généré est du code brut que vous pouvez stocker dans Git, étendre manuellement et déployer comme n’importe quelle autre application Django, React ou Spring Boot.

L’UML est-il toujours utilisé, et pourquoi la plateforme low-code BESSER s’appuie-t-elle sur ce langage ?

L’UML (Unified Modeling Language) est une notation standard permettant de décrire des logiciels à l’aide de diagrammes tels que les diagrammes de classes, les diagrammes d’états et les diagrammes de séquence. Les diagrammes de classes UML restent le moyen le plus courant de décrire les données et leurs relations, et l’UML est toujours utilisé pour la conception, la documentation et le développement piloté par des modèles, mais de nombreuses équipes trouvent l’UML complet trop lourd. BESSER adopte une approche pragmatique : elle conserve les éléments de l’UML qui génèrent du code utile, ajoute ce qui manque à l’UML pour les systèmes modernes (interface graphique, agents, réseaux neuronaux, déploiement) et vous permet d’ignorer le reste. L’utilisation de Python à la place de la pile de modélisation Eclipse basée sur Java facilite la combinaison des modèles avec des bibliothèques d’apprentissage automatique.

Les points forts et les limites de BESSER

Points forts :

• Gratuit, open source et sous licence MIT, sans dépendance vis-à-vis d’un fournisseur pour le code généré.
• Un seul modèle génère de nombreuses cibles : composants web, mobiles, de base de données, d’API et d’IA.
• Champ d’application de modélisation exceptionnellement large, allant des diagrammes de classes aux agents, en passant par les réseaux neuronaux et les circuits quantiques.
• Une API Python adaptée aux équipes de science des données et d’IA.

Compromis :

• Un projet axé sur la recherche : des versions fréquentes, mais pas d’assistance commerciale ni de SLA.
• Des compétences en modélisation sont requises ; il s’agit d’une plateforme « low-code » destinée aux développeurs, et non d’un générateur d’applications « no-code ».
• Les applications générées nécessitent tout de même un développeur pour les héberger, les étendre et les maintenir.
• Une communauté plus restreinte et moins de modèles que les plateformes « low-code » commerciales.

Comparaison de BESSER

• BESSER Bot Framework : le projet jumeau dédié aux chatbots et aux agents, pour lesquels les modèles d’agents de BESSER génèrent du code.
• Mendix et OutSystems : des plateformes « low-code » commerciales basées sur des modèles, proposant hébergement, gouvernance et assistance, à des tarifs destinés aux entreprises.
• Oracle APEX : applications « low-code » sur une base de données Oracle, incluses avec Oracle Database.
• WaveMaker : solution « low-code » générant du code Angular et Java que vous pouvez exporter.
• Microsoft Power Apps : des applications métier intégrées à Microsoft 365, destinées aux développeurs amateurs plutôt qu’aux modélisateurs.
• FlutterFlow : générateur visuel d’applications Flutter avec exportation de code, axé sur l’interface utilisateur.
• Supabase : un backend Postgres open source lorsque vous n'avez besoin que de la couche de données.

BESSER en vaut-il la peine ?

BESSER est intéressant pour les développeurs, les architectes et les chercheurs qui aiment travailler avec des modèles et souhaitent générer une pile Python, Java ou JavaScript à partir d’une seule description, sans avoir à payer pour une plateforme commerciale. Il est particulièrement adapté aux prototypes, aux projets de recherche, à l’enseignement de l’ingénierie pilotée par les modèles et aux applications comportant des composants d’IA. Il convient moins aux utilisateurs professionnels à la recherche d’un générateur d’applications sans code, ni aux entreprises ayant besoin d’un produit pris en charge avec hébergement et SLA ; Mendix, OutSystems ou Power Apps répondent mieux à ces besoins. Si vous avez besoin d’aide pour modéliser votre système dans BESSER ou pour transformer le code généré en application de production, les développeurs et les agences présents sur LowCodeDevs peuvent s’en charger.

Sources

• Documentation BESSER : la plateforme, l’installation, la licence et le financement.
• Langage B-UML : sous-langages, méthodes de création de modèles et liste des générateurs.
• Versions de BESSER sur GitHub : historique des versions, y compris la v7.18.0 et la simulation d’agents en temps réel.
• Éditeur de modélisation Web BESSER : l'éditeur accessible depuis un navigateur.
• BESSER, une toute nouvelle plateforme open source « low-code », Langages de modélisation : les objectifs de conception, par le chef de projet.
• Le jeu de données B-UML est disponible, Langages de modélisation : le jeu de données comprenant 5 410 modèles.