Présentation de Wabi 2.0

Wabi, startup fondée par Eugenia Kuyda (ex‑Replika), propose depuis 2024 un service où des prompts en langage naturel génèrent des applications fonctionnelles. En septembre 2026, l’entreprise annonce Wabi 2.0, une version qui se présente comme une messagerie capable de créer des interfaces utilisateur à la volée tout en conservant la capacité de produire des apps.

Architecture et mécanisme de génération

Le cœur du système reste un modèle de génération de code alimenté par des LLM. L’utilisateur saisit une requête (« crée un suivi de calories ») ; le modèle traduit la description en code front‑end (HTML/CSS/JS) et back‑end (API, base de données) puis injecte le résultat dans le fil de discussion sous forme d’une fenêtre interactive. Cette approche repose sur deux étapes distinctes : prompt‑to‑code et runtime rendering. Le rendu s’effectue dans un conteneur isolé, ce qui limite les interactions avec le reste du client de messagerie.

Contexte concurrentiel et intégrations récentes

Wabi 2.0 se positionne face aux agents conversationnels de Meta (Muse, Instinct) et aux plug‑ins ChatGPT annoncés lors du DevDay d’OpenAI, qui permettent aux applications d’apparaître dans la barre latérale de ChatGPT. La différence réside dans le fait que Wabi génère l’interface directement dans le fil de discussion, alors que les plug‑ins restent des liens externes. L’accès à la version beta est limité à une invitation distribuée sur X, ce qui indique une phase de test contrôlée.

Impacts techniques et limites

La génération dynamique d’interfaces soulève plusieurs défis. D’abord, la latence : le passage du prompt au code complet peut prendre plusieurs secondes, ce qui affecte l’expérience en temps réel. Ensuite, la gestion du contexte : chaque nouvelle UI s’ajoute à un fil continu, risquant d’encombrer l’historique et de rendre la navigation difficile, comme le souligne la fondatrice. Enfin, la sécurité : les applications créées exécutent du code tiers dans le même environnement que le messager, imposant des mécanismes de sandboxing stricts pour éviter l’exécution de scripts malveillants ou l’accès non autorisé aux données utilisateur. Aucun chiffre de performance ou de taux d’erreur n’est fourni dans le communiqué, ce qui limite l’évaluation précise de la robustesse du système.