19 juin 2025·8 min
Développement mobile à l'ère où l'IA écrit le code
Découvrez comment le code généré par l'IA va transformer le développement mobile : planification, UX, architecture, tests, sécurité, rôles, et comment se préparer dès maintenant.
Découvrez comment le code généré par l'IA va transformer le développement mobile : planification, UX, architecture, tests, sécurité, rôles, et comment se préparer dès maintenant.
Quand on dit « l'IA écrira la plupart du code », on n'entend pas souvent que les décisions produit complexes disparaissent. On veut plutôt dire qu'une large part du travail de production routinier devient générée par machine : écrans, raccordements entre couches, traitement de données répétitif et l'ossature qui transforme une idée en quelque chose qui compile.
Dans les équipes mobiles, les gains les plus faciles sont souvent :
L'IA excelle à produire des bons drafts rapidement et est faible pour bien gérer chaque détail : cas limites, bizarreries de plateforme et nuances produit. Prévoyez d'éditer, supprimer et réécrire des parties — souvent.
Les personnes conservent la propriété des décisions qui façonnent l'app : exigences, limites de confidentialité, budgets de performance, comportement hors ligne, standards d'accessibilité et arbitrages entre rapidité, qualité et maintenabilité. L'IA peut proposer des options, mais elle ne peut pas choisir ce qui est acceptable pour vos utilisateurs ou votre entreprise.
Les équipes mobiles commenceront toujours par un brief — mais la passation change. Plutôt que de dire « écris les écrans A–D », vous traduirez l'intention en entrées structurées que l'IA pourra transformer de façon fiable en pull requests.
Un flux courant ressemble à :
Le changement clé est que les exigences deviennent des données. Plutôt que d'écrire un long doc et d'espérer que tout le monde l'interprète de la même façon, les équipes standardisent des templates pour :
La sortie IA est rarement « une et terminée ». Les équipes saines traitent la génération comme une boucle itérative :
C'est plus rapide que de réécrire, mais seulement si les prompts sont cadrés et si les tests sont stricts.
Sans discipline, prompts, chats, tickets et code divergent. La solution est simple : choisissez un système de référence et appliquez‑le.
/docs/specs/...) et sont référencées par les PRs.Chaque PR générée par l'IA devrait renvoyer au ticket et à la spec. Si le code change le comportement, la spec change aussi — ainsi le prochain prompt part de la vérité, pas de la mémoire.
Les outils IA peuvent sembler interchangeables jusqu'au moment d'expédier une vraie release iOS/Android, où l'on réalise que chacun change la façon de travailler, quelles données quittent l'organisation et la prévisibilité des sorties. L'objectif n'est pas « plus d'IA » mais moins de surprises.
Priorisez les contrôles opérationnels plutôt que le marketing du modèle :
Si vous voulez un exemple concret d'approche « workflow-first », des plateformes comme Koder.ai se concentrent sur la transformation de chats structurés en sorties applicatives réelles — web, backend et mobile — tout en gardant des garde‑fous comme la planification et le rollback à l'esprit. Même si vous n'adoptez pas une plateforme bout en bout, ce sont les capacités à benchmarker.
Créez un petit « playbook IA » : templates de projets starter, guides de prompts approuvés (ex. « générer un widget Flutter avec notes d'accessibilité ») et standards de codage imposés (règles de lint, conventions d'architecture et checklists PR). Associez‑y une revue humaine obligatoire, et référez‑le dans la doc d'équipe (par ex. /engineering/mobile-standards).
Quand l'IA peut générer écrans, view models et clients API en minutes, le goulot devient les décisions qui structurent tout le reste : comment l'app est organisée, où vivent les responsabilités et comment le changement circule en sécurité dans le système.
L'IA remplit bien les patterns ; elle est moins fiable quand le pattern est implicite. Des frontières claires évitent que du code « utile » fasse fuiter des préoccupations à travers l'app.
Pensez en termes de :
L'objectif n'est pas « plus d'architecture » mais moins d'endroits où tout peut arriver.
Si vous voulez du code IA cohérent, donnez‑lui des rails :
Avec un scaffold, l'IA peut générer « un autre écran FeatureX » qui ressemble et se comporte comme le reste de l'app — sans que vous n'ayez à réexpliquer les décisions à chaque fois.
Gardez les docs courtes et axées sur la décision :
Ces documents servent de référence à l'équipe — et à l'IA — pendant les revues de code, rendant le code généré prévisible plutôt que surprenant.
Quand l'IA peut générer des écrans compétents, du code réseau et même la gestion d'état à la demande, « avoir une app » cesse d'être l'obstacle principal. La différenciation bascule sur ce que vous construisez, pourquoi et à quelle vitesse vous apprenez : choix UX, insights produit et rapidité d'apprentissage par itération.
Le feedback utilisateur est souvent vague ("c'est confus", "trop d'étapes"). La compétence produit consiste à le traduire en tickets précis que l'IA peut exécuter sans deviner. Une structure utile :
Exemple : plutôt que « améliorer l'onboarding », écrivez : « Réduire le time-to-first-success de 90s à 45s en retirant la création de compte de l'étape 1 ; ajouter « Continuer en invité » ; assurer les labels VoiceOver sur tous les contrôles ; tracker l'événement onboarding_completed avec la durée. » Ce niveau de clarté rend le code généré beaucoup plus fiable — et les revues plus rapides.
À mesure que le code devient moins coûteux, la cohérence devient la partie coûteuse. Un design system bien défini (composants, espacements, typographie, règles de motion, guidelines de contenu) sert de contrat partagé entre produit, design et ingénierie — et d'ensemble de contraintes pour les prompts IA.
L'accessibilité s'inscrit naturellement ici : tokens de contraste de couleur, cibles tactiles minimales, règles de taille dynamique, états de focus et conventions de nommage pour lecteurs d'écran. Si ces règles sont standardisées, l'IA peut générer des UI conformes par défaut plutôt que « à corriger plus tard ».
Dans un workflow IA, l'instrumentation n'est pas optionnelle ; c'est la façon dont vous apprenez. Traitez événements analytics, entonnoirs et expériences comme des features :
C'est là que les équipes prennent de l'avance : pas en expédiant plus de code, mais en posant de meilleures questions, capturant les bons signaux et itérant plus vite que la concurrence.
Quand l'IA produit écrans, couches de données et glue code en quelques minutes, le risque n'est pas des mauvais développeurs. Le risque est le volume non revu. Plus de changements par semaine signifie plus d'occasions de régressions subtiles — vous avez donc besoin de contrôles automatisés plus solides, pas moins.
Tests unitaires restent le filet de sécurité le moins cher. Ils vérifient des règles petites (formatage d'un prix, validation d'un formulaire, mapping de champs API) et rendent les refactors sûrs quand l'IA réécrit des blocs de logique.
Tests d'intégration protègent les jonctions : réseau + cache, flows d'auth, comportement hors ligne et flags de fonctionnalité. Le code généré fonctionne souvent sur le happy path, mais les tests d'intégration dévoilent timeouts, retries et cas limites.
Tests UI (appareil/émulateur) confirment que de vrais utilisateurs peuvent compléter des parcours clés : inscription, paiement, recherche, permissions et deep links. Concentrez‑les sur des flows à haute valeur — trop de tests UI fragiles vous ralentiront.
Snapshot testing peut aider pour les régressions visuelles, mais a des écueils : versions OS, polices, contenu dynamique et animations génèrent des diffs bruyants. Utilisez les snapshots pour des composants stables et préférez des assertions sémantiques (ex. « le bouton existe et est enabled ») pour les écrans dynamiques.
L'IA peut rédiger des tests rapidement, surtout pour les cas répétitifs. Traitez les tests générés comme le code généré :
Ajoutez des gates automatiques en CI pour que chaque changement respecte un socle :
Avec l'IA écrivant plus de code, la QA devient moins une vérification manuelle ponctuelle et plus la conception de garde‑fous qui rendent les erreurs difficiles à livrer.
Quand l'IA génère de larges portions de votre app, la sécurité n'est pas « automatisée automatiquement ». Elle est souvent externalisée aux valeurs par défaut — et les valeurs par défaut sont l'origine de nombreuses brèches mobiles. Traitez la sortie IA comme du code provenant d'un nouveau prestataire : utile, rapide et toujours à vérifier.
Les modes d'échec courants sont prévisibles, ce qui est une bonne nouvelle — vous pouvez concevoir des checks pour eux :
Les outils IA peuvent capturer prompts, extraits de code, stack traces et parfois des fichiers entiers pour fournir des suggestions. Cela pose des questions de confidentialité et de conformité :
Établissez une règle : ne jamais coller de données utilisateur, credentials ou clés privées dans un assistant. Pour des applications réglementées, préférez des outils offrant des contrôles entreprise (rétention des données, journaux d'audit, option de refus d'entraînement).
Les apps mobiles ont des surfaces d'attaque uniques que l'IA peut manquer :
Construisez un pipeline reproductible autour de la sortie IA :
L'IA accélère le codage ; vos contrôles doivent accélérer la confiance.
L'IA peut générer du code qui a l'air propre et passe des tests basiques, mais qui saccade sur un Android de 3 ans, vide la batterie en arrière‑plan ou craque sur un réseau lent. Les modèles optimisent souvent pour la correction et les patterns communs — pas pour les contraintes désordonnées des appareils périphériques, du throttling thermique et des bizarreries fournisseurs.
Surveillez les « valeurs par défaut raisonnables » qui ne le sont pas sur mobile : logs trop verbeux, re-renders fréquents, animations lourdes, listes non bornées, polling agressif ou parsing JSON lourd sur le thread principal. L'IA peut aussi choisir des bibliothèques pratiques qui ajoutent du coût au démarrage ou augmentent la taille binaire.
Traitez la performance comme une feature avec des checks reproductibles. À minima, profilez :
Répétez ces mesures sur un Android bas de gamme représentatif et un iPhone plus ancien, pas seulement sur les flagships récents.
La fragmentation des appareils se manifeste par des différences de rendu, des crashes spécifiques aux fournisseurs, des comportements de permissions changeants et des dépréciations d'API. Définissez clairement vos versions OS supportées, maintenez une matrice de devices explicite et validez les flows critiques sur du hardware réel (ou une ferme de devices fiable) avant de livrer.
Définissez des budgets de performance (ex. max cold start, max RAM après 5 minutes, max wakeups background). Ensuite, gatez les PRs avec des benchmarks automatisés et des seuils de crash‑free sessions. Si un changement généré augmente une métrique, la CI doit échouer avec un rapport clair — pour que « l'IA l'a écrit » ne devienne jamais une excuse pour des releases lentes ou instables.
Quand l'IA génère la majeure partie de votre app, le risque légal vient rarement du modèle « possédant » quoi que ce soit — il vient des pratiques internes négligentes. Traitez la sortie IA comme toute autre contribution tierce : relisez, suivez et rendez la propriété explicite.
En pratique, votre entreprise possède le code créé par des employés ou contractors dans le cadre de leur travail — qu'il ait été tapé à la main ou produit avec un assistant IA — tant que vos accords l'énoncent. Clarifiez‑le dans le handbook ingénierie : les outils IA sont autorisés, mais le développeur reste l'auteur de référence et responsable de ce qui est expédié.
Pour éviter la confusion plus tard, gardez :
L'IA peut reproduire des patterns reconnaissables provenant de dépôts populaires. Même si c'est involontaire, cela peut créer des problématiques de « contamination de licence », surtout si un extrait ressemble à du code GPL/AGPL ou contient des en‑têtes de copyright.
Bonne pratique : si un bloc généré semble particulièrement spécifique, cherchez‑le (ou demandez à l'IA de citer ses sources). Si vous trouvez une correspondance, remplacez‑le ou conformez‑vous à la licence et aux obligations d'attribution.
La plupart des risques IP entrent via les dépendances, pas votre code. Maintenez un inventaire permanent (SBOM) et un chemin d'approbation pour les nouveaux paquets.
Workflow minimum :
Les SDK analytics, publicités, paiements et auth ont souvent des termes contractuels. Ne laissez pas l'IA "ajouter utilement" ces SDK sans revue.
Directives :
/docs du repoPour les templates de rollout, liez votre politique dans /security et faites‑la appliquer par des checks PR.
Quand l'IA génère de larges morceaux de code mobile, les développeurs ne disparaissent pas — ils passent de « taper du code » à « diriger des résultats ». Le travail quotidien s'oriente vers la spécification précise du comportement, la revue de ce qui est produit et la vérification sur appareils réels et scénarios utilisateurs réels.
Attendez‑vous à passer plus de temps sur :
En pratique, la valeur se déplace vers décider quoi construire ensuite et repérer des problèmes subtils avant l'App Store/Play Store.
L'IA peut proposer du code, mais elle ne peut pas entièrement posséder les arbitrages. Les compétences qui s'accroissent incluent : debugging (lire des traces, isoler des causes), pensée système (interaction app/backend/analytics/OS), communication (transformer l'intention produit en specs non ambiguës) et gestion du risque (sécurité, confidentialité, fiabilité et stratégie de rollout).
Si du code à l'apparence correcte devient bon marché, les revues doivent porter sur des questions de haut niveau :
Mettez à jour les checklists de revue et n'acceptez pas « l'IA dit que c'est OK » comme justificatif.
Utilisez l'IA pour apprendre plus vite, pas pour éviter les fondamentaux. Continuez à construire des bases en Swift/Kotlin (ou Flutter/React Native), réseau, gestion d'état et debugging. Demandez à l'assistant d'expliquer des arbitrages, puis vérifiez en écrivant de petits morceaux vous‑même, en ajoutant des tests et en faisant des revues avec un senior. L'objectif est de devenir quelqu'un qui sait juger du code — surtout quand ce n'est pas vous qui l'avez écrit.
"La plupart du code" signifie généralement que le code de production routinier devient généré par machine : interface/layout, code de liaison entre les couches, gestion répétitive des données, ossature et tests/docs de première passe.
Cela ne veut pas dire que les décisions produit, les choix d'architecture, les arbitrages de risques ou la vérification disparaissent.
Les domaines à fort rendement sont :
Il faut toujours valider le comportement, les cas limites et les contraintes propres à l'app.
L'autocomplétion est incrémentale et locale — idéale quand vous savez déjà ce que vous allez taper et que vous voulez accélérer.
Le chat sert à rédiger à partir d'une intention ("construis un écran de réglages"), mais il peut manquer des contraintes spécifiques.
Les outils agentiques peuvent tenter des changements multi‑fichiers et des PRs, ce qui apporte un gros effet de levier mais aussi un risque accru — utilisez des contraintes strictes et une revue attentive.
Mettez en place un pipeline structuré :
/docs/specs/...) et sont référencées par les PRsExigez qu'une PR générée par l'IA renvoie toujours au ticket/la spec, et mettez la spec à jour quand le comportement change.
Priorisez les contrôles opérationnels plutôt que le battage sur le "meilleur modèle" :
Choisissez l'outil qui génère moins de surprises dans un flux de livraison iOS/Android réel.
Rendez les contraintes explicites pour que le code généré reste cohérent :
Quand les patterns sont explicites, l'IA peut les remplir de manière fiable au lieu d'en inventer de nouveaux.
Traitez la génération comme une boucle :
Cela reste rapide seulement si les prompts sont ciblés et si la suite de tests est non négociable.
Attendez-vous à des modes d'échec prévisibles :
Atténuez avec une politique « ne copiez jamais de données utilisateur/credentials dans les prompts », SAST/DAST, scan de dépendances + allowlists, et un threat modeling léger par feature.
Attention aux "valeurs par défaut raisonnables" qui coûtent cher sur mobile :
Mesurez chaque release : démarrage, mémoire/fuites, batterie/tâches en arrière-plan et volume réseau — sur appareils anciens et réseaux lents, pas seulement sur les derniers flagships.
Mettez des garde‑fous dès le départ :
Suivez des métriques : cycle time, taux de défauts, incidents/crashs et temps de revue pour éviter que la vitesse ne déplace simplement le travail en aval.