Guide pratique pour non‑ingénieurs : livrer de vrais produits en binôme avec des LLMs — workflows, prompts, tests et habitudes pour des mises en production sûres.
« Programmer en binôme avec un LLM » ressemble à travailler avec un coéquipier utile : vous décrivez l’objectif, le modèle propose une approche et rédige du code, et vous révisez, lancez et orientez. Vous restez le pilotage pour les décisions produit ; le LLM est le dactylo rapide, l’explorateur et une seconde paire d’yeux.
Pour ce workflow, livrer n’est pas « j’ai construit quelque chose sur mon laptop ». Livrer signifie :
Cela peut être un outil interne que votre équipe ops utilise chaque semaine, un pilote payant pour 10 clients, ou un MVP qui collecte des inscriptions et prouve la demande.
Considérez le LLM comme votre partenaire pour le brouillon et l’apprentissage :
Votre rôle est la vérification produit :
Les LLM peuvent vous amener rapidement d’un point mort à une ébauche fonctionnelle, mais ils font encore des erreurs : APIs obsolètes, étapes manquantes, hypothèses confiantes mais fausses. Le bénéfice n’est pas d’avoir du code parfait du premier coup — c’est une boucle plus serrée où vous pouvez demander « pourquoi ça a échoué ? » et obtenir un prochain mouvement utile.
Ce style fonctionne particulièrement bien pour les fondateurs, opérateurs, designers et PMs qui savent décrire des workflows clairement et sont prêts à tester et itérer. Si vous pouvez écrire une déclaration de problème précise et vérifier des résultats, vous pouvez livrer un vrai logiciel avec un LLM comme binôme.
Si vous voulez que ce workflow ressemble plus à du « pairage » et moins à du « jonglage d’outils », utiliser un environnement dédié axé sur la construction par chat peut aider. Par exemple, Koder.ai est pensé autour de la construction pilotée par chat (mode planification, snapshots et rollback), ce qui colle bien à la boucle que vous utiliserez tout au long de ce guide.
La façon la plus rapide de caler une construction assistée par IA est de partir d’une ambition vague (« un meilleur CRM ») au lieu d’un problème finissable. Le pair‑programming avec un LLM marche mieux quand la cible est étroite, testable, et liée à une vraie personne qui l’utilisera.
Choisissez un utilisateur principal et un travail qu’il cherche à accomplir. Si vous ne pouvez pas nommer l’utilisateur, vous changerez sans cesse d’avis — et le modèle générera volontiers du code pour chaque nouvelle direction.
Un bon problème ressemble à :
Utilisez une phrase « définition de fini » vérifiable :
Pour [qui], construire [quoi] afin que [résultat] d’ici [quand], parce que [pourquoi c’est important].
Exemple :
« Pour les designers indépendants, construire un petit outil web qui génère un PDF de facture à partir de 6 champs, afin qu’ils puissent envoyer une facture en moins de 3 minutes cette semaine, parce que les retards nuisent à la trésorerie. »
Votre MVP n’est pas « version 1 ». C’est la plus petite tranche qui répond à : Est‑ce que quelqu’un s’en soucie ?
Rendez‑le volontairement simple :
Si le modèle propose des fonctionnalités supplémentaires, demandez : « Est‑ce que ça augmente la preuve de valeur, ou juste le volume de code ? »
Les contraintes empêchent l’expansion accidentelle du périmètre et des choix risqués plus tard :
Une fois que vous avez ces éléments, vous êtes prêt à transformer le problème en exigences que le LLM peut exécuter.
Si vous pouvez expliquer votre idée à un ami, vous pouvez rédiger des exigences. L’astuce est de capturer ce qui doit se passer (et pour qui) sans sauter directement aux solutions. Des exigences claires rendent le LLM plus rapide, plus précis et plus simple à corriger.
Rédigez 5–10 courtes phrases « En tant que… Je veux… afin que… ». Restez simple.
Si une story nécessite « et aussi… », scindez‑la. Chaque story doit être testable par un non‑ingénieur.
Ceci devient le document que vous collez dans les prompts.
Incluez :
Vous n’avez pas besoin de compétences en design. Listez les écrans et ce qu’ils contiennent :
Un flux grossier lève l’ambiguïté : le modèle pourra construire les bonnes routes, composants et données.
Écrivez une définition de fini pour la v1, par exemple : « Un nouvel utilisateur peut s’inscrire, sauvegarder des articles, voir sa liste et la partager ; les erreurs affichent des messages clairs ; les données persistent après rafraîchissement. »
Ensuite, gardez un backlog court (5–8 items) pour itérer, chaque élément lié à une user story et à un critère d’acceptation simple.
Votre première stack n’est pas une décision « pour la vie ». Ce sont des roues d’entraînement qui vous aident à terminer une chose utile. L’objectif est de minimiser les choix pour que vous puissiez consacrer votre attention au produit.
Choisissez en fonction de ce que vous construisez, pas de ce qui semble impressionnant :
Si vous n’êtes pas sûr, partez par défaut sur une petite application web. C’est la plus simple à partager et tester.
Choisissez des outils avec beaucoup d’exemples, des defaults prévisibles et des communautés actives. « Ennuyeux » signifie :
Ceci importe car votre binôme LLM aura vu plus de patterns et d’erreurs réelles dans les stacks populaires, ce qui réduit les impasses.
Si vous ne voulez pas assembler une stack vous‑même, une option est d’utiliser une plateforme qui la standardise pour vous. Koder.ai, par exemple, configure par défaut un setup pragmatique (React sur le front, Go sur le backend, PostgreSQL pour les données, et Flutter pour le mobile), ce qui peut réduire la fatigue décisionnelle pour les non‑ingénieurs.
Avant d’écrire du code, répondez : Qui doit exécuter ça, et comment ?
Ce choix affecte tout, de l’authentification à l’accès aux fichiers.
Notez :
Même une note simple comme « stocker les tâches dans une base ; pas de données personnelles ; accès admin seulement » évite de la ré‑réingénierie pénible plus tard.
Les LLM fonctionnent mieux lorsque vous les traitez moins comme un distributeur de code et plus comme un collaborateur qui a besoin d’un briefing, de limites et de retours. L’objectif est la cohérence : le même style de prompt à chaque fois pour prédire ce que vous obtiendrez.
Utilisez une structure simple que vous pouvez copier/coller :
Exemple :
Context: We’re building a simple invoice tracker web app. Current files: /server.js, /db.js, /ui.
Goal: Add an “Export CSV” button on the invoices list.
Inputs: Fields to include: id, client, amount, status, createdAt.
Constraints: Keep existing endpoints working. No new libraries. Output must be a downloadable CSV.
Avant de demander une implémentation, demandez : « Proposez un plan étape par étape et listez les fichiers que vous allez modifier. » Cela évite les malentendus tôt et vous donne une checklist à suivre.
Si votre environnement de build le permet, demandez au modèle de rester en « mode planification » jusqu’à ce que vous approuviez les étapes. (Koder.ai supporte explicitement un mode planification, utile pour éviter des refactors surprises.)
Au lieu de « réécris toute la fonctionnalité », essayez « modifie seulement /ui/InvoicesList pour ajouter un bouton et le brancher à l’endpoint existant. » Les demandes plus petites réduisent les cassures et facilitent la revue.
Après chaque changement, demandez : « Explique ce que tu as changé et pourquoi, et ce que je dois vérifier manuellement. » Cela transforme le modèle en coéquipier qui explique ses décisions.
Maintenez une note courante (dans un doc ou /PROJECT_MEMORY.md) avec décisions, commandes exécutées et une carte rapide des fichiers. Collez‑la dans les prompts quand le modèle semble confus — elle restaure rapidement le contexte partagé.
La façon la plus rapide de construire avec un LLM est d’arrêter de le traiter comme un bouton « génère mon app entière » et de l’utiliser comme un coéquipier dans une boucle serrée. Vous faites une petite chose, vérifiez que ça marche, puis avancez.
Choisissez une tranche que vous pouvez finir en 10–30 minutes : un écran, une fonctionnalité ou une correction. Écrivez l’objectif et ce que « fini » signifie.
Exemple : « Ajouter un formulaire ‘Créer un projet’. Fini quand je peux soumettre, voir un message de succès et que le nouveau projet apparaît dans la liste après rafraîchissement. »
Demandez au modèle de vous guider pas‑à‑pas, y compris les commandes terminal exactes et les modifications de fichiers. Indiquez‑lui votre environnement (OS, éditeur, langage) et demandez du code lisible.
Prompt utile : « Explique chaque changement en langage clair, ajoute des commentaires quand la logique n’est pas évidente, et garde les fonctions petites pour que je puisse suivre. »
Si vous travaillez dans un outil tout‑en‑un comme Koder.ai, vous pouvez garder cette boucle dans un seul espace : chat pour les changements, hébergement/déploiement intégré pour partager, et export du code source quand vous voulez migrer vers votre repo.
Lancez l’app immédiatement après le changement. S’il y a une erreur, collez la sortie complète dans le chat du modèle et demandez la plus petite correction qui vous débloque.
Faites une vérification manuelle rapide liée à votre définition de « fini ». Puis verrouillez‑le avec une checklist simple :
Répétez la boucle. De petites étapes vérifiées battent de grands sauts mystérieux — surtout quand vous apprenez encore la base de code.
Le débogage est là où la plupart des non‑ingénieurs s’arrêtent — pas parce que c’est « trop technique », mais parce que le retour d’information est bruyant. Votre travail est de transformer ce bruit en une question claire que le LLM peut résoudre.
Quand quelque chose casse, résistez à l’envie de paraphraser. Collez le message d’erreur exact et les quelques lignes au‑dessus. Ajoutez ce que vous attendiez (le « devrait ») et ce qui s’est produit (le « a fait »). Ce contraste est souvent la pièce manquante.
Si le problème se produit dans un navigateur, incluez :
Si c’est une app en ligne de commande, incluez :
Une structure simple de prompt qui marche :
Classer les hypothèses évite que le modèle liste dix possibilités et vous envoie dans des pistes sans fin.
Le débogage se répète. Notez (dans un doc ou /docs/troubleshooting.md) :
La prochaine fois qu’un même type de problème apparaît — mauvais port, dépendance manquante, variable d’environnement mal nommée — vous le résoudrez en quelques minutes.
Vous n’avez pas besoin d’« apprendre la programmation », mais il vous faut un petit modèle mental :
Traitez chaque bug comme une petite enquête — preuves, hypothèses et test rapide. Le LLM accélère le processus, mais vous restez le pilote.
Vous n’avez pas besoin d’être ingénieur QA pour détecter la plupart des problèmes qui tuent un produit. Ce qu’il vous faut, c’est une façon répétable de vérifier que votre app fait toujours ce que vous avez promis — surtout après que vous (ou le modèle) avez changé du code.
Prenez vos exigences écrites et demandez au modèle de les transformer en quelques cas de test. Restez concret et observable.
Exemple de prompt :
« Voici mes exigences. Produis 10 cas de test : 6 flux normaux, 2 cas limites et 2 cas d’échec. Pour chacun, inclure les étapes et le résultat attendu. »
Visez des tests comme : « Quand j’importe un .csv de 200 lignes, l’app affiche un message de succès et importe 200 éléments. », pas « l’import CSV fonctionne. »
Les tests automatisés valent le coup quand ils sont faciles à ajouter (et rapides à exécuter). Demandez au LLM d’ajouter des tests autour des fonctions pures, de la validation d’entrée et des endpoints API critiques. Pour le reste — interface, textes, mise en page — utilisez une checklist.
Une bonne règle : automatisez ce qui casse silencieusement ; checklistez ce qui casse visiblement.
Rédigez un court script manuel qui prouve la valeur centrale en 2–5 minutes. C’est ce que vous lancez à chaque fois avant de partager une build.
Structure exemple :
Les non‑ingénieurs testent souvent seulement les chemins heureux. Faites réviser vos flux par le modèle et demandez où ça peut planter :
Utilisez une liste simple (application de notes suffit) avec :
Puis collez‑ça dans votre fil de pair‑programming et demandez : « Diagnostique la cause probable, propose une correction et ajoute un test de régression ou un élément de checklist pour que ça ne revienne pas. »
Programmer en binôme avec un LLM peut vous faire gagner du temps, mais facilite aussi la fuite accidentelle de choses que vous ne vouliez pas partager. Quelques habitudes simples vous protègent, vos utilisateurs et votre avenir — sans transformer le projet en exercice de conformité.
Considérez le chat LLM comme un lieu public. Ne collez jamais de clés API, mots de passe, tokens privés, chaînes de connexion à la base de données, ou quoi que ce soit que vous ne publieriez pas en capture d’écran.
Si le modèle doit savoir où va une clé, partagez un placeholder comme YOUR_API_KEY_HERE et demandez‑lui de montrer comment la brancher en toute sécurité.
Si vous déboguez avec des exemples clients réels, retirez tout ce qui peut identifier une personne ou une entreprise : noms, emails, téléphones, adresses, IDs de commande, adresses IP et notes en texte libre.
Bonne règle : ne partager que la forme des données (champs et types) et un petit échantillon factice. Si vous doutez, partez du principe que c’est sensible.
Même pour un prototype, tenez les secrets hors du code et hors du repo. Mettez‑les en variables d’environnement localement, et utilisez le stockage de secrets de votre plateforme d’hébergement (souvent appelé « Environment Variables » ou « Secrets ») pour staging/production.
Si vous commencez à accumuler plusieurs clés (paiements, email, analytics), pensez à un petit gestionnaire de secrets plus tôt que tard — il évite la prolifération de collages de clés.
La sécurité n’est pas qu’une question de hackers ; c’est aussi éviter les erreurs accidentelles.
Demandez au LLM de vous aider à implémenter cela sans partager de secrets. Par exemple : « Ajoute la validation des requêtes et le rate limiting à cet endpoint ; suppose que les secrets sont dans des vars d’environnement. »
Créez un petit DATA_HANDLING.md (ou une section dans le README) qui répond :
Cette page d’une seule feuille guide les décisions futures et facilite les explications à des utilisateurs, collègues ou conseillers.
Un prototype qui marche sur votre laptop est une grande étape — mais ce n’est pas un « produit » tant que d’autres personnes ne peuvent pas l’utiliser de façon fiable. La bonne nouvelle : vous n’avez pas besoin d’un DevOps compliqué pour livrer quelque chose de réel. Il vous faut un chemin de déploiement simple, une checklist courte et une manière de repérer rapidement les problèmes.
Choisissez une option que vous pouvez expliquer à un collègue en deux phrases :
Si vous hésitez, demandez à votre binôme LLM de recommander une approche basée sur votre stack et contraintes, et de produire un script de déploiement pas‑à‑pas que vous pouvez suivre.
Si vous préférez éviter le casse‑tête du déploiement au début, pensez à une plateforme qui combine hébergement et déploiement dans le même flux que la construction. Koder.ai supporte le déploiement/hosting, domaines personnalisés et export de code source — utile pour partager un lien fonctionnel rapidement, tout en gardant l’option de « graduer » vers votre propre infra plus tard.
Avant de livrer, lancez une checklist qui évite les erreurs courantes :
Règle simple : si vous ne pouvez pas décrire votre rollback en 30 secondes, votre process de release n’est pas prêt.
Astuce : priorisez rollback comme habitude. Les snapshots + rollback (comme ceux proposés par Koder.ai) rendent psychologiquement plus facile de livrer souvent car on sait qu’on peut récupérer.
Vous n’avez pas besoin de dashboards sophistiqués pour être responsable.
Le monitoring transforme « un utilisateur a dit que ça a planté » en « nous voyons l’erreur exacte et quand elle a commencé ».
Invitez un petit groupe bêta (5–20 personnes) qui correspondent à votre utilisateur cible. Donnez‑leur une tâche unique à accomplir et collectez des retours comme :
Gardez les retours centrés sur les résultats, pas sur des listes de fonctionnalités.
Si vous transformez un prototype en quelque chose de payant, incluez le plan de release dans votre plan produit (facturation, support et attentes). Quand vous serez prêt, voyez les options et étapes à /pricing.
Si vous construisez sur Koder.ai, notez qu’il y a des paliers free, pro, business et enterprise — commencez petit et montez en capacité quand nécessaire.
Livrer une fois est excitant. Livrer encore (et s’améliorer à chaque fois) est ce qui transforme un produit. La différence entre « projet du week‑end » et « produit » est une boucle de feedback intentionnelle.
Collectez des avis, mais suivez quelques signaux qui se lient directement à la valeur :
Dites au LLM quel indicateur vous optimisez durant ce cycle. Il vous aidera à prioriser les changements qui améliorent les résultats, pas seulement l’apparence.
Des cycles courts réduisent le risque. Un rythme hebdomadaire peut être aussi simple que :
Demandez au modèle de convertir des retours bruts en backlog exécutable :
« Voici 20 notes utilisateurs. Groupez‑les, identifiez les 5 thèmes principaux, et proposez 8 tâches triées par impact vs effort. Incluez des critères d’acceptation. »
Même un léger « Quoi de neuf » construit la confiance. Ça vous évite aussi de répéter des erreurs (« on a déjà essayé ça »). Gardez les entrées orientées utilisateur (« L’export supporte désormais le CSV ») et liez aux corrections le cas échéant.
Si vous voyez des plaintes récurrentes sur lenteur, onboarding confus, plantages ou résultats erronés, arrêtez d’ajouter des fonctionnalités. Lancez un « sprint fondamentaux » axé sur la fiabilité, la clarté et la performance. Les produits échouent rarement à cause d’une fonctionnalité #37 manquante — ils échouent quand les bases ne fonctionnent pas de manière fiable.
Les LLM excellent pour accélérer les « patterns connus » (écrans CRUD, APIs simples, ajustements UI), mais ils ont encore des limites prévisibles. Le défaut le plus courant est la sortie confiamment erronée — du code qui semble plausible mais cache des bugs d’edge case, des failles de sécurité ou des erreurs logiques subtiles.
Bugs cachés : erreurs d’indice, conditions de concurrence et problèmes d’état qui n’apparaissent qu’après quelques interactions ou sous réseaux lents.
Infos obsolètes : APIs, versions de bibliothèques et bonnes pratiques évoluent ; le modèle peut proposer une syntaxe ancienne ou des packages dépréciés.
Surconfiance : il peut « affirmer » qu’une chose fonctionne sans réellement la valider. Traitez les affirmations comme des hypothèses jusqu’à exécution et vérification.
Si vous voyez :
Si ces signes apparaissent, ralentissez et simplifiez avant d’ajouter des fonctionnalités.
Demandez de l’aide tôt pour :
Vous gardez la responsabilité des décisions : quoi construire, ce que « fini » signifie, et quels risques sont acceptables. Le modèle accélère l’exécution, mais il ne peut pas assumer la responsabilité.
Une habitude pratique : gardez votre travail portable. Que vous construisiez dans un repo traditionnel ou sur une plateforme comme Koder.ai, assurez‑vous de pouvoir exporter le code source et reproduire la build. Cette contrainte unique vous protège du verrouillage d’outil et facilite l’arrivée d’un ingénieur si nécessaire.
Si vous voulez un pas concret suivant, commencez par /blog/getting-started et revenez à cette checklist chaque fois que votre projet dépasse votre niveau de confiance.
C’est un processus où vous restez responsable des décisions produit et de la vérification, tandis que le LLM vous aide à rédiger du code, expliquer des concepts, proposer des options et suggérer des tests.
Vous décrivez l’objectif et les contraintes ; il propose une implémentation ; vous l’exécutez, vérifiez ce qui s’est passé et orientez l’étape suivante.
Ici, « livrer » signifie :
Si ça ne fonctionne que sur votre ordinateur et ne peut pas être relancé de façon fiable, ce n’est pas encore livré.
Le LLM est particulièrement utile pour :
C’est un collaborateur rapide, pas une autorité.
Considérez la sortie comme une hypothèse jusqu’à ce que vous l’exécutiez. Les échecs courants incluent :
L’avantage est une boucle plus serrée : demandez pourquoi ça a échoué, fournissez des preuves et itérez.
Choisissez un problème étroit, testable et lié à un utilisateur réel. Bonnes pratiques :
Si vous ne pouvez pas dire pour qui c’est et comment vous saurez que ça a marché, vous dévirez.
Utilisez une phrase unique et vérifiable :
Pour [qui], construire , .
Votre MVP est la plus petite fonctionnalité bout‑en‑bout qui prouve de la valeur, pas « la version 1 ». Gardez‑le volontairement simple :
Si le modèle propose des fonctionnalités supplémentaires, demandez : « Est‑ce que ça augmente la preuve de valeur ou juste la quantité de code ? »
Utilisez une structure de prompt réutilisable :
Demandez aussi d’abord un plan : « Proposez des changements étape par étape et listez les fichiers que vous modifierez. »
Suivez une boucle serrée :
De petites étapes vérifiées réduisent les régressions et facilitent le débogage.
Quelques règles de base :
YOUR_API_KEY_HERESi vous gérez l’authentification, des paiements ou des données personnelles, envisagez d’appeler un ingénieur plus tôt que prévu.
Convertissez ensuite en critères d’acceptation (ce que vous pouvez cliquer/voir/produire) pour confirmer que c’est vraiment terminé.