Guide étape par étape pour des fondateurs non techniques : définir le périmètre, générer la spec, concevoir, construire, tester, déployer et itérer un vrai SaaS avec des workflows IA.
L'IA peut vous emmener assez loin sur un produit SaaS — même si vous n'écrivez pas de code — parce qu'elle peut esquisser des écrans, générer des endpoints backend, connecter des bases de données et expliquer comment déployer. Ce qu'elle ne peut pas faire, c'est décider de ce qui compte, vérifier la correction ou assumer la responsabilité des résultats en production. Vous devez toujours piloter.
Dans cet article, shipping signifie : un produit utilisable dans un environnement réel que de vraies personnes peuvent se connecter et utiliser. La facturation est optionnelle au départ. « Expédié » n'est pas un fichier Figma, pas un lien de prototype, et pas un repo qui ne fonctionne que sur votre laptop.
L'IA excelle dans l'exécution rapide : générer des squelettes, suggérer des modèles de données, écrire des features CRUD, rédiger des templates d'e-mails et produire des premiers tests.
L'IA a encore besoin d'orientation et de vérifications : elle peut halluciner des API, manquer des cas limites, créer des paramètres par défaut non sécurisés, ou s'écarter silencieusement des exigences. Traitez‑la comme une assistante junior extrêmement rapide : utile, mais pas autoritaire.
Vous avancerez selon une boucle simple :
Vous possédez généralement l'idée produit, la marque, la liste clients et le code stocké dans votre repo — mais vérifiez les conditions de vos outils IA et les dépendances que vous recopiez. Prenez l'habitude de sauvegarder les sorties dans votre propre projet, de documenter les décisions et d'éviter de coller des données clients propriétaires dans les prompts.
Vous avez besoin : de clarté rédactionnelle, d'une pensée produit basique et de patience pour tester et itérer. Vous pouvez éviter : l'informatique avancée, l'architecture complexe et le code « parfait » — du moins tant que les utilisateurs ne prouvent que cela importe.
Si vous comptez sur l'IA pour vous aider à construire, la clarté devient votre plus grand levier. Un problème étroit réduit l'ambiguïté, ce qui signifie moins de fonctionnalités « presque correctes » et plus de résultats utilisables.
Commencez avec une seule personne que vous pouvez visualiser, pas un segment de marché. « Designers freelances qui facturent des clients » est mieux que « petites entreprises ». Ensuite, nommez un travail qu'ils tentent déjà d'accomplir — en particulier quelque chose de répétitif, stressant ou sensible au temps.
Un test rapide : si votre utilisateur ne peut pas dire en 10 secondes si votre produit est pour lui, c'est encore trop large.
Restez simple et mesurable :
“Aider [utilisateur cible] à [faire la tâche] en [comment] afin qu'il puisse [résultat].”
Exemple : “Aider les designers freelances à envoyer des factures précises en moins de 2 minutes en construisant automatiquement les lignes à partir des notes de projet pour qu'ils soient payés plus vite.”
Les métriques empêchent la construction assistée par IA de devenir une simple collection de fonctionnalités. Choisissez des chiffres simples que vous pouvez réellement suivre :
Listez seulement les étapes qu'un utilisateur doit accomplir pour obtenir le résultat promis — pas d'extras. Si vous ne pouvez pas le décrire en 5–7 étapes, coupez.
Le scope creep est la raison n°1 des blocages dans les builds IA. Notez les ajouts tentants (rôles multi‑utilisateurs, intégrations, appli mobile, tableaux de bord) et marquez‑les explicitement « pas maintenant ». Ça vous donne la permission d'expédier la version la plus simple d'abord — puis d'améliorer à partir de l'usage réel.
L'IA peut écrire du code vite, mais elle ne peut pas deviner ce que vous voulez. Une spécification d'une page (pensez « mini PRD ») donne au modèle une source de vérité unique que vous réutiliserez dans tous les prompts, revues et itérations.
Demandez à l'IA de produire une PRD d'une page qui inclut :
Si vous voulez une structure simple, utilisez :
Convertissez chaque fonctionnalité MVP en 3–8 user stories. Pour chaque story, exigez :
Demandez à l'IA de lister les hypothèses floues et les cas limites : états vides, entrées invalides, erreurs d'autorisation, doublons, tentatives, et « que se passe‑t‑il si l'utilisateur abandonne à mi‑parcours ? » Décidez lesquels sont à gérer impérativement en v0.1.
Définissez les termes clés (ex. « Workspace », « Membre », « Projet », « Statut de facture »). Réutilisez ce glossaire dans chaque prompt pour empêcher le modèle de renommer les concepts.
Terminez votre one‑pager par une checklist stricte MVP v0.1 : ce qui est inclus, ce qui est explicitement exclu et ce que « fait » signifie. C'est la spec que vous collez dans votre workflow IA à chaque fois.
Vous n'avez pas besoin d'écrans parfaits ou d'un « vrai » schéma de base de données pour commencer. Vous avez besoin d'une image partagée de ce que fait le produit, des informations qu'il stocke et de ce que chaque page modifie. Votre objectif est de supprimer l'ambiguïté pour que l'IA (et plus tard des humains) puissent implémenter de façon cohérente.
Demandez à l'IA des wireframes en texte : pages, composants et navigation. Restez basique — des boîtes et des étiquettes.
Exemple de prompt : « Crée des wireframes basse fidélité pour : Login, Dashboard, Liste de projets, Détail projet, Paramètres. Inclure la navigation et les composants clés par page. »
Écrivez 3–6 objets que vous allez stocker, sous forme de phrases :
Puis demandez à l'IA de proposer un schéma de base de données et de l'expliquer en termes simples.
Cela évite que des fonctionnalités « au hasard » apparaissent dans le build.
Un mapping simple :
Gardez une courte liste de « règles UI » :
Si vous ne faites qu'une chose : assurez‑vous que chaque page a une action primaire claire et que chaque objet de données a un propriétaire clair (généralement l'utilisateur ou l'organisation).
Une stack simple, c'est moins « ce qui est cool » que « ce qui est ennuyeux, documenté et facile à récupérer quand quelque chose casse ». Pour la v1, choisissez des valeurs par défaut utilisées par des milliers d'équipes et que les assistants IA peuvent générer de façon fiable.
Si vous n'avez pas de contraintes fortes, ce combo est un point de départ sûr :
Si vous préférez un workflow orienté chat plutôt que tout câbler manuellement, des plateformes comme Koder.ai peuvent générer une UI React + backend Go avec PostgreSQL, gérer le déploiement/hébergement et vous laisser exporter le code source quand vous voulez reprendre le contrôle.
Choisissez un :
Si vous gérez paiements ou données sensibles, prévoyez des audits tôt.
Visez des services managés avec tableaux de bord, backups et réglages raisonnables. « Ça marche en une après‑midi » bat « personnalisable en théorie ». Postgres managé (Supabase/Neon) + auth managée évitent des semaines d'installation.
Ayez trois environnements :
Faites de « déploiements sur staging à chaque merge sur main » une règle.
Gardez une checklist d'une page à coller dans chaque nouveau projet :
Cette checklist devient votre avantage de vitesse sur le projet #2.
Obtenir du bon code depuis l'IA n'est pas une question de formulation magique — c'est un système répétable qui réduit l'ambiguïté et vous garde en contrôle. L'objectif est de faire se comporter l'IA comme un prestataire focalisé : brief clair, livrables clairs, critères d'acceptation clairs.
Réutilisez la même structure pour ne rien oublier :
Cela réduit les « changements mystères » et rend les sorties plus faciles à appliquer.
Avant d'écrire quoi que ce soit, demandez à l'IA de proposer une décomposition en tâches :
Choisissez un ticket, verrouillez sa définition de terminé, puis procédez.
Ne demandez qu'une fonctionnalité, un endpoint ou un flux UI à la fois. Les prompts plus petits produisent du code plus précis, et vous pouvez rapidement vérifier le comportement (et revenir en arrière si besoin).
Si votre outil le permet, utilisez une étape « planning » (esquisser d'abord, implémenter ensuite) et appuyez‑vous sur des snapshots/rollback pour annuler rapidement les itérations ratées — c'est exactement le filet de sécurité que certaines plateformes comme Koder.ai intègrent au workflow.
Maintenez un doc simple : ce que vous avez choisi et pourquoi (méthode d'auth, champs de données, conventions de nommage). Collez les entrées pertinentes dans les prompts pour que l'IA reste cohérente.
Pour chaque ticket, exigez : comportement démontrable + tests + une brève note dans la doc (même un extrait README). Cela garde la sortie expédiable, pas seulement « en forme de code ».
La vitesse n'est pas écrire plus de code — c'est réduire le temps entre « changement effectué » et « une vraie personne peut l'essayer ». Une boucle de démo quotidienne garde le MVP honnête et évite des semaines de travail invisible.
Commencez par demander à l'IA de générer la plus petite app qui démarre, charge une page et peut être déployée (même si c'est moche). Votre objectif est une pipeline fonctionnelle, pas des features.
Une fois qu'il tourne localement, faites un petit changement (ex. changer un titre) pour confirmer où se trouvent les fichiers. Committez tôt et souvent.
L'auth est pénible à greffer plus tard. Ajoutez‑la pendant que l'app est encore petite.
Définissez ce qu'un utilisateur connecté peut faire, et ce que voit un utilisateur déconnecté. Restez simple : e‑mail + mot de passe ou magic link.
Choisissez l'objet central de votre SaaS (un « Projet », une « Facture », une « Campagne », etc.) et implémentez le flux complet.
Puis rendez‑le utilisable, pas parfait :
Chaque jour, démo l'app comme si elle était déjà vendue.
Demandez‑lui de narrer ce qu'il pense qu'il va se passer avant de cliquer. Transformez sa confusion en tâches pour le lendemain. Si vous voulez un rituel léger, gardez une checklist « Demain » dans votre README et traitez‑la comme mini feuille de route.
Si l'IA écrit de larges portions de votre code, votre rôle passe de « taper » à « vérifier ». Un peu de structure — tests, contrôles et un flux de revue répétable — évite l'échec le plus courant : livrer quelque chose qui a l'air fini mais qui casse en usage réel.
Demandez à l'IA de relire sa propre sortie contre cette checklist avant d'accepter un changement :
Vous n'avez pas besoin d'une couverture parfaite. Vous avez besoin de confiance sur les parties qui peuvent perdre silencieusement de l'argent ou de la confiance.
Tests unitaires pour la logique cœur (règles de tarification, vérifs de permission, validation des données).
Tests d'intégration pour les flux clés (inscription → création d'objet → paiement → voir le résultat). Demandez à l'IA de générer ces tests à partir de votre PRD d'une page, puis de vous expliquer chaque test en français simple afin que vous sachiez ce qui est protégé.
Ajoutez un formatteur/linter automatique pour que chaque commit reste cohérent. Ça réduit la « spaghetti IA » et rend les futures éditions moins coûteuses. Si votre CI est en place, lancez format + tests à chaque PR.
Quand vous rencontrez un bug, loggez‑le de la même façon :
Collez ensuite le template dans votre chat IA et demandez : cause probable, correctif minimal, et un test qui empêche la régression.
Lancer un MVP est excitant — puis viennent les premiers vrais utilisateurs avec de vraies données, de vrais mots de passe et de vraies attentes. Vous n'avez pas à devenir expert en sécurité, mais vous avez besoin d'une checklist courte que vous suivez réellement.
Traitez les clés d'API, mots de passe DB et secrets de signature comme « jamais dans le repo ».
.env.example avec des placeholders, pas de valeurs réelles.La plupart des brèches précoces sont simples : une table ou un endpoint lisible par tous.
user_id = current_user »).Même les petites apps se font attaquer par des bots.
Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne voyez pas.
Rédigez une page courte et lisible : ce que vous collectez, pourquoi, où c'est stocké, qui peut y accéder et comment les utilisateurs peuvent supprimer leurs données. Gardez la rétention minimale par défaut (ex. supprimer les logs après 30–90 jours sauf nécessité).
Expédier n'est pas « fini » quand l'app fonctionne sur votre laptop. Un lancement sûr signifie que votre SaaS peut être déployé répétitivement, observé en production et rollbacké rapidement quand quelque chose casse.
Configurez l'intégration continue pour lancer vos tests à chaque changement. L'objectif : personne ne peut merger du code qui échoue les checks. Commencez simple :
C'est aussi là que l'IA aide : demandez‑lui de générer des tests manquants pour les fichiers modifiés dans une PR, et de vous expliquer les échecs en langage simple.
Créez un staging qui reflète la prod (même type de DB, mêmes patterns d'env vars, même fournisseur d'e‑mail — mais avec des identifiants de test). Avant chaque release, vérifiez :
Un runbook évite les « déploiements panique ». Restez court :
Ajoutez analytics ou tracking d'événements pour actions clés : inscription, votre étape d'activation principale et le clic d'upgrade. Associez‑les à un monitoring d'erreurs pour voir les crashs avant les e‑mails utilisateurs.
Faites une passe finale sur perf, mises en page mobile, templates d'e‑mail et onboarding. Si l'un d'eux est fragile, reportez le lancement d'un jour — c'est moins coûteux que perdre la confiance initiale.
Un « lancement » n'est pas un jour — c'est le début d'un apprentissage avec de vrais utilisateurs. Votre but : (1) amener les gens au premier moment de réussite rapidement, et (2) créer des chemins clairs pour les retours et le paiement quand c'est justifié.
Si vous validez encore le problème, vous pouvez lancer sans paiements (liste d'attente, bêta limitée, « demander l'accès ») et vous concentrer sur l'activation. Si vous avez déjà une forte demande (ou remplacez un workflow payant), ajoutez les paiements tôt pour ne pas apprendre de mauvaises leçons.
Règle pratique : faites payer quand le produit délivre de la valeur de manière fiable et que vous pouvez supporter les utilisateurs si quelque chose casse.
Rédigez des hypothèses de tarification qui reflètent des résultats, pas une longue grille de fonctionnalités. Par exemple :
Demandez à l'IA de générer des options de paliers et du positionnement, puis éditez jusqu'à ce qu'un ami non technique comprenne en 20 secondes.
Ne cachez pas l'étape suivante. Ajoutez :
Si vous mentionnez « contacter le support », rendez‑le cliquable et rapide.
Utilisez l'IA pour rédiger onboarding, états vides et FAQ, puis réécrivez pour la clarté et l'honnêteté (surtout sur les limitations).
Pour le feedback, combinez trois canaux :
Suivez les thèmes, pas les opinions. Votre meilleure roadmap early‑stage est friction répétée dans l'onboarding et raisons récurrentes d'hésitation à payer.
La plupart des projets SaaS construits avec l'IA n'échouent pas parce que le fondateur ne sait pas coder. Ils échouent parce que le travail devient flou.
Overbuilding. Vous ajoutez rôles, équipes, facturation, analytics et redesign avant que quelqu'un n'ait fini l'onboarding.
Fix : geler le scope 7 jours. Livrez seulement le flux le plus petit qui prouve la valeur (ex. « upload → traitement → résultat → sauvegarde »). Tout le reste va au backlog.
Specs floues. Vous dites à l'IA « construire un dashboard » et elle invente des fonctionnalités que vous n'avez pas voulues.
Fix : réécrivez la tâche comme une PRD d'une page avec inputs, outputs, cas limites et une métrique de succès mesurable.
Faire confiance aveuglément à l'IA. L'app « marche sur ma machine », mais casse avec de vrais utilisateurs ou des données différentes.
Fix : traitez la sortie IA comme un brouillon. Exigez étapes de reproduction, un test et une checklist de revue avant de merger.
Faites appel pour revues de sécurité (auth, paiements, uploads), tuning perf (requêtes lentes, montée en charge) et intégrations complexes (banque, santé, APIs régulées). Quelques heures de revue senior peuvent éviter des réécritures coûteuses.
Estimez par tranches démo : « login + logout », « import CSV », « premier rapport », « checkout billing ». Si une tranche ne peut pas être demoed en 1–2 jours, elle est trop grande.
Semaine 1 : stabiliser le flux coeur et le handling d'erreurs.
Semaine 2 : onboarding + analytics basiques (activation, rétention).
Semaine 3 : resserrer permissions, backups et revue sécurité.
Semaine 4 : itérer depuis les retours, améliorer la page pricing et mesurer la conversion.
"Shipping" signifie un produit réel et utilisable, hébergé dans un environnement réel, dans lequel de vraies personnes peuvent se connecter et utiliser.
Ce n'est pas un fichier Figma, un lien de prototype ou un dépôt qui ne fonctionne que sur votre ordinateur.
L'IA est excellente pour des tâches d'exécution rapides comme :
Elle est en revanche limitée sur le jugement et la responsabilité : elle peut halluciner des API, manquer des cas limites et produire des réglages non sécurisés à moins que vous ne vérifiiez.
Suivez une boucle serrée :
Commencez par un utilisateur cible et un travail pénible unique.
Un test rapide :
Si la réponse est « non » à l'une d'elles, resserrez le périmètre avant de solliciter l'IA.
Utilisez une phrase simple et mesurable :
« Aider [utilisateur cible] à [faire la tâche] en [comment] afin qu'il [résultat]. »
Ajoutez une contrainte de temps/qualité testable (par ex. « en moins de 2 minutes », « sans erreurs », « en un clic »).
Choisissez des métriques simples et traçables :
Ces métriques évitent l'accumulation de fonctionnalités non testées.
Gardez la PRD d'une page courte, spécifique et réutilisable :
Terminez par une checklist « MVP v0.1 » à coller dans chaque prompt.
Traitez le prompting comme la gestion d'un prestataire.
Utilisez un modèle répétable :
Demandez aussi une proposition de tickets avant d'écrire du code, puis implémentez‑en un à la fois.
Pour v1, choisissez des valeurs sûres que l'IA peut générer de façon fiable :
Définissez les environnements : local, staging, production, et faites de déploiements sur staging une règle.
Vous possédez généralement l'idée, la marque, la relation client et le code dans votre dépôt — mais vérifiez :
Opérationnellement : sauvegardez les sorties dans votre projet, documentez les décisions et n'envoyez pas de données clients sensibles dans les prompts.
L'important : petites tranches + vérification constante.