Découvrez comment l’IA peut transformer des brainstorms en écrans organisés, parcours utilisateur et logique simple — pour aider les équipes à passer des idées à un plan clair plus rapidement.
Quand on dit « transformer l’idée en écrans, logique et parcours », on décrit trois manières liées de concrétiser un plan produit.
Les écrans sont les pages ou vues avec lesquelles un utilisateur interagit : une page d’inscription, un tableau de bord, une page de paramètres, un formulaire « créer une tâche ». Un écran n’est pas qu’un titre — il inclut ce qu’il contient (champs, boutons, messages) et son objectif (l’intention de l’utilisateur sur cet écran).
Les parcours décrivent comment un utilisateur se déplace entre les écrans pour accomplir quelque chose. Pensez aux parcours comme à un itinéraire guidé : ce qui se passe d’abord, ensuite, et où l’utilisateur arrive. Un parcours inclut en général un « happy path » (tout se passe bien) ainsi que des variations (mot de passe oublié, état d’erreur, utilisateur revenant, etc.).
La logique regroupe tout ce que le système décide ou impose en coulisses (et explique souvent à l’écran) :
Un plan produit pratique relie les trois couches :
L’IA est utile ici parce qu’elle peut prendre des notes désordonnées (fonctionnalités, souhaits, contraintes) et proposer un premier jet de ces trois couches — pour que vous puissiez réagir, corriger et affiner.
Imaginez une simple application de tâches :
Voilà le sens : ce que les utilisateurs voient, comment ils se déplacent, et quelles règles gouvernent l’expérience.
Les idées produit brutes n’arrivent presque jamais sous forme d’un document net. Elles apparaissent sous forme de pièces éparpillées : notes dans une appli, longs fils de discussion, comptes‑rendus de réunions, croquis sur papier, mémos vocaux, tickets support, et « une chose de plus » ajoutée juste avant la date limite. Chaque pièce peut être utile, mais ensemble elles sont difficiles à transformer en plan clair.
Quand vous rassemblez tout, des schémas apparaissent — et des problèmes aussi :
Ces problèmes ne signifient pas que l’équipe se trompe. Ils sont normaux quand les apports viennent de personnes différentes, à des moments différents, avec des hypothèses différentes.
Les idées coincent quand le « pourquoi » n’est pas clair. Si l’objectif est vague (« améliorer l’onboarding »), le parcours devient un fourre‑tout : étapes en trop, détours optionnels, points de décision flous.
Comparez cela avec un objectif comme : « Aider les nouveaux utilisateurs à connecter leur compte et effectuer une action réussie en moins de deux minutes. » Là, l’équipe peut juger chaque étape : cela fait‑il avancer vers ce résultat, ou est‑ce du bruit ?
Sans objectifs clairs, les équipes débattent d’écrans plutôt que de résultats — et les parcours deviennent compliqués parce qu’ils veulent satisfaire plusieurs objectifs à la fois.
Quand la structure manque, les décisions sont repoussées. Ça semble rapide au début (« on verra en design »), mais la douleur se déplace en aval :
Un designer crée des wireframes qui révèlent des états manquants. Les développeurs demandent des cas limites. QA trouve des contradictions. Les parties prenantes ne sont pas d’accord sur l’objectif de la fonctionnalité. Tout le monde revient en arrière — réécrire la logique, refaire les écrans, retester.
Le retravail est coûteux parce qu’il intervient quand beaucoup de pièces sont déjà liées.
Le brainstorming produit du volume. La planification exige une forme.
Les idées organisées ont :
L’IA est la plus utile à ce point de blocage — pas pour générer encore plus de suggestions, mais pour transformer un tas d’éléments en un point de départ structuré sur lequel l’équipe peut travailler.
La plupart des notes produit précoces mêlent demi‑phrases, captures d’écran, mémos vocaux et « n’oublie pas » dispersés dans des outils. L’IA est utile parce qu’elle peut transformer ce bazar en quelque chose que l’on peut réellement discuter.
D’abord, l’IA peut condenser l’entrée brute en puces claires et cohérentes — sans changer l’intention. Elle :
Ce nettoyage est important parce qu’on ne peut pas bien regrouper des idées si elles sont écrites en dix styles différents.
Ensuite, l’IA peut clusteriser des notes similaires en thèmes. Pensez‑y comme trier automatiquement des post‑it sur un mur — puis proposer un label pour chaque pile.
Par exemple, elle peut créer des clusters comme « Onboarding », « Recherche & filtres », « Notifications » ou « Facturation », basés sur l’intention répétée et le vocabulaire partagé. Un bon clustering met aussi en évidence les relations (« ces éléments affectent tous le checkout ») plutôt que de se contenter de mots‑clés.
Dans les brainstorms, la même exigence apparaît souvent plusieurs fois avec des variations mineures. L’IA peut signaler :
Au lieu de tout supprimer, conservez la formulation originale et proposez une version fusionnée, pour que vous puissiez choisir ce qui est exact.
Pour préparer les écrans et les parcours, l’IA peut extraire des entités telles que :
Le clustering est un point de départ, pas une décision finale. Vous devez toujours vérifier les noms de groupe, confirmer ce qui est dans/ hors périmètre et corriger les fusions incorrectes — car une mauvaise hypothèse ici peut se répercuter sur vos écrans et parcours plus tard.
Une fois vos idées clusterisées (par exemple : « trouver du contenu », « sauvegarder », « compte », « paiements »), l’étape suivante est de transformer ces clusters en une première carte du produit. C’est l’architecture de l’information (IA) : un plan pratique de ce qui vit où et comment les gens naviguent.
L’IA peut prendre chaque cluster et proposer un petit ensemble de sections de niveau supérieur intuitives pour les utilisateurs — souvent des éléments qu’on verrait dans une barre d’onglets ou le menu principal. Par exemple, un cluster “discover” peut devenir Accueil ou Explorer, tandis que “identité + préférences” peut devenir Profil.
L’objectif n’est pas la perfection ; c’est choisir des « bacs » stables qui réduisent la confusion et facilitent le travail sur les parcours.
À partir de ces sections, l’IA peut générer une liste d’écrans en langage simple. Vous obtiendrez typiquement :
Cet inventaire d’écrans est utile parce qu’il expose le périmètre tôt : on voit ce qui est « dans le produit » avant que quelqu’un n’ouvre des wireframes.
L’IA peut aussi proposer comment la navigation pourrait fonctionner, sans trop s’enfoncer dans le design :
Vous pouvez revoir ces suggestions selon les priorités de vos utilisateurs — pas selon les modes UI.
L’IA peut signaler des écrans que les équipes oublient souvent, comme les états vides (pas de résultats, rien de sauvegardé), les états d’erreur (hors‑ligne, paiement échoué), Paramètres, Aide/Support et écrans de confirmation.
Commencez large : choisissez peu de sections et une liste d’écrans courte. Puis affinez les frontières — scindez « Accueil » en « Accueil » et « Explorer », ou déplacez « Notifications » sous Profil — jusqu’à ce que la carte corresponde aux attentes réelles des utilisateurs et à vos objectifs produit.
Un parcours utile démarre par l’intention, pas par les écrans. Si vous fournissez à l’IA un brainstorm désordonné, demandez‑lui d’abord d’extraire les objectifs utilisateur — ce que la personne essaie d’accomplir — et les tâches qu’elle fera. Cela recentre la conversation de « Que devons‑nous construire ? » vers « Que faut‑il pour que l’utilisateur réussisse ? »
Demandez à l’IA de lister les 3–5 principaux objectifs pour un type d’utilisateur spécifique (nouvel utilisateur, utilisateur récurrent, admin, etc.). Ensuite, choisissez un objectif et demandez un parcours limité (un résultat, un contexte). Cela évite les « parcours tout » que personne ne peut mettre en œuvre.
Ensuite, demandez à l’IA de produire un happy path étape par étape : la séquence la plus simple où tout se passe bien. La sortie doit se lire comme une histoire avec des étapes numérotées (ex. « L’utilisateur sélectionne un plan → saisit le paiement → confirme → voit l’écran de succès »).
Une fois le happy path stabilisé, branchez les alternatives courantes :
Demandez‑lui d’indiquer quelles étapes sont des choix utilisateur (boutons, sélections, confirmations) versus des étapes automatiques (validation, sauvegarde, synchronisation). Cette distinction aide l’équipe à décider ce qui nécessite une UI, du messaging, ou de la logique en arrière‑plan.
Enfin, transformez le parcours en une description de diagramme simple que l’équipe peut coller dans des docs ou tickets :
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
Cela aligne les conversations avant que quelqu’un n’ouvre Figma ou n’écrive des exigences.
Un parcours montre où quelqu’un peut aller. La logique explique pourquoi il peut (ou ne peut pas) y aller, et ce que le produit doit faire quand ça tourne mal. C’est souvent là que les équipes perdent du temps : les parcours semblent « terminés », mais décisions, états et gestion d’erreurs restent implicites.
L’IA est utile parce qu’elle peut transformer un flux visuel ou écrit en une « couche logique » en langage clair que les parties prenantes non techniques peuvent relire avant design et développement.
Commencez par réécrire chaque étape comme un petit ensemble de règles if/then et de contrôles de permission. Le but est la clarté, pas l’exhaustivité.
Exemples de décisions clés qui modifient le parcours :
Quand l’IA rédige ces règles, étiquettez‑les avec des noms conviviaux (ex. “R3 : Doit être connecté pour sauvegarder”). Cela facilite la discussion en réunion.
Chaque écran d’un parcours doit avoir des états explicites. Demandez une checklist par écran :
Les parcours deviennent réels quand vous spécifiez les données derrière eux. L’IA peut extraire une première version comme :
Listez les “chemins malheureux” en langage simple :
Pour garder la logique lisible pour les non‑techniques, formatez‑la comme un court tableau “Décision + Résultat” et évitez le jargon. Si vous avez besoin d’un modèle léger, réutilisez la même structure entre les fonctionnalités pour que les revues restent cohérentes (voir /blog/prompt-templates-for-flows).
Une fois que vous avez une carte d’écrans et quelques parcours, le risque suivant est que « chaque écran semble inventé de zéro ». L’IA peut jouer le rôle de contrôleur de cohérence : repérer quand la même action a trois noms, quand des écrans similaires utilisent des mises en page différentes, ou quand la microcopy change de ton.
Proposez un petit ensemble de composants basé sur ce que vos parcours répètent. Plutôt que de concevoir écran par écran, standardisez des blocs de construction :
Cela accélère les wireframes et réduit les bugs de logique, car un même composant peut réutiliser les mêmes règles.
Normalisez votre vocabulaire dans un système simple :
Produisez un glossaire et signalez les incohérences à travers écrans et parcours.
Dès les premières étapes, rédigez la microcopy de base :
Ajoutez des rappels par composant : états de focus clavier, langage clair, et exigences de contraste. Signalez aussi où les patterns doivent respecter les directives de la marque (terminologie, ton, hiérarchie des boutons) pour éviter que les nouveaux écrans s’éloignent de ce que les utilisateurs reconnaissent.
L’IA accélère la collaboration seulement si tout le monde consulte la même « vérité courante ». Le but n’est pas de laisser le modèle prendre de l’avance, mais de l’utiliser comme un éditeur structuré qui garde votre plan lisible au fur et à mesure que d’autres interviennent.
Commencez par un document maître, puis générez des vues pour chaque groupe sans changer les décisions sous‑jacentes :
Référencez des sections spécifiques (ex. “Basé sur ‘Parcours A’ et ‘Règles’ ci‑dessous, écris un résumé exec”) pour garder les sorties ancrées.
Quand les retours arrivent en formes désordonnées (Slack, comptes‑rendus, notes de réunion), collez‑les et produisez :
Cela réduit le classique « on en a parlé, mais rien n’a changé ».
Chaque itération devrait inclure un court changelog. Générez un résumé de type diff :
Fixez des points de contrôle explicites où des humains approuvent la direction : après la carte d’écrans, après les parcours principaux, après la logique/cas limites. Entre deux points, demandez à l’IA de proposer uniquement, pas de finaliser.
Publiez le document maître à un seul endroit (ex. /docs/product-brief-v1) et liez‑le depuis les tâches. Traitez les variations générées par l’IA comme des “vues”, tandis que le maître reste la référence commune.
La validation transforme des organigrammes agréables en quelque chose de fiable. Avant que quelqu’un n’ouvre Figma ou ne commence à construire, mettez le parcours à l’épreuve comme de vrais utilisateurs.
Créez des tâches courtes et crédibles correspondant à votre objectif et audience (incluant une tâche « compliquée »). Par exemple :
Parcourez chaque scénario étape par étape dans le parcours proposé. Si vous ne pouvez pas narrer ce qui se passe sans deviner, le parcours n’est pas prêt.
Rédigez une checklist pour chaque écran du parcours :
Cela fait apparaître les exigences manquantes qui émergent autrement en QA.
Scannez le parcours pour :
Proposez un « chemin le plus court » et comparez‑le à votre parcours actuel. Si des étapes supplémentaires sont nécessaires, explicitez‑les (pourquoi elles existent, quel risque elles réduisent).
Générez des questions ciblées comme :
Intégrez ces questions dans votre doc de revue ou liez‑les à /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
Une bonne invite consiste moins à « être malin » qu’à donner à l’IA le même contexte que vous donneriez à un coéquipier : ce que vous savez, ce que vous ne savez pas, et quelles décisions vous attendez.
Utilisez‑le quand vous avez des notes désordonnées d’un atelier, d’un appel ou d’un tableau blanc.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
Cela convertit le « tout ce qu’on a dit » en bacs que vous pouvez transformer en écrans.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
Demandez au moins deux niveaux pour que les parties prenantes puissent choisir la complexité.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
Si vous réutilisez ces templates, votre équipe commencera à produire des entrées dans un format cohérent — ce qui rendra les sorties IA plus faciles à comparer et à itérer.
Si votre objectif final n’est pas que la planification mais la mise en production, il est utile de connecter ces artefacts (écrans, parcours, logique) à l’implémentation. Koder.ai est une plateforme vibe‑coding qui peut prendre un plan structuré et vous aider à passer de « drafts de parcours » à des apps web, backends ou mobiles fonctionnels via le chat — surtout si vous traitez la sortie IA comme une spec révisable d’abord, puis que vous générez par itérations. Des fonctionnalités comme le mode planning, les snapshots et le rollback sont utiles quand vous itérez sur des parcours et de la logique et souhaitez garder un historique clair des changements.
L’IA accélère la structure — transformer des notes désordonnées en brouillons d’écrans, règles et parcours. Mais elle complète aussi confiant des informations quand il manque du contexte. L’état d’esprit le plus sûr est simple : l’IA propose, votre équipe décide.
La plupart des problèmes viennent d’hypothèses cachées. L’IA peut :
Considérez chaque sortie comme une hypothèse — surtout toute formulation qui ressemble à une exigence (« Les utilisateurs vont… », « Le système doit… »).
Quand vous brainstormez avec l’IA, ne copiez pas :
Au lieu de cela, anonymisez et résumez (« Utilisateur A », « client Enterprise », « scénario remboursement ») et conservez le contexte sensible dans vos docs d’équipe.
Attribuez un propriétaire clair pour le parcours et la logique (souvent le PM ou le designer). Utilisez les brouillons IA pour accélérer la rédaction, mais stockez les décisions dans votre endroit canonique (PRD, spec, ou système de tickets). Si vous le souhaitez, liez les docs de support par des liens relatifs comme /blog/flow-walkthrough-checklist.
Une checklist légère empêche les sorties « jolies mais erronées » :
Un bon parcours assisté par IA est :
S’il ne remplit pas ces critères, relancez l’invite — en utilisant vos corrections comme nouvel input.
Écrans sont les vues individuelles avec lesquelles un utilisateur interagit (pages, modales, formulaires). Une définition utile d’un écran inclut :
Si vous ne pouvez pas décrire ce que l’utilisateur cherche à accomplir sur l’écran, ce n’est généralement pas encore un vrai écran — juste un label.
Un parcours est le chemin étape par étape qu’un utilisateur suit pour atteindre un objectif, généralement à travers plusieurs écrans. Commencez par :
Rédigez ensuite un happy path numéroté, et seulement après ajoutez les branches (sauter, modifier, annuler, réessayer).
La logique regroupe les règles et décisions qui déterminent ce que le système autorise et ce que l’utilisateur voit. Catégories courantes :
Parce que les premières contributions sont généralement éparpillées et inconsistantes — notes, discussions, croquis, idées de dernière minute — elles contiennent souvent :
Sans structure, les équipes repoussent les décisions vers le design/développement, ce qui augmente le retravail quand les lacunes apparaissent plus tard.
Oui — l’IA est particulièrement utile pour une première passe de « nettoyage » :
Bonne pratique : conservez les notes originales et traitez la version IA comme un brouillon éditable que vous relisez et corrigez.
L’IA peut regrouper des éléments similaires en thèmes (comme trier des post‑it) et vous aider à :
La relecture humaine est essentielle : ne fusionnez pas automatiquement sans validation de l’équipe.
Transformez les clusters en un premier plan d’architecture de l’information (IA) en demandant :
Un bon brouillon d’IA révèle la portée tôt et fait apparaître les écrans souvent oubliés : états vides, états d’erreur, paramètres et aide.
Utilisez une invite axée sur l’objectif :
Cela garde les parcours exploitables et évite le « tout‑en‑un » ingérable.
Transformez le parcours en logique révisable en demandant :
Formatez en « Décision → Résultat » pour rester lisible aux non‑techniques.
Utilisez l’IA pour produire des « vues » d’un même plan maître, mais conservez une source de vérité :
Cela évite la dérive où chacun suit une version IA différente.
Si un parcours montre où les utilisateurs vont, la logique explique pourquoi et ce qui se passe si ça échoue.