Découvrez comment l'IA interprète des instructions en langage courant, planifie des flux UX, génère des UI et du code, puis itère avec des retours pour livrer des fonctionnalités et écrans opérationnels.
« Instructions écrites » sont les mots que vous utilisez déjà pour expliquer ce que vous voulez construire — consignés sous une forme qu'une IA (et une équipe) peut exploiter.
En pratique, l'objectif n'est pas une prose parfaite. C'est une intention claire (quel résultat vous voulez) plus des limites explicites (ce qui est autorisé, ce qui ne l'est pas), afin que le système n'ait pas à deviner.
Elles peuvent être formelles ou informelles :
L'essentiel est que le texte décrive les résultats et les contraintes. Quand les deux sont présents, l'IA peut proposer de manière fiable des écrans, des flux et des détails d'implémentation sans inventer des règles métier.
Une fonctionnalité opérationnelle, c'est plus qu'une maquette. Elle inclut typiquement :
Par exemple, « adresses enregistrées » n'est pas juste une page — c'est un ensemble d'écrans (liste, ajout/édition), des règles (champs obligatoires, adresse par défaut) et un câblage (appels API, mises à jour d'état).
La plupart des équipes se retrouvent dans un cycle simple :
Décrire → générer → revoir → affiner
Vous fournissez le spec, l'IA propose l'UI/UX et l'implémentation, vous vérifiez l'exactitude et l'adéquation produit, puis vous affinez les exigences jusqu'à ce que le résultat corresponde à ce que vous vouliez.
Si vous utilisez une plateforme de vibe-coding comme Koder.ai, cette boucle devient souvent encore plus courte car vous restez dans un même endroit : décrivez la fonctionnalité en chat, générez les changements d'app, puis itérez rapidement avec des retours ciblés (et revenez en arrière si nécessaire).
L'IA peut accélérer la rédaction d'écrans, suggérer des flux et produire du code, mais les humains doivent toujours :
Considérez l'IA comme un accélérateur pour transformer un texte en premier (et second) brouillon — les humains restent responsables du résultat final.
L'IA est flexible sur les formats, mais exigeante sur la clarté. Elle peut travailler à partir d'un paragraphe, d'une liste à puces, d'un extrait de PRD ou d'un ensemble de user stories — tant que l'intention et les contraintes sont explicites.
Les points de départ les plus utiles incluent généralement :
Ces éléments disent à l'IA ce que vous construisez et à quoi ressemble le 'bon', ce qui réduit les allers-retours.
Quand des exigences manquent, l'IA comble les lacunes avec des valeurs par défaut qui peuvent ne pas correspondre à vos règles métier. Incluez :
Vague : « Ajouter un écran de paiement et le rendre simple. »
Concret : « Ajouter un flux de checkout pour les utilisateurs connectés. Étapes : Adresse → Livraison → Paiement → Récapitulatif. Supporter carte + Apple Pay. Sauvegarder jusqu'à 3 adresses par utilisateur. Afficher taxe et livraison avant le paiement. Si le paiement échoue, conserver le panier et proposer une option de réessai. Succès = commande créée, reçu envoyé par email, stock décrémenté. »
Des entrées claires aident l'IA à produire des écrans, des libellés, des validations et une logique qui correspondent aux contraintes réelles. Vous obtenez moins d'hypothèses divergentes, moins de cycles de redesign et un chemin plus rapide d'un premier brouillon vers quelque chose que votre équipe peut réellement réviser, tester et déployer.
Avant que l'IA ne génère des écrans ou du code, elle doit comprendre ce que vous visez, pas seulement ce que vous avez écrit. Cette étape revient à "lire" votre spec comme un chef de produit : extraire les objectifs, les acteurs et les règles qui rendent la fonctionnalité correcte.
La plupart des specs contiennent quelques briques récurrentes :
Quand ces éléments sont clairs, l'IA peut transformer le texte en une compréhension structurée que les étapes suivantes convertiront en flux, écrans, données et logique.
L'IA reconnaît aussi des motifs produit courants et associe des formulations quotidiennes à des concepts d'implémentation. Par exemple :
Ce mapping transforme des noms vagues en composants concrets utilisés par designers et ingénieurs.
Même de bons specs laissent des trous. L'IA peut signaler ce qui manque et proposer des questions de clarification comme :
Parfois, vous voulez avancer sans toutes les réponses. L'IA peut choisir des valeurs par défaut raisonnables (ex. règles de mot de passe standard) tout en listant les hypothèses à valider.
L'important est la visibilité : les hypothèses doivent être clairement listées pour qu'un humain puisse les confirmer ou les corriger avant toute mise en production.
Une fois l'intention comprise, l'étape suivante est de convertir le spec en quelque chose de réellement construisible : un plan de fonctionnalité. Ce n'est pas encore du code — c'est de la structure.
Un bon plan commence par traduire des phrases en écrans, navigation et parcours utilisateurs.
Par exemple : « Les utilisateurs peuvent enregistrer des articles dans une wishlist et la consulter plus tard » implique en général (1) une interaction sur la fiche produit, (2) un écran wishlist, et (3) un accès depuis la navigation principale.
Demandez à l'IA d'énumérer les écrans puis de décrire le parcours « happy path », plus quelques détours courants (non connecté, article supprimé, liste vide).
Ensuite, demandez à l'IA de scinder la fonctionnalité en tâches lisibles par les équipes :
C'est aussi le moment où les exigences vagues sont exposées. Si le spec ne dit pas ce qu'il se passe quand un utilisateur essaie d'enregistrer le même article deux fois, le plan doit soulever la question.
Gardez les critères d'acceptation simples et lisibles. Exemple :
Demandez à l'IA d'étiqueter les éléments must-have vs nice-to-have (ex. « partager la wishlist » peut être nice-to-have). Cela empêche l'étendue du plan de s'étirer au-delà du spec initial.
Avec un plan de fonctionnalité, l'IA peut aider à transformer le texte en une carte d'écrans concrète et un brouillon d'interface. Le but n'est pas un design pixel-perfect au premier jet, mais un modèle partagé et inspectable de ce que les utilisateurs verront et feront.
Commencez par raconter le chemin « happy path » en une courte histoire : ce que l'utilisateur veut, où il commence, ce qu'il clique et ce que représente le succès. À partir de cela, l'IA peut proposer l'ensemble minimal d'écrans (et ce qui doit figurer sur chacun).
Puis demandez les alternatives communes : « Et s'il n'est pas connecté ? », « Et s'il n'y a aucun résultat ? », « Et s'il abandonne en cours de route ? ». Voilà comment éviter de construire une UI qui ne marche qu'en démonstration.
Si votre spec inclut des indications de mise en page (ex. « en‑tête avec recherche, liste de résultats avec filtres, CTA principal en bas »), l'IA peut produire un brouillon structuré comme :
Les meilleurs prompts incluent des priorités de contenu (« afficher le prix et la disponibilité au‑dessus de la description »), des règles d'interaction (« les filtres persistent entre les sessions ») et des contraintes (« mobile-first ; utilisable au pouce »).
Un produit opérationnel a besoin de plus que l'écran « normal ». Demandez à l'IA d'énumérer et définir les états à implémenter :
Ces décisions d'état impactent directement l'effort de dev et la confiance utilisateur.
L'IA peut aider à faire respecter la cohérence en proposant des composants réutilisables et des règles : échelle typographique, tokens d'espacement, styles de boutons, patterns de formulaires.
Si vous avez déjà des composants, référez‑vous à vos guides internes (ex. /design-system) et demandez à l'IA de les réutiliser plutôt que d'inventer de nouveaux patterns.
Ensuite, transformez « ce que l'app doit faire » en ce que l'app doit stocker et ce qu'elle doit autoriser. C'est là que le spec écrit devient un modèle de données concret et un ensemble de règles métier.
L'IA commence par repérer les « noms » et concepts principaux dans votre texte et les traite comme des entités. Par exemple, « Les utilisateurs peuvent créer des Projets et ajouter des Tâches, et les managers approuvent les feuilles de temps » suggère des entités comme User, Project, Task, TimeEntry.
Pour chaque entité, l'IA propose les champs nécessaires (et signale les manquants) :
Elle doit aussi souligner les cas implicites, comme « une seule souscription active par compte » (contrainte d'unicité) ou « le total de la commande doit égaler la somme des lignes » (validation calculée).
Un bon résultat garde les règles lisibles, pas enterrées dans du code. Exemples :
Enfin, cartographiez comment les enregistrements évoluent : création, mise à jour, suppression, et ce qu'on fait plutôt que supprimer (soft delete). L'IA peut aussi proposer des pistes d'audit (qui a modifié quoi, quand) et de l'historique/versioning si le spec requiert de la traçabilité.
Vous pouvez alors générer un « premier brouillon fonctionnel » de code : l'UI sur laquelle on clique, et la logique qui la rend cohérente.
Si vous utilisez Koder.ai, cela signifie généralement que la plateforme produit une implémentation full‑stack cohérente (web, backend, base de données) depuis votre spec en chat, avec l'option d'exporter le code source pour continuer ensuite de façon traditionnelle.
À partir d'un spec comme « Ajouter un écran 'Créer un projet' avec nom, propriétaire et visibilité », l'IA peut esquisser :
Elle peut aussi générer des blocs réutilisables (ex. <ProjectForm /> utilisé pour créer et modifier) pour garder le code cohérent.
Côté serveur, l'IA peut esquisser le contrat de la fonctionnalité :
L'important est de lier la logique backend aux règles du spec (« Seuls les admins peuvent définir la visibilité sur privée ») plutôt que de se contenter d'enregistrer tout ce que l'UI envoie.
L'IA peut connecter l'UI à votre client API (fetch/Axios/React Query, etc.), incluant cache et retries quand c'est pertinent. Elle doit aussi produire une gestion d'erreur conviviale : messages champ‑par‑champ pour les validations et fallback clair pour les pannes réseau.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
Le code généré est le plus utile quand il suit vos conventions : noms clairs, structure de dossiers prévisible, fonctions petites et utilitaires partagés (validators, client API, helpers de permission).
Si vous avez un guide de style ou des patterns préférés, référencez‑les explicitement et liez aux docs internes comme /engineering/frontend ou /engineering/api-guidelines.
À ce stade, vous avez des écrans, des composants UI, des formes de données et des règles métier. « Câbler » signifie que ces pièces interagissent vraiment : les boutons déclenchent des actions, les actions appellent des endpoints, les réponses mettent à jour l'UI, et les permissions décident de ce que les gens voient.
L'IA peut connecter les écrans selon le spec en créant des routes (URLs ou chemins d'app), définissant ce qui arrive après les actions clés et passant le bon contexte entre les pages.
Par exemple : « Après enregistrement, revenir à la liste et mettre en évidence le nouvel élément » devient un flux concret — soumettre le formulaire → attendre le succès → naviguer vers la liste → afficher un toast et focaliser la nouvelle ligne.
Les specs mentionnent souvent des rôles (« Admin peut modifier, Viewer ne fait que lire »). Câbler signifie appliquer cela à plusieurs niveaux :
L'IA aide ici car elle peut générer des contrôles cohérents partout dans l'app (pas seulement sur un écran), réduisant le risque d'« apparence verrouillée mais endpoint permissif ».
La plupart des fonctionnalités dépendent de configurations : URLs d'API, clés analytics, feature flags, buckets de stockage, etc. L'IA peut préparer des paramètres séparés pour dev/staging/prod tout en évitant d'inclure des secrets dans le code.
Sorties typiques :
Le but est une boucle complète : « cliquer → requête → réponse → mise à jour UI ». L'IA peut ajouter le code glue manquant (états de chargement, gestion d'erreur, retries) et générer des vérifications simples comme :
C'est là que la fonctionnalité cesse d'être une maquette et commence à se comporter comme un vrai produit.
Une fois la fonctionnalité « opérationnelle », testez‑la comme un vrai utilisateur (et dans un monde imparfait). L'IA aide en transformant les critères d'acceptation en vérifications concrètes et en accélérant les parties fastidieuses du débogage.
Si votre spec dit « Un utilisateur peut réinitialiser son mot de passe et voit un message de confirmation », l'IA peut proposer des cas de test aux différents niveaux :
L'astuce est de fournir à l'IA les critères d'acceptation exacts plus un contexte minimal : nom de la fonctionnalité, écrans clés et conventions de test existantes.
Les specs décrivent souvent le happy path. L'IA est utile pour brainstormer les scénarios "et si" qui provoquent des tickets support :
Vous n'avez pas à implémenter tous les cas immédiatement, mais décidez lesquels importent selon le niveau de risque produit.
Quand un test échoue, donnez à l'IA ce qu'un développeur demanderait : assertion qui a échoué, logs pertinents, stack traces et étapes exactes de reproduction.
L'IA peut alors :
Considérez ces suggestions comme des hypothèses à vérifier en relançant le test et en examinant le comportement UI.
Pour des cycles de relecture rapides, gardez une liste courte :
Le premier brouillon généré par l'IA est généralement « suffisant pour réagir », pas « prêt à être livré ». L'itération transforme une fonctionnalité plausible en une fonctionnalité fiable — en resserrant les exigences, corrigeant les cas limites et en apportant des modifications petites et révisables.
Une boucle saine ressemble à : générer → revoir → demander un changement précis → comparer ce qui a changé → répéter.
Plutôt que de re‑prompter l'app entière, visez des mises à jour ciblées. Demandez à l'IA de modifier une seule pièce (un écran, un composant, une règle de validation, une requête) et de fournir un diff ou un avant/après clairement marqué. Cela facilite la vérification sans casser autre chose.
Si votre workflow le permet, conservez les changements dans de petits commits et révisez‑les comme une PR : parcourez le diff, lancez l'app et vérifiez le comportement.
Les plateformes comme Koder.ai tirent aussi parti de cette approche : utilisez un mode de planification pour convenir du périmètre et des flux, générez, puis itérez en tranches étroites — et reposez‑vous sur des snapshots/rollback si l'expérimentation dérape.
Les demandes vagues (« rends‑le plus joli », « corrige le flux ») produisent des résultats vagues. Les demandes fortes référencent :
Ajoutez des critères d'acceptation quand possible : « Le bouton 'Payer' est désactivé tant que les champs obligatoires ne sont pas valides » ou « Si le pays d'expédition change, recalculer immédiatement la taxe ».
Considérez la sortie de l'IA comme du code que vous possédez. Exigez de courts notes de changement accompagnant les mises à jour : ce qui a changé, pourquoi et quoi tester.
Quand l'IA propose des refactors, demandez‑lui d'expliquer l'intention et de lister les risques potentiels (par ex. « cela change le timing des validations » ou « modifie la gestion des réponses API »).
On arrête l'itération quand on atteint des critères de mise en production clairs. Définissez des limites :
À ce moment, figez le spec, publiez, et planifiez la prochaine itération comme une nouvelle demande cadrée.
L'IA peut transformer des specs écrites en fonctionnalités étonnamment complètes, mais ce n'est pas un substitut au jugement. Considérez la sortie de l'IA comme un brouillon nécessitant revue — surtout lorsqu'il s'agit de données utilisateurs, paiements ou permissions.
Considérez que tout ce que vous collez dans un prompt peut être stocké ou consulté. N'incluez pas :
Si vous avez besoin de réalisme, anonymisez : remplacez les noms par des placeholders, brouillez les IDs et décrivez des patterns ("10k utilisateurs, 3 rôles") au lieu d'exports bruts.
L'IA est utile pour générer des checks de sécurité de base, mais vous devez toujours les vérifier :
Avant de demander du code ou des écrans, incluez :
Une fois le prototype prêt, planifiez une revue rapide : comparez‑le à la roadmap, décidez ce qui part maintenant vs plus tard, et documentez les changements.
Si vous voulez de l'aide pour transformer des brouillons en plan, consultez /pricing ou parcourez les guides connexes dans /blog. Si vous explorez le développement piloté par chat, Koder.ai est pensé pour ce workflow : transformer des specs écrites en fonctionnalités web, backend et mobiles opérationnelles, itérer rapidement et exporter le code source quand vous êtes prêts.
Les « instructions écrites » sont tout texte qui énonce clairement l'intention (le résultat souhaité) et les limites (contraintes, règles et ce qui n'est pas autorisé). Cela peut être un message rapide sur Slack, un extrait de PRD, des user stories, des critères d'acceptation ou une liste de cas limites — ce qui compte, c'est la clarté, pas la forme.
Une fonctionnalité « opérationnelle » comprend généralement plus que l'aspect visuel :
Une maquette montre l'apparence ; une fonctionnalité opérationnelle se comporte correctement de bout en bout.
La plupart des équipes suivent une boucle d'itération simple :
La vitesse vient des brouillons rapides ; la qualité vient d'une revue disciplinée et de l'itération.
L'IA peut avancer vite, mais elle fera des suppositions si vous ne spécifiez pas :
Les préciser en amont réduit les retouches et évite des « valeurs par défaut raisonnables » qui ne correspondent pas à votre métier.
Commencez par quatre éléments :
Cela donne à l'IA une direction claire et un niveau d'exigence, pas seulement une idée de fonctionnalité.
Un spec concret définit :
Ces détails se traduisent directement en écrans, règles et comportements d'API.
Demandez à l'IA de produire un plan de fonctionnalité avant d'écrire du code :
Cela met au jour les exigences manquantes tôt, quand les changements sont peu coûteux.
Demandez des définitions explicites pour chaque état clé d'écran :
La plupart des bugs de production et des problèmes UX viennent d'un manque de gestion des états, pas du happy path.
L'IA extrait généralement les entités (les « noms ») puis propose :
Demandez-lui aussi de décrire le cycle de vie des données : création/mise à jour/suppression douce et, si besoin, pistes d'audit ou versioning.
Considérez la sortie de l'IA comme un brouillon et mettez des garde‑fous :
Utilisez l'IA pour accélérer l'itération, mais gardez la responsabilité humaine pour la conformité, la sécurité et la qualité.