Découvrez comment l'IA transforme des prompts vagues en architectures prêtes pour la production : formuler les exigences, faire apparaître les hypothèses, cartographier les compromis et valider les designs.
Un « prompt vague » est le point de départ normal parce que la plupart des idées commencent par une intention, pas par un cahier des charges : « Construire un portail client », « Ajouter une recherche IA », ou « Streamer des événements en temps réel ». Les gens connaissent le résultat désiré, mais pas encore les frontières, les risques ou les choix d'ingénierie qui rendent cela réalisable.
« Du prompt à l'architecture » est le workflow qui transforme cette intention en un plan cohérent : quoi construire, comment les pièces s'imbriquent, où les données circulent, et ce qui doit être vrai pour que ça fonctionne en production.
Prêt pour la production n'est pas « avoir des diagrammes ». Cela signifie que la conception adresse explicitement :
L'IA est forte pour accélérer la réflexion précoce : générer des architectures candidates, suggérer des motifs courants (queues, caches, frontières de services), faire remonter des exigences non fonctionnelles manquantes, et rédiger des contrats d'interface ou des checklists.
L'IA peut tromper quand elle parle avec assurance de détails qu'elle ne peut pas vérifier : choisir des technologies sans contexte, sous-estimer la complexité opérationnelle, ou omettre des contraintes que seule votre organisation connaît (conformité, plateformes existantes, compétences de l'équipe). Traitez ses sorties comme des propositions à challenger, pas comme des réponses à accepter.
Cet article couvre un workflow pratique et répétable pour passer de prompt → exigences → hypothèses → options → décisions, avec des compromis traçables.
Il ne remplacera pas l'expertise métier, une estimation détaillée ou une revue de sécurité — et il ne prétend pas qu'il existe une unique « bonne » architecture pour chaque prompt.
Un prompt vague mélange souvent objectifs (« construire un tableau de bord »), solutions (« utiliser des microservices ») et opinions (« rendez-le rapide »). Avant de dessiner des composants, il faut une déclaration de problème suffisamment spécifique pour être testée et discutée.
Écrivez une ou deux phrases qui nomment l'utilisateur principal, la tâche qu'il essaie d'accomplir, et l'urgence.
Exemple : « Les responsables support client ont besoin d'une vue unique des tickets ouverts et des risques SLA pour prioriser le travail quotidiennement et réduire les SLA manqués ce trimestre. »
Si le prompt n'identifie pas un utilisateur réel, demandez-en un. S'il n'indique pas pourquoi c'est urgent maintenant, vous ne pourrez pas classer les compromis plus tard.
Transformez « bien » en résultats mesurables. Préférez un mélange de signaux produit et opérationnels.
Choisissez un petit ensemble (3–5). Trop de métriques crée de la confusion ; trop peu masque les risques.
Décrivez le « happy path » en langage clair, puis listez les cas limites qui façonneront l'architecture.
Exemple de happy path : l'utilisateur se connecte → recherche un client → voit le statut actuel → modifie un champ → le journal d'audit est enregistré.
Cas limites à faire remonter tôt : hors-ligne/mauvaise connexion, permissions partielles, doublons, imports à fort volume, timeouts, retries, et ce qui arrive quand une dépendance est indisponible.
Précisez ce que vous ne construisez pas dans cette version : intégrations non-supportées, analyses avancées, multi-région, workflows personnalisés, ou outils d'administration complets. Des frontières claires protègent les calendriers et facilitent les discussions « Phase 2 » plus tard.
Une fois ces quatre éléments écrits, le prompt devient un contrat partagé. L'IA peut aider à l'affiner, mais elle ne devrait pas l'inventer.
Un prompt vague mélange souvent objectifs (« rendre facile »), fonctionnalités (« envoyer des notifications ») et préférences (« utiliser serverless ») en une seule phrase. Cette étape les sépare en une liste d'exigences contre lesquelles concevoir.
Commencez par extraire les comportements concrets et les parties mobiles qu'ils touchent :
Un bon test : pouvez-vous pointer vers un écran, un endpoint d'API ou un job en arrière-plan pour chaque exigence ?
Elles façonnent l'architecture plus que la plupart des gens l'imaginent. Traduisez les mots vagues en cibles mesurables :
Capturez les limites tôt pour ne pas concevoir un système idéal impossible à livrer :
Rédigez quelques phrases « done means… » que tout le monde peut vérifier, par exemple :
Ces exigences et contraintes deviennent l'entrée pour les architectures candidates que vous comparerez ensuite.
Un prompt vague échoue rarement parce que la technique est difficile — il échoue parce que chacun comble silencieusement les détails manquants différemment. Avant de proposer une architecture, utilisez l'IA pour faire remonter ces hypothèses silencieuses et séparer ce qui est vrai de ce qui est supposé.
Commencez par écrire les « valeurs par défaut » que les gens impliquent généralement :
Ces hypothèses orientent des choix comme cache, queues, stockage, monitoring et coût.
Demandez à l'IA de créer une table simple (ou trois listes courtes) :
Cela empêche l'IA (et l'équipe) de traiter des suppositions comme des faits.
Questions utiles :
Écrivez les hypothèses explicitement (« Supposer un pic de 2 000 requêtes/min », « Supposer présence de PII »). Traitez-les comme des entrées provisoires à revisiter — idéalement en liant chaque hypothèse à qui l'a confirmée et quand. Cela facilite ensuite d'expliquer, défendre et inverser les compromis d'architecture.
“Prompt to architecture” (du prompt à l'architecture) est le flux de travail qui transforme une intention (« construire un portail client ») en un plan exécutable : exigences, hypothèses, options candidates, décisions explicites, et une vue de bout en bout des composants et des flux de données.
Considérez les sorties de l'IA comme des propositions à tester et à éditer — pas comme une réponse finale.
Prêt pour la production signifie que la conception couvre explicitement :
Les diagrammes aident, mais ne définissent pas à eux seuls la maturité production.
Écrivez 1–2 phrases qui précisent :
Si le prompt ne nomme pas un utilisateur réel ou l'urgence, demandez-les — sinon vous ne pourrez pas prioriser les compromis plus tard.
Choisissez 3–5 métriques mesurables combinant résultats produit et opérationnels, par exemple :
Évitez la « prolifération des métriques » : trop d'indicateurs brouille les priorités ; trop peu masque les risques.
Listez tôt les défauts implicites (trafic, qualité des données, tolérance aux délais, disponibilité d'on-call), puis séparez en :
Documentez les hypothèses explicitement (qui/quand confirmé) pour pouvoir les challenger et les réviser.
Commencez par comparer plusieurs options viables et choisissez un défaut avec des « conditions de basculement » claires, par exemple :
Le but est d'avoir des compromis traçables, pas une unique « solution correcte ».
Nommez les objets centraux du domaine (noms comme User, Order, Ticket, Event) et pour chacun définissez :
Pour chaque dépendance (paiements, messaging, LLM, APIs internes), définissez le comportement en cas de panne :
Partir du principe que des limites de taux existent et concevoir du backpressure pour éviter les cascades de panne.
Utilisez des ADRs (Architecture Decision Records) pour capturer :
Ajoutez des « sorties » (exit ramps) liées à des déclencheurs (par exemple : « si on dépasse X RPS, ajouter des replicas en lecture »). Conservez les ADRs recherchables et versionnés ; un template léger peut vivre à un lien relatif comme /blog/adr-template.
Donnez à l'IA un cadre strict : objectif, utilisateurs, volume, contraintes (budget, délais, conformité, stack), puis demandez-lui de :
Faites ensuite des boucles « critiquer et affiner » (qu'est-ce qui est fragile, qu'est-ce qui manque, que simplifier si le temps est réduit). Surveillez les affirmations trop sûres sans preuve et exigez des incertitudes explicites.
Alignez ensuite le stockage avec les besoins d'accès (OLTP vs analytique) et dessinez le flux de données de bout en bout (ingestion → validation/enrichissement → rétention/suppression).
