Construire une application mobile avec une logique générée par l'IA : de l'idée au déploiement

Clarifier l'idée : utilisateurs, valeur et périmètre du MVP

Une bonne construction d'application commence avant tout écran ou code : il faut un problème clair, un utilisateur précis et une première version serrée (MVP). L'IA peut vous aider à penser plus vite — mais c'est vous qui décidez de ce qui compte.

Si vous utilisez un outil de type vibe-coding comme Koder.ai, cette étape prend encore plus d'importance. Plus votre utilisateur, votre valeur et votre périmètre sont clairs, mieux la plateforme pourra transformer un plan par chat en écrans, API et modèles de données propres et révisables.

Définir le problème et pour qui c'est

Décrivez le problème en langage courant, sans lister des fonctionnalités.

• Mauvais : “Je veux une app avec chat, calendriers et rappels.”
• Mieux : “Les gens oublient les suivis importants après les réunions, donc les tâches glissent et la confiance baisse.”

Nommez maintenant l'utilisateur principal (un seul groupe). “Professionnels occupés” est trop vague ; essayez “designers freelance gérant 3–10 clients actifs”. Ajoutez le contexte : où ils se trouvent, quels outils ils utilisent aujourd'hui et ce qui déclenche le problème.

Invite IA : “Posez-moi 10 questions pour préciser mon utilisateur cible et le problème exact. Puis résumez le meilleur persona en 5 points.”

Rédiger une proposition de valeur en une phrase

Votre proposition de valeur doit tenir sur un post-it :

“Pour [utilisateur], [app] aide à [tâche] en [approche unique], afin qu'ils obtiennent [résultat mesurable].”

Exemple : “Pour les designers freelance, MeetingLoop transforme les notes de réunion en suivis priorisés, afin que les tâches clients ne soient pas oubliées.”

Lister 3–5 tâches principales utilisateur

Pensez en résultats, pas en boutons. Visez l'ensemble minimal de tâches qui prouvent que l'app est utile.

Des tâches principales typiques :

• Capturer l'information rapidement (sur le moment)
• Transformer cette information en une prochaine étape claire
• Consulter ce qui est dû aujourd'hui
• Recevoir des rappels au bon moment
• Partager les progrès avec quelqu'un d'autre (optionnel)

Invite IA : “Étant donné mon utilisateur et ma proposition de valeur, proposez 5 tâches principales et classez-les par importance pour un MVP.”

Identifier les métriques de succès

Choisissez quelques chiffres qui vous disent si le MVP fonctionne :

• Téléchargements/installs : Les gens sont-ils curieux ?
• Activation : Font-ils la première action clé (ex. créer le premier élément) dans les 5 minutes ?
• Rétention : Reviennent-ils dans les 7 jours ?

Gardez les métriques liées aux tâches principales, pas à la vanité.

Décider MVP vs fonctionnalités “plus tard”

Règle simple : le MVP doit permettre aux utilisateurs d'accomplir la tâche principale de bout en bout au moins une fois.

Créez deux listes :

• MVP : indispensables pour prouver la valeur
• Plus tard : agréables à avoir, complexes, ou “ce serait cool”

Si vous hésitez, demandez à l'IA : “Quelle est la version la plus simple qui délivre quand même le résultat promis ? Listez ce qu'il faut couper en priorité.”

Transformer l'idée en exigences exploitables

Un ensemble clair d'exigences transforme “une idée d'app sympa” en quelque chose que votre équipe (ou vous + IA) peut réellement construire. L'objectif n'est pas une spec parfaite, mais une compréhension partagée et testable de ce que doit faire la première version.

Commencer avec un persona et un parcours principal

Choisissez un utilisateur primaire unique et rédigez un court persona :

• Qui est-il ? (rôle, contexte)
• Quel problème essaie-t-il de résoudre ?
• Quel est le moment où il décide d'utiliser votre app ?

Puis écrivez le parcours principal en 5–8 étapes de “ouvrir l'app” à “obtenir de la valeur”. Restez concret (toucher, choisir, enregistrer, payer, partager), pas vague (“s'engager”, “interagir”).

Rédiger des user stories exploitables par l'IA (et par les testeurs)

Transformez chaque étape du parcours en user stories :

• En tant que utilisateur, je veux [faire quelque chose], afin que [bénéfice].

Exemple :

• En tant qu'utilisateur, je veux me connecter avec Apple ou Google, afin de démarrer rapidement sans créer de mot de passe.
• En tant qu'utilisateur, je veux enregistrer un élément en favoris, afin de le retrouver plus tard.

Prioriser : Must / Should / Could

Vous définissez un MVP, soyez impitoyable :

• Must : l'app ne fonctionne pas sans (valeur centrale, obligations légales, paiements si requis).
• Should : important, mais peut être livré après le MVP.
• Could : agréable, facile, expérimentations.

Si deux éléments “Must” dépendent l'un de l'autre, combinez-les en une tranche “Must” livrable de bout en bout.

Ajouter des critères d'acceptation en langage clair

Pour chaque story Must, écrivez 3–6 vérifications que n'importe qui peut valider :

• “Étant déconnecté, quand je touche ‘Continuer avec Google’, alors je suis connecté et arrivé sur l'écran Accueil.”
• “Si le réseau échoue, l'app affiche un message de réessai et ne perd pas ce que j'ai tapé.”

Estimations d'effort approximatives pour garder le scope réaliste

Utilisez une granularité légère, pas la perfection :

• S (1–2 jours), M (3–5 jours), L (1–2 semaines)

Si une fonctionnalité est L, découpez-la jusqu'à ce que la plupart des items MVP soient S/M. Cela rend aussi l'implémentation assistée par IA plus sûre, car chaque changement est plus petit et plus facile à relire.

Utiliser l'IA pour esquisser les flux utilisateurs et la carte d'écrans

Avant de dessiner des pixels ou d'écrire du code, il faut un chemin clair dans l'app : quels écrans existent, comment les gens naviguent, et ce qui se passe quand tout va mal. L'IA est excellente pour produire une première ébauche rapidement — traitez-la comme un croquis, pas une décision finale.

Demander à l'IA une liste d'écrans + navigation

Commencez par une courte description produit et votre objectif MVP, puis demandez une liste d'écrans proposée et un modèle de navigation (onglets, pile, onboarding, etc.). Un prompt efficace :

You are a product designer. Based on this MVP: <describe>, propose:
1) a list of screens (MVP only)
2) primary navigation (tabs/drawer/stack)
3) for each screen: purpose, key components, and CTA
Keep it to ~8–12 screens.

Générer un plan de flux cliquable

Convertissez ensuite cela en une “carte d'écrans” que vous pouvez relire comme un storyboard : une liste numérotée d'écrans avec transitions.

Exemple de sortie souhaitée :

• 1. Welcome → (Continue) → 2. Sign in
• 2. Sign in → (Success) → 4. Home; (Forgot password) → 3. Reset
• 4. Home → (Tap item) → 5. Details → (Buy) → 6. Checkout

Inclure les états vides et d'erreur

Demandez à l'IA de rédiger ce que chaque écran montre quand il n'y a pas de données, réseau lent, saisie invalide ou permissions refusées. Ces états génèrent souvent des exigences réelles (spinners, actions de réessai, messages hors-ligne).

Valider rapidement avec 3–5 interviews

Soumettez la carte de flux à 3–5 utilisateurs cibles. Demandez-leur de “réaliser une tâche” en utilisant la liste d'écrans (pas d'UI nécessaire). Observez où ils hésitent et notez les étapes manquantes ou les transitions confuses.

Verrouiller le flux MVP avant l'UI

Après ajustements, figez la carte d'écrans du MVP. Elle devient votre checklist de construction — et aide à éviter le glissement de périmètre lors du passage aux wireframes et à l'implémentation.

Concevoir le modèle de données et les règles métier avec l'IA

Un modèle de données propre fait la différence entre une app facile à étendre et une qui casse dès qu'on ajoute une fonctionnalité. L'IA est utile pour transformer rapidement votre liste de fonctionnalités en un jeu d'entités, relations et règles — mais vous devez vérifier qu'elle correspond au fonctionnement réel du produit.

Commencer par les entités clés (vos “noms”)

Listez les choses principales que votre app stocke et référence : User, Project, Order, Message, Subscription, etc. Si vous hésitez, scannez votre scope MVP et surlignez les noms dans chaque user story.

Puis demandez à l'IA quelque chose de précis :

“Given this MVP and these screens, propose the minimum set of entities and fields. Include primary keys, required vs optional fields, and example records.”

Demandez à l'IA les relations (et challengez-les)

Laissez l'IA proposer des relations comme :

• Un User → plusieurs Projects
• Un Project → plusieurs Tasks
• Une Order → un Payment (ou plusieurs, pour remboursements partiels)

Posez des cas limites : “Un Project peut-il avoir plusieurs Owners ?”, “Que se passe-t-il si un User est supprimé ?”, “Avons-nous besoin d'un soft delete pour audit/historique ?”

Rendre les règles métier explicites

Demandez à l'IA de lister les règles comme des énoncés testables :

• Validation : “Le total d'une commande doit égaler la somme des lignes moins les remises plus les taxes.”
• Limites : “Le plan gratuit permet jusqu'à 3 projets actifs.”
• Tarification : “Le code promo s'applique avant taxe ; ne peut pas se cumuler avec des crédits de parrainage.”

Créer une source de vérité

Choisissez un endroit où les règles vivent et sont mises à jour : un court document “Business Rules” dans le repo, un fichier de schéma, ou une page spec partagée. La clé est la cohérence — UI, backend et tests doivent référencer les mêmes définitions.

Décider du comportement hors-ligne vs en-ligne

Soyez clair sur ce qui doit fonctionner sans internet (voir projets en cache, brouillons de commandes, mise en file des messages) vs ce qui nécessite le serveur (paiements, changements de compte). Cette décision impacte votre modèle de données : vous pouvez avoir besoin d'IDs locales, d'états de sync et de règles de conflit (ex. “last write wins” vs “fusion par champs”).

Choisir une stack mobile et une architecture générale

Vos choix techniques doivent faciliter la mise sur le marché de la première version, pas “tout pérenniser”. Choisissez la stack la plus simple qui répond aux objectifs du MVP et aux compétences de l'équipe.

Choisir le type d'app (et pourquoi)

Natif (Swift/Kotlin) : meilleure performance et intégration spécifique à la plateforme, mais développement double.

Cross-platform (React Native ou Flutter) : une base de code pour iOS + Android, itération plus rapide pour petites équipes. Bon choix par défaut pour les MVP.

PWA : chemin le moins cher pour du contenu ou des workflows simples, mais accès limité aux features device et visibilité sur les stores.

Si l'app dépend fortement de la caméra, du Bluetooth ou d'animations complexes, penchez pour du natif ou un setup cross-platform mature avec plugins éprouvés.

Une stack pratique pour débutants

Option pragmatique pour beaucoup de MVP :

• Mobile : React Native (Expo) ou Flutter
• Backend : Node.js (NestJS/Express) ou Python (FastAPI)
• Base de données : PostgreSQL
• Auth : auth gérée (ex. Firebase/Auth0) ou JWT côté backend
• Hosting : plateformes managées (Render/Fly.io/Supabase/Firebase) pour réduire l'opérationnel

Si vous voulez une approche “tout-en-un”, Koder.ai peut générer des apps full-stack depuis le chat et s'aligne bien sur une stack moderne par défaut : React pour le web, Go pour les services backend, et PostgreSQL pour les données. Pour mobile, Flutter est un bon choix quand on veut une seule base de code pour iOS et Android.

Demander à l'IA un diagramme d'architecture (description)

Vous n'avez pas besoin d'un diagramme parfait — commencez par une description écrite claire que l'IA peut générer :

Describe a high-level architecture for a cross-platform mobile app:
- React Native client
- REST API backend
- PostgreSQL database
- Auth (email + OAuth)
- Push notifications
Include data flow for login, fetching list items, and creating an item.
Output as: components + arrows description.

Utilisez cette description pour aligner tout le monde avant d'écrire du code.

Planifier les environnements : dev → staging → production

Mettez en place trois environnements tôt. Staging doit refléter la production (mêmes services, données séparées) pour tester les releases en toute sécurité.

Définir quoi construire en premier pour réduire le risque

Livrez la “tranche mince” qui prouve les aspects les plus durs :

• Authentification
• Un workflow clé bout en bout (create/read/update)
• Gestion d'erreurs de base + logging

Quand cela fonctionne, ajouter des fonctionnalités devient prévisible plutôt que stressant.

Planifier les API et intégrations (spec assistée par l'IA)

Avant de construire les écrans, décidez comment l'app communiquera avec votre backend et les services tiers. Une spec API légère précoce évite les réécritures quand mobile et backend interprètent différemment les exigences.

Commencer par les intégrations réellement nécessaires

Listez les services externes dont dépend votre MVP, et quelles données vous échangez :

• Auth : email/OTP, login social, ou “Sign in with Apple/Google”
• Paiements : Stripe/Adyen/In-App Purchases (précisez les flows requis)
• Maps & location : Google Maps/Mapbox, géocodage, calculs de distance
• Push notifications : APNs/FCM, types de notifications et deep links
• Analytics/Crash reporting : noms d'événements, contraintes de confidentialité

Si vous n'êtes pas sûr des inclusions dans votre plan ou niveau de support, pointez les parties prenantes vers /pricing.

Utiliser l'IA pour esquisser endpoints et payloads

Donnez à l'IA votre liste de fonctionnalités et demandez un contrat API de première passe. Exemple de prompt :

“Draft a REST API for: user signup/login, create order, list orders, order status updates. Include request/response JSON, auth method, pagination, and idempotency.”

Demandez soit REST (simple, prévisible) soit GraphQL (requêtes flexibles). Gardez la nomenclature cohérente et les ressources claires.

Définir erreurs et cas limites à l'avance

Rendez le format d'erreur cohérent entre endpoints (les équipes mobiles adorent cela) :

{ "error": { "code": "PAYMENT_DECLINED", "message": "Card was declined", "details": {"retryable": true} } }

Documentez aussi les cas limites que l'IA peut oublier :

• tokens auth expirés et comportement de refresh
• mode hors-ligne (mettre en file ? bloquer les actions ?)
• taps dupliqués (clés d'idempotence pour create/charge)
• limites de rate, timeouts réseau lents, et échecs partiels

Traiter la spec comme un contrat

Publiez le contrat API dans un doc partagé (ou OpenAPI/Swagger). Versionnez-le, révisez les changements et accordez-vous sur les critères “done” (status codes, champs, requis/optionnel). Cela aligne la logique générée par l'IA avec le système réel et évite des semaines de retouches.

Créer des wireframes UI et un petit design system

Les wireframes gardent l'app centrée sur ce que l'utilisateur doit faire — pas sur son apparence. Associés à un tout petit design system, vous obtenez une UI cohérente sur iOS et Android et plus facile à construire avec une logique générée par l'IA.

Utiliser l'IA pour générer la liste de composants par écran

Partant de votre carte d'écrans, demandez à l'IA de transformer chaque écran en checklist de composants UI. C'est plus exploitable que de demander “une belle mise en page”.

Exemple de prompt :

For the following screen: "Order Details"
- user goal:
- key actions:
- edge cases (empty, error, slow network):
Generate:
1) UI components (buttons, fields, lists, cards)
2) Component states (default, disabled, loading)
3) Validation rules and error copy
Return as a table.

Considérez la sortie comme un brouillon. Vous cherchez l'exhaustivité : quels champs existent, quelles actions sont primaires, et quels états doivent être conçus.

Créer un petit design system (léger mais réel)

Vous n'avez pas besoin d'une librairie complète. Définissez juste assez pour éviter que chaque écran ne devienne une entité isolée :

• Couleurs : primaire, fond, surface, texte, erreur, succès
• Typographie : 2–3 styles (titre, corps, légende)
• Espacement : choisissez une échelle (ex. 4 / 8 / 16 / 24)
• Composants : bouton, champ texte, carte, ligne de liste, état vide

Demandez à l'IA de proposer des valeurs initiales selon le ton de votre marque, puis ajustez pour lisibilité et contraste.

Bases d'accessibilité qui évitent des retours en arrière

Incluez dès le départ ces éléments dans les wireframes et specs de composants :

• Contraste : garantir la lisibilité des textes sur toutes les surfaces
• Zones tactiles : viser des tailles de toucher confortables
• Libellés clairs : éviter les actions icônes seules sauf si elles ont un label texte ou accessible

Concevoir les chemins “non-happy”

Beaucoup de MVP échouent là-dessus. Wireframez explicitement :

• Chargement : skeletons vs spinners, et ce qui reste utilisable
• Hors-ligne : contenu en cache, boutons de réessai, messages clairs
• Permissions : explication avant demande, état refusé et lien vers les réglages

Garder iOS et Android cohérents (sans les forcer identiques)

Utilisez la même structure, copie et règles de composants partout, tout en laissant transparaître les conventions plateformes (navigation, dialogues systèmes). L'objectif est la cohérence ; l'identité exacte n'est pas requise.

Mettre en place le projet : repo, CI et workflow

Avant de générer de la logique “réelle” avec l'IA, posez une fondation qui garde les changements relisables et les releases prévisibles. Un workflow propre empêche le code assisté par IA de devenir un tas de modifications difficiles à tracer.

Configuration du repo (structure, branches, revues)

Commencez par un repo unique (mobile + backend si petit) ou scindez si les équipes sont séparées. Dans tous les cas, rédigez un court README expliquant comment lancer l'app, où sont les configs et comment livrer.

Utilisez un modèle de branches simple :

• main : toujours releasable
• feature branches : feat/login, fix/crash-on-start

Définissez des règles de revue dans votre hébergeur Git :

• Exiger au moins 1 approbation (2 pour paiements/auth)
• Bloquer les merges si la CI échoue
• Favoriser les PRs petites (idéalement <300 lignes modifiées)

CI qui attrape les problèmes tôt

Configurez la CI pour tourner sur chaque PR :

• Lint/format (retour rapide)
• Tests unitaires (logique clé)
• Build artifact (pour s'assurer que ça compile)

Rendez les artifacts faciles à trouver (ex. attacher un debug APK/IPA au run CI). Avec GitHub Actions, conservez les workflows dans .github/workflows/ et nommez-les clairement : ci.yml, release.yml.

Génération IA : usage sûr, puis revue

L'IA est excellente pour générer du boilerplate (écrans, shell de navigation, stubs clients API). Traitez ces sorties comme des contributions juniors :

• Générer dans une nouvelle branche
• Demander des changements minimes et ciblés
• Relire pour sécurité, gestion des données et états d'erreur avant merge

Si vous travaillez avec Koder.ai, appliquez la même discipline : utilisez Planning Mode pour verrouiller le scope avant génération, puis appuyez-vous sur snapshots/rollback pour revenir en arrière si nécessaire.

Tableau de tâches + “definition of done”

Créez un board (GitHub Projects/Jira/Trello) mappé aux user stories précédentes. Pour chaque feature, définissez “done” comme :

• Marche sur appareil/émulateur
• A des tests pour la logique clé
• Inclut une doc basique (ce que ça fait, comment vérifier)

Ce workflow rend la logique générée par l'IA fiable, traçable et livrable.

Implémenter les fonctionnalités avec la logique générée par l'IA (en sécurité)

L'IA peut accélérer la livraison, mais traitez-la comme un coéquipier junior : brouillons utiles, pas autorité finale. Le pattern le plus sûr est d'utiliser l'IA pour générer la structure de départ (écrans, navigation, fonctions pures), puis de confirmer comportement, cas limites et qualité.

Générer du code d'écran et de navigation starter

Demandez des écrans “minces” qui relient surtout les événements UI à des fonctions nommées clairement. Ex. : “Créez un LoginScreen avec champs email/mot de passe, état loading, affichage d'erreur, et navigation vers Home en cas de succès — pas de code réseau pour l'instant.” Cela garde l'UI lisible et facile à remplacer plus tard.

Garder la logique métier petite, explicite et testable

Externalisez les décisions dans des fonctions pures : règles tarifaires, validations, permissions et transitions d'état. L'IA est excellente pour esquisser cela si vous fournissez des exemples.

Un template de prompt utile :

• Inputs/outputs (avec types)
• Règles (“Si abonnement expiré, bloquer l'export”)
• Cas limites (vide, null, fuseaux horaires, retries)
• 5–10 exemples concrets (“Given X, return Y”)

Quand la sortie arrive, refactorez toute partie floue en fonctions plus petites avant qu'elle ne se répande.

Stocker les prompts et sorties dans le repo

Ajoutez un dossier comme /ai/feature-login/ contenant :

• prompt.md (ce que vous avez demandé)
• output.md (ce que vous avez reçu)
• Notes sur ce que vous avez accepté ou modifié

Cela crée de la traçabilité quand un bug apparaît des semaines plus tard.

Relire pour sécurité, exactitude et style

Avant de merger du code généré par l'IA, vérifiez : validation des données, contrôles d'auth, gestion des secrets (ne jamais hardcoder des clés), messages d'erreur (ne pas divulguer de détails), et usage des dépendances. Alignez la nomenclature et le formatage avec le style existant.

Refactorer tôt

Si l'IA introduit des patterns maladroits (fichiers géants, logique dupliquée, état confus), corrigez immédiatement. De petites améliorations tôt empêchent une architecture “collante” difficile à modifier plus tard.

Stratégie de tests : unit, intégration et QA device

Les tests sont l'endroit où la logique générée par l'IA gagne — ou dévoile — votre confiance. Une bonne stratégie mélange contrôles rapides (unit + intégration) et vérifications sur appareils réels pour attraper les problèmes avant les utilisateurs.

Tests unitaires : règles, validations et cas limites

Commencez par tester unitairement les “règles métier” qui peuvent casser silencieusement : validations, calculs, checks de permission, formatage, et mapping entre données API et ce que l'UI affiche.

Utilisez l'IA pour étendre vos cas limites, mais ne la laissez pas inventer le comportement. Donnez-lui vos règles et demandez des tests prouvant ces règles.

• Écrire des tests unitaires pour règles et validations (ex. règles de mot de passe, champs obligatoires, totaux/frais, bornes de date).
• Ajouter des tests pour modes d'échec (null/valeurs vides, enums inattendus, hors-ligne).

Tests d'intégration : flux API + auth de bout en bout

Les unitaires ne détectent pas “fonctionne isolément, échoue ensemble”. Les tests d'intégration vérifient que votre app peut :

• Se connecter / rafraîchir tokens / gérer sessions expirées.
• Appeler des endpoints réels ou mockés et parser les réponses.
• Afficher les états UI corrects pour chargement, erreur et succès.

Un pattern pratique est d'avoir un “test server” (ou fixtures enregistrées) pour que les tests soient stables.

QA device : les écrans que les gens utilisent vraiment

Même avec des tests automatisés solides, la QA device capte les problèmes côté utilisateur : texte tronqué, comportement du clavier, animations bizarres, prompts de permission.

• Testez sur tailles d'écran clés (petit téléphone, grand téléphone, au moins une tablette si prise en charge).
• Testez les deux plateformes si vous publiez iOS et Android — navigation et permissions diffèrent.

Cas de tests assistés par l'IA (et quand être sceptique)

Utilisez l'IA pour rédiger des cas de test et checklists à partir de vos user stories (happy path + top 10 failure paths). Puis validez la liste contre votre UI réelle et vos exigences — l'IA oublie souvent des étapes spécifiques à la plateforme.

Préparation à la release : stabilité et perf

Avant de soumettre, priorisez ce que les utilisateurs remarquent le plus :

• Corrigez crashes et problèmes de performance avant release (cold start, saccades au scroll, timeouts API).
• Retestez les flux principaux après chaque correction (login, onboarding, achat/action, logout).

Déploiement : App Store / Play Store et release backend

Le déploiement est moins un “clic” qu'une réduction des surprises. L'IA peut accélérer la paperasse et les checklists, mais il faut une revue humaine pour les politiques, la confidentialité et le build final.

Préparer les assets store (assisté par l'IA)

Demandez à l'IA de rédiger votre fiche store à partir du scope MVP : une accroche claire, 3–5 fonctionnalités clés, et une courte “how it works”. Puis réécrivez-la dans votre voix.

Créez ou finalisez :

• Icône d'app (tailles multiples), feature graphic (Android) et captures d'écran pour tailles courantes
• Texte promo court + description complète
• Mots-clés (iOS) et tags (Android)

Astuce IA : demandez “cinq légendes pour les captures qui expliquent des bénéfices, pas des boutons”, puis associez chaque légende à un écran réel.

Signatures, certificats et builds de release

Préparez la signature tôt pour que le jour de la release ne soit pas bloqué par des soucis de compte.

• iOS : Certificates, Identifiers, Profiles ; vérifier l'accès App Store Connect
• Android : Keystore + Play Console app record ; sauvegarder le keystore

Générez des builds de release et testez-les (pas des debug builds). Utilisez une piste de test interne (TestFlight / Play Internal Testing) pour valider installations, login, push et deep links.

Checklist de sortie (confidentialité, permissions, politiques)

Avant soumission, confirmez :

• L'URL de politique de confidentialité est correcte et reflète la collecte de données
• Les permissions sont justifiées en-app (caméra, localisation, contacts, etc.)
• Les divulgations de tracking/analytics sont exactes
• La suppression de compte (si requise) est disponible et documentée

Release backend : staging d'abord

Déployez le backend sur staging et faites une passe “release candidate” : migrations, jobs en background, webhooks et limites d'API. Puis promouvez le même artifact/config vers la production.

Déploiement progressif et plan de rollback

Planifiez une sortie progressive (ex. 5% → 25% → 100%) et définissez les étapes de rollback :

• Mobile : arrêter le rollout, revenir à la version précédente sur le store si nécessaire
• Backend : feature flags, APIs versionnées, stratégie de rollback de migrations

Si vos outils supportent snapshots/rollback (par ex. Koder.ai inclut snapshots/rollback et export de code), utilisez cela : figez un état connu bon avant de gros changements de release.

Si vous voulez de l'aide IA, demandez-lui de générer une checklist de release adaptée à vos permissions, intégrations et catégorie d'app — puis vérifiez chaque item manuellement.

Surveiller, apprendre et itérer après le lancement

Le lancement n'est pas la ligne d'arrivée — c'est le moment où vous recevez de vraies données. L'objectif est de construire une boucle courte : mesurer ce que font les utilisateurs, comprendre pourquoi, et livrer des améliorations sur un rythme prévisible.

Instrumenter des analytics liées à l'“activation”

Commencez par un petit jeu d'événements qui expliquent si un nouvel utilisateur a atteint la valeur.

Ex. : Sign Up → Complete Onboarding → Create First Item → Share/Export → Return Next Day. Trackez chaque étape comme événement, et ajoutez des propriétés basiques comme type d'abonnement, OS de l'appareil et canal d'acquisition.

Restez simple : quelques événements ciblés valent mieux que “tout tracker” car vous les consulterez réellement.

Ajouter reporting de crash et alertes

Les analytics montrent ce que les utilisateurs tentent ; le reporting de crash montre ce qui casse. Configurez :

• Version release et numéro de build
• Répartition device/OS
• Alertes quand le taux de sessions sans crash chute sous un seuil

Routtez les alertes vers un canal surveillé (email, Slack, etc.) et définissez une règle “on-call lite” : qui vérifie, à quelle fréquence, et ce qui est urgent.

Collecter des retours là où c'est facile

Ne comptez pas seulement sur les avis store. Ajoutez des chemins de feedback légers :

• “Envoyer un retour” dans les Paramètres
• Un court prompt in-app après un jalon significatif (pas au premier lancement)
• Un formulaire support qui joint automatiquement version de l'app et infos device

Utiliser l'IA pour résumer les retours en actions

Après une à deux semaines de commentaires, demandez à l'IA de clusteriser les retours par thèmes, fréquence et gravité. Demandez-lui de produire :

• Top 5 points de douleur (avec citations exemples)
• “Quick wins” vs “gros paris”
• Suggestions de changements de copy pour les écrans confus

Relisez toujours les synthèses pour le contexte — l'IA est un analyste utile, pas le product owner.

Planifier la roadmap d'itération suivante

Fixez un rythme d'updates (ex. correctifs hebdomadaires, features mensuelles). Gardez une roadmap courte qui mélange :

• Fiabilité (crashes, perf)
• Améliorations d'activation (retirer des frictions)
• Une amélioration visible utilisateur par cycle

Si vous publiez en public, pensez à boucler avec les utilisateurs : des programmes d'earn credits pour créer du contenu ou des parrainages (Koder.ai propose ce type d'options) peuvent aider à financer l'itération pendant la croissance.

Si vous voulez un template pour organiser cette boucle, partagez à votre équipe le lien /blog/app-iteration-checklist.