Guide étape par étape pour transformer une idée d'app en version iOS/Android publiée en utilisant du code généré par l'IA, avec des choix clairs d'outils, tests et soumission sur les stores.
Une bonne construction assistée par l'IA commence avant d'ouvrir un éditeur de code. Si votre idée est floue, l'IA générera volontiers plein d'écrans et de fonctionnalités qui n'apportent rien. Votre rôle est de lui donner une cible claire.
Écrivez une phrase qui inclut qui est concerné et quelle douleur on supprime. Restez assez précis pour qu'un inconnu puisse se représenter l'usage.
Exemple de template:
“Aidez [type d'utilisateur] à [faire un travail] en [supprimant une friction courante].”
Exemple:
“Aidez les designers freelance à envoyer des factures en moins de 60 secondes en sauvegardant les détails clients et en réutilisant des modèles.”
Les user stories décrivent des actions, pas des fonctionnalités. Elles maintiennent votre MVP ancré dans des comportements réels.
Votre première version doit prouver la valeur centrale avec le moins d'éléments mobiles possible. Séparez vos idées en deux catégories :
Règle rapide : si vous pouvez le retirer et que l'app résout toujours le problème principal, ce n'est pas indispensable.
Sélectionnez un seul résultat mesurable qui vous dira si le MVP fonctionne. Exemples :
Vous utiliserez cette métrique plus tard pour décider quoi construire ensuite — et quoi ignorer.
Avant de demander à l'IA de générer des écrans ou du code, décidez où l'app tournera et quels outils la construiront. Cela concentre les prompts et évite d'obtenir du code incompatible avec vos contraintes réelles.
Commencez par la question la plus simple : Où sont vos utilisateurs aujourd'hui ?
Si vous n'êtes pas sûr, regardez vos signaux existants : analytics du site, liste d'emails, entretiens clients, ou un court formulaire d'inscription demandant le type d'appareil.
Pour la plupart des MVP, le cross-platform offre le chemin le plus rapide.
Cross-platform (recommandé pour les MVP)
Natif (Swift/Kotlin)
Choisissez le natif si vous dépendez fortement de fonctionnalités spécifiques à la plateforme (pipelines caméra avancés, Bluetooth complexe, animations haute performance), ou si vous avez déjà une équipe native.
Votre stack doit correspondre à vos besoins en données :
Notez quatre contraintes et gardez-les dans chaque prompt d'IA : budget, délais, votre niveau de confort en programmation, et attentes de maintenance (qui corrige les bugs le mois suivant ?). Cette étape unique évite du « code de démo » difficile à livrer.
Si vous voulez un workflow plus guidé qu'assembler des prompts dans plusieurs outils, une plateforme vibe-coding comme Koder.ai peut aider à garder ces contraintes attachées au build. Vous décrivez l'objectif en chat, itérez écran par écran, et conservez l'accès au code source quand vous êtes prêt à migrer le projet dans votre repo.
Avant de demander à l'IA de générer du code, donnez-lui quelque chose de concret à construire. Un flux utilisateur simple et un petit ensemble d'écrans gardent le projet ciblé, réduisent la reprise et clarifient vos prompts.
Commencez par les écrans que l'utilisateur doit toucher pour obtenir la valeur — pas plus de 5–10 pour un MVP. Vous pouvez dessiner sur papier, utiliser un tableau blanc ou créer des frames rapides dans Figma.
Ensemble d'écrans typique pour un MVP :
Donnez à chaque écran une phrase-objet, par ex. : « L'accueil montre les projets de l'utilisateur et un bouton pour en créer un nouveau. »
Rédigez le « happy path » comme une séquence :
Ajoutez un mini-flux pour les utilisateurs récurrents : « Ouvrir l'app → voir instantanément le dernier état → continuer. » Cela aide à prioriser la navigation et les états par défaut.
Listez ce que vous stockez et où cela apparaît. Restez simple :
Ceci devient la base pour listes, écrans détail et formulaires.
Pour chaque écran, notez :
Ces notes évitent une UI « demo-only » et rendent la première version IA-construite réaliste.
Le code généré par l'IA s'améliore drastiquement quand vous lui donnez un spec « petit mais complet ». Pensez à une fiche d'une page qui enlève l'ambiguïté et maintient la cohérence entre écrans.
Gardez-la courte mais précise. Incluez :
Si vous voulez quelque chose à coller, utilisez le template compact :
App: \u003cname\u003e
Goal: \u003cone sentence\u003e
Users: \u003cwho\u003e
MVP features:
1) ...
Screens:
- Home: ...
- Detail: ...
Data:
- \u003cEntity\u003e: field(type), ...
Rules:
- Validation: ...
- Empty states: ...
Out of scope: ...
Astuce : si vous utilisez un constructeur chat-first comme Koder.ai, considérez ce template comme votre mode « planning ». Une spec partagée et répétable maintient la cohérence entre sessions (et entre contributeurs).
Fixez des attentes pour éviter que l'IA ne réinvente la structure à chaque fois :
Plutôt que « construis toute l'app », demandez : un écran + navigation + données mock minimales. Puis itérez : affinez l'UI, connectez les données réelles, ajoutez les cas limites. Vous reviendrez plus vite et éviterez les gros changements enchevêtrés.
Maintenez une note unique que vous réutilisez dans les prompts : spec, règles de codage, décisions prises et arborescence actuelle. Collez-la en haut de chaque requête pour que l'IA reste cohérente — même sur plusieurs sessions.
L'objectif ici est simple : obtenir une application « tap-through » fonctionnelle sur un appareil réel ou un émulateur, même si les données sont factices. Une coque fonctionnelle crée de l'élan et révèle ce qui manque.
Commencez par un prompt pour un starter propre dans votre framework choisi (Flutter ou React Native), incluant :
Puis vérifiez ce que l'IA propose par rapport à la doc officielle. L'IA est excellente pour le scaffolding, mais les versions et noms de paquets évoluent.
Si vous voulez du scaffolding plus rapide vers quelque chose de déployable, Koder.ai peut générer la première coque fonctionnelle (frontend + backend) depuis le chat et la garder exécutable pendant que vous itérez — utile pour avancer sans passer une journée sur le wiring initial.
Prompt écran-par-écran, pas « construis toute l'app ». Pour chaque écran, demandez :
Cela facilite le contrôle et le débogage. Après chaque écran généré, lancez l'app et parcourez le flux avant de continuer.
Demandez à l'IA de créer tôt un petit set de composants — puis réutilisez-les partout :
Cela évite le problème « chaque écran a un look différent » et accélère les itérations futures.
Dites explicitement à l'IA : ne pas hardcoder les clés API dans l'app. Utilisez des variables d'environnement, une config au build, ou un stockage sécurisé. Si vous avez besoin d'une clé backend, gardez-la côté serveur et exposez seulement des endpoints sûrs.
Quand vous connecterez des services réels, vous apprécierez d'avoir une fondation propre.
Une fois l'UI et la navigation en place, la prochaine étape est de donner à l'app une « source de vérité » : des données réelles, des comptes réels et des appels réseau fiables. C'est aussi là que l'IA peut vous faire gagner du temps — si vous la guidez avec des contrats clairs.
Pour la plupart des MVP, choisissez parmi :
Règle simple : si votre app a besoin d'utilisateurs, de quelques tables et d'uploads, Firebase/Supabase suffit souvent. Si vous avez des systèmes existants à connecter, utilisez votre propre API.
Si vous développez full-stack from scratch, standardiser tôt aide. Par exemple, Koder.ai génère souvent des frontends en React, des backends en Go et PostgreSQL — des defaults solides pour un MVP exportable et scalable.
Donnez à votre outil IA une courte « spec de données » et demandez :
Exemple de prompt à coller :
We use Supabase.
Entities: UserProfile(id, name, email, created_at), Task(id, user_id, title, due_date, done).
Rules: users can only access their own tasks.
Generate: SQL tables, RLS policies, and client code for list/create/update tasks.
Puis révisez ce que l'IA génère. Cherchez les index manquants, des noms de champs ambigus et toute « astuce admin » qui ne devrait pas partir en prod.
Les appels réseau échouent souvent. Demandez à l'IA d'implémenter :
Détail UX : afficher un indicateur de chargement, mais aussi permettre d'annuler/revenir pour que l'app ne donne pas l'impression d'être bloquée.
Que vous utilisiez Firebase, Supabase ou votre API, documentez le « contrat de données » :
Stockez cela dans un README court dans le repo. Quand vous demanderez à l'IA d'ajouter des fonctionnalités, vous pourrez coller le contrat pour que le nouveau code reste compatible au lieu de casser subtilement les écrans existants.
L'IA peut générer beaucoup de code rapidement — mais la vitesse n'aide que si l'app se comporte correctement sur de vrais téléphones, avec de vrais utilisateurs et de vraies entrées « bizarres ». Votre objectif n'est pas tout tester. C'est tester ce qui détruit la confiance : crashes, flux cœur bloqués et échecs UI évidents.
Choisissez 3–5 actions centrales que les utilisateurs doivent pouvoir réaliser (ex. : s'inscrire, se connecter, créer un item, payer, envoyer un message). Considérez-les comme votre porte de sortie de release. Si l'une échoue, vous ne publiez pas.
Demandez à votre outil IA d'écrire des tests unitaires autour de la logique la plus sujette aux erreurs subtiles :
Si un test échoue, ne régénérez pas le code à l'aveugle — demandez à l'IA d'expliquer pourquoi le test a échoué et proposez la plus petite correction sûre.
Les tests unitaires ne vont pas attraper une navigation cassée ou un mauvais wiring d'API. Ajoutez quelques tests d'intégration mimant un comportement réel, par ex. :
Les émulateurs aident, mais les appareils réels détectent les problèmes dont se plaignent les utilisateurs : démarrage lent, clavier qui recouvre, permissions caméra, réseau instable.
Testez au minimum :
Gardez une liste simple avec : étapes pour reproduire, résultat attendu vs obtenu, appareil/OS, et captures d'écran.
Corrigez dans cet ordre :
Cette discipline transforme du code généré par l'IA en une app livrable.
L'IA peut accélérer la livraison, mais elle peut aussi générer des défauts dangereux : clés en dur, permissions trop larges, logs verbeux ou stockage non sécurisé. Traitez la sécurité et la vie privée comme des bloqueurs de release, même pour un petit MVP.
Faites une passe rapide sur tout ce qui touche auth, stockage de données, réseau et logs :
Ne demandez que les données personnelles vraiment nécessaires pour la fonctionnalité centrale. Si votre app peut fonctionner sans contacts, localisation précise ou suivi en arrière-plan — ne demandez pas ces permissions. La minimisation des données réduit les risques, allège la conformité et facilite la revue store.
Au minimum, ajoutez un lien vers la politique de confidentialité dans les paramètres et la fiche store. Si vous collectez des données personnelles (email, identifiants analytics, rapports de crash) ou faites du tracking cross-app/site, ajoutez la mention in-app nécessaire.
Pattern simple :
L'IA intègre souvent des bibliothèques rapidement — parfois anciennes. Activez un scan de dépendances (ex. Dependabot) et planifiez des mises à jour régulières. Quand vous upgradez, ré-exécutez vos flows core (inscription, paiements, hors-ligne, onboarding).
Si vous avez des utilisateurs dans des zones régulées, vous pouvez avoir besoin de consentements, d'un moyen de supprimer/exporter les données et de déclarations « data safety » précises sur les stores. En cas de doute, documentez ce que vous collectez et pourquoi — puis faites en sorte que l'app corresponde à cette description.
Si la résidence des données importe (vous devez héberger dans un pays précis), décidez-le tôt car cela impacte l'hébergement et les services tiers. Des plateformes comme Koder.ai tournent sur AWS globalement et peuvent déployer dans différentes régions, ce qui simplifie la planification conformité pour des lancements internationaux.
Une première build fonctionnelle est une étape — mais la finition est ce qui fait garder l'app. Utilisez l'IA pour accélérer les tâches de checklist (copies, écrans cas-limites, conseils perf), puis vérifiez les changements sur appareils réels.
Concentrez-vous sur les moments qui comptent : lancement, premier rendu, scrolling et actions de sauvegarde.
Optimisez le démarrage en retirant les librairies inutilisées, en différant le travail non essentiel après le premier écran et en mettant en cache ce que vous pouvez (ex. dernier élément consulté). Gardez les images légères : exportez aux bonnes dimensions, utilisez des formats modernes quand c'est supporté, et lazy-load les images non visibles.
Surveillez l'usage API. Batcher quand possible, ajoutez un debounce simple (pour ne pas spammer le serveur pendant la saisie) et affichez des indicateurs de progression pour les appels lents. Si vous utilisez du code généré par l'IA, demandez-lui d'identifier les « rebuilds » UI coûteux et de proposer de petites refactorisations plutôt que des réécritures lourdes.
Rendez le texte lisible (respectez la taille système), assurez un bon contraste colorimétrique et gardez des cibles tactiles suffisamment grandes. Ajoutez des labels accessibles pour les icônes et boutons afin que les lecteurs d'écran décrivent correctement les actions.
Règle pratique : si une action n'a qu'une icône, ajoutez un label texte ou une description d'accessibilité.
Créez des messages d'erreur clairs qui expliquent ce qui s'est passé et quoi faire ensuite (« Impossible d'enregistrer. Vérifiez votre connexion et réessayez. »). Évitez de blâmer l'utilisateur.
Les états vides doivent être utiles, pas blancs : expliquez la finalité de l'écran et proposez une action suivante (« Aucun projet pour l'instant — créez votre premier projet »). L'IA est excellente pour générer des variations microcopy — conservez juste un ton cohérent.
Ajoutez un petit ensemble d'événements pour actions-clés (inscription, premier succès, achat/mise à niveau, partage). Restez minimal et documentez ce que vous suivez. Là où c'est requis, rendez-le opt-in et reflétez-le dans votre politique de confidentialité.
Si vous voulez une checklist QA réutilisable pour cette phase, liez-la dans vos docs d'équipe ou une page interne simple comme /blog/app-polish-checklist.
Votre app peut fonctionner parfaitement et peiner si la fiche store est confuse. L'IA est utile pour générer rapidement plusieurs options — puis vous choisissez et peaufinez.
Demandez à l'IA plusieurs angles : axé problème, axé bénéfice et axé fonctionnalité. Gardez le ton adapté à votre audience et aux capacités réelles de l'app.
Create 5 app name ideas (max 30 chars), 5 subtitles (max 30 chars),
1 short description (80–100 chars), and 1 full description (up to 4,000 chars).
App: [what it does]
Audience: [who it’s for]
Top 3 benefits: [list]
Top 5 features: [list]
Avoid claims about medical/financial guarantees. Include a clear privacy note.
Also suggest 20 keywords (single words/short phrases).
Puis : enlevez le jargon, remplacez les promesses vagues (« augmente la productivité ») par des résultats spécifiques, et assurez-vous que chaque fonctionnalité mentionnée existe dans votre MVP.
L'IA peut vous aider à planifier une story de captures : 5–8 écrans montrant le flux principal, chacun avec une courte légende. Rédigez des légendes en styles variés (minimal, ludique, direct) et gardez-les lisibles sur petits téléphones.
Ne laissez pas l'IA deviner les règles de plateforme — confirmez les tailles exactes et le nombre requis dans App Store Connect et Google Play Console, puis générez un texte qui s'y adapte.
Utilisez l'IA pour brainstormer des concepts d'icône et des directions colorimétriques, mais gardez l'icône finale simple et reconnaissable à petite taille.
Enfin, préparez les éléments requis pour la fiche store :
Considérez la sortie IA comme des brouillons. Votre travail : rendre le contenu exact, conforme et cohérent avec l'app que les utilisateurs vont réellement télécharger.
La soumission, c'est surtout de la paperasse plus quelques pièges autour de la signature et des règles de review. Traitez-la comme une release guidée par checklist, pas comme un rush de dernière minute.
Créez (ou vérifiez) les identifiants uniques :
Puis générez les bons artefacts :
Point d'échec courant : mélanger des settings de debug dans le release (mauvais endpoints API, logs, permissions). Vérifiez la config de release avant l'upload.
Utilisez les canaux pré-release officiels pour attraper les problèmes spécifiques aux appareils :
Visez au moins un parcours complet « happy path » plus création de compte/connexion, paiements (si existants) et cas limites hors-ligne sur appareils réels.
Choisissez une stratégie de version simple et tenez-la :
Rédigez des notes de release qui correspondent aux changements. Si vous utilisez l'IA pour les rédiger, vérifiez leur exactitude — les stores n'aiment pas les notes vagues ou trompeuses.
Avant de cliquer sur « Submit for Review », scannez les guidelines Apple et Google pour les problèmes fréquents :
Si la review pose des questions, répondez avec des éléments précis (comptes test, étapes pour reproduire, ce qui a changé dans la build suivante).
Le lancement n'est pas la ligne d'arrivée — c'est quand vous obtenez enfin des données réelles. L'objectif après release est simple : détecter les problèmes tôt, apprendre ce que les utilisateurs veulent réellement et livrer de petites améliorations régulièrement.
Commencez dès le jour 1 avec du reporting de crash et des analytics basiques. Les rapports de crash vous disent ce qui a cassé, sur quel appareil et souvent pourquoi. Associez cela à des événements légers (inscription complétée, action clé, achat) pour repérer les drop-offs sans tout tracker.
Surveillez aussi les avis store et les emails support quotidiennement pendant les 1–2 premières semaines. Les premiers utilisateurs font office de QA — si vous écoutez.
Les retours bruts sont désordonnés : avis courts, commentaires émotionnels, plaintes dupliquées. Utilisez l'IA pour résumer et regrouper les retours en thèmes (« problèmes de login », « onboarding confus », « demande : mode sombre »).
Workflow pratique :
Pour de meilleurs résultats, incluez le contexte (version, appareil, étapes mentionnées) et demandez un « probable root cause », pas seulement un résumé.
Évitez les releases géantes. Un rythme fiable construit la confiance.
Planifiez les « patch releases » (rapides) séparément des « feature releases » (plus lentes). Même avec du code généré par l'IA, conservez des changements petits pour repérer la cause d'une régression.
Si vous publiez fréquemment, des fonctions comme snapshots et rollback (disponibles sur des plateformes comme Koder.ai) sont pratiques : vous pouvez expérimenter, tester et revenir en arrière rapidement sans perdre un build stable.
Si vous hésitez sur la répartition des outils et itérations, voyez /pricing.
Pour améliorer vos patterns de prompting et vos habitudes de revue de code, poursuivez avec /blog/ai-coding-guide.
Rédigez une phrase-problème qui nomme qui est visé et quelle douleur est résolue, puis transformez cela en 3–5 user stories (des actions, pas des fonctionnalités).
Avant toute construction, séparez les fonctionnalités en indispensables vs agréables à avoir et choisissez une métrique de succès (par ex. temps gagné par tâche) pour guider les arbitrages.
Commencez là où sont déjà vos utilisateurs :
Si vous hésitez, collectez un signal simple (analytics, entretiens, ou un formulaire d'inscription demandant le type d'appareil).
Pour la plupart des MVP, le cross-platform est le plus rapide :
Choisissez natif (Swift/Kotlin) si vous dépendez fortement de fonctionnalités spécifiques à la plateforme (caméra avancée, Bluetooth complexe, animations haute performance) ou si vous avez déjà une équipe native.
Adaptez le backend à vos besoins en données :
Règle pratique : si vous avez besoin d'utilisateurs + quelques tables + uploads, Firebase/Supabase suffit généralement pour un MVP.
Fournissez un « spec » petit mais complet :
Conservez un document de contexte réutilisable que vous collez dans chaque prompt afin que les sorties restent cohérentes entre les sessions.
Demandez des livrables incrémentaux :
Évitez les prompts « construis toute l'application » qui produisent souvent du code emmêlé difficile à déboguer et à modifier.
Obtenez rapidement une coque « tap-through » :
Après chaque étape, lancez l'app et parcourez le « happy path » avant de générer le module suivant.
Ne livrez jamais de secrets dans le bundle de l'app :
Si l'IA suggère de hardcoder des identifiants « pour la commodité », considérez cela comme un blocage de release.
Testez ce qui fait tomber la confiance :
Raisons courantes de rejet et comment les éviter :
Avant de soumettre, uploadez sur TestFlight/Play testing tracks et parcourez le happy path sur des appareils réels.