Guide pratique pour construire du vrai logiciel en décrivant des idées en conversation avec des outils IA — workflows, exemples, limites et bonnes pratiques.

La construction logicielle conversationnelle consiste à utiliser le langage naturel — chat, voix ou brief écrit — comme principal moyen de « programmer ». Au lieu de commencer par du code, vous décrivez ce que vous voulez, demandez une première version, examinez ce qui a été produit, et affinez via des allers-retours.
Le changement pratique est que vos mots deviennent l'entrée qui façonne les exigences, l'UI, la structure des données et même le code. Vous faites toujours le travail produit — clarifier les objectifs, faire des compromis et vérifier les résultats — mais l'outil prend en charge davantage la rédaction.
Une session typique alterne entre décrire l'intention et réagir à la sortie :
L'important est que vous dirigez, vous ne vous contentez pas de demander. Une bonne construction conversationnelle ressemble moins à une commande sur un menu et plus à la direction d'un coéquipier junior — avec des points de contrôle fréquents.
Cela brille quand le problème est compréhensible et les règles simples :
La vitesse est l'avantage : vous pouvez obtenir quelque chose de cliquable ou exécutable rapidement, puis décider s'il vaut la peine d'être peaufiné.
Ça devient fragile lorsque le domaine contient beaucoup de cas limites ou de contraintes strictes :
Dans ces cas, l'IA peut produire quelque chose qui a l'air correct mais qui omet des exceptions importantes.
La construction conversationnelle tend à optimiser la vitesse en premier. Si vous avez besoin d'exactitude, vous passerez plus de temps à spécifier les règles et à tester. Si vous avez besoin de contrôle (architecture, maintenabilité, audits), impliquez un ingénieur plus tôt — ou traitez la sortie de l'IA comme un brouillon, pas comme le produit final.
Quand on dit « j'ai construit cette appli en discutant », on utilise généralement une des catégories d'outils suivantes. Chacune excelle à une partie du travail : transformer des mots en écrans, logique, connexions de données, ou code réel exportable.
Les assistants IDE vivent là où les développeurs écrivent du code (outils comme VS Code, JetBrains, etc.). Ils sont excellents quand vous avez déjà (ou voulez) une base de code : génération de fonctions, explication d'erreurs, refactorisation et écriture de tests.
Les créateurs d'apps web s'exécutent dans le navigateur et se concentrent sur la création rapide : formulaires, tableaux de bord, flux simples et hébergement. Ils donnent souvent l'impression de « décrivez et voyez », en particulier pour les outils internes.
Un modèle mental utile : les assistants IDE optimisent la qualité du code et le contrôle ; les créateurs web optimisent la vitesse et la commodité.
Un copilote aide à l'étape suivante que vous êtes en train de faire : « Écris cette requête », « Rédige ce composant UI », « Résume ces exigences. » Vous restez au volant.
Un agent est plus proche d'un travailleur délégué : « Construis un prototype fonctionnel avec connexion et une page admin », puis il planifie des tâches, génère plusieurs fichiers et itère. Les agents peuvent faire gagner du temps, mais vous voudrez des points de contrôle pour approuver la direction avant qu'ils ne produisent beaucoup de contenu.
Des outils comme Koder.ai s'orientent vers ce flux de travail de type agent : vous décrivez le résultat dans le chat, la plateforme planifie et génère une app fonctionnelle, et vous itérez avec des étapes structurées (mode planification, snapshots, rollback) pour éviter les dérives.
Beaucoup d'outils « conversationnels » reposent sur :
Les modèles et connecteurs réduisent ce que vous devez spécifier. Le code généré détermine la portabilité — et la maintenabilité — du résultat.
Si vous tenez à posséder ce que vous avez construit, priorisez les plateformes qui génèrent une stack conventionnelle et permettent d'exporter le code. Par exemple, Koder.ai se concentre sur React pour le web, Go avec PostgreSQL pour le backend, et Flutter pour le mobile — de sorte que la sortie ressemble et se comporte comme un projet logiciel typique plutôt que comme une configuration propriétaire.
Pour un prototype, privilégiez la vitesse : créateurs web, modèles et agents.
Pour un outil interne, priorisez les connecteurs, les permissions et l'auditabilité.
Pour la production, priorisez la propriété du code, les tests, les options de déploiement et la possibilité de revoir les changements. Souvent, un assistant IDE (plus un framework) est le choix le plus sûr — sauf si votre constructeur offre des contrôles forts comme l'export, les environnements et le rollback.
Quand vous demandez à un outil IA de « construire une app », il générera volontiers une longue liste de fonctionnalités. Le problème est que les listes de fonctionnalités n'expliquent pas pourquoi l'app existe, pour qui, ni comment vous saurez qu'elle fonctionne. Un énoncé de problème clair le fait.
Écrivez votre énoncé de problème ainsi :
Pour [utilisateur principal], qui [a du mal avec X], nous allons [fournir le résultat Y] afin que [bénéfice mesurable Z].
Exemple :
Pour la réceptionniste d'une petite clinique, qui passe trop de temps à appeler les patients pour confirmer les rendez-vous, nous enverrons des confirmations SMS automatisées afin que les absences diminuent de 20 % en 30 jours.
Ce paragraphe unique donne une cible à l'IA (et à vous). Les fonctionnalités deviennent des « moyens possibles » d'atteindre la cible, pas la cible elle-même.
Commencez par un seul problème utilisateur étroit et un utilisateur principal. Si vous mélangez des publics (« clients et admins et finance »), l'IA générera un système générique difficile à terminer.
Définissez le succès en une phrase — ce qu'est « terminé ». Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas concevoir des compromis.
Ajoutez juste assez de structure pour que l'IA construise quelque chose de cohérent :
Si vous faites cela en premier, vos prompts deviennent plus clairs (« construis la plus petite chose qui atteint Z »), et votre prototype a beaucoup plus de chances de correspondre à ce dont vous avez réellement besoin.
Si vous pouvez expliquer votre idée clairement à un collègue, vous pouvez généralement l'expliquer à une IA — juste avec un peu plus de structure. L'objectif n'est pas un « prompt engineering » sophistiqué. C'est donner au modèle suffisamment de contexte pour prendre de bonnes décisions, et rendre ces décisions visibles pour que vous puissiez les corriger.
Commencez votre prompt par quatre blocs :
Cela réduit les allers-retours parce que l'IA peut mapper votre idée en flux, écrans, champs de données et validations.
Ajoutez un bloc "Contraintes" qui répond à :
Même une ligne comme « Aucune donnée personnelle ne quitte nos outils internes » peut changer ce que l'IA propose.
Terminez votre prompt par : « Avant de générer quoi que ce soit, posez-moi 5–10 questions de clarification. » Cela évite un premier jet confiant mais faux et fait remonter les décisions cachées.
Quand vous répondez aux questions, demandez à l'IA de maintenir un court Journal de décisions dans le chat :
Puis chaque fois que vous dites « change X », l'IA peut mettre à jour le journal et garder le build aligné au lieu de dériver.
Si vous traitez l'IA comme un générateur d'app en un coup, vous obtiendrez souvent quelque chose qui a l'air juste mais qui casse dès qu'on essaie un vrai scénario. Une meilleure approche est une petite boucle répétable : décrire, générer, tester, corriger.
Commencez par le parcours le plus simple qu'un utilisateur doit accomplir (le "happy path"). Écrivez-le comme une courte histoire :
Demandez à l'IA de transformer cette histoire en liste d'écrans et des boutons/champs sur chaque écran. Restez concret : « Écran de connexion avec email + mot de passe + message d'erreur », pas « authentification sécurisée ».
Une fois les écrans clairs, concentrez-vous sur l'information que votre prototype doit stocker.
Demandez : « Sur la base de ces écrans, propose les champs de données, des valeurs d'exemple et des règles de validation. » Vous recherchez des spécifications comme :
Cette étape évite le problème courant où l'UI existe mais le modèle de données est flou.
Demandez maintenant une tranche de travail fonctionnelle, pas le produit entier. Indiquez à l'IA quel flux unique relier de bout en bout (par exemple : « Créer un élément → enregistrer → afficher confirmation »). Si l'outil le permet, demandez des données d'exemple pré-remplies pour pouvoir cliquer immédiatement.
Si vous utilisez une plateforme comme Koder.ai, c'est aussi l'endroit où des fonctionnalités comme l'hébergement intégré, le déploiement et l'export de code peuvent compter : vous pouvez valider le flux dans un environnement live, puis décider de continuer à itérer sur la plateforme ou de le confier à l'ingénierie.
Exécutez le prototype comme le ferait un utilisateur et gardez des notes concises et testables :
Renvoyez ces notes à l'IA en petits lots. L'objectif est un progrès régulier : une demande de changement claire, une mise à jour, un nouveau test. Ce rythme transforme les idées en chat en un prototype réellement évaluable.
Voici trois petits builds que vous pouvez démarrer dans une seule discussion. Copiez le texte « Ce que vous dites », puis adaptez les noms, champs et règles à votre contexte.
Ce que vous dites : « Construis un "Habit + Mood Tracker" léger. Champs : date (obligatoire), habitude (liste : Sommeil, Marche, Lecture), fait (oui/non), humeur (1–5), notes (optionnel). Vues : (1) Aujourd'hui, (2) Cette semaine groupée par habitude, (3) Tendances d'humeur. Filtres : afficher seulement 'fait = non' pour la semaine en cours. Génère le modèle de données et une UI simple. »
Ce que l'IA produit : Un schéma/table suggéré, une mise en page d'écran basique et une configuration/code prêt à coller (selon l'outil) pour trois vues et filtres.
Ce que vous vérifiez : Types de champs (date vs texte), valeurs par défaut (date du jour), et que les filtres utilisent la bonne fenêtre temporelle (semaine commençant lundi vs dimanche).
Ce que vous dites : « Crée un formulaire 'Intake Client' avec : nom, email, téléphone, service_demande, date_préférée, fourchette_budget, case de consentement. À la soumission : sauvegarder dans une feuille/table et envoyer un email à moi et une réponse automatique au client. Inclure les templates d'objet et de corps d'email. »
Ce que l'IA produit : Un formulaire, une destination de stockage, et deux templates d'email avec variables de remplacement.
Ce que vous vérifiez : Délivrabilité des emails (from/reply-to), texte du consentement, et que les notifications se déclenchent une seule fois par soumission.
Ce que vous dites : « J'ai un CSV avec colonnes : Nom complet, Téléphone, État. Normalise le téléphone en E.164, supprime les espaces en trop, mets les noms en Title Case, et mappe les noms d'états en codes 2 lettres. Produis un CSV nettoyé et un résumé des lignes modifiées. »
Ce que l'IA produit : Un script (souvent Python) ou des étapes pour une feuille, plus une idée de 'rapport de changements'.
Ce que vous vérifiez : Lancez sur 20 lignes d'abord, vérifiez cas limites (téléphone manquant, extensions), et confirmez qu'aucune colonne n'est écrasée par erreur.
L'IA peut vous mener rapidement à une démo fonctionnelle — mais les démos peuvent être fragiles. Un mode d'échec courant est un build qui ne réussit que dans le phrasé exact que vous avez testé. Pour livrer quelque chose de fiable, traitez chaque résultat généré par l'IA comme un premier jet et essayez délibérément de le casser.
Même si le code "s'exécute", la logique peut être incomplète. Demandez à l'IA d'expliquer les hypothèses et de lister les cas limites : champs vides, entrées très longues, enregistrements manquants, fuseaux horaires, arrondis monétaires, timeouts réseau, et éditions concurrentes.
Une habitude utile : après avoir généré une fonctionnalité, demandez une petite checklist de "ce qui pourrait mal tourner", puis vérifiez chaque point vous-même.
La plupart des apps construites par IA échouent sur les fondamentaux, pas sur des attaques sophistiquées. Vérifiez explicitement :
Si vous n'êtes pas sûr, demandez à l'IA : « Montre-moi où l'auth est appliquée, où vivent les secrets, et comment l'entrée est validée. » Si elle ne peut pas pointer des fichiers/ lignes spécifiques, ce n'est pas fini.
Les happy paths cachent des bugs. Créez un petit jeu de cas de test "désagréables" : valeurs vides, caractères inhabituels, très grands nombres, doublons, et fichiers du mauvais type. Si vous avez accès à des données réalistes (et autorisées), utilisez-les — de nombreux problèmes n'apparaissent qu'avec la saleté du monde réel.
Les échecs silencieux créent de la confusion coûteuse. Ajoutez des messages d'erreur clairs pour les utilisateurs ("Paiement échoué — réessayer") et des logs détaillés pour vous (ID de requête, timestamps, étape en échec). Quand vous demandez à l'IA d'ajouter du logging, spécifiez ce dont vous aurez besoin pour déboguer plus tard : entrées (sanitisées), décisions prises, et réponses d'API externes.
Quand la qualité est votre objectif, vous ne "promptgez" pas juste mieux — vous construisez un filet de sécurité.
L'IA est rapide pour générer du code, mais le vrai gain se produit quand vous la traitez comme un coéquipier pendant l'itération : donnez-lui un contexte serré, demandez un plan, révisez ce qui a changé, et gardez une trace réversible.
Les prompts longs masquent les détails importants. Adoptez une habitude « v1, v2, v3 » :
Cela facilite la comparaison des tentatives et évite de dériver vers de nouvelles fonctionnalités.
Avant qu'il n'édite quoi que ce soit, faites déclarer à l'IA ce qu'elle pense être vrai :
Ensuite, demandez un récapitulatif type checklist : fichiers touchés, fonctions modifiées et comportement attendu maintenant.
L'itération se passe mieux quand vous pouvez revenir en arrière :
Si vous utilisez un constructeur conversationnel qui propose snapshots et rollback (Koder.ai inclut ces fonctions), utilisez-les comme vous utiliseriez des commits Git : faites de petits changements réversibles et conservez la "dernière version saine".
Au lieu de « Ça ne marche pas », réduisez la portée :
C'est ainsi que vous transformez un problème vague en une tâche solvable que l'IA peut exécuter de manière fiable.
Les constructeurs conversationnels sont excellents pour transformer des descriptions claires en écrans fonctionnels, logique basique et modèles de données simples. Mais il y a un point où "prototype utile" devient "produit réel", et là vous voudrez plus de structure — et parfois un développeur humain.
Certaines zones sont trop importantes pour laisser la logique générée décider sans revue approfondie :
Bonne règle : si une erreur nécessiterait un contact client ou une correction comptable, traitez-la comme « sous responsabilité humaine », avec l'IA en assistant mais pas en décisionnaire.
Escaladez plus tôt (et gagnez du temps) quand vous rencontrez :
Si vous vous surprenez à réécrire le même prompt encore et encore pour « le faire se comporter », vous avez probablement un problème de conception ou d'architecture, pas un problème de prompt.
Vous n'expérimentez plus — vous opérez :
Quand vous impliquez un développeur, remettez :
Cette passation transforme votre progression conversationnelle en travail d'ingénierie exploitable — sans perdre l'intention qui rendait le prototype précieux.
Construire un logiciel en "en parlant" peut sembler informel, mais dès que vous collez de vraies données ou des documents internes dans un outil IA, vous prenez une décision aux conséquences juridiques et de sécurité.
Traitez les prompts comme des messages pouvant être stockés, examinés ou partagés accidentellement. Ne téléchargez pas d'enregistrements clients, données employés, secrets, identifiants ou quoi que ce soit réglementé.
Une approche pratique :
Si vous avez besoin d'aide pour générer des données factices sûres, demandez au modèle de les créer à partir de votre schéma plutôt que de coller des exports de production.
Tous les outils IA ne traitent pas les données de la même façon. Avant d'en utiliser un pour le travail, confirmez :
Quand c'est disponible, préférez les plans business avec des contrôles admin plus clairs et des options d'opt-out.
L'IA peut résumer ou transformer du texte, mais elle ne vous accorde pas des droits que vous n'avez pas. Faites attention quand vous collez :
Si vous générez du code « basé sur » quelque chose, enregistrez la source et vérifiez les termes de licence.
Pour les outils internes, établissez une garde simple : une personne révise la gestion des données, les permissions et les dépendances avant que quoi que ce soit ne soit partagé au-delà d'un petit groupe. Un court template dans le wiki de l'équipe (ou /blog/ai-tooling-guidelines) suffit généralement à éviter les erreurs les plus communes.
Livrer, c'est transformer « une démo sympa » en quelque chose de fiable. Avec des logiciels construits par IA, il est tentant de continuer à retoucher les prompts indéfiniment — alors traitez la mise en production comme un jalon clair, pas comme une impression.
Rédigez une définition de fait que n'importe quel collègue non technique pourrait vérifier. Associez-la à des tests d'acceptation légers.
Par exemple :
Cela vous empêche de livrer « ça a l'air de marcher quand je teste gentiment ».
Les outils IA peuvent changer de comportement rapidement avec de petites modifications de prompt. Tenez un petit journal de changements :
Cela facilite les revues et empêche la dérive silencieuse — surtout quand vous revenez sur le projet des semaines plus tard.
Choisissez 2–3 métriques liées au problème original :
Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas dire si la solution IA améliore réellement les choses.
Après une semaine ou deux, examinez ce qui s'est réellement passé : où les utilisateurs abandonnent, quelles demandes échouent, quelles étapes sont contournées.
Puis priorisez une itération à la fois : corrigez d'abord le plus gros point de douleur, ajoutez une petite fonctionnalité ensuite, et laissez les « agréables à avoir » pour plus tard. C'est ainsi que la construction conversationnelle reste pratique au lieu de devenir une expérience de prompt sans fin.
Le moyen le plus rapide pour empêcher la construction conversationnelle de rester un one-off est de standardiser les quelques éléments qui se répètent : un PRD d'une page, une petite bibliothèque de prompts, et des garde-fous légers. Ensuite, vous pouvez appliquer le même playbook chaque semaine.
Copiez/collez ceci dans un doc et remplissez-le avant d'ouvrir un outil IA :
Créez une note partagée avec des prompts que vous utiliserez sur tous les projets :
Gardez des exemples de bonnes sorties à côté de chaque prompt pour que les coéquipiers sachent ce qu'on attend.
Rédigez-les une fois et réutilisez-les :
Avant de construire :
Pendant la construction :
Avant la mise en production :
Lecture suivante : parcourez d'autres guides pratiques sur /blog. Si vous comparez des offres pour individu vs équipes, voyez /pricing — et si vous voulez essayer un flux agent-driven de bout en bout (chat → build → deploy → export), Koder.ai est une option à évaluer parmi votre outillage existant.