L'histoire d'une idée d'application mobile devenue produit fonctionnel grâce à l'IA qui génère l'interface, gère l'état et connecte les services backend de bout en bout.
Un fondateur se laisse aller après un autre trimestre chargé et dit : « Aidez les commerciaux terrain à enregistrer rapidement les visites et à planifier des relances, pour que rien n’échappe sans ajouter de travail administratif. »
Cette phrase unique contient un vrai problème utilisateur : les notes sont prises en retard (ou pas du tout), les relances sont manquées et le chiffre d’affaires fuit silencieusement.
Voici la promesse d'une construction assistée par l'IA : vous partez de l’intention et vous arrivez plus vite à une application mobile fonctionnelle — sans câbler à la main chaque écran, mise à jour d'état et appel d'API depuis zéro. Pas de « magie », pas de perfection instantanée, mais un chemin plus court de l'idée à quelque chose que vous pouvez réellement lancer sur un téléphone et mettre entre les mains des gens.
Cette section (et l’histoire qui suit) n’est pas un tutoriel technique. C’est un récit avec des enseignements pratiques : quoi dire, quelles décisions prendre tôt, et quoi laisser ouvert jusqu’à avoir testé le flux avec de vrais utilisateurs.
En termes clairs, l’intention est le résultat que vous voulez, pour un public précis, dans des contraintes claires.
Une bonne intention n’est pas une liste de fonctionnalités. Ce n’est pas « construisez‑moi un CRM mobile ». C’est la phrase qui dit à tout le monde — humains et IA — à quoi ressemble le succès.
Quand l’intention est claire, vous pouvez viser un MVP qui est plus que des écrans cliquables. La cible est une application expédiable avec des flux réels et des données réelles : les utilisateurs peuvent se connecter, voir les comptes du jour, enregistrer une visite, joindre des notes/photos, définir une prochaine action et gérer les exceptions courantes.
Tout ce qui suit — exigences, architecture de l’info, interface, état, intégration backend et itération — doit servir cette unique phrase.
Maya est la PM et fondatrice accidentelle de ce projet. Elle ne cherche pas à réinventer les applications mobiles — elle essaie d’en expédier une avant qu’un délai trimestriel ne fasse disparaître l’opportunité.
L’« équipe » est assez petite pour tenir dans une invitation calendrier : Maya, un designer qui peut libérer quelques heures par semaine, et un ingénieur unique qui maintient déjà deux autres applis. Il n’y a pas le temps d’écrire un spec de 40 pages, de débattre frameworks ou de faire un mois d’ateliers. Pourtant, les attentes sont réelles : la direction veut quelque chose d’utilisable, pas une démo.
Les artefacts de départ de Maya sont modestes :
Il y a aussi une phrase cruciale dans ses notes : « Si un utilisateur ne peut pas terminer la tâche principale en moins de deux minutes sur un téléphone, nous n’avons pas construit la bonne chose. »
Pour ce MVP, « terminé » est un seul parcours utilisateur qui fonctionne de bout en bout :
Pas de tableaux de bord sophistiqués. Pas de menus cachés. Pas d’écrans « on polira plus tard » qui bloquent le flux.
L’application doit se connecter à un backend existant — des APIs qui n’ont pas été conçues pour le mobile et dont la documentation est inégale. Le budget est serré, donc chaque nouvel écran doit se justifier.
Certaines règles sont non négociables : journaux d’audit, consentement clair lorsque nécessaire, et aucune donnée sensible stockée sans précaution sur l’appareil.
Et voici la tension : Maya a dix bonnes idées et peut‑être dix jours ouvrés. Chaque heure passée à débattre des options est une heure non consacrée à mettre le parcours central entre les mains d’un utilisateur.
L’objectif n’est pas d’écrire un spec parfait. C’est d’atteindre rapidement une clarté testable — quel problème on résout, pour qui, et comment on saura que ça a fonctionné.
Vous commencez avec une phrase embrouillée :
« Je veux une appli qui aide nos commerciaux terrain à enregistrer les visites et à faire des relances. »
Puis vous demandez à l’IA de la clarifier :
Prompt : « Réécris cela comme une déclaration de problème et ajoute 3 métriques de succès. Reste bref. »
Sortie IA (éditée) :
Déclaration de problème : Les commerciaux terrain perdent des relances parce que les notes de visite et les prochaines étapes sont saisies en retard (ou pas du tout), entraînant des revenus manqués et une expérience client incohérente.
Métriques de succès :
Nous avons maintenant une cible vers laquelle l’équipe peut tendre, pas seulement une liste de souhaits.
Si vous utilisez un flux de type vibe‑coding (par exemple dans Koder.ai, où vous décrivez le produit en chat et générez une app fonctionnelle de manière itérative), c’est le moment qui paye : une intention serrée + des métriques devient la « source de vérité » pour tout ce que le système génère ensuite.
Ensuite, extrayez rôles et tâches :
Rôles utilisateur :
Tâches principales :
Transformez cela en quelques user stories avec critères d’acceptation :
Pour protéger la première release :
Ancrez chaque décision à un seul flux :
Ouvrir l’app → “Enregistrer visite” → choisir le client → ajouter note/photo → choisir prochaine étape + date d’échéance → sauvegarder → les relances apparaissent dans “Aujourd’hui”.
Si une requête ne supporte pas ce flux, elle attend la prochaine release.
Une fois le flux « north star » clair, l’IA peut le traduire en une architecture de l’information (AI) que tout le monde peut lire — sans sauter immédiatement aux wireframes ou aux diagrammes d’ingénierie.
Pour la plupart des MVP, vous voulez un petit ensemble d’écrans qui couvrent entièrement le travail principal. L’IA proposera généralement (et vous pourrez ajuster) une liste concise comme :
Cette liste devient le squelette. Tout ce qui en sort est soit une release ultérieure soit un « flux secondaire ».
Plutôt que de débattre des patterns abstraits, l’AI précise la navigation en phrases vérifiables :
Si un onboarding existe, l’AI définit où il commence et où il se termine (« l’onboarding se termine sur Home »).
Chaque écran obtient un plan léger :
Les états vides sont souvent là où les apps semblent cassées, donc rédigez‑les intentionnellement (par ex. « Aucune visite enregistrée aujourd’hui » avec une action claire).
L’AI signale tôt les vues conditionnelles : « Les managers voient un onglet supplémentaire », ou « Seules les Ops peuvent modifier les détails de compte. » Cela évite les surprises plus tard quand permissions et état sont implémentés.
La sortie est typiquement une page de flux plus des bullets par écran — quelque chose que les parties prenantes non techniques peuvent approuver rapidement : quels écrans existent, comment on navigue, et ce qui arrive quand les données manquent.
Une fois le flux accepté, l’IA peut produire des wireframes de première passe en traitant chaque étape comme un « contrat d’écran » : ce que l’utilisateur doit voir, ce qu’il peut faire ensuite, et quelles informations doivent être collectées ou affichées.
La sortie commence souvent brute — blocs en niveaux de gris avec des labels — mais déjà structurée autour des besoins de contenu. Si une étape nécessite une comparaison, vous obtiendrez une grille ou des cartes. Si c’est une progression, vous verrez une action principale claire et un résumé léger.
Les choix de composants ne sont pas aléatoires. Ils sont guidés par la tâche :
L’IA fait ces choix en fonction des verbes de l’intention : parcourir, choisir, modifier, confirmer.
Même à ce stade, de bons générateurs appliquent des contraintes de base pour éviter un rendu « IA » :
Des brouillons de copy accompagnent l’UI. Au lieu de « Submit », les boutons deviennent « Enregistrer visite » ou « Planifier relance », reflétant le travail à accomplir.
C’est là qu’un product owner, designer ou marketeur intervient — pas pour tout redessiner, mais pour ajuster ton et clarté :
Vous n’êtes pas seulement avec des images. La livraison est typiquement soit un prototype cliquable (écrans navigables pour retours), soit du code d’écran généré que l’équipe peut itérer dans la boucle build‑test.
Si vous construisez dans Koder.ai, cette étape devient rapidement concrète : l’UI est générée dans une app fonctionnelle (web en React, backend en Go avec PostgreSQL, mobile en Flutter), et vous pouvez revoir les écrans réels au même endroit tout en gardant le doc de flux comme garde‑fou.
Après l’UI, la question suivante est simple : que doit garder l’app en mémoire, et à quoi doit‑elle réagir ? Cette « mémoire » c’est l’état. C’est pourquoi un écran peut vous saluer par votre nom, garder un compteur, restaurer un formulaire à moitié rempli ou afficher des résultats triés comme vous aimez.
L’IA commence typiquement par définir un petit ensemble d’objets d’état traversant toute l’app :
L’important est la consistance : les mêmes objets (et noms) alimentent chaque écran qui les touche, plutôt que chaque écran qui invente son mini‑modèle.
Les formulaires ne sont pas que des champs — ce sont des règles visibles. L’IA peut générer des patterns de validation qui se répètent :
Pour chaque action asynchrone (connexion, récupération d’items, sauvegarde d’une visite), l’app cycle à travers des états familiers :
Quand ces patterns sont cohérents, l’app paraît prévisible — et beaucoup moins fragile — quand de vrais utilisateurs tapotent de manière inattendue.
Un flux n’est réel que lorsqu’il lit et écrit des données réelles. Une fois les écrans et règles d’état définis, l’IA peut traduire ce que l’utilisateur fait en ce que le backend doit fournir — puis générer le câblage pour que l’app cesse d’être un prototype et devienne un produit.
À partir d’un parcours utilisateur typique, les besoins backend tombent généralement dans quelques catégories :
L’IA peut tirer cela directement de l’intention UI. Un bouton « Sauvegarder » implique une mutation. Un écran liste implique une récupération paginée. Un chip de filtre implique des paramètres de requête.
Plutôt que de créer des endpoints isolés, le mapping découle des interactions d’écran :
POST /visitsGET /accounts?cursor=...PATCH /visits/:idPATCH /followups/:idSi vous avez déjà un backend, l’IA s’y adapte : endpoints REST, opérations GraphQL, collections Firebase/Firestore ou API interne personnalisée. Sinon, elle peut générer une couche de service légère qui ne répond qu’aux besoins UI (et rien de plus).
L’IA proposera des modèles à partir du copy UI et de l’état :
Visit { id, accountId, notes, nextStep, dueAt, createdAt }Mais un humain confirme toujours la vérité : quels champs sont requis, ce qui est nullable, ce qui doit être indexé, et comment fonctionnent les permissions. Cette revue rapide évite que des modèles « presque corrects » se figent dans le produit.
L’intégration n’est pas complète sans traiter les chemins d’échec comme priorité :
C’est ici que l’IA accélère les parties ennuyeuses : wrappers de requêtes cohérents, modèles typés et états d’erreur prévisibles — pendant que l’équipe se concentre sur la conformité et les règles métier.
Le premier test « réel » n’est pas une capture d’écran dans un simulateur — c’est un build sur un vrai téléphone, dans la main de quelqu’un, sur un Wi‑Fi imparfait. C’est là que les premières fissures apparaissent vite.
Ce n’est généralement pas la fonctionnalité principale. Ce sont les coutures :
C’est une casse utile. Elle vous dit de quoi votre app dépend réellement.
Quand quelque chose casse, l’IA est la plus utile comme détective cross‑layer. Plutôt que de chercher le bug séparément dans l’UI, l’état et les API, vous pouvez lui demander de tracer le chemin de bout en bout :
profile.photoUrl, le backend renvoie avatar_url.Comme l’IA connaît le flux, la carte d’écrans et les contrats de données, elle peut proposer une unique correction touchant tous les bons endroits : renommer un champ, ajouter un état de secours et ajuster la réponse d’endpoint.
Chaque build de test doit répondre : « Approchons‑nous de la métrique ? » Ajoutez un petit ensemble d’événements correspondant à vos critères de succès, par exemple :
signup_started → signup_completedfirst_action_completed (votre moment d’activation)error_shown avec un code raison (timeout, validation, permission)Le feedback n’est plus que des opinions — c’est un entonnoir mesurable.
Un rythme simple maintient la stabilité : build quotidien + revue de 20 minutes. Chaque cycle choisit un ou deux correctifs, et met à jour UI, état et endpoints ensemble. Cela évite les « features à moitié corrigées » — où l’écran a l’air correct, mais l’app ne récupère toujours pas face aux timings réels, aux données manquantes ou aux permissions interrompues.
Quand le chemin heureux fonctionne, l’app doit survivre à la vraie vie : tunnels, économie d’énergie, permissions refusées et données imprévisibles. L’IA aide en transformant « ne pas casser » en comportements concrets que l’équipe peut revoir.
Commencez par étiqueter chaque action comme hors‑ligne sûre ou requiert connexion. Par exemple, parcourir des comptes précédemment chargés, éditer des brouillons et consulter l’historique mis en cache peuvent fonctionner hors‑ligne. Rechercher l’ensemble complet des données, synchroniser des changements et charger des recommandations personnalisées nécessitent généralement une connexion.
Un bon défaut : lire depuis le cache, écrire dans une boîte d’envoi. L’UI doit clairement indiquer quand un changement est « sauvegardé localement » versus « synchronisé », et proposer un simple « Réessayer » au retour de la connectivité.
Les permissions doivent être demandées au moment où elles ont du sens :
L’important est d’offrir des alternatives gracieuses, pas des impasses.
L’IA peut énumérer rapidement les cas limites, mais l’équipe choisit la position produit :
Bases de sécurité : stocker les tokens dans le stockage sécurisé de la plateforme, utiliser des scopes au moindre privilège et expédier avec des paramètres sûrs (pas de logs verbeux, pas de “se souvenir de moi” sans chiffrement).
Vérifications d’accessibilité : contraste, cibles tactiles minimales, support du texte dynamique et labels significatifs pour les lecteurs d’écran — surtout pour les boutons icônes et composants personnalisés.
L’expédition est l’endroit où un prototype prometteur devient un vrai produit — ou s’éteint discrètement. Une fois que l’IA a généré l’UI, les règles d’état et le câblage API, l’objectif est de transformer ce build fonctionnel en quelque chose que les testeurs (et clients) peuvent installer en confiance.
Traitez la « release » comme une petite checklist, pas comme un sprint héroïque.
Même si le MVP est simple, les métadonnées importent pour calibrer les attentes.
Planifiez le lancement comme une expérience.
Utilisez d’abord des tests internes, puis un déploiement progressif pour limiter la portée des problèmes. Surveillez le taux de crash, la complétion d’onboarding et la conversion des actions clés.
Définissez des déclencheurs de rollback à l’avance — ex. taux de sessions sans crash tombe sous un seuil, échec de connexion en hausse, ou chute brutale du taux de conversion du funnel principal.
Si votre système de build permet snapshots et rollback rapides (par ex. Koder.ai inclut snapshots/rollback avec déploiement et hébergement), considérez « annuler » comme une partie normale du shipping — pas une panique.
Si vous voulez de l’aide pour transformer votre checklist MVP en pipeline de release reproductible, voyez /pricing ou contactez‑nous via /contact.
Quand l’IA peut esquisser écrans, câbler l’état et tracer les intégrations API, le travail ne disparaît pas — il se déplace. Les équipes passent moins de temps à transformer l’intention en boilerplate, et plus de temps à décider ce qui vaut la peine d’être construit, pour qui et à quel niveau.
L’IA est particulièrement efficace pour produire une sortie cohérente à travers les couches une fois le flux clair.
L’IA propose ; les humains décident.
La vitesse n’aide que si le code reste lisible.
Si vous générez la première version dans une plateforme comme Koder.ai, un déblocage pratique pour la maintenabilité est l’export du code source : vous pouvez passer de « génération rapide » à « base de code détenue par l’équipe » sans réécrire.
Avec un MVP expédié, les itérations suivantes se concentrent généralement sur performance (temps de démarrage, rendu des listes), personnalisation (préférences sauvegardées, valeurs par défaut plus intelligentes) et automatisation approfondie (génération de tests, instrumentation analytics).
Pour d’autres exemples et lectures associées, parcourez /blog.
L’intention est une phrase unique qui précise :
Ce n’est pas une liste de fonctionnalités ; c’est la définition du succès qui aligne l’interface, l’état et les API.
Une bonne phrase d’intention est spécifique et vérifiable. Utilisez cette structure :
Exemple : « Aider les responsables de petites cliniques à confirmer automatiquement les rendez‑vous afin de réduire les absences sans ajouter de travail administratif. »
« Expédiable » signifie que l’application complète un parcours central avec des données réelles :
Si les utilisateurs ne peuvent pas accomplir la tâche principale rapidement sur un téléphone, ce n’est pas prêt.
Demandez à l’IA de reformuler votre idée en :
Puis ajustez la sortie avec la réalité de votre domaine—surtout les chiffres—afin de mesurer des résultats, pas seulement de l’activité.
Concentrez‑vous sur :
Gardez les critères observables (par ex. « horodatage sauvegardé », « prochaine étape requise OU note requise ») afin que l’ingénierie et la QA puissent valider rapidement.
Coupez tout ce qui n’aide pas directement le flux étoile (« north‑star »). Exclusions courantes pour un MVP :
Écrivez une liste « hors périmètre » explicite pour que les parties prenantes sachent ce qui est volontairement différé.
Commencez par 3–7 écrans principaux qui couvrent la tâche primaire :
Définissez la navigation en langage clair (onglets vs pile) et incluez des états vides pour que l’app n’ait pas l’air cassée sans données.
L’état correspond à ce que l’application doit mémoriser et réagir. Objets d’état courants pour un MVP :
Travaillez à rebours depuis les écrans :
GET /items (souvent paginé)POST ou PATCHDELETEDécidez pour chaque action si elle est compatible hors‑ligne ou requiert une connexion. Un défaut pratique :
Pour les permissions, demandez (caméra quand on touche « Ajouter une photo », notifications après opt‑in) et fournissez une alternative (saisie manuelle, rappels in‑app) plutôt que de créer une impasse.
Standardisez aussi les états asynchrones : chargement → succès → échec, et conservez les saisies utilisateur en cas d’échec.
Laissez l’IA proposer des schémas, mais vous devez confirmer les champs obligatoires, les permissions et les divergences de nommage (ex. photoUrl vs avatar_url) avant qu’ils ne se figent.