Un récit pratique et de bout en bout montrant comment passer d'une idée d'appli à un produit déployé avec un seul flux assisté par l'IA — étapes, prompts et vérifications.
Imaginez une petite application utile : un « Queue Buddy » qui permet à un employé de café d'appuyer sur un bouton pour ajouter un client à une liste d'attente et lui envoyer automatiquement un SMS quand sa table est prête. La métrique de succès est simple et mesurable : réduire de 50 % les appels confus liés au temps d'attente moyen en deux semaines, tout en gardant l'onboarding du personnel sous 10 minutes.
C'est l'esprit de cet article : choisir une idée claire et bornée, définir ce que signifie « bien », puis aller du concept au déploiement sans passer sans cesse d'outils, de docs et de modèles mentaux.
Un flux unique est un fil continu depuis la première phrase de l'idée jusqu'à la première release en production :
Vous utiliserez toujours plusieurs outils (éditeur, repo, CI, hébergement), mais vous ne « recommencerez » pas le projet à chaque phase. La même narration et les mêmes contraintes perdurent.
L'IA est la plus utile quand elle :
Mais elle ne prend pas les décisions produit. Vous les prenez. Le flux est conçu pour que vous vérifiiez toujours : Ce changement fait-il progresser la métrique ? Est-il sûr de livrer ?
Dans les sections qui suivent, vous avancerez pas à pas :
À la fin, vous devriez disposer d'une méthode reproductible pour passer de « idée » à « application en ligne » tout en gardant scope, qualité et apprentissage étroitement liés.
Avant de demander à une IA de rédiger des écrans, des API ou des tables de base, vous avez besoin d'une cible nette. Un peu de clarté ici vous évite des heures de sorties « presque correctes » plus tard.
Vous construisez une application parce qu'un groupe précis de personnes rencontre sans cesse la même friction : elles ne peuvent pas accomplir une tâche importante rapidement, de manière fiable ou en toute confiance avec les outils qu'elles ont. L'objectif de la version 1 est de supprimer une étape douloureuse du flux—sans chercher à automatiser tout—pour que les utilisateurs passent de « je dois faire X » à « X est fait » en quelques minutes, avec un enregistrement clair de ce qui s'est passé.
Choisissez un utilisateur principal. Les utilisateurs secondaires peuvent attendre.
Les hypothèses sont là où les bonnes idées échouent en silence—rendez-les visibles.
La version 1 doit être un petit succès que vous pouvez livrer.
Un document d'exigences léger (pensez : une page) fait le pont entre « idée cool » et « plan constructible ». Il vous garde concentré, donne à votre assistante IA le bon contexte et empêche la v1 de gonfler en un projet de plusieurs mois.
Restez concis et facile à parcourir. Un modèle simple :
Rédigez 5–10 fonctionnalités max, formulées comme des résultats. Puis classez-les :
Ce classement guide aussi les plans et le code générés par l'IA : « Implémentez seulement les indispensables d'abord. »
Pour les 3–5 fonctions principales, ajoutez 2–4 critères d'acceptation chacun. Utilisez un langage simple et des énoncés testables.
Exemple :
Terminez par une courte liste « Questions ouvertes »—choses que vous pouvez trancher par un chat, un appel client ou une recherche rapide.
Exemples : « Les utilisateurs ont-ils besoin d'un login Google ? » « Quelles sont les données minimales à stocker ? » « Avons-nous besoin d'une approbation admin ? »
Ce doc n'est pas une paperasserie ; c'est une source de vérité partagée que vous continuerez de mettre à jour pendant le développement.
Avant de demander à l'IA de générer des écrans ou du code, clarifiez l'histoire du produit. Une esquisse rapide du parcours maintient tout le monde aligné : ce que l'utilisateur tente d'accomplir, à quoi ressemble le succès et où les choses peuvent mal tourner.
Commencez par le chemin heureux : la séquence la plus simple qui délivre la valeur principale.
Exemple de flux (générique) :
Ajoutez ensuite quelques cas limites probables et coûteux à mal gérer :
Vous n'avez pas besoin d'un grand diagramme. Une liste numérotée plus des notes suffit pour guider le prototypage et la génération de code.
Rédigez une courte « mission » pour chaque écran. Restez orienté résultat plutôt que UI.
Si vous travaillez avec l'IA, cette liste devient un excellent matériau de prompt : « Génère un tableau de bord qui supporte X, Y, Z et inclut les états vide/chargement/erreur. »
Restez au niveau « schéma sur un coin de nappe »—suffisant pour supporter les écrans et les flux.
Notez les relations (User → Projects → Tasks) et tout ce qui affecte les permissions.
Repérez les points où une erreur brise la confiance :
Il ne s'agit pas de sur-ingénierie—c'est pour éviter les surprises qui transforment une démo fonctionnelle en cauchemar support après le lancement.
L'architecture de la v1 doit faire une chose bien : vous laisser livrer le produit utile le plus petit sans vous enfermer. Une bonne règle : « un repo, un backend déployable, un frontend déployable, une base de données »—et n'ajoutez des pièces que si une exigence claire l'impose.
Pour une app web typique, un comportement par défaut raisonnable est :
Limitez le nombre de services. Pour la v1, un « monolithe modulaire » (code bien organisé mais un seul service backend) est souvent plus simple que des microservices.
Si vous préférez un environnement orienté IA où l'architecture, les tâches et le code généré restent étroitement liés, des plateformes comme Koder.ai peuvent être adaptées : vous décrivez la portée v1 en chat, itérez en « mode planning », puis générez un frontend React avec un backend Go + PostgreSQL—tout en gardant la relecture et le contrôle.
Avant de générer du code, écrivez une minuscule table d'API pour partager la même cible avec l'IA. Exemple de forme :
GET /api/projects → { items: Project[] }POST /api/projects → { project: Project }GET /api/projects/:id → { project: Project, tasks: Task[] }POST /api/projects/:id/tasks → { task: Task }Ajoutez des notes pour les codes de statut, le format d'erreur (ex. { error: { code, message } }) et la pagination éventuelle.
Si la v1 peut être publique ou mono-utilisateur, sautez l'auth pour aller plus vite. Si vous avez besoin de comptes, utilisez un fournisseur géré (magic link par email ou OAuth) et gardez les permissions simples : « l'utilisateur possède ses enregistrements. » Évitez les rôles complexes tant que l'usage réel ne le réclame pas.
Documentez quelques contraintes pratiques :
Ces notes orientent la génération de code assistée par l'IA vers quelque chose de déployable, pas seulement fonctionnel.
La façon la plus rapide de tuer l'élan est de débattre des outils pendant une semaine et de ne pas avoir de code exécutable. L'objectif ici : atteindre un « hello app » qui démarre localement, affiche un écran et accepte une requête—tout en restant assez petit pour que chaque changement soit facile à revoir.
Donnez à l'IA un prompt précis : choix du framework, pages de base, stub d'API et fichiers attendus. Vous cherchez des conventions prévisibles, pas de la créativité.
Une première structure utile est :
/README.md
/.env.example
/apps/web/
/apps/api/
/package.json
Si vous utilisez un dépôt mono, demandez des routes basiques (ex. / et /settings) et un endpoint API (ex. GET /health ou GET /api/status). C'est suffisant pour prouver que la plomberie fonctionne.
Si vous utilisez Koder.ai, c'est aussi un bon point de départ : demandez un squelette « web + api + prêt pour la DB », puis exportez les sources quand la structure et les conventions vous conviennent.
Gardez l'UI volontairement ennuyeuse : une page, un bouton, un appel.
Exemple de comportement :
Cela vous donne une boucle de feedback immédiate : si l'UI charge mais que l'appel échoue, vous savez exactement où chercher (CORS, port, routage, erreurs réseau). Résistez à l'envie d'ajouter l'auth, la DB ou un état complexe maintenant—vous ferez cela après que le squelette soit stable.
Créez un .env.example dès le jour 1. Ça évite le « ça marche sur ma machine » et facilite l'onboarding.
Exemple :
WEB_PORT=3000
API_PORT=4000
API_URL=http://localhost:4000
Ensuite, faites que le README soit exécutable en moins d'une minute :
.env.example en .envTraitez cette phase comme poser des fondations propres. Commettez après chaque petit succès : « init repo », « add web shell », « add api health endpoint », « wire web to api ». Les petits commits rendent l'itération assistée par l'IA plus sûre : si un changement généré part en vrille, vous pouvez revenir en arrière sans perdre une journée de travail.
Une fois le squelette opérationnel de bout en bout, résistez à l'envie de « tout finir ». Construez plutôt une tranche verticale étroite qui touche DB, API et UI (si applicable), puis répétez. Les tranches fines gardent les revues rapides, les bugs petits et l'assistance IA plus facile à vérifier.
Choisissez le modèle sans lequel l'app ne peut pas fonctionner—souvent l'« objet » que les utilisateurs créent ou gèrent. Définissez-le clairement (champs, requis vs optionnel, valeurs par défaut), puis ajoutez des migrations si vous utilisez une BD relationnelle. Gardez la première version banale : évitez la normalisation intelligente et la flexibilité prématurée.
Si vous utilisez l'IA pour rédiger le modèle, demandez-lui de justifier chaque champ et valeur par défaut. Tout ce qu'elle ne peut pas expliquer en une phrase n'a probablement pas sa place en v1.
Créez seulement les endpoints nécessaires pour le premier parcours utilisateur : généralement create, read, et une mise à jour minimale. Placez la validation près de la frontière (DTO/schema de requête) et rendez les règles explicites :
La validation fait partie de la fonctionnalité, pas du polish—elle évite des données désordonnées qui vous ralentiront plus tard.
Traitez les messages d'erreur comme de l'UX pour le debug et le support. Retournez des messages clairs et actionnables (ce qui a échoué et comment le corriger) tout en cachant les détails sensibles dans les réponses clientes. Logguez le contexte technique côté serveur avec un ID de requête afin de tracer les incidents sans tâtonnements.
Demandez à l'IA des propositions de changements incrémentaux de la taille d'une PR : une migration + un endpoint + un test à la fois. Relisez les diffs comme pour le travail d'un coéquipier : vérifiez les noms, les cas limites, les hypothèses de sécurité et si le changement soutient vraiment le « petit succès » utilisateur. S'il ajoute des fonctionnalités superflues, coupez-les et continuez.
La v1 n'a pas besoin d'une sécurité niveau entreprise—mais elle doit éviter les échecs prévisibles qui transforment une app prometteuse en cauchemar support. L'objectif est « assez sûr » : empêcher les mauvaises entrées, restreindre l'accès par défaut et laisser une trace utile quand quelque chose tourne mal.
Traitez chaque frontière comme non fiable : formulaires, payloads API, params de requête, et même webhooks internes. Validez type, longueur et valeurs autorisées, et normalisez les données (trim, casse) avant stockage.
Quelques configurations pratiques :
Si vous utilisez l'IA pour générer des handlers, demandez-lui d'inclure explicitement les règles de validation (ex. « max 140 chars » ou « doit être l'un de : … ») plutôt que de dire simplement « valider l'entrée ».
Un modèle simple suffit souvent pour la v1 :
Centralisez les vérifications de propriété et réutilisez-les (middleware/fonctions de policy) pour éviter de disperser if userId == … dans tout le code.
De bons logs répondent : que s'est-il passé, à qui, et où ? Incluez :
update_project, project_id)Logguez des événements, pas des secrets : n'écrivez jamais de mots de passe, tokens ou détails de paiement complets.
Avant de considérer l'app « assez sûre », vérifiez :
Les tests ne servent pas à atteindre un score parfait—ils empêchent les échecs qui nuisent aux utilisateurs, brisent la confiance ou entraînent des opérations coûteuses. Dans un flux assisté par l'IA, les tests font aussi office de « contrat » qui aligne le code généré sur vos intentions réelles.
Avant d'augmenter la couverture, identifiez où les erreurs seraient coûteuses. Les zones typiques : argent/crédits, permissions, transformations de données et validation d'états limites. Écrivez des tests unitaires pour ces parties en premier. Gardez-les petits et ciblés : pour une entrée X, attendez la sortie Y (ou une erreur). Si une fonction a trop de branches pour être testée proprement, c'est un signe qu'elle doit être simplifiée.
Les tests unitaires attrapent les bugs logiques ; les tests d'intégration attrapent les problèmes de « câblage »—routes, appels DB, checks d'auth et le flux UI qui fonctionne ensemble.
Choisissez le parcours cœur (chemin heureux) et automatisez-le bout en bout :
Quelques tests d'intégration solides évitent souvent plus d'incidents que des dizaines de petits tests.
L'IA est excellente pour générer des squelettes de tests et énumérer des cas limites que vous pourriez manquer. Demandez-lui :
Puis relisez chaque assertion générée. Les tests doivent vérifier le comportement, pas des détails d'implémentation. Si un test passerait malgré un bug, il ne fait pas son travail.
Définissez un objectif modeste (par ex. 60–70 % sur les modules cœur) et utilisez-le comme garde-fou, pas comme trophée. Concentrez-vous sur des tests stables, rapides en CI et qui échouent pour de bonnes raisons. Les tests instables minent la confiance—et une suite qu'on n'ose plus lancer cesse de vous protéger.
L'automatisation transforme un flux assisté par l'IA d'un « projet qui marche sur mon laptop » en quelque chose qu'on peut livrer en toute confiance. L'objectif n'est pas des outils sophistiqués mais la répétabilité.
Choisissez une commande unique qui produit le même résultat localement et en CI. Pour Node, ce peut être npm run build ; pour Python, un make build ; pour mobile, une étape Gradle/Xcode spécifique.
Séparez aussi les configs dev et prod tôt. Règle simple : dev = pratiques, prod = sûres.
{
"scripts": {
"lint": "eslint .",
"format": "prettier -w .",
"test": "vitest run",
"build": "vite build"
}
}
Un linter attrape des motifs risqués (variables non utilisées, async non géré). Un formateur évite les débats de style. Gardez des règles modestes pour v1, mais appliquez-les de manière cohérente.
Ordre de gate pratique :
Votre premier workflow CI peut être minimal : installer les dépendances, exécuter les gates et échouer rapidement. Cela suffit à empêcher du code cassé d'atterrir discrètement.
name: ci
on: [push, pull_request]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-node@v4
with:
node-version: 20
- run: npm ci
- run: npm run format -- --check
- run: npm run lint
- run: npm test
- run: npm run build
Décidez où vivent les secrets : store de secrets CI, gestionnaire de mots de passe, ou settings de la plateforme de déploiement. Ne les committez jamais—ajoutez .env à .gitignore et fournissez .env.example avec des placeholders sûrs.
Si vous voulez un pas suivant propre, connectez ces gates à votre processus de déploiement : que seul un CI « vert » puisse aller en production.
Livrer n'est pas juste cliquer sur un bouton—c'est une routine reproductible. L'objectif pour la v1 : choisir une cible de déploiement adaptée à votre stack, déployer par petits incréments et toujours avoir un moyen de revenir en arrière.
Choisissez la plateforme en fonction de l'exécution de l'app :
Privilégier « facile à redéployer » plutôt que « contrôle maximal » à ce stade.
Si vous voulez minimiser le changement d'outils, pensez à des plateformes qui regroupent build + hébergement + rollback. Par exemple, Koder.ai propose déploiement et hébergement avec snapshots et rollback, de sorte que vous traitez les releases comme des étapes réversibles.
Rédigez la checklist une fois et réutilisez-la. Elle doit être courte pour être effectivement suivie :
Si vous la stockez dans le repo (ex. /docs/deploy.md), elle reste naturellement proche du code.
Créez un endpoint léger qui répond : « l'app est-elle up et peut-elle atteindre ses dépendances ? » Patterns courants :
GET /health pour les load balancers et uptime monitorsGET /status renvoyant la version + checks de dépendancesGardez les réponses rapides, sans cache et sûres (pas de secrets ni de détails internes).
Un plan de rollback explicite indique :
Quand le déploiement est réversible, sortir devient routinier—et vous pouvez livrer plus souvent avec moins de stress.
Le lancement est le début de la phase la plus utile : apprendre ce que font les vrais utilisateurs, où l'app casse et quelles petites modifications font bouger votre métrique de succès. L'objectif est de garder le même flux assisté par l'IA utilisé pour construire—maintenant orienté vers des preuves au lieu d'hypothèses.
Commencez par un minimum qui réponde à trois questions : Est-ce que c'est up ? Est-ce que ça échoue ? Est-ce que c'est lent ?
Les checks d'uptime peuvent être simples (hit périodique sur /health). Le tracking d'erreurs doit capturer les stack traces et le contexte de la requête (sans collecter de données sensibles). La surveillance de performance peut débuter par les temps de réponse des endpoints clés et les métriques de chargement front.
Faites aider l'IA pour générer :
Ne suivez pas tout—suivez ce qui prouve que l'app fonctionne. Définissez une métrique de succès principale (ex. « checkout complété », « premier projet créé », « invitation envoyée »). Instrumentez ensuite un petit funnel : entrée → action clé → succès.
Demandez à l'IA de proposer des noms d'événements et propriétés, puis relisez-les pour la vie privée et la clarté. Gardez les événements stables ; changer les noms toutes les semaines rend les tendances inutiles.
Créez une prise simple : un bouton de feedback in-app, une adresse email courte et un template léger de bug. Triage hebdomadaire : regroupez les retours par thèmes, reliez-les à l'analytics et décidez des 1–2 améliorations suivantes.
Traitez les alertes de monitoring, les baisses d'analytics et les thèmes de feedback comme de nouvelles « exigences ». Réinjectez-les dans le même processus : mettez à jour le doc, générez une petite proposition de changement, implémentez en tranches fines, ajoutez un test ciblé, et déployez via le même processus réversible. Pour les équipes, une page « Learning Log » partagée (liée depuis /blog ou la doc interne) garde les décisions visibles et reproductibles.
Un « flux unique » est un fil continu allant de l'idée à la production où :
Vous pouvez toujours utiliser plusieurs outils, mais vous évitez de « recommencer » le projet à chaque phase.
Utilisez l'IA pour générer des options et des ébauches, puis choisissez et vérifiez :
Gardez la règle de décision explicite : Est-ce que cela fait progresser la métrique, et est-ce sûr à livrer ?
Définissez une métrique de succès mesurable et une définition stricte du v1. Par exemple :
Si une fonctionnalité n'aide pas ces résultats, c'est un non-objectif pour le v1.
Gardez un PRD d'une page facile à survoler qui inclut :
Ajoutez 5–10 fonctionnalités principales au maximum, classées Must/Should/Nice. Utilisez ce classement pour contraindre les plans et le code générés par l'IA.
Pour vos 3–5 principales fonctionnalités, ajoutez 2–4 énoncés testables chacune. Les bons critères d'acceptation :
Exemples : règles de validation, redirections attendues, messages d'erreur, comportement d'autorisation (par ex. « un utilisateur non autorisé voit une erreur claire et aucune fuite de données »).
Commencez par un chemin heureux numéroté, puis listez quelques échecs probables et coûteux :
Une simple liste suffit ; l'objectif est de guider les états UI, les réponses API et les tests.
Pour le v1, privilégiez un « monolithe modulaire » :
N'ajoutez des services que si une exigence le justifie. Cela réduit la coordination et facilite l'itération assistée par l'IA.
Écrivez un petit « contrat API » avant la génération de code :
{ error: { code, message } })Cela évite les décalages entre UI et backend et fournit une cible stable pour les tests.
Visez une « hello app » qui prouve l'intégration :
/health).env.example et un README exécutable en moins d'une minuteCommitez des petites étapes tôt pour pouvoir revenir en arrière facilement si un changement généré dérape.
Priorisez les tests qui empêchent les pannes coûteuses :
Dans le CI, appliquez ces règles dans un ordre constant :
Gardez la suite stable et rapide ; les tests instables cessent de vous protéger.