Apprenez à utiliser les feature flags pour les apps construites avec l'IA : modèle simple, ciblage par cohorte et rollouts sûrs pour déployer des changements risqués rapidement sans casser l'expérience utilisateur.
Un feature flag est un simple interrupteur dans votre application. Quand il est actif, les utilisateurs ont le nouveau comportement. Quand il est désactivé, ils ne l'ont pas. Vous pouvez livrer le code avec l'interrupteur en place, puis choisir quand (et pour qui) l'activer.
Cette séparation est d'autant plus importante quand vous développez rapidement avec l'IA. Le développement assisté par l'IA peut produire de gros changements en quelques minutes : un nouvel écran, un appel d'API différent, une réécriture de prompt ou un changement de modèle. La vitesse est formidable, mais elle augmente aussi le risque de livrer quelque chose de « quasiment correct » qui casse néanmoins un parcours critique pour de vrais utilisateurs.
Les feature flags séparent deux actions souvent confondues :
L'écart entre les deux est votre marge de sécurité. Si quelque chose tourne mal, vous basculez le flag en position off (interrupteur d'urgence) sans devoir revenir sur un déploiement complet.
Les flags font gagner du temps et réduisent le stress dans des scénarios prévisibles : nouveaux parcours utilisateur (inscription, onboarding, paiement), modifications de tarification et d'abonnement, mises à jour de prompt et de modèle, et travaux de performance comme le caching ou les jobs en arrière-plan. Le vrai gain est l'exposition contrôlée : tester un changement sur un petit groupe d'abord, comparer les résultats, puis étendre seulement si les métriques sont bonnes.
Si vous développez sur une plateforme orientée vibe-coding comme Koder.ai, cette vitesse devient plus sûre quand chaque « changement rapide » a un bouton off et un plan clair pour qui le voit en premier.
Un flag est un interrupteur à l'exécution. Il change le comportement sans vous forcer à livrer une nouvelle build, et il vous donne un retour rapide en cas de problème.
La règle la plus simple pour la maintenabilité : n'éparpillez pas les vérifications de flag partout. Choisissez un point de décision par fonctionnalité (souvent près du routing, d'une frontière de service ou d'un point d'entrée UI unique) et gardez le reste du code propre. Si le même flag apparaît dans cinq fichiers, cela signifie généralement que la frontière de la fonctionnalité n'est pas claire.
Il est aussi utile de séparer :
Gardez les flags petits et ciblés : un comportement par flag. Si vous avez besoin de plusieurs changements, utilisez plusieurs flags avec des noms clairs, ou regroupez-les derrière un flag de version unique (par exemple, onboarding_v2) qui sélectionne un chemin complet.
La propriété (ownership) importe plus que la plupart des équipes ne l'imaginent. Décidez dès le départ qui peut basculer quoi et quand. Le produit doit définir les objectifs et le calendrier du rollout, l'ingénierie doit gérer les valeurs par défaut et les repli sûrs, et le support doit avoir accès à un véritable interrupteur d'urgence pour les problèmes impactant les clients. Désignez une personne responsable de supprimer les flags anciens.
Cela fonctionne bien quand vous développez rapidement dans Koder.ai : vous pouvez livrer des changements dès qu'ils sont prêts, tout en contrôlant qui les voit et en revenant en arrière rapidement sans réécrire la moitié de l'app.
La plupart des équipes n'ont besoin que de quelques patterns.
Les flags booléens sont le cas par défaut : activé ou désactivé. Ils conviennent pour « afficher la nouvelle chose » ou « utiliser le nouvel endpoint ». Si vous avez vraiment besoin de plus de deux options, utilisez un flag multivarié (A/B/C) et gardez des valeurs signifiantes (comme control, new_copy, short_form) pour que les logs restent lisibles.
Certains flags sont des flags de rollout temporaires : vous les utilisez pour livrer quelque chose de risqué, le valider, puis supprimer le flag. D'autres sont des flags de configuration permanents, comme activer le SSO pour un workspace ou choisir une région de stockage. Traitez la configuration permanente comme des paramètres produit, avec une propriété claire et de la documentation.
Où vous évaluez le flag a de l'importance :
Ne placez jamais de secrets, règles de tarification ou contrôles de permissions derrière des flags uniquement client.
Un interrupteur d'urgence est un flag booléen spécial conçu pour un rollback rapide. Il doit désactiver immédiatement un chemin risqué sans redeploy. Ajoutez des interrupteurs d'urgence pour les changements qui pourraient casser les connexions, les paiements ou les écritures de données.
Si vous développez rapidement avec une plateforme comme Koder.ai, les flags côté serveur et les interrupteurs d'urgence sont particulièrement utiles : vous avancez vite, tout en ayant un bouton "off" propre quand des utilisateurs réels rencontrent des cas limites.
Le ciblage par cohorte limite le risque. Le code est déployé, mais seulement certains utilisateurs le voient. L'objectif est le contrôle, pas un système de segmentation parfait.
Commencez par choisir une unité d'évaluation et tenez-vous-y. Beaucoup d'équipes choisissent le ciblage au niveau utilisateur (une personne voit le changement) ou au niveau workspace/compte (tout le monde dans une équipe voit la même chose). Le ciblage par workspace est souvent plus sûr pour des fonctionnalités partagées comme la facturation, les permissions ou la collaboration, car il évite des expériences mixtes au sein d'une même équipe.
Un petit ensemble de règles couvre la plupart des besoins : attributs utilisateur (plan, région, appareil, langue), ciblage workspace (ID du workspace, niveau org, comptes internes), rollouts en pourcentage, et allowlists/blacklists simples pour la QA et le support.
Gardez les rollouts en pourcentage déterministes. Si un utilisateur rafraîchit, il ne devrait pas basculer entre l'ancienne et la nouvelle UI. Utilisez un hash stable du même ID partout (web, mobile, backend) pour que les résultats correspondent.
Un défaut pratique est « rollout en pourcentage + allowlist + interrupteur d'urgence ». Par exemple, dans Koder.ai vous pouvez activer un nouveau flux Planning Mode pour 5 % des utilisateurs gratuits, tout en allowlistant quelques workspaces Pro pour que les power users puissent l'essayer en priorité.
Avant d'ajouter une nouvelle règle de ciblage, demandez-vous : avons-nous vraiment besoin de cette tranche supplémentaire, doit-elle être au niveau utilisateur ou workspace, quel est le moyen le plus rapide d'éteindre ça si les métriques chutent, et quelles données utilisons-nous (et est-il approprié de les utiliser pour le ciblage) ?
Les changements risqués ne sont pas seulement les grosses fonctionnalités. Un petit ajustement de prompt, un nouvel appel d'API, ou un changement des règles de validation peut casser des parcours réels.
L'habitude la plus sûre est simple : livrez le code, mais laissez-le désactivé.
« Sûr par défaut » signifie que le nouveau chemin est derrière un flag désactivé. Si le flag est off, les utilisateurs obtiennent le comportement ancien. Cela vous permet de merger et déployer sans imposer le changement à tout le monde.
Avant d'élargir, écrivez ce à quoi ressemble le succès. Choisissez deux ou trois signaux que vous pouvez vérifier rapidement, comme le taux de complétion pour le flux modifié, le taux d'erreur, et les tickets support étiquetés liés à la fonctionnalité. Décidez de la règle d'arrêt à l'avance (par exemple « si les erreurs doublent, éteindre »).
Un plan de rollout qui reste rapide sans panique :
Rendez le rollback banal. Désactiver le flag doit renvoyer les utilisateurs à une expérience connue et saine sans redeploy. Si votre plateforme supporte les snapshots et le rollback (Koder.ai le fait), prenez un snapshot avant la première exposition pour pouvoir récupérer rapidement si nécessaire.
Les flags ne sont sûrs que si vous pouvez répondre rapidement à deux questions : quelle expérience un utilisateur a-t-il eue, et cela a-t-il aidé ou nui ? Cela devient encore plus critique quand de petits changements de prompt ou d'UI peuvent provoquer de fortes variations.
Commencez par logger les évaluations de flag de manière consistante. Vous n'avez pas besoin d'un système sophistiqué dès le jour 1, mais vous avez besoin de champs cohérents pour pouvoir filtrer et comparer :
Puis reliez le flag à un petit ensemble de métriques de succès et de sécurité que vous pouvez surveiller chaque heure. Bons choix par défaut : taux d'erreur, p95 de latence, et une métrique produit correspondant au changement (complétion d'inscription, conversion au checkout, rétention jour-1).
Définissez des alertes qui entraînent une pause, pas la panique. Par exemple : si les erreurs augmentent de 20 % pour la cohorte flagguée, arrêtez le rollout et activez l'interrupteur d'urgence. Si la latence dépasse un seuil fixe, figez le pourcentage actuel.
Enfin, tenez un journal simple de rollout. À chaque changement de pourcentage ou de ciblage, consignez le qui, le quoi et le pourquoi. Cette habitude est précieuse quand vous itérez vite et devez revenir en arrière en toute confiance.
Vous voulez déployer un nouveau flux d'onboarding dans une app construite avec un constructeur piloté par chat comme Koder.ai. Le nouveau flux modifie l'UI du premier lancement, ajoute un wizard « créer votre premier projet », et met à jour le prompt qui génère le code de démarrage. Cela peut améliorer l'activation, mais c'est risqué : s'il casse, les nouveaux utilisateurs sont bloqués.
Placez tout le nouvel onboarding derrière un seul flag, par exemple onboarding_v2, et conservez l'ancien flux par défaut. Commencez avec une cohorte claire : l'équipe interne et des utilisateurs beta invités (par exemple, comptes marqués beta=true).
Une fois les retours beta satisfaisants, passez à un rollout en pourcentage. Déployez à 5 % des nouvelles inscriptions, puis 20 %, puis 50 %, en surveillant les métriques entre chaque étape.
Si quelque chose tourne mal à 20 % (par exemple le support signale un spinner infini après l'étape 2), vous devez pouvoir le confirmer rapidement dans les dashboards : hausse des abandons et erreurs élevées sur l'endpoint « create project » uniquement pour les utilisateurs flaggués. Plutôt que de précipiter un hotfix, désactivez onboarding_v2 globalement. Les nouveaux utilisateurs retomberont immédiatement sur l'ancien flux.
Après avoir corrigé le bug et confirmé la stabilité, remontez progressivement : réactivez pour la beta, puis 5 %, puis 25 %, puis 100 % après une journée complète sans surprise. Une fois stable, supprimez le flag et planifiez la suppression du code mort à une date définie.
Les feature flags rendent le déploiement rapide plus sûr, mais seulement si vous les traitez comme du vrai code produit.
Un échec fréquent est la prolifération de flags : des dizaines de flags aux noms flous, sans propriétaire et sans plan de suppression. Cela crée des comportements confus et des bugs qui n'apparaissent que pour certaines cohortes.
Un autre piège est de laisser des décisions sensibles côté client. Si un flag peut affecter la tarification, les permissions, l'accès aux données ou la sécurité, ne vous fiez pas à un navigateur ou une appli mobile pour l'appliquer. Faites l'enforcement côté serveur et renvoyez seulement le résultat à l'UI.
Les flags morts sont un risque plus discret. Après un rollout à 100 %, les anciens chemins restent souvent « au cas où ». Des mois plus tard, personne ne se souvient pourquoi ils existent, et une refactor casse leur compatibilité. Si vous avez besoin d'options de rollback, utilisez des snapshots ou un plan de rollback clair, mais planifiez toujours le nettoyage du code une fois le changement stable.
Enfin, les flags ne remplacent pas les tests ni les revues. Un flag réduit la zone d'impact, il n'empêche pas une mauvaise logique, des problèmes de migration ou de performance.
Des garde-fous simples préviennent la plupart de ces problèmes : schéma de nommage clair (zone-objectif), attribution d'un propriétaire et d'une date d'expiration, registre léger des flags (experiment, rolling out, fully on, removed), et traiter les changements de flag comme des releases (log, revue, monitoring). Et surtout, ne mettez pas d'enforcement critique pour la sécurité côté client.
La vitesse est géniale jusqu'à ce qu'un petit changement casse un parcours clé pour tout le monde. Une vérification de deux minutes peut épargner des heures de nettoyage et de support.
Avant d'activer un flag pour de vrais utilisateurs :
onboarding_new_ui_web ou pricing_calc_v2_backend).Une habitude pratique est un petit « test panique » : si les taux d'erreur augmentent juste après l'activation, peut-on éteindre rapidement et les utilisateurs atterriront-ils en sécurité ? Si la réponse est « peut-être », corrigez la procédure de rollback avant d'exposer le changement.
Si vous construisez dans Koder.ai, considérez les flags comme une partie du build lui-même : planifiez le repli, puis livrez le changement avec une façon propre de l'annuler.
Le ciblage par cohorte permet de tester en sécurité, mais il peut aussi fuir des informations sensibles si vous êtes négligent. Une bonne règle : les flags ne devraient pas nécessiter de données personnelles pour fonctionner.
Préférez des entrées de ciblage simples comme l'ID de compte, le niveau d'abonnement, le compte test interne, la version de l'app ou un bucket de rollout (0–99). Évitez l'email brut, le numéro de téléphone, l'adresse précise ou tout ce qui relève de données réglementées.
Si vous devez cibler quelque chose lié à l'utilisateur, stockez-le comme un label grossier tel que beta_tester ou employee. N'enregistrez pas de raisons sensibles comme labels. Faites aussi attention aux ciblages que les utilisateurs peuvent déduire. Si un toggle révèle soudainement une fonctionnalité médicale ou un prix différent, les gens peuvent deviner l'existence de cohortes même si vous ne montrez pas les règles.
Les rollouts par région sont fréquents, mais peuvent entraîner des obligations de conformité. Si vous activez une fonctionnalité seulement dans un pays parce que le backend y est hébergé, assurez-vous que les données y restent réellement. Si votre plateforme peut déployer par pays (Koder.ai supporte cela sur AWS), traitez-le comme partie intégrante du plan de rollout, pas comme une après-pensée.
Conservez des pistes d'audit. Vous voulez un enregistrement clair de qui a changé un flag, ce qui a changé, quand et pourquoi.
Un workflow léger vous permet d'avancer sans transformer les feature flags en un second produit.
Commencez avec un petit ensemble de flags de base que vous réutiliserez : un pour la nouvelle UI, un pour le comportement backend, et un interrupteur d'urgence. Réutiliser les mêmes patterns facilite la compréhension de ce qui est live et de ce qu'il est sûr de désactiver.
Avant de toucher à quelque chose de risqué, cartographiez où cela peut casser. Dans Koder.ai, Planning Mode peut vous aider à marquer les points sensibles (auth, facturation, onboarding, écritures de données) et décider ce que le flag doit protéger. L'objectif est simple : si cela tourne mal, vous désactivez le flag et l'app se comporte comme la veille.
Pour chaque changement flaggué, gardez une note de release minime et répétable : nom du flag, qui y a accès (cohorte et % de rollout), une métrique de succès, une métrique de garde, comment le désactiver (interrupteur d'urgence ou mettre le rollout à 0 %), et qui le surveille.
Quand le changement est stable, verrouillez une baseline propre en exportant le code source, et utilisez des snapshots avant les montées majeures comme filet de sécurité supplémentaire. Puis planifiez le nettoyage : lorsqu'un flag est entièrement activé (ou désactivé), fixez une date pour le supprimer afin que votre système reste compréhensible d'un coup d'œil.