Guide pratique des erreurs fréquentes lors de la construction d'apps avec l'IA — objectifs flous, prompts faibles, absence d'évaluation et lacunes UX — et comment les éviter.
Les apps IA semblent souvent faciles au départ : vous connectez une API, écrivez quelques prompts et la démo a l’air impressionnante. Puis arrivent de vrais utilisateurs avec des entrées désordonnées, des objectifs flous et des cas limites — et soudain l’app devient incohérente, lente ou confiante mais erronée.
Une « erreur de débutant » en IA n’est pas une question de compétence. C’est une question de construction avec un nouveau type de composant : un modèle probabiliste, sensible au contexte et qui invente parfois des réponses plausibles. Beaucoup d’échecs précoces viennent du fait que les équipes traitent ce composant comme une bibliothèque classique — déterministe, entièrement contrôlable et déjà alignée avec le business.
Ce guide est structuré pour réduire le risque rapidement. Corrigez d’abord les problèmes à fort impact (choix du problème, baselines, évaluation et UX pour la confiance), puis passez à l’optimisation (coût, latence, monitoring). Si vous n’avez le temps que pour quelques changements, priorisez ceux qui empêchent les échecs silencieux.
Pensez à votre app IA comme une chaîne :
Quand les projets échouent tôt, la rupture n’est généralement pas « le modèle est mauvais ». C’est qu’un maillon de la chaîne est mal défini, non testé ou mal aligné avec l’usage réel. Les sections suivantes montrent les maillons faibles les plus fréquents — et des correctifs pratiques que vous pouvez appliquer sans tout reconstruire.
Un conseil pratique : si vous allez vite, utilisez un environnement où vous pouvez itérer en sécurité et revenir en arrière instantanément. Des plateformes comme Koder.ai (une plateforme vibe-coding pour construire des apps web, backend et mobiles via chat) aident ici parce que vous pouvez prototyper rapidement des flux, limiter la taille des changements et vous appuyer sur des snapshots/rollback quand une expérience dégrade la qualité.
Un échec courant est de commencer par « ajoutons de l’IA » puis chercher où l’utiliser. Le résultat : une fonctionnalité impressionnante en démo mais pertinente (ou agaçante) en usage réel.
Avant de choisir un modèle ou de concevoir des prompts, écrivez le job de l’utilisateur en langage simple : que cherche-t-il à accomplir, dans quel contexte, et qu’est-ce qui est difficile aujourd’hui ?
Définissez ensuite des critères de succès mesurables. Exemples : « réduire le temps pour rédiger une réponse de 12 à 4 minutes », « ramener les erreurs de première réponse sous 2% », ou « augmenter le taux de complétion d’un formulaire de 10% ». Si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas savoir si l’IA a aidé.
Les débutants essaient souvent de construire un assistant omniscient. Pour la v1, choisissez une étape de workflow unique où l’IA apporte une valeur claire.
Les bonnes v1 :
Tout aussi important : listez explicitement ce qui ne sera pas dans la v1 (outils supplémentaires, sources multiples, automatisation de cas limites). Cela garde le scope réaliste et accélère l’apprentissage.
Toutes les sorties n’ont pas le même niveau d’exactitude requis.
Tracez cette ligne tôt. Elle détermine si vous avez besoin de garde-fous stricts, de citations, d’approbation humaine, ou si un « assistant de brouillon » suffit.
Un nombre surprenant de projets IA démarrent par « ajoutons un LLM » sans répondre à une question basique : comparé à quoi ?
Si vous ne documentez pas le flux actuel (ou ne créez pas une version non-IA), vous ne pouvez pas dire si le modèle aide, nuit, ou se contente de déplacer le travail. Les équipes débattent alors sur des opinions au lieu de mesurer des résultats.
Commencez par la chose la plus simple qui pourrait marcher :
Cette baseline devient votre étalon pour l’exactitude, la rapidité et la satisfaction utilisateur. Elle révèle aussi quelles parties du problème sont vraiment « difficiles en langage » et lesquelles manquent juste de structure.
Choisissez quelques résultats mesurables et suivez-les pour la baseline et l’IA :
Si la tâche est déterministe (formatage, validations, routage, calculs), l’IA n’a peut‑être à gérer qu’une petite partie — par ex. la réécriture du ton — tandis que des règles font le reste. Une baseline solide rend cela évident et empêche votre « fonctionnalité IA » de devenir un bricolage coûteux.
Un schéma courant chez les débutants est « on ajuste le prompt jusqu’à ce que ça marche » : on modifie une phrase, le modèle donne une meilleure réponse une fois, et on suppose que le problème est réglé. Le souci, c’est que les prompts non structurés se comportent différemment selon les utilisateurs, les cas limites et les mises à jour de modèle. Ce qui semblait être une victoire peut devenir des sorties imprévisibles dès que des données réelles arrivent.
Au lieu d’espérer que le modèle « comprenne », spécifiez clairement la mission :
Cela transforme une demande vague en quelque chose testable et reproductible.
Pour les cas difficiles, ajoutez quelques bons exemples (« quand l’utilisateur demande X, répondre comme Y ») et au moins un contre-exemple (« ne pas faire Z »). Les contre-exemples sont particulièrement utiles pour réduire les réponses confiantes mais fausses, comme inventer des chiffres ou citer des documents inexistants.
Traitez les prompts comme des actifs : placez-les en contrôle de version, donnez-leur des noms et conservez un court changelog (quoi, pourquoi, impact attendu). Quand la qualité change, vous pourrez revenir en arrière rapidement — et arrêter de débattre de « quel prompt on utilisait la semaine dernière ».
Beaucoup de débutants demandent à un LLM des faits spécifiques à l’entreprise qu’il n’a tout simplement pas : règles tarifaires actuelles, politiques internes, feuille de route produit récente, ou la façon dont votre support gère les cas limites. Le modèle peut répondre avec assurance quand même — et c’est ainsi que des conseils incorrects sont livrés.
Considérez un LLM comme excellent pour les motifs de langage, résumer, reformuler et raisonner sur un contexte fourni. Ce n’est pas une base de données vivante de votre organisation. Même s’il a vu des entreprises similaires durant son entraînement, il ne connaîtra pas votre réalité actuelle.
Un modèle mental utile :
Si la réponse doit correspondre à votre vérité interne, fournissez cette vérité.
Si vous ajoutez du RAG, traitez-le comme un système « montrez votre travail ». Récupérez des passages spécifiques à partir de sources approuvées et exigez que l’assistant les cite. Si vous ne pouvez pas citer, ne présentez pas cela comme un fait.
Cela change aussi la façon de prompt : au lieu de « Quelle est notre politique de remboursement ? », demandez « En utilisant l’extrait de politique ci-joint, expliquez la politique de remboursement et citez les lignes pertinentes. »
Construisez un comportement explicite pour l’incertitude : « Si vous ne trouvez pas la réponse dans les sources fournies, dites que vous ne savez pas et proposez les étapes suivantes. » De bons fallbacks incluent le transfert à un humain, un lien vers une page de recherche, ou une courte question de clarification. Cela protège les utilisateurs — et votre équipe de devoir corriger des erreurs confiantes plus tard.
Le RAG peut faire paraître une app IA « plus intelligente » rapidement : branchez vos documents, récupérez quelques chunks « pertinents » et laissez le modèle répondre. Le piège pour les débutants est de supposer que la récupération signifie automatiquement précision.
La plupart des échecs RAG ne viennent pas d’un modèle qui « hallucine de nulle part » — ils viennent du fait que le système lui fournit le mauvais contexte.
Problèmes courants : mauvais chunking (scinder un texte au milieu d’une idée, perdre des définitions), récupération non pertinente (les meilleurs résultats matchent des mots-clés mais pas le sens), docs périmés (le système cite la politique du trimestre précédent). Quand le contexte récupéré est faible, le modèle produit quand même une réponse confiante — mais ancrée dans du bruit.
Traitez la récupération comme une recherche : elle a besoin de contrôles qualité. Quelques patterns pratiques :
Si votre app sert à prendre des décisions, les utilisateurs doivent pouvoir vérifier. Faites des citations une exigence produit : chaque affirmation factuelle devrait pointer vers un extrait de source, le titre du document et la date de dernière mise à jour. Affichez les sources dans l’UI et facilitez l’ouverture de la section référencée.
Deux tests simples captent beaucoup :
Si le système ne peut pas récupérer et citer de manière fiable, le RAG ajoute juste de la complexité — pas de la confiance.
Beaucoup d’équipes débutantes livrent une fonctionnalité IA après quelques démos « ça a l’air bien ». Le résultat est prévisible : les premiers vrais utilisateurs rencontrent des cas limites, des ruptures de formatage ou le modèle qui répond de manière confiante mais fausse — et vous n’avez aucun moyen de mesurer l’ampleur du problème ni si ça s’améliore.
Si vous ne définissez pas un petit jeu de tests et quelques métriques, chaque tweak de prompt ou mise à jour de modèle est un pari. Vous pouvez corriger un scénario et en casser silencieusement cinq autres.
Vous n’avez pas besoin de milliers d’exemples. Débutez avec 30–100 cas réels-ish qui reflètent ce que les utilisateurs demandent, incluant :
Stockez le comportement « bon » attendu (réponse + format requis + quoi faire quand incertain).
Commencez par trois contrôles qui correspondent à l’expérience utilisateur :
Ajoutez une porte basique de release : aucun changement de prompt/modèle/config ne passe en production s’il ne réussit pas le même jeu d’évaluation. Même un script léger lancé dans le CI suffit à empêcher la boucle « on a réparé… et on a cassé ».
Si vous avez besoin d’un point de départ, construisez une checklist simple et gardez-la près de votre processus de déploiement (voir /blog/llm-evaluation-basics).
Beaucoup de développements d’apps IA débutants sont superbes en démo : un prompt propre, un exemple parfait, une sortie idéale. Le problème : les utilisateurs ne se comportent pas comme des scripts de démo. Si vous ne testez que les happy paths, vous livrerez quelque chose qui casse dès qu’il rencontre de vraies entrées.
Les scénarios proches de la production incluent des données sales, des interruptions et des timings imprévisibles. Votre jeu de tests doit refléter l’usage réel : vraies questions utilisateurs, vrais documents et contraintes réelles (limites de tokens, fenêtres de contexte, soucis réseau).
Les cas limites sont où les hallucinations et problèmes de fiabilité apparaissent en premier. Assurez-vous de tester :
Une requête qui fonctionne seule ne suffit pas. Testez la concurrence élevée, les retries et les réponses lentes. Mesurez la latence p95 et confirmez que l’UX reste acceptable quand les réponses prennent plus de temps que prévu.
Les modèles peuvent expirer, la récupération peut ne rien retourner et les APIs peuvent être throttlées. Décidez ce que fait votre app dans chaque cas : afficher un état « impossible de répondre », retomber sur une approche plus simple, poser une question de clarification, ou mettre le job en file d’attente. Si les états d’échec ne sont pas conçus, les utilisateurs interpréteront le silence comme « l’IA a tort » plutôt que « le système a eu un souci ».
Beaucoup d’apps IA échouent non pas parce que le modèle est « mauvais », mais parce que l’interface fait comme si la sortie était toujours correcte. Quand l’UI cache l’incertitude et les limites, les utilisateurs font soit une confiance excessive (et se font avoir), soit cessent totalement de faire confiance.
Concevez l’expérience pour que la vérification soit facile et rapide. Patterns utiles :
Si votre app ne peut pas fournir de sources, dites-le franchement et orientez l’UX vers des sorties plus sûres (ex. brouillons, suggestions, options) plutôt qu’une affirmation autoritaire.
Quand l’entrée est incomplète, n’imposez pas une réponse confiante. Ajoutez une étape qui pose une ou deux questions de clarification (« Quelle région ? », « Quelle période ? », « Quel ton ? »). Cela réduit les hallucinations et fait sentir à l’utilisateur que le système collabore, pas qu’il fait le show.
La confiance augmente quand les utilisateurs peuvent prédire ce qui va se passer et récupérer d’une erreur :
L’objectif n’est pas de ralentir les utilisateurs — c’est de faire en sorte que la voie la plus rapide soit aussi la plus correcte.
Beaucoup d’apps IA débutantes échouent parce que personne n’a décidé ce qui ne doit pas arriver. Si votre app peut produire des conseils dangereux, révéler des données privées ou inventer des affirmations sensibles, vous n’avez pas seulement un problème de qualité — vous avez un problème de confiance et de responsabilité.
Commencez par rédiger une simple politique « refuser ou escalader » en langage courant. Que doit déclencher un refus (instructions d’automutilation, activités illégales, directives médicales ou juridiques, harcèlement) ? Qu’est-ce qui doit provoquer une revue humaine (changements de compte, recommandations à fort impact, tout ce qui implique un mineur) ? Cette politique doit être appliquée dans le produit, pas laissée au hasard.
Supposez que les utilisateurs colleront des données personnelles dans votre app — noms, emails, factures, détails de santé.
Minimisez ce que vous collectez et évitez de stocker les entrées brutes sauf si c’est vraiment nécessaire. Redactez ou tokenisez les champs sensibles avant de les logger ou de les envoyer en aval. Demandez un consentement clair lorsque les données seront stockées, utilisées pour l’entraînement ou partagées avec des tiers.
Vous voudrez des logs pour déboguer, mais les logs peuvent devenir une fuite. Fixez des limites de rétention, restreignez qui peut consulter les conversations et séparez les environnements (dev vs prod). Pour les apps à risque plus élevé, ajoutez des pistes d’audit et des workflows de revue pour pouvoir prouver qui a accédé à quoi et pourquoi.
La sécurité, la confidentialité et la conformité ne sont pas de la paperasserie — ce sont des exigences produit.
Une surprise courante chez les débutants : la démo est instantanée et bon marché, puis l’usage réel devient lent et coûteux. Cela arrive parce que l’utilisation de tokens, les retries et l’idée de « passer à un modèle plus gros » sont laissés sans contrôle.
Les principaux moteurs sont souvent prévisibles :
Fixez des budgets explicites tôt, même pour les prototypes :
Concevez aussi les prompts et la récupération pour ne pas envoyer de texte inutile. Par exemple, résumez les tours de conversation anciens et n’attachez que les meilleurs extraits pertinents au lieu de fichiers entiers.
N’optimisez pas le « coût par requête ». Optimisez le coût par tâche réussie (ex. « ticket résolu », « brouillon accepté », « question répondue avec citation »). Une requête moins chère qui échoue deux fois coûte plus qu’une requête un peu plus chère qui réussit du premier coup.
Si vous planifiez des paliers tarifaires, esquissez les limites tôt (voir /pricing) pour que la performance et l’unit economics ne deviennent pas un après‑pensée.
Beaucoup de débutants font le « responsable » et collectent des logs — puis ne les regardent jamais. L’app se dégrade lentement, les utilisateurs contournent le système et l’équipe continue de deviner ce qui ne va pas.
Le monitoring doit répondre à : Qu’essayaient de faire les utilisateurs, où ça a échoué et comment l’ont-ils corrigé ? Suivez quelques événements à fort signal :
Ces signaux sont plus actionnables que « tokens utilisés » seuls.
Ajoutez un moyen facile de signaler une mauvaise réponse (pouce en bas + raison optionnelle). Puis rendez-le opérationnel :
Avec le temps, votre jeu d’évaluation devient le « système immunitaire » du produit.
Créez un processus de triage léger pour que les patterns ne se perdent pas :
Le monitoring n’est pas du travail en plus — c’est ce qui vous empêche d’envoyer le même bug sous de nouvelles formes.
Si vous construisez votre première fonctionnalité IA, n’essayez pas de « duper » le modèle. Prenez des décisions produit et ingénierie évidentes, testables et répétables.
Incluez quatre éléments :
Commencez avec le plus petit flux qui peut être correct.
Définissez les actions autorisées, exigez des sorties structurées quand possible et ajoutez « Je ne sais pas / besoin de plus d’infos » comme issue valide. Si vous utilisez du RAG, gardez le système étroit : peu de sources, filtrage strict et citations claires.
Si vous bâtissez dans Koder.ai, un pattern utile est de démarrer en Planning Mode (pour que workflow, sources de données et règles de refus soient explicites), puis itérer avec de petits changements en vous appuyant sur snapshots + rollback quand un tweak de prompt ou de retrieval provoque des régressions.
Avant de livrer, vérifiez :
Quand la qualité est basse, corrigez dans cet ordre :
Cela garde le progrès mesurable — et empêche les « tweaks de prompt aléatoires » de devenir votre stratégie.
Si vous voulez livrer plus vite sans tout reconstruire, choisissez des outils qui supportent l’itération rapide et une transition propre vers la production. Par exemple, Koder.ai peut générer des frontends React, des backends Go et des schémas PostgreSQL depuis le chat, tout en vous permettant d’exporter le code source et de déployer/hoster avec des domaines personnalisés — pratique quand votre fonctionnalité IA passe du prototype à un élément dont les utilisateurs dépendent.
Commencez par écrire le job-to-be-done en langage simple et définissez un succès mesurable (par ex. temps gagné, taux d'erreur, taux d'achèvement). Ensuite, choisissez une étape v1 étroite dans un flux de travail existant et listez explicitement ce que vous n'allez pas construire pour l'instant.
Si vous ne pouvez pas mesurer « mieux », vous finirez par optimiser des démos plutôt que des résultats réels.
Une baseline est votre « témoin » non-IA (ou IA minimale) pour comparer précision, rapidité et satisfaction utilisateur.
Baselines pratiques :
Sans ça, vous ne pouvez pas prouver le ROI — ni même dire si l’IA a rendu le flux pire.
Rédigez les prompts comme des spécifications produit :
Ajoutez ensuite quelques exemples et au moins un contre-exemple (« ne faites pas ça »). Cela rend le comportement testable au lieu de dépendre de l’intuition.
Supposez que le modèle ne connaît pas vos politiques actuelles, vos prix, votre feuille de route ou l’historique client.
Si une réponse doit correspondre à la vérité interne, fournissez cette vérité via du contexte approuvé (docs, résultats de base de données, passages récupérés) et exigez que le modèle cite/quote. Sinon, imposez un fallback sûr comme « Je ne sais pas d’après les sources fournies — voici comment vérifier. »
La récupération ne garantit pas la pertinence. Échecs courants : mauvais découpage (chunking), correspondance par mot-clé au lieu de sens, docs obsolètes, et trop de chunks de faible qualité.
Améliorez la confiance avec :
Si vous ne pouvez pas citer, ne présentez pas ça comme un fait.
Commencez avec un petit jeu d’évaluation représentatif (30–100 cas) qui inclut :
Mesurez quelques contrôles cohérents :
Les démos montrent des « happy paths », mais les vrais utilisateurs apportent :
Concevez des états d’échec explicites (pas de résultat de retrieval, timeouts, limites de débit) pour que l’app dégrade gracieusement au lieu de renvoyer des bêtises ou de rester muette.
Faites de la vérification le comportement par défaut pour que les utilisateurs puissent contrôler rapidement :
L’objectif est que le comportement le plus sûr soit aussi le plus simple pour l’utilisateur.
Décidez d’emblée de ce qui ne doit pas arriver, et appliquez-le dans le produit :
Traitez ces points comme des exigences produit, pas comme un travail de conformité pour plus tard.
Les principaux facteurs de coût et latence sont souvent prévisibles : longueur du contexte, allers-retours d’outils, chaînes à plusieurs étapes, retries/fallbacks.
Mettez des garde-fous techniques :
Optimisez le , pas le coût par requête — les retries qui échouent coûtent souvent plus que quelques requêtes un peu plus chères mais efficaces.
Exécutez-le avant chaque changement de prompt/modèle/config pour éviter des régressions silencieuses.
