Découvrez comment une seule base de code générée par l'IA peut alimenter des applications web, mobiles et des API avec une logique partagée, des modèles de données cohérents et des releases plus sûres.
« Une seule base de code » ne veut pas dire une seule interface qui tourne partout. En pratique, cela signifie plutôt un seul dépôt et un ensemble de règles partagées — avec des surfaces de livraison séparées (application web, application mobile, API) qui dépendent toutes des mêmes décisions métier sous-jacentes.
Un modèle mental utile est de partager les parties qui ne doivent jamais diverger :
Pendant ce temps, vous ne partagez généralement pas la couche UI en bloc. Le web et le mobile ont des patterns de navigation, des attentes d'accessibilité, des contraintes de performance et des capacités de plateforme différentes. Partager l'UI peut être un avantage dans certains cas, mais ce n'est pas la définition d'« une seule base de code ».
Le code généré par l'IA peut accélérer énormément :
Mais l'IA ne produit pas automatiquement une architecture cohérente. Sans frontières claires, elle a tendance à dupliquer la logique entre applications, mélanger les responsabilités (UI appelant directement le code de la base de données) et créer des validations « presque identiques » à plusieurs endroits. Le levier vient de la définition de la structure d'abord — puis d'utiliser l'IA pour remplir les parties répétitives.
Une base de code assistée par l'IA est réussie quand elle apporte :
Une seule base de code fonctionne uniquement si vous savez clairement ce qu'elle doit accomplir — et ce qu'elle ne doit pas standardiser. Le web, le mobile et les API servent des audiences et des usages différents, même s'ils partagent les mêmes règles métier.
La plupart des produits ont au moins trois « portes d'entrée » :
L'objectif est la cohérence du comportement (règles, permissions, calculs) — pas des expériences identiques.
Un échec courant consiste à traiter « base de code unique » comme « UI unique ». Cela produit souvent une app mobile à l'allure web ou une app web à l'allure mobile — les deux frustrantes.
Visez plutôt :
Mode hors-ligne : le mobile a souvent besoin d'accès en lecture (et parfois en écriture) sans réseau. Cela implique un stockage local, des stratégies de synchronisation, la gestion des conflits et des règles claires sur la « source de vérité ».
Performance : le web se soucie de la taille des bundles et du time-to-interactive ; le mobile du temps de démarrage et de l'efficacité réseau ; les APIs de la latence et du débit. Partager du code ne doit pas signifier livrer des modules inutiles à chaque client.
Sécurité et conformité : authentification, autorisation, journaux d'audit, chiffrement et rétention des données doivent être cohérents sur toutes les surfaces. Si vous opérez dans des secteurs régulés, intégrez dès le départ des exigences comme la journalisation, le consentement et le principe du moindre privilège — pas des rustines.
Une seule base de code fonctionne mieux lorsqu'elle est organisée en couches claires avec des responsabilités strictes. Cette structure rend aussi le code généré par l'IA plus facile à relire, tester et remplacer sans casser des parties non liées.
Voici la forme basique sur laquelle la plupart des équipes convergent :
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
L'idée principale : les interfaces utilisateur et les détails de transport se situent aux bords, tandis que les règles métier restent au centre.
Le « noyau partageable » regroupe tout ce qui doit se comporter de la même façon partout :
Quand l'IA génère de nouvelles fonctionnalités, le meilleur résultat est : elle met à jour les règles du domaine une seule fois, et tous les clients en bénéficient automatiquement.
Certain code est coûteux (ou risqué) à forcer dans une abstraction partagée :
Règle pratique : si l'utilisateur peut voir quelque chose ou si le système d'exploitation peut casser un comportement, gardez-le spécifique à l'application. Si c'est une décision métier, laissez-la dans le domaine.
La couche domaine partagée est la partie qui devrait sembler « ennuyeuse » au meilleur sens : prédictible, testable et réutilisable partout. Si l'IA aide à générer votre système, cette couche est l'ancre du projet — pour que les écrans web, les flux mobiles et les endpoints API reflètent les mêmes règles.
Définissez les concepts centraux de votre produit comme des entités (choses avec une identité dans le temps, comme Account, Order, Subscription) et des value objects (choses définies par leur valeur, comme Money, EmailAddress, DateRange). Ensuite capturez le comportement comme des cas d'utilisation (parfois appelés services d'application) : « Create order », « Cancel subscription », « Change email ».
Cette structure rend le domaine compréhensible pour des non-spécialistes : les noms décrivent ce qui existe, les verbes décrivent ce que le système fait.
La logique métier ne doit pas savoir si elle est déclenchée par un tap, un submit de formulaire web ou une requête API. Concrètement, cela signifie :
Quand l'IA génère du code, cette séparation est facile à perdre — les modèles intègrent des préoccupations UI. Traitez cela comme un déclencheur de refactor, pas comme une préférence.
La validation est souvent le point de dérive : le web permet quelque chose que l'API rejette, ou le mobile valide différemment. Placez la validation cohérente dans la couche domaine (ou un module de validation partagé) afin que toutes les surfaces appliquent les mêmes règles.
Exemples :
EmailAddress valide le format une fois, réutilisé sur web/mobile/APIMoney empêche les totaux négatifs, peu importe l'origine de la valeurSi vous réussissez cela, la couche API devient un traducteur et le web/mobile deviennent des présentateurs — tandis que la couche domaine reste la source unique de vérité.
La couche API est le « visage public » de votre système — et dans une base de code unique assistée par l'IA, elle doit ancrer tout le reste. Si le contrat est clair, l'app web, l'app mobile et même les services internes peuvent être générés et validés à partir de la même source de vérité.
Définissez le contrat avant de générer des handlers ou du wiring UI :
/users, /orders/{id}), filtrage et tri prévisibles./v1/... ou header) et documentez les règles de dépréciation.Utilisez OpenAPI (ou un outil schema-first comme GraphQL SDL) comme artefact canonique. À partir de là, générez :
Ceci est important pour le code généré par l'IA : le modèle peut produire beaucoup de code rapidement, mais le schéma le maintient aligné.
Fixez quelques non-négociables :
snake_case ou camelCase, pas les deux ; concordance entre JSON et types générés.Idempotency-Key pour les opérations risquées (paiements, création de commande) et définir le comportement de retry.Traitez le contrat d'API comme un produit. Quand il est stable, tout le reste devient plus facile à générer, tester et livrer.
Une app web tire grand profit de la logique métier partagée — et souffre quand cette logique est emmêlée avec les préoccupations UI. L'idée clé est de considérer la couche domaine partagée comme un moteur « headless » : il connaît les règles, validations et workflows, mais rien sur les composants, routes ou APIs du navigateur.
Si vous utilisez SSR (server-side rendering), le code partagé doit être sûr à exécuter côté serveur : pas d'accès direct à window, document ou au stockage navigateur. C'est une bonne contrainte : garder les comportements dépendants du navigateur dans une couche adaptatrice web mince.
Avec CSR (client-side rendering), vous avez plus de liberté, mais la même discipline est payante. Les projets CSR-only importent souvent par accident du code UI dans des modules domaine parce que tout s'exécute dans le navigateur — jusqu'au jour où vous ajoutez du SSR, du rendu edge ou des tests qui tournent en Node.
Règle pratique : les modules partagés doivent être déterministes et agnostiques à l'environnement ; tout ce qui touche cookies, localStorage ou l'URL appartient à la couche web.
La logique partagée peut exposer état domaine (par ex. totaux de commande, éligibilité, flags dérivés) via des objets purs et fonctions pures. L'app web doit posséder l'état UI : spinners de chargement, focus de formulaire, animations optimistes, visibilité des modaux.
Cela rend la gestion d'état (React/Vue) flexible : vous pouvez changer de librairie sans réécrire les règles métier.
La couche web doit gérer :
localStorage, cache)Considérez l'app web comme un adaptateur qui traduit les interactions utilisateur en commandes domaine — et traduit les résultats domaine en écrans accessibles.
Une app mobile profite surtout d'une couche domaine partagée : les règles de tarification, d'éligibilité, de validation et les workflows doivent se comporter comme sur le web et l'API. L'UI mobile devient alors une « coquille » autour de cette logique partagée — optimisée pour le tactile, la connectivité intermittente et les fonctionnalités device.
Même avec une logique partagée, le mobile a des patterns rarement transposables 1:1 depuis le web :
Si vous attendez un usage mobile réel, supposez le hors-ligne :
Une « base de code unique » se casse rapidement si votre web, mobile et API inventent chacun leurs propres formes de données et règles de sécurité. La solution est de traiter modèles, authentification et autorisation comme des décisions produit partagées, puis de les encoder une fois.
Choisissez un endroit unique où vivent les modèles, et faites dériver tout le reste de là. Options courantes :
L'important n'est pas l'outil mais la cohérence. Si OrderStatus a cinq valeurs dans un client et six dans un autre, le code généré par l'IA compilera et livrera quand même des bugs.
L'authentification doit être conceptuellement identique pour l'utilisateur, mais la mécanique diffère selon la surface :
Concevez un flux unique : login → accès courte durée → refresh si besoin → logout qui invalide l'état côté serveur. Sur mobile, stockez les secrets dans un stockage sécurisé (Keychain/Keystore), pas dans des préférences simples. Sur le web, privilégiez les cookies httpOnly pour que les tokens ne soient pas exposés au JavaScript.
Les permissions doivent être définies une fois — idéalement proches des règles métier — puis appliquées partout :
canApproveInvoice(user, invoice)).Cela évite le glissement « marche sur mobile mais pas sur le web » et donne à la génération IA un contrat clair et testable sur qui peut faire quoi.
Une base de code unifiée reste unie uniquement si les builds et les releases sont prévisibles. L'objectif est de permettre aux équipes de publier l'API, le web et le mobile indépendamment — sans forcer des forks de logique ni des cas spécifiques d'environnement.
Un monorepo (un seul repo, plusieurs paquets/apps) fonctionne souvent mieux pour une base de code unique parce que la logique domaine partagée, les contrats d'API et les clients UI évoluent ensemble. Vous obtenez des changements atomiques (une PR met à jour un contrat et tous les consommateurs) et des refactors plus simples.
Un multi-repo peut aussi être uni, mais vous paierez le prix de la coordination : versioning des paquets partagés, publication d'artéfacts et synchronisation des changements cassants. Choisissez le multi-repo uniquement si les frontières organisationnelles, les règles de sécurité ou l'échelle rendent le monorepo impraticable.
Traitez chaque surface comme une cible de build séparée qui consomme des paquets partagés :
Gardez les sorties de build explicites et reproductibles (lockfiles, toolchains figés, builds déterministes).
Un pipeline typique : lint → typecheck → tests unitaires → tests de contrat → build → scan sécurité → déploiement.
Séparez la config du code : variables d'environnement et secrets résident dans votre CI/CD et gestionnaire de secrets, pas dans le repo. Utilisez des overlays par environnement (dev/stage/prod) pour que le même artefact puisse être promu entre environnements sans rebuild — particulièrement pour l'API et le runtime web.
Quand le web, le mobile et l'API proviennent du même repo, les tests cessent d'être « une case de plus » et deviennent le mécanisme qui empêche un petit changement de casser trois produits à la fois. L'objectif est simple : détecter les problèmes là où ils coûtent le moins, et bloquer les changements risqués avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs.
Commencez par le domaine partagé (votre logique métier) car c'est la partie la plus réutilisée et la plus facile à tester sans infra lente.
Cette structure place la confiance principalement dans la logique partagée, tout en attrapant les problèmes d'assemblage entre couches.
Même en monorepo, l'API peut changer d'une manière qui compile mais casse l'expérience utilisateur. Les tests de contrat préviennent la dérive silencieuse.
Les bons tests sont importants, mais aussi les règles autour d'eux :
Avec ces garde-fous, les changements assistés par l'IA peuvent être fréquents sans être fragiles.
L'IA peut accélérer une base de code unique, mais uniquement si on la traite comme un junior rapide : excellente pour produire des drafts, dangereuse à fusionner sans revue. L'objectif est d'utiliser l'IA pour la vitesse tout en laissant aux humains la responsabilité de l'architecture, des contrats et de la cohérence long terme.
Servez-vous de l'IA pour générer des « premières versions » que vous écririez autrement mécaniquement :
Règle : laissez l'IA produire du code facile à vérifier en lecture ou par tests, pas du code qui modifie en silence la signification métier.
La sortie IA doit être contrainte par des règles explicites, pas par des impressions. Placez ces règles là où est le code :
Si l'IA propose un raccourci qui viole les frontières, la réponse est « non », même si ça compile.
Le risque n'est pas seulement du mauvais code — ce sont des décisions non tracées. Conservez une piste d'audit :
L'IA est la plus utile lorsqu'elle est reproductible : l'équipe voit pourquoi quelque chose a été généré, peut le vérifier et le régénérer en toute sécurité si les exigences évoluent.
Si vous adoptez le développement assisté par l'IA à l'échelle système (web + API + mobile), la caractéristique la plus importante n'est pas la vitesse brute mais la capacité à maintenir l'alignement avec vos contrats et vos couches.
Par exemple, Koder.ai est une plateforme de « vibe-coding » qui aide les équipes à construire des applications web, serveur et mobile via une interface de chat — tout en produisant du code source réel et exportable. En pratique, c'est utile pour le workflow décrit ici : définir un contrat d'API et des règles de domaine, puis itérer rapidement sur des surfaces React, des backends Go + PostgreSQL et des apps Flutter sans perdre la possibilité de relire, tester et faire respecter les frontières architecturales. Des fonctionnalités comme le mode planification, les snapshots et le rollback s'intègrent bien au cycle « générer → vérifier → promouvoir » dans une base de code unifiée.
Une base de code unique peut réduire la duplication, mais ce n'est pas un « meilleur choix » par défaut. Dès que le code partagé commence à forcer des UX maladroites, ralentir les releases ou masquer les différences de plateforme, vous passerez plus de temps à négocier l'architecture qu'à livrer de la valeur.
Des bases séparées (ou au moins des couches UI séparées) sont souvent justifiées lorsque :
Posez-vous ces questions avant de vous engager sur une base de code unique :
Si vous voyez des signaux d'alerte, une alternative pratique est domaine partagé + contrats API, avec web et mobile séparés. Gardez le code partagé centré sur les règles métier et la validation, et laissez chaque client gérer l'UX et les intégrations plateforme.
Si vous souhaitez de l'aide pour choisir une voie, comparez les options sur /pricing ou parcourez des patterns d'architecture apparentés sur /blog.
Cela signifie généralement un seul dépôt et un ensemble de règles partagées, pas une application identique pour tous.
En pratique, le web, le mobile et l'API partagent une couche domaine (règles métier, validation, cas d'utilisation) et souvent un contrat d'API unique, tandis que chaque plateforme conserve sa propre UI et ses intégrations spécifiques.
Partagez ce qui ne doit jamais diverger :
Conservez les composants UI, la navigation et les intégrations device/browser spécifiques à chaque plateforme.
L'IA accélère la mise en place et les tâches répétitives (CRUD, clients, tests), mais elle ne créera pas automatiquement des frontières propres.
Sans une architecture volontaire, le code généré par l'IA a tendance à :
Utilisez l'IA pour remplir des couches bien définies, pas pour inventer la structure.
Un flux simple et fiable est :
Cela centralise les règles métier et facilite les tests ainsi que l'ajout de fonctionnalités générées par l'IA.
Placez la validation en un seul endroit (dans le domaine ou un module de validation partagé), puis réutilisez-la partout.
Patrons pratiques :
EmailAddress et Money une seule foisUtilisez un schéma canonique comme OpenAPI (ou GraphQL SDL) et générez à partir de celui-ci :
Ajoutez ensuite des tests de contrat pour que les changements qui cassent le schéma échouent dans la CI avant d'être livrés.
Concevez l'« offline » intentionnellement plutôt que d'espérer que le cache suffise :
Gardez le stockage hors-ligne et la logique de sync dans la couche mobile ; les règles métier restent dans le domaine partagé.
Utilisez un flux conceptuel unique, implémenté différemment selon la surface :
Les règles d'autorisation doivent être définies centralement (par ex. ) et ; l'UI ne doit faire que masquer/désactiver des actions, pas protéger des données.
Traitez chaque surface comme une cible de build séparée qui consomme des paquets partagés :
En CI/CD, exécutez : lint → vérification de types → tests unitaires → tests de contrat → build → scan de sécurité → déploiement. Stockez secrets/config hors du repo.
Utilisez l'IA comme un junior rapide : excellent pour les brouillons, dangereux sans garde-fous.
Bonnes pratiques :
Si la sortie IA viole les règles architecturales, refusez-la même si elle compile.
Cela évite le glissement « le web accepte, l'API rejette ».
canApproveInvoice