Flux de travail pratiques pour que les développeurs utilisent l'IA pour la recherche, les specs, les maquettes UX, les prototypes et les vérifications de risque — validez vos idées avant de commencer le développement manuel.
Explorer les idées « IA‑first » ne veut pas dire éviter la réflexion — ni éviter la validation. Cela signifie utiliser l'IA comme votre partenaire de recherche et de rédaction en amont, pour tester les hypothèses tôt, resserrer le périmètre et décider si l'idée mérite du temps d'ingénierie.
Vous faites toujours du vrai travail : clarifier le problème, définir pour qui c'est, et valider que la douleur vaut d'être résolue. La différence est que vous retardez l'implémentation personnalisée tant que vous n'avez pas réduit l'incertitude.
En pratique, vous pouvez toujours créer des artefacts — docs, user stories, plans de test, prototypes cliquables, voire de petits scripts jetables — mais vous évitez de vous engager dans une base de code de production tant que vous n'avez pas de preuves plus solides.
L'IA est la plus utile pour accélérer la phase initiale désordonnée :
Il ne s'agit pas d'accepter la sortie telle quelle ; il s'agit de passer d'une page blanche à du matériel éditable rapidement.
L'IA peut créer une faux sentiment de certitude — des affirmations qui sonnent confiantes sur les marchés, les concurrents ou les besoins utilisateurs sans preuves. Elle a aussi tendance à donner des réponses génériques sauf si vous fournissez des contraintes, du contexte et des exemples. Traitez les sorties comme des hypothèses, pas comme des faits.
Bien menée, une approche IA‑first donne :
Avant de demander à l'IA de générer des concepts, des écrans ou des plans de recherche, définissez ce que vous résolvez et ce que vous pensez être vrai. Une phrase‑problème claire empêche le reste de votre exploration assistée par l'IA de dériver vers des « fonctionnalités cool » qui n'ont pas d'importance.
Définissez votre utilisateur cible et son job‑to‑be‑done en une seule phrase. Gardez‑la suffisamment précise pour que quelqu'un puisse dire « oui, c'est moi » ou « non ».
Format d'exemple :
Pour [utilisateur cible], qui [situation/contrainte], aidez‑les à [job‑to‑be‑done] pour qu'ils puissent [résultat souhaité].
Si vous ne pouvez pas écrire cette phrase, vous n'avez pas encore une idée produit — vous avez un thème.
Choisissez un petit ensemble de métriques qui vous indiquent si le problème vaut d'être résolu :
Reliez chaque métrique à une base (processus actuel) et à un objectif d'amélioration.
Les hypothèses sont votre chemin le plus rapide vers la validation. Écrivez‑les comme des affirmations testables :
Les contraintes empêchent l'IA de proposer des solutions que vous ne pouvez pas délivrer :
Une fois que vous avez ceci par écrit, vos prochains prompts IA peuvent s'y référer directement, produisant des sorties alignées, testables et réalistes.
La discovery client consiste surtout à écouter — l'IA vous aide à arriver à de meilleures conversations plus vite et rend vos notes plus exploitables.
Commencez par demander à l'IA de proposer quelques personas réalistes pour votre espace problème (pas des « avatars marketing », mais des personnes avec du contexte). Faites‑lister :
Éditez sévèrement pour le réalisme. Retirez tout ce qui ressemble à un stéréotype ou à un client parfait. L'objectif est un point de départ plausible pour recruter des interviewés et poser de meilleures questions.
Utilisez l'IA pour produire un plan d'entretien serré : une ouverture, 6–8 questions principales et une clôture. Concentrez‑vous sur le comportement actuel :
Demandez à l'IA d'ajouter des relances qui recherchent des précisions (fréquence, coût, contournements, critères de décision). Évitez de présenter votre idée pendant l'appel — votre rôle est d'apprendre, pas de vendre.
Après chaque appel, collez vos notes (ou une transcription si vous avez l'accord explicite) dans l'IA et demandez :
Retirez toujours les identifiants personnels avant de traiter, et stockez les notes originales de façon sécurisée.
Demandez enfin à l'IA de convertir vos thèmes en une courte liste de problèmes classés. Classez selon :
Vous aboutirez à 2–4 phrases‑problème assez spécifiques pour tester ensuite — sans coder ni deviner ce qui intéresse vraiment les clients.
Un scan rapide des concurrents ne vise pas à copier des fonctionnalités — il s'agit de comprendre ce que les utilisateurs ont déjà, ce qu'ils reprochent et où un nouveau produit peut gagner.
Incitez l'IA à lister les alternatives en trois bacs :
Cette formulation évite le tunnel vision. Souvent, le plus fort « concurrent » est un workflow, pas un SaaS.
Faites rédiger par l'IA un tableau, puis validez‑le en vérifiant 2–3 sources par produit (page tarifaire, docs, avis). Restez léger :
| Option | Utilisateur cible | Modèle tarifaire | Fonctionnalités notables | Lacunes/opportunités |
|---|---|---|---|---|
| Outil direct A | Créateurs solos | Abonnement | Templates, partage | Collaboration limitée, onboarding faible |
| Outil direct B | Équipes PME | Par siège | Permissions, intégrations | Coûteux à l'échelle |
| Outil indirect C | Entreprises | Contrat annuel | Conformité, reporting | Déploiement long, UX rigide |
| Alternative manuelle | Tout le monde | Coût en temps | Flexible, familier | Sujet aux erreurs, difficile à tracer |
Utilisez la colonne « lacunes » pour identifier des angles de différenciation (vitesse, simplicité, niche plus étroite, meilleurs paramètres par défaut, meilleure intégration dans une pile existante).
Demandez à l'IA de faire ressortir ce qui est « table stakes » vs « nice‑to‑have ». Créez ensuite une courte liste d'évitement (ex. « ne pas construire d'analytics avancés en v1 », « éviter les multi‑workspaces tant que la rétention n'est pas prouvée »). Cela vous protège contre un MVP surchargé.
Générez 3–5 phrases de positionnement (une par phrase), par exemple :
Présentez‑les à de vrais utilisateurs via des courts appels ou une page d'atterrissage simple. L'objectif n'est pas l'accord, mais la clarté : quelle phrase fait dire « Oui, c'est exactement mon problème » ?
Une fois la phrase‑problème resserrée, la prochaine étape est de générer plusieurs façons de la résoudre — puis choisir le concept le plus petit capable de prouver la valeur.
Faites proposer 5–10 concepts qui abordent la même douleur sous des angles différents. N'enfermez pas le prompt dans des applications et fonctionnalités. Incluez des options non‑logicielles comme :
Ceci compte parce que la meilleure validation se produit souvent avant de construire quoi que ce soit.
Pour chaque concept, demandez à l'IA d'énumérer :
Ensuite, demandez‑lui de proposer des atténuations et ce qu'il faudrait apprendre pour réduire l'incertitude.
Classez les concepts par : rapidité de test, clarté de la métrique de succès et effort requis de l'utilisateur. Privilégiez la version où l'utilisateur peut ressentir le bénéfice en minutes, pas en jours.
Prompt utile : « Quel concept a le chemin le plus court vers un résultat avant/après crédible ? »
Avant de prototyper, rédigez une liste explicite d'exclusions. Exemple : « Pas d'intégrations, pas de comptes équipe, pas de tableau analytics, pas d'app mobile. » Cette étape unique empêche votre « test » de devenir un MVP.
Si vous avez besoin d'un template pour scorer les concepts, gardez‑le simple et réutilisable.
Une bonne validation ne se contente pas de savoir si l'idée est intéressante — elle vérifie si quelqu'un peut réellement accomplir le travail sans blocage. L'IA est utile ici car elle peut rapidement générer plusieurs options UX, vous permettant de tester la clarté avant de construire.
Commencez par demander plusieurs flux, pas un seul. Vous voulez un chemin heureux, un onboarding et les actions clés qui prouvent la valeur.
Un patron de prompt simple :
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Vérifiez les étapes manquantes (permissions, confirmations, « par où commencer ? ») et demandez des variantes (ex. « create‑first » vs « import‑first »).
Vous n'avez pas besoin de pixels pour valider la structure. Demandez des wireframes sous forme de descriptions textuelles avec des sections claires.
Pour chaque écran, demandez :
Puis collez les descriptions dans votre outil de design ou un constructeur no‑code comme plan pour un prototype cliquable.
La microcopie fait souvent la différence entre « je comprends » et « j'abandonne ». Faites rédiger par l'IA :
Indiquez le ton souhaité (calme, direct, chaleureux) et le niveau de lecture.
Créez un prototype cliquable et réalisez 5 sessions courtes. Donnez aux participants des tâches (pas des instructions), par exemple « Inscrivez‑vous et créez votre premier rapport. » Suivez où ils hésitent, ce qu'ils comprennent mal et ce qu'ils attendent que l'interface fasse ensuite.
Après chaque série, demandez à l'IA de résumer les thèmes et de proposer des corrections de copy ou de mise en page — puis mettez à jour le prototype et retestez. Cette boucle expose souvent des blocages UX bien avant que l'ingénierie ne soit engagée.
Un PRD complet peut prendre des semaines — et vous n'en avez pas besoin pour valider une idée. Ce qu'il vous faut, c'est un PRD léger qui capture le « pourquoi », le « qui » et le « quoi » suffisamment clairement pour tester des hypothèses et arbitrer.
Demandez à l'IA de produire une trame structurée que vous pouvez éditer, pas un roman. Une bonne première passe inclut :
Prompt pratique : « Rédige un PRD d'une page pour [idée] avec objectifs, personas, périmètre, exigences et non‑objectifs. Reste sous 500 mots et inclue 5 métriques de succès mesurables. »
Plutôt que des checklists techniques, faites formuler par l'IA des critères d'acceptation sous forme de scénarios centrés utilisateur :
Ces scénarios servent aussi de scripts de test pour les prototypes et les premiers entretiens.
Ensuite, demandez à l'IA de convertir le PRD en epics et user stories, avec une priorisation simple (Must/Should/Could). Descendez d'un cran : traduisez les exigences en besoins API, notes sur le modèle de données et contraintes (sécurité, confidentialité, latence, intégrations).
Exemple de sortie attendue : « Epic : Configuration du compte → Stories : inscription par email, OAuth, réinitialisation de mot de passe → API : POST /users, POST /sessions → Données : User, Session → Contraintes : limitation de débit, gestion PII, journaux d'audit. »
Avant de prototyper, faites un passage rapide de faisabilité pour éviter de construire le mauvais type de démo. L'IA peut vous aider à faire émerger les inconnues vite — mais considérez‑la comme un partenaire d'idées, pas comme une source définitive.
Écrivez les questions qui pourraient tuer l'idée ou faire changer l'étendue :
Incitez l'IA à proposer 2–4 architectures avec leurs compromis. Par exemple :
Demandez où les risques se concentrent (limites de débit, qualité des données, injection de prompt), puis confirmez manuellement avec la doc des fournisseurs et un spike rapide.
Attribuez une bande d'effort — S/M/L — à chaque composant majeur (auth, ingestion, recherche, appels modèle, analytics). Posez : « Quelle est l'hypothèse la plus risquée ? » Faites de cela la première chose à tester.
Choisissez le prototype le plus léger qui répond au risque clé :
Cela garde votre prototype centré sur la faisabilité, pas sur le polish.
Un prototype n'est pas une version réduite du produit final — c'est une manière plus rapide d'apprendre ce que les gens feront réellement. Avec des outils no‑code et l'assistance IA, vous pouvez valider le flux central en jours, pas en semaines, et garder la conversation sur les résultats plutôt que l'implémentation.
Identifiez d'abord le flux unique qui prouve l'idée (par ex. : « upload X → obtenir Y → partager/exporter »). Utilisez un outil no‑code/low‑code pour relier juste assez d'écrans et d'état pour simuler ce parcours.
Gardez le périmètre serré :
L'IA aide en rédigeant le copy écran, les états vides, les libellés de boutons et des variantes d'onboarding pour des A/B ultérieures.
Un prototype paraît crédible lorsqu'il est rempli de données qui correspondent à la réalité des utilisateurs. Demandez à l'IA de générer :
Utilisez ces scénarios dans les sessions utilisateurs pour que le feedback porte sur l'utilité, pas sur des placeholders.
Si la « magie IA » est le produit, vous pouvez toujours la tester sans la construire. Créez un flux concierge où l'utilisateur soumet une entrée et vous (ou l'équipe) produisez manuellement le résultat en coulisses. Pour l'utilisateur, c'est perçu comme bout en bout.
Ceci est particulièrement utile pour vérifier :
Avant de partager le prototype, définissez 3–5 métriques indiquant la valeur :
Même un simple log d'événements ou un tableau transforme les sessions qualitatives en décisions défendables.
Si votre objectif est « valider avant de coder », le chemin le plus rapide est souvent : prototyper le flux, puis transformer ça en vrai produit seulement si les signaux sont forts. C'est là qu'une plateforme vibe‑coding comme Koder.ai peut s'intercaler.
Au lieu de passer d'un document à une base de code faite main, vous pouvez utiliser une interface conversationnelle pour générer rapidement une application fonctionnelle initiale (web, backend, mobile) alignée avec vos contraintes et critères d'acceptation. Par exemple :
Comme Koder.ai permet l'export du code source, il empêche aussi que le travail de validation ne devienne une impasse : si vous captez un signal marché, vous pouvez récupérer le code et continuer avec votre pipeline d'ingénierie habituel.
Une fois que vous avez quelques concepts prometteurs, l'objectif est de remplacer les opinions par des preuves — rapidement. Vous n'êtes pas encore en phase de « lancement » ; vous collectez des signaux que votre idée crée de la valeur, est comprise et mérite d'être construite.
Écrivez ce que « fonctionner » signifie avant de lancer quoi que ce soit. Critères courants :
Demandez à l'IA de transformer ces critères en événements mesurables et en un plan de suivi léger (quoi logger, où placer les questions, ce qui compte comme succès).
Choisissez le plus petit test qui peut invalider vos hypothèses :
Utilisez l'IA pour rédiger variantes de copy, titres et questions d'enquête ciblées. Générez 3–5 variantes distinctes (vitesse, coût, conformité, simplicité) et non pas de simples reformulations.
Si vous utilisez Koder.ai pour produire le prototype, vous pouvez aussi refléter la structure de l'expérience dans l'app : créez des snapshots séparés pour chaque variante, déployez‑les et comparez activation/temps‑jusqu'à‑valeur sans maintenir plusieurs branches.
Définissez les seuils en amont (ex. « ≥8 % visite→liste d'attente », « ≥30 % choisissent un niveau payant », « médiane temps‑jusqu'à‑valeur < 2 minutes », « correction du top drop‑off réduit l'abandon de 20 % »).
Demandez ensuite à l'IA de résumer les résultats prudemment : soulignez ce que les données soutiennent, ce qui reste ambigu et ce qu'il faut tester ensuite. Capturez votre décision dans une note courte : hypothèse → expérience → résultats → go/no‑go → prochaines étapes. Cela devient la trace de décision du produit, pas un test isolé.
Le bon travail produit nécessite différents « modes de pensée ». Si vous demandez idéation, critique et synthèse dans un seul prompt, vous obtiendrez souvent des réponses fades qui ne satisfont à rien. Traitez le prompting comme une facilitation : lancez des rounds séparés, chacun avec un but clair.
Les prompts d'idéation doivent favoriser la largeur et la nouveauté. Demandez plusieurs options, pas la « meilleure ».
Les prompts de critique doivent être sceptiques : trouver des lacunes, cas limites et risques. Demandez au modèle de challenger les hypothèses et d'énumérer ce qui ferait échouer l'idée.
Les prompts de synthèse doivent réconcilier : choisir une direction, documenter les compromis et produire un artefact actionnable (plan de test, spec d'une page, questions d'entretien).
Un template fiable rend les sorties consistantes. Incluez :
Un template compact à copier dans un doc partagé :
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Stockez les prompts comme vos actifs design : nommés, taggés et faciles à réutiliser. Une approche légère : un dossier dans votre repo ou wiki avec :
Cela réduit le one‑off prompting et rend la qualité réplicable entre projets.
Quand le modèle se réfère à des faits, exigez une section Sources et une note de Confiance. Quand il ne peut pas citer, il doit étiqueter les éléments comme hypothèses. Cette discipline simple empêche l'équipe de traiter le texte généré comme une recherche vérifiée — et accélère les revues ultérieures.
L'IA accélère le travail produit initial, mais elle peut aussi créer des risques évitables si vous la traitez comme un carnet neutre et privé. Quelques garde‑fous légers maintiennent votre exploration sûre et exploitable — surtout quand les brouillons commencent à circuler hors de l'équipe.
Supposez que tout ce que vous collez dans un outil IA peut être journalisé, revu ou utilisé pour l'entraînement selon les paramètres et politiques du fournisseur.
Si vous faites de la discovery client ou analysez des tickets support, ne collez pas de transcriptions ou d'emails bruts contenant des identifiants sans approbation explicite. Préférez des résumés anonymisés (« Client A », « Secteur : retail ») et des patterns agrégés. Quand vous avez vraiment besoin de données réelles, utilisez un environnement approuvé et documentez pourquoi.
L'IA généralise volontiers à partir d'un contexte incomplet — parfois d'une façon qui exclut des utilisateurs ou introduit des stéréotypes nuisibles.
Adoptez une habitude de revue rapide : vérifiez personas, exigences et copy UX pour langage biaisé, lacunes d'accessibilité et cas dangereux. Demandez au modèle qui pourrait être lésé ou exclu, puis validez avec des humains. Si vous êtes dans un domaine régulé (santé, finance, emploi), ajoutez une revue supplémentaire avant toute diffusion externe.
Les modèles peuvent générer des textes ressemblant à des pages marketing existantes ou des formulations concurrentes. Maintenez la relecture humaine obligatoire, et n'utilisez jamais une sortie IA comme copie finale concurrentielle.
Pour la voix de marque, les revendications ou la microcopie UI, réécrivez avec une prise humaine et vérifiez toute assertion factuelle. Si vous vous appuyez sur du contenu tiers, tracez les sources et la licence comme pour toute recherche.
Avant de partager des sorties à l'extérieur (investisseurs, utilisateurs, stores), confirmez :
Si vous voulez un template réutilisable pour cette étape, gardez‑le en interne (par ex. /security-and-privacy) et exigez‑le pour tout artefact assisté par l'IA.
Si vous voulez une séquence simple à réutiliser entre idées, voici la boucle :
Que vous prototypiez via un outil no‑code, une petite construction custom ou une plateforme vibe‑coding comme Koder.ai, le principe central reste : gagnez le droit de construire en réduisant d'abord l'incertitude — puis investissez le temps d'ingénierie là où les preuves sont les plus fortes.
Cela signifie utiliser l'IA comme partenaire mis en avant pour la recherche, la synthèse et la rédaction, afin de réduire l'incertitude avant de s'engager dans une base de code de production. Vous continuez à faire le travail central (clarifier le problème, les hypothèses, les arbitrages), mais vous utilisez l'IA pour générer rapidement des artefacts éditables : scripts d'entretien, brouillons de PRD, flux UX et plans d'expérimentation.
Une phrase-problème claire empêche vous (et le modèle) de dériver vers des « fonctionnalités sympas » génériques. Un format pratique est :
Si vous ne pouvez pas écrire cela, vous avez probablement un thème, pas une idée produit testable.
Choisissez un petit ensemble de métriques mesurables dans un prototype ou un test initial, par exemple :
Reliez chaque métrique à une base (workflow actuel) et à un objectif d'amélioration.
Rédigez 5–10 hypothèses « indispensables » sous forme de déclarations testables (pas de croyances), par exemple :
Concevez ensuite la expérience qui pourrait infirmer chaque hypothèse.
Utilisez l'IA pour rédiger :
Éditez sévèrement pour le réalisme, puis concentrez les entretiens sur ce que les gens font aujourd’hui (pas ce qu’ils disent qu’ils feraient).
Considérez les résumés comme des hypothèses et protégez la vie privée :
Si vous avez enregistré des appels, n'utilisez les transcriptions qu'avec le consentement explicite et stockez les originaux de façon sécurisée.
Commencez par demander des catégories d'alternatives, puis vérifiez manuellement :
Faites rédiger un tableau comparatif par l'IA, mais vérifiez les affirmations clés en consultant quelques sources réelles (pages tarifaires, docs, avis).
Demandez 5–10 concepts pour la même douleur, en incluant des options non‑logicielles :
Puis testez chaque concept sur les cas limites, modes de défaillance et objections utilisateurs, et choisissez celui qui permet le chemin le plus court vers un avant/après crédible.
Vous pouvez valider l'utilisabilité sans coder :
Transformez cela en prototype cliquable, faites ~5 sessions courtes, et itérez selon les hésitations et incompréhensions des utilisateurs.
Fixez des seuils avant les tests et documentez les décisions. Expériences courantes sans code :
Définissez des critères de go/no‑go (ex. conversion vers la liste d'attente, temps jusqu'à la valeur, notes de confiance), puis enregistrez : hypothèse → expérience → résultats → décision → test suivant.