Vibe Coding : quand la partie difficile est de choisir quoi construire

Le goulot d'étranglement a bougé — voici ce que ça change

La première fois que vous voyez une IA générer un écran fonctionnel, un appel d'API ou une automatisation en quelques minutes, on a l'impression d'avoir trouvé un code de triche. Ce qui prenait des jours de tickets, d'attente et d'allers-retours apparaît soudainement devant vous : « Voilà la fonctionnalité. »

Puis un autre type de silence s'installe.

Est-ce la bonne fonctionnalité ? Devrait-elle exister ? Que signifie « fonctionnel » pour vos utilisateurs, vos données, vos règles et votre business ?

Le changement central : passer de la saisie à la décision

Le vibe coding n'élimine pas l'effort — il le déplace. Quand produire du code devient rapide et peu coûteux, la contrainte n'est plus la capacité de l'équipe à implémenter. La contrainte devient votre capacité à prendre de bonnes décisions :

• Quel problème résolvons‑nous, et pour qui ?
• Quels compromis sommes‑nous prêts à accepter (précision, délai, sécurité, périmètre) ?
• Qu'est‑ce qui doit être vrai pour que ce soit considéré comme « terminé » ?

Quand ces réponses sont floues, la vitesse crée du bruit : plus de prototypes, plus de demi‑fonctionnalités, plus de résultats « presque bons ».

À qui s'adresse cet article

C'est un guide pratique pour les personnes qui doivent transformer une production rapide en résultats réels — chefs de produit, fondateurs, designers, lead d'équipes et parties prenantes non techniques qui se retrouvent à « construire » en formulant des prompts.

Vous apprendrez comment passer d'intuitions vagues à des exigences claires, prioriser quand tout semble facile à livrer, décider ce qui passe du prototype au produit, et mettre en place des boucles de feedback pour que le codage assisté par IA produise de la valeur mesurable — pas seulement plus de code.

Ce que « vibe coding » signifie en pratique

« Vibe coding » est un nom informel pour désigner la construction de logiciels en dirigeant une IA plutôt qu'en écrivant chaque ligne soi‑même. Vous décrivez ce que vous voulez en langage naturel, l'IA propose du code, et vous itérez ensemble — comme du pair programming où votre « pair » peut rédiger vite, refactorer sur demande et expliquer des options.

Sur des plateformes comme Koder.ai, ce workflow de chat‑to‑build est le produit : vous décrivez l'application souhaitée, le système génère une implémentation web/serveur/mobile fonctionnelle, et vous itérez en conversation — sans avoir à assembler cinq outils différents juste pour obtenir un prototype opérationnel.

À quoi ça ressemble au quotidien

La plupart des cycles de vibe coding suivent le même rythme :

1. Prompt : vous indiquez l'objectif, les contraintes et le contexte (« Ajouter un formulaire de paiement avec validation, garder le design actuel, utiliser Stripe »).
2. Générer : l'IA produit du code, des tests ou un plan.
3. Revoir : vous le lisez comme un revieweur de code — vérification de la justesse, des cas limites, de la sécurité et de l'adéquation produit.
4. Itérer : vous affinez le prompt (« Ne pas stocker les données de carte ; gérer les paiements échoués ; ajouter des noms d'événements analytics »).

Ce que ce n'est pas

Ce n'est pas magique et ce n'est pas « construire n'importe quoi instantanément ». L'IA peut se tromper avec assurance, mal comprendre votre domaine ou introduire des bogues subtils. Le jugement, les tests et la responsabilité restent humains. Le vibe coding change comment le code est produit, pas le besoin de s'assurer qu'il est sûr, maintenable et aligné avec l'activité.

Flux de travail courants

• Chat‑to‑code : décrire des fonctionnalités dans un chat, puis coller ou appliquer les changements suggérés.
• Génération dans l'IDE : suggestions inline, refactors, génération de tests, et demandes « rendre cette fonction plus propre ».
• Tâches de type agent : donner un objectif (« ajouter l'export en CSV ») et laisser l'outil effectuer des changements multi‑étapes à travers les fichiers, puis revoir un diff unique proposé.

Le nouveau facteur limitant : la clarté d'intention

Quand générer du code devient peu coûteux, la ressource rare devient les décisions claires : ce qui doit exister, ce que signifie « fait », ce qu'il faut exclure, et quels risques sont acceptables. Plus votre intention est précise, meilleur est le résultat — et moins il y aura de mauvaises surprises coûteuses plus tard.

Pourquoi écrire moins de code exige de meilleures décisions

Il y a quelques années, la principale contrainte en logiciel était le temps développeur : syntaxe, boilerplate, branchements entre services et « juste faire fonctionner ». Ces frictions forçaient les équipes à être sélectives. Si une fonctionnalité prenait trois semaines, on argumentait fortement pour savoir si elle en valait la peine.

Avec le codage assisté par IA, une grande partie de ces frictions disparaît. Vous pouvez générer des variantes d'interface, tester différents modèles de données ou monter un proof‑of‑concept en quelques heures. En conséquence, la contrainte passe de la production à la direction : le goût, les compromis et décider de ce qui apporte réellement de la valeur.

Explorer devient moins cher donc implique plus de décisions

Quand les options sont coûteuses à construire, vous les limitez naturellement. Quand elles sont bon marché, vous en créez davantage — volontairement ou non. Chaque « expérience rapide » ajoute des choix :

• Quelle version correspond à l'objectif ?
• Que doit‑on garder, supprimer ou fusionner ?
• Quels cas limites sont acceptables maintenant ?

Ainsi, bien que la production de code augmente, le volume de décisions augmente encore plus vite.

La dette de décision : le nouveau gaspillage

La « dette de décision » s'accumule quand on évite les choix difficiles : critères de succès flous, responsabilité mal définie, ou compromis non résolus (vitesse vs qualité, flexibilité vs simplicité). Le code peut être facile à générer, mais le produit devient plus difficile à piloter.

Signes courants : plusieurs implémentations à moitié finies, fonctionnalités qui se chevauchent, et réécritures répétées parce que « ça ne sonnait pas juste ».

Des objectifs flous provoquent toujours du remue‑ménage

Si l'objectif est vague (« améliorer l'onboarding »), l'IA peut vous aider à construire quelque chose, mais elle ne peut pas dire si cela améliore l'activation, réduit les tickets support ou raccourcit le time‑to‑value. Sans cible claire, les équipes enchaînent des itérations qui semblent productives — jusqu'à ce qu'on réalise qu'on a livré du mouvement, pas du progrès.

Le nouveau goulot : décider ce qui doit exister

Quand le code est bon marché à produire, la ressource rare devient la clarté. « Construis‑moi une fonctionnalité » cesse d'être une demande d'implémentation et devient une demande de jugement : quoi construire, pour qui et selon quel standard.

Les décisions clés que vous ne pouvez pas déléguer

Avant de prompt l'IA (ou un collègue), prenez un petit ensemble de décisions produit qui définissent la forme du travail :

• Problème : quelle douleur résolvons‑nous et qu'est‑ce qui a déclenché cette demande ?
• Utilisateur : pour qui est‑ce (utilisateur principal) et qui est affecté indirectement ?
• Résultat : qu'est‑ce qui doit être vrai après la mise en production (changement de comportement, gain de temps, moins d'erreurs) ?
• Contraintes : temps, budget, légal/conformité, plateformes, intégrations, accessibilité.
• Mesures de succès : comment savoir que ça a marché (adoption, conversion, rétention, tickets support, latence).

Sans cela, vous obtiendrez bien une « solution » — mais vous ne saurez pas si c'est la bonne.

Séparer le « quoi » du « comment »

Une règle utile : décidez le « quoi » en termes humains ; laissez l'IA proposer le « comment ».

• Décisions « quoi » : flux utilisateur, permissions, données requises, critères d'acceptation, états d'erreur.
• Décisions « comment » : frameworks, structure du code, détails d'implémentation, refactors.

Si vous mélangez trop tôt (« Construire ceci en React avec tel package »), vous risquez de verrouiller un mauvais comportement produit.

Les décisions cachées qui mordent plus tard

Le vibe coding applique souvent des valeurs par défaut que vous n'avez pas choisies consciemment. Dites‑les explicitement :

• Valeurs par défaut : réglages initiaux, états vides, champs préremplis.
• Cas limites : doublons, réessais, échecs partiels, comportement hors ligne.
• Gestion des données : ce qui est stocké, pendant combien de temps, besoins d'export/suppression.
• Permissions : qui peut voir/modifier/supprimer, journaux d'audit, recours admin.

Checklist rapide avant de prompt

Avant d'écrire un prompt, répondez :

1. Qui est l'utilisateur et quel travail essaie‑t‑il d'accomplir ?
2. Quel est le plus petit résultat acceptable ?
3. Qu'est‑ce qui doit absolument ne pas arriver (risques, conformité, sécurité) ?
4. Quels sont les entrées/sorties (données, systèmes, rôles) ?
5. Quels sont 3 tests d'acceptation qui prouvent que ça marche ?

Ces décisions transforment « générer du code » en « délivrer un résultat ».

Passer des vibes vagues à des exigences claires

L'IA peut transformer une idée floue en code fonctionnel rapidement — mais elle ne peut pas deviner ce que « bon » signifie pour votre activité. Les prompts du type « améliore ça » échouent car ils ne spécifient pas un résultat ciblé : mieux pour qui, dans quel scénario, mesuré comment et avec quels compromis.

Commencez par le résultat, pas l'implémentation

Avant de demander des changements, notez le résultat observable que vous voulez. « Les utilisateurs finalisent le paiement plus vite » est exploitable. « Améliorer le checkout » ne l'est pas. Un résultat clair donne au modèle (et à votre équipe) une direction pour les décisions : quoi garder, quoi enlever et quoi mesurer.

Utilisez des artefacts légers (pas de lourde bureaucratie)

Pas besoin d'un cahier de 30 pages. Choisissez l'un de ces formats courts et tenez‑vous en à une page :

• PRD d'une page : problème, objectif, non‑objectifs, métrique de succès, contraintes, questions ouvertes.
• User story : « En tant que ___, je veux ___, afin de ___ ».
• Critères d'acceptation : conditions concrètes pour que « fait » soit vrai.

Si vous utilisez un builder axé chat comme Koder.ai, ces artefacts se traduisent bien en prompts — surtout avec un template constant comme « contexte → objectif → contraintes → critères d'acceptation → non‑objectifs ». Cette structure fait souvent la différence entre une démo tape‑à‑l'œil et quelque chose de réellement livrable.

Exemples d'exigences floues vs précises

• Flou : « Rendre l'onboarding plus fluide. »

• Précis : « Réduire l'abandon pendant l'onboarding de 45 % à 30 % en supprimant l'étape ‘taille de l'entreprise’ ; les utilisateurs peuvent la passer et atteindre le tableau de bord. »

• Flou : « Ajouter une meilleure recherche. »

• Précis : « La recherche renvoie des résultats en <300ms pour 95 % des requêtes et prend en charge la correspondance exacte + tolérance aux fautes pour les noms de produit. »

• Flou : « Améliorer la sécurité. »

• Précis : « Exiger la MFA pour les rôles admin ; journaliser tous les changements de permissions ; conserver les logs d'audit 365 jours. »

Écrire les contraintes explicitement

La vitesse augmente le risque de franchir des limites sans le vouloir. Mettez les contraintes dans le prompt et la spec :

• Temps/budget : « Doit être livré en 2 jours ; pas de nouveaux services payants. »
• Limites techniques : « PostgreSQL uniquement ; ne pas introduire Kafka. »
• Conformité : « Pas de PII dans les logs ; suppression GDPR sous 30 jours. »

Des exigences claires transforment le vibe coding de « générer des trucs » à « construire la bonne chose ».

Prioriser quand tout semble bon marché à construire

Le codage assisté par IA donne l'impression que l'effort s'est effondré. C'est excellent pour la dynamique — mais ça facilite aussi la livraison rapide des mauvaises choses.

Utilisez une méthode de scoring légère

Une matrice impact/effort simple fonctionne toujours, mais vous aurez plus de clarté avec RICE :

• Reach (Portée) : combien de personnes l'utiliseront sur une période donnée ?
• Impact : combien cela fait‑il bouger la métrique clé (faible/moyen/fort) ?
• Confidence (Confiance) : à quel point êtes‑vous sûr de la portée et de l'impact ?
• Effort : temps de l'idée au terminé (pas seulement la première démo).

Même si l'IA réduit le temps de codage, l'effort inclut toujours réflexion produit, QA, docs, support et maintenance future. C'est là que « bon marché à construire » cesse d'être bon marché.

La vitesse masque le coût d'opportunité

Quand tout semble construisible, le vrai coût devient ce que vous n'avez pas construit : le bug laissé, le flux d'onboarding non amélioré, la demande client ignorée.

Une garde pratique : gardez une liste courte « Maintenant / Suivant / Plus tard » et limitez Maintenant à 1–2 paris en même temps. Si une nouvelle idée arrive, elle doit remplacer quelque chose — pas s'empiler.

Limitez le WIP et définissez « fini » avant de commencer

Définissez une définition de terminé qui inclut : métrique de succès, contrôles QA de base, événement analytics, et une note interne expliquant la décision. Si ça ne peut pas atteindre la définition rapidement, c'est un prototype — pas une fonctionnalité.

Comment dire non (et quoi couper en premier)

Lors de la priorisation, coupez dans cet ordre :

1. Cas limites (garder le chemin heureux)
2. Options agréables (garder la promesse centrale)
3. Personnalisation (livrer une option opinionnée)
4. Finition esthétique (après preuve d'usage)

Le vibe coding fonctionne mieux quand chaque « oui » est un engagement envers des résultats, pas envers du simple output.

Prototype vs produit : choisir ce qui devient « réel »

L'IA rend les prototypes rapides — et c'est à la fois cadeau et piège. Quand une équipe peut lancer trois variantes d'une fonctionnalité en une journée, ces prototypes se mettent à rivaliser pour l'attention. Les gens se souviennent de la démo la plus spectaculaire, pas de celle qui résout le bon problème. Bientôt, vous maintenez des choses « temporaires » qui deviennent silencieusement des dépendances.

Pourquoi les prototypes se multiplient (et embrouillent tout)

Les prototypes sont faciles à créer, mais difficiles à interpréter. Ils brouillent les lignes importantes :

• Est‑ce un concept ou un engagement ?
• Est‑ce sûr, conforme et supportable ?
• Mesure‑t‑on quelque chose de réel, ou montre‑t‑on juste ce qui est possible ?

Sans étiquettes claires, les équipes débattent des détails d'implémentation de ce qui n'était destiné qu'à répondre à une question.

Utilisez une échelle de prototypes

Considérez les prototypes comme des échelons avec des objectifs et des attentes différents :

1. Croquis : clarifier l'idée et le flux utilisateur.
2. Cliquable : tester la compréhension et le désir.
3. Fonctionnel : tester la faisabilité et les cas limites avec des données réelles.
4. Production : construire pour la fiabilité, la sécurité, le monitoring et le support.

Chaque échelon doit avoir une question explicite qu'il cherche à répondre.

Décidez avec des signaux de validation

Un prototype « passe » d'après des preuves, pas l'enthousiasme. Cherchez des signaux comme :

• Interviews utilisateurs confirmant le problème et le workflow proposé.
• Pilotes restreints avec un public défini et des critères de succès.
• Patrons de rétention/usage (usage répété, time‑to‑value, accomplissement de tâches).

La règle qui empêche les produits accidentels

Ne scalez pas un prototype — plus d'utilisateurs, plus de données, plus d'intégrations — sans une décision documentée pour s'engager. Cette décision doit nommer le propriétaire, la métrique de succès et ce que vous êtes prêts à arrêter de construire pour le financer.

Si vous itérez vite, faites de la « réversibilité » une exigence prioritaire. Par exemple, Koder.ai propose snapshots et rollback, utile pour expérimenter agressivement tout en pouvant revenir à un état sûr si un prototype déraille.

Qualité et risque : la vitesse n'enlève pas la responsabilité

Le vibe coding peut donner l'impression qu'on peut « juste déployer » parce que le code apparaît vite. Mais le profil de risque ne diminue pas — il se déplace. Quand la production est bon marché, les mauvaises décisions et les protections faibles s'amplifient plus rapidement.

Ce qui tourne souvent mal

Les modes d'échec courants ne sont pas exotiques — ce sont des erreurs ordinaires produites en plus grande quantité :

• Failles de sécurité : contrôles d'authentification insuffisants, risques d'injection, endpoints exposés, CORS trop permissif.
• Flux cassés : cas limites ignorés, états UX confus, gestion partielle des erreurs.
• Propriété des données floue : où vivent les données, qui y accède, règles de rétention et traçabilité.

Le code généré par IA nécessite la même vigilance

Considérez le code assisté par IA comme celui d'un nouveau coéquipier qui travaille très vite : utile, mais pas automatiquement correct. La revue est non négociable — surtout pour l'auth, les paiements, les permissions et tout ce qui touche les données clients.

Garde‑fous qui préservent la vitesse en sécurité

Quelques pratiques légères préservent la vélocité tout en réduisant les surprises :

• Revue de code comme porte d'entrée (même pour des changements « mineurs »).
• Tests automatisés pour les chemins critiques : login, achat, CRUD central, permissions.
• Threat modeling pour les nouvelles fonctionnalités : « que pourrait‑il mal tourner et comment le détecterions‑nous ? »
• Logging + monitoring : logs structurés, suivi d'erreurs et alertes pour les flux clés.

Une petite liste de « no‑go »

Fixez ces règles tôt et répétez‑les :

• Pas de secrets dans les prompts (clés API, tokens, données clients).
• Pas de dépendances non revues ajoutées « parce que l'IA l'a suggéré ».
• Pas de bibliothèques avec licences manquantes ou floues.
• Pas de fusion de fonctionnalités critiques sans tests.

La vitesse est un avantage seulement quand on peut faire confiance à ce qu'on déploie — et détecter rapidement les problèmes quand ce n'est pas le cas.

Boucles de feedback qui transforment la production en résultats

Construire vite n'a d'importance que si chaque itération vous apprend quelque chose de réel. L'objectif n'est pas « plus d'output ». C'est transformer ce que vous avez livré (ou simulé) en preuves qui guident la décision suivante.

La boucle à exécuter à chaque fois

Une boucle simple ancre le vibe coding :

prompt → build → test → observer → décider

• Prompt : énoncez le problème utilisateur, le comportement attendu et ce que vous cherchez à apprendre.
• Build : générez la plus petite version qui peut répondre à la question.
• Test : essayez‑la en usage réel, pas seulement « ça marche sur ma machine ».
• Observer : capturez ce que les gens font et disent réellement.
• Décider : arrêter, continuer ou changer de direction — selon les preuves.

Récupérer du feedback rapidement (sans processus lourds)

Pas besoin d'un département recherche pour obtenir du signal rapide :

• Prompts in‑app : une question après une action clé (« Cela vous a‑t‑il aidé à terminer plus vite ? Oui/Non »).
• Notes de session : demandez à 3–5 utilisateurs d'essayer ; notez les citations exactes et les hésitations.
• Analytics légers : suivez quelques événements liés au résultat (start → complete, temps de complétion, abandonment).
• Scan du support : taggez les messages qui mentionnent la fonctionnalité ; comptez les récurrences.

Points de décision et limites temporelles

Après chaque itération, faites un checkpoint :

• Go : les preuves montrent que c'est utile et sûr — améliorer.
• Change : il y a de la valeur, mais la démarche est fautive — réviser l'hypothèse.
• Stop : faible valeur ou risque élevé — archiver.

Pour éviter l'itération sans fin, timeboxez les expérimentations (par exemple « deux jours ou 20 sessions utilisateurs »). À la fin du timebox, il faut décider — même si la décision est « on met en pause jusqu'à ce qu'on mesure X ».

Rôles d'équipe : qui décide, qui révise, qui porte les résultats

Quand l'IA peut produire du code à la demande, « qui peut l'implémenter » cesse d'être la contrainte principale. Les équipes qui réussissent avec le vibe coding ne suppriment pas les rôles — elles les rééquilibrent autour des décisions, de la revue et de la responsabilité.

Le décideur : une gorge à étrangler (dans le bon sens)

Il faut un décideur clair pour chaque initiative : un PM, un fondateur ou un lead de domaine. Cette personne répond :

• Quel problème résolvons‑nous, pour qui et pourquoi maintenant ?
• Qu'est‑ce que « fait » signifie (métrique de succès + critères d'acceptation) ?
• Qu'est‑ce qu'on ne construit explicitement pas ?

Sans décideur nommé, la production IA peut devenir un tas de fonctionnalités à moitié finies que personne n'a demandées et qu'on ne peut pas livrer en confiance.

Les développeurs passent de dactylographes à réviseurs, architectes et coachs

Les développeurs construisent toujours — mais une grande partie de leur valeur se déplace vers :

• Revoir le code généré par l'IA pour la correction, la sécurité, la performance et la maintenabilité.
• Décisions d'architecture : frontières, modèles de données, patterns d'intégration et comment cela s'intègre au système.
• Coacher les autres sur les prompts, les contraintes et la traduction de l'intention produit en tâches implémentables.

Pensez aux ingénieurs comme à des éditeurs et des penseurs systèmes, pas seulement des producteurs de lignes de code.

Contributeurs non techniques : rédacteurs de specs et évaluateurs

Designers, support, ops et sales peuvent contribuer directement — à condition de se concentrer sur la clarté plutôt que sur l'implémentation.

Apports utiles qu'ils peuvent porter :

• Une spec d'une page : user story, contraintes, cas limites, exemples et ce qu'il faut mesurer.
• Un script de test : « cliquer ici, entrer cela, attendre ceci ».
• Une vérification de réalité : le prototype résout‑il vraiment le problème client ?

Le but n'est pas de « mieux écrire des prompts », mais de définir le succès pour que l'équipe puisse juger les livrables.

Rituels de collaboration qui empêchent la vitesse de tourner en chaos

Quelques rituels légers rendent les rôles explicites :

• Revue de prompts (10 minutes) : partager le prompt + contraintes avant de générer un gros bloc de code.
• Demo Fridays : montrer ce qui a changé, ce qui suit et ce qui a été abandonné.
• Journaux de décisions : un bref registre courant de ce qui a été décidé, par qui et pourquoi (lien dans votre tracker ou le template /blog/decision-log).

Porter les résultats (pas juste livrer)

Attribuez un « propriétaire d'outcome » par fonctionnalité — souvent le même que le décideur — qui suit l'adoption, la charge support et si la fonctionnalité fait bouger la métrique. Le vibe coding rend la construction moins chère ; il doit accélérer l'apprentissage, pas diluer la responsabilité.

Un workflow pratique pour le vibe coding sans chaos

La vitesse n'est utile que lorsqu'elle est dirigée vers la bonne cible. Un workflow léger maintient le codage assisté par IA productif sans transformer votre repo en archive d'expériences.

Un flux simple de bout en bout

Commencez par un funnel clair de l'idée au résultat mesurable :

1. Backlog : capturez les demandes en une ligne + le « pourquoi » (qui en bénéficie, quel problème ça résout).
2. Spec : transformez l'item choisi en une description petite et testable (entrées, sorties, cas limites et ce que signifie « fait »).
3. Générer : utilisez l'IA pour rédiger code, tests et docs à partir de la spec — pas d'un chat vague.
4. Revoir : des humains vérifient le comportement, les implications sécurité/confidentialité et la conformité aux standards.
5. Merge : déployer derrière un feature flag si possible.
6. Mesurer : confirmer le résultat (activation, gain de temps, taux d'erreur, tickets support).

Si vous évaluez comment cela s'intègre à votre équipe, gardez la barre simple : pouvez‑vous passer d'« idée » à « changement mesuré » de façon répétée ? (/pricing)

Artefacts utiles qui préservent la qualité

Quelques « defaults » évitent la plupart du chaos :

• Templates de prompt : « contexte → objectif → contraintes → critères d'acceptation → non‑objectifs ».
• Standards de code : nommage, logging, gestion d'erreurs et règles de dépendances.
• Tests d'acceptation : scénarios en langage clair + contrôles automatisés (unit/integration).

Documentez les décisions, pas seulement le code

Considérez la documentation comme un registre de décisions :

• Quelles hypothèses ont été faites (et qu'est‑ce qui les invaliderait) ?
• Quelles alternatives ont été rejetées (et pourquoi) ?
• Risques connus et actions de suivi.

Une astuce pratique si vous travaillez dans un environnement managé : rendez explicite la « sortie ». Des outils comme Koder.ai proposent export du code source, ce qui aide les équipes à voir l'accélération IA comme un levier — pas comme du verrouillage — quand un prototype devient un produit durable.

Quand vous avez besoin d'aide pour mettre en place ce workflow ou calibrer les responsabilités de revue, confiez‑le à un propriétaire unique et obtenez un avis externe si nécessaire. (/contact)

Exemple : transformer « construis‑moi une fonctionnalité » en une décision claire

Un PM envoie : « Peut‑on ajouter une fonctionnalité ‘Smart Follow‑Up’ qui rappelle aux utilisateurs d'emailer les leads qu'ils n'ont pas contactés ? » Avec l'aide de l'IA, l'équipe crée trois versions en deux jours :

• une modal de rappel planifié
• un onglet « Follow‑Ups » façon inbox
• un email rédigé automatiquement

Puis tout bloque. Sales veut plus d'automatisation (« rédigez l'email pour eux »), Support craint des envois erronés, et Design dit que l'UI devient encombrée. Personne ne sait quelle version est « la meilleure » car la demande initiale n'indiquait pas le succès.

Où l'équipe s'est coincée

Ils avaient :

• Objectifs contradictoires : gagner du temps vs éviter les erreurs vs garder l'app simple
• Utilisateur non défini : SDRs ? fondateurs ? agences ?
• Aucune métrique : réduire les follow‑ups manquants, augmenter le taux de réponse ou diminuer le churn ?

Ils ont donc continué à construire des alternatives au lieu de trancher.

La correction : en faire une décision, pas une vibe

Ils ont reformulé la demande en un résultat mesurable :

Résultat ciblé : « Réduire le % de leads sans suivi en 7 jours de 32 % → 20 % pour les équipes SDR. »

Portée restreinte (v1) : rappels uniquement pour les leads marqués ‘Hot’.

Critères d'acceptation :

• l'utilisateur peut définir une date de suivi depuis la vue lead
• le rappel apparaît in‑app (pas par email) une fois par jour
• l'utilisateur peut snoozer ou marquer comme fait en un clic
• événement de suivi : followup_reminder_completed

Désormais, l'équipe peut choisir la construction la plus simple qui prouve le résultat.

Checklist réutilisable

• Qui est l'utilisateur principal ?
• Quel changement de résultat, et de combien ?
• Qu'est‑ce qui est dans le v1 (et explicitement exclu) ?
• Qu'est‑ce qui ferait dire non ? (risque, conformité, charge support)
• Quels sont les critères d'acceptation et la métrique unique à surveiller ?