L'IA fait le gros du travail. Les décisions restent les miennes.
J'utilise des agents IA tous les jours, sans jamais leur laisser les commandes. Chaque fonctionnalité que je construis passe de mes exigences à une spécification écrite, un plan d'implémentation puis au code, et je revois chaque étape, en allers-retours jusqu'à être satisfait.
Mes outilsClaude CodeCursor
J'écris la spécification avant le code. Chaque fonctionnalité commence par une spécification lisible par toute l'équipe, pas par un prompt qui s'oublie.
Je reste dans la boucle. Je vérifie chaque spécification, plan et changement, et je le renvoie jusqu'à ce qu'il soit juste.
Chaque tâche a son agent. Produit, architecture, données, développement, revue de code et documentation ont chacun leur spécialiste.
De l'idée à la production
Les flèches pleines font avancer le travail. Les flèches pointillées sont les moments où je le renvoie. Cliquez sur une étape pour voir l'idée qui la guide. Une fonctionnalité part de mes exigences ; une correction de bug part du triage.
- Étape suivante
- J'itère jusqu'à être satisfait
- Je demande un changement
- Base de connaissances : lecture et écriture
Touchez une étape pour l'explorer.
Fonctionnalité
Correction de bug
Puis se poursuit au plan d'implémentation.
- Définir les exigences (Ma validation): Je décris le problème, les utilisateurs et ce qu'est la réussite, en langage clair : objectifs, contraintes et cas limites déjà connus.
- Spécification fonctionnelle (Agents IA): L'IA rédige la spécification de la fonctionnalité. Un agent Product Owner couvre le volet métier : récits utilisateur, critères d'acceptation, périmètre et ce qui en est explicitement exclu.
- Valider la spécification (Ma validation): Je relis la spécification et la renvoie avec mes commentaires, en allers-retours jusqu'à être satisfait. Rien ne passe à la planification tant qu'elle ne décrit pas exactement ce que je veux construire.
- Plan d'implémentation (Agents IA): Le plan traduit la spécification en décisions techniques. Un agent Architecte applique les patrons de conception déjà en place côté front-end et back-end, et un agent Ingénieur de données définit les modèles de données, les contraintes et les migrations.
- Revoir le plan (Ma validation): Je remets en question les choix techniques et j'itère sur le plan jusqu'à être satisfait. C'est là que les erreurs coûtent le moins à corriger.
- Implémentation (Agents IA): Les agents développeurs implémentent le plan par petites étapes testées. Un agent Réviseur de code vérifie chaque changement par rapport au plan, aux patrons et aux tests avant que je le voie.
- Acceptation (Ma validation): Je teste le résultat par rapport à la spécification. Si je ne suis pas satisfait, je demande une nouvelle implémentation, et la demande de changement met à jour la spécification et le plan en plus du code, pour que la documentation ne s'écarte jamais de ce qui est construit. Pour une correction de bug, la demande de changement retourne à l'analyse.
- Livré (Terminé): Livré signifie que le code est commité. À partir de là, les pipelines CI/CD prennent le relais : ils testent et vérifient le code, puis gèrent l<b>environnement de préproduction</b> et les <b>mises en production</b>. La spécification et le plan laccompagnent comme documentation vivante.
- Correction de bug: Triage du bug (Ma validation): Quand la tâche est un bug, il m'arrive déjà trié par une personne : confirmé, priorisé et avec tout le matériel disponible, y compris la façon de le reproduire.
- Correction de bug: Analyse du bug (Agents IA): Un agent QA / Vérification produit lit tout ce qui a été fourni, reproduit le bug et applique les cinq pourquoi pour trouver la cause profonde. Il documente le bug et décide si c'est une leçon à retenir ; si oui, la base de connaissances l'apprend pour que les travaux futurs l'évitent. Ensuite, la correction passe au plan d'implémentation.
- Spécifications, plans, revues et décisions (Base de connaissances): Chaque spécification, plan, revue, validation, décision et leçon tirée d'un bug devient de la documentation, sous forme de fichiers Markdown dans le dépôt ou d'un index RAG (génération augmentée par récupération). Les connaissances sont préparées à l'avance, pour que les bons passages soient retrouvés et transmis à l'IA à chaque question, et chaque fonctionnalité rend la suivante meilleure. Je l'écris pour deux lecteurs : en détail pour l'IA, et courte et visuelle pour les humains qui la lisent et la valident.
Une source unique de vérité, deux lecteurs
Tout ce que j'approuve rejoint la base de connaissances, sous deux formes : complète pour l'IA, courte et claire pour les personnes qui la valident.
Pour l'IA : aussi détaillée que possible
Assez précise pour que les agents la suivent sans deviner.
- Règles et conventions explicites
- Patrons de conception avec exemples
- Cas limites et contraintes
- Décisions et leurs raisons
Pour les humains : facile à lire
Assez concise pour que je la lise et la valide en quelques minutes.
- Résumés courts
- Schémas et flux visuels
- Tables de décision
- Pas de pavés de texte
Les mêmes connaissances, deux vues : ce que suit l'IA a toujours été lu et approuvé par une personne.
Un document vivant
C'est ainsi que je travaille aujourd'hui, et ça fonctionne pour moi. Ce n'est pas une recette qui fonctionne pour tout le monde. Je revois sans cesse ma façon de travailler pour trouver comment faire mieux, alors cette page évolue avec moi. Si vous avez une meilleure idée, je suis ouvert à la discussion.
Les outils que j'utilise
Chacun a son rôle, et ce que l'un produit alimente souvent le suivant.
Claude Code
C'est là que j'écris du code, tous les jours. J'utilise Claude sur le web pour les questions rapides et pour explorer des idées, surtout quand je suis loin de mon portable, et Remote Control me permet de piloter Claude Code d'où que je sois.
Envie d'essayer Claude? Mon lien de parrainage vous donne une semaine gratuite. Lien de parrainage Claude (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Google Stitch
C'est là que commencent les interfaces web et d'applications. Je lui fournis les spécifications du projet, l'image de marque et la palette de couleurs, je crée les premières maquettes, puis je les confie à Claude Code pour qu'il les implémente.
ChatGPT
Pour explorer et valider des idées. À partir de la portée du projet, et via MCP, je lui demande des visuels de marque et des noms de produit, et de soupeser les options. Ce qui en ressort retourne dans Claude Code et Stitch.
Gemini
Je l'utilise moins, de façon semblable à ChatGPT. Comparer les réponses de différents outils m'aide à prendre de meilleures décisions.
Cursor
Je l'utilisais comme j'utilise Claude Code aujourd'hui. J'ai choisi Claude Code pour limiter les coûts.
Codex
Je l'ai utilisé dans Xcode, pour un projet SwiftUI.
Envie d'échanger?
Voici comment je développe des logiciels avec l'IA aujourd'hui. Si vous voulez les détails, ou si vous travaillez autrement et voulez confronter nos idées, parlons-en.