L’intelligence artificielle (IA) a radicalement transformé la manière dont les développeurs conçoivent des applications. Grâce à des outils avancés comme ChatGPT, Claude, Gemini ou encore des environnements de développement assistés par IA comme Cursor et Windsurf, il est désormais possible d’accélérer la création de logiciels, même sans être un expert en codage.

Mais attention ! Croire qu’il suffit de dire « Crée-moi une application » à l’IA pour obtenir un produit fonctionnel est une erreur fréquente. De nombreuses mauvaises pratiques peuvent ralentir le processus, générer du code incohérent ou rendre l’application inutilisable.

Voici les erreurs les plus courantes à éviter et comment tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications web et mobile.

1. Se lancer sans planification

L’une des erreurs les plus fréquentes est de commencer à coder sans une planification rigoureuse. Avant d’utiliser un outil d’IA, il est essentiel de structurer son projet. Une bonne pratique consiste à brainstormer son idée, définir les fonctionnalités clés et identifier le public cible avant même d’écrire la première ligne de code.

Une approche efficace consiste à récruter un CTO pour discuter du projet, puis lui demander de rédiger un cahier des charges structuré des fonctionnalités principales. Cela permet d’éviter de partir dans toutes les directions et d’avoir une vision claire du produit final.

En effet, malgré les avancées, l’intelligence artificielle ne remplace pas l’expertise humaine. Un projet tech réussi nécessite une vision stratégique et une structure technique solide. C’est pourquoi il est essentiel d’avoir un Chief Technology Officer (CTO), même en externalisé, pour guider les choix technologiques, éviter les erreurs coûteuses et garantir la cohérence du développement. Un CTO apporte une expertise précieuse dans le choix des technologies, la gestion de l’équipe technique et l’optimisation des ressources. Des services comme ceux proposés par Say Digital permettent aux startups et aux entreprises de bénéficier de cette expertise sans recruter en interne.

Conseil : Prenez le temps de rédiger un cahier des charges avec les objectifs, le public visé et les fonctionnalités essentielles avant de solliciter l’IA.

2. Ne pas créer de base de connaissances pour l’IA

Sans documentation claire, une IA peut générer un code incohérent ou incorrect. Il est donc indispensable d’établir des documents détaillés qui serviront de référence tout au long du projet. Cela inclut les spécifications techniques, le plan d’architecture, les guidelines pour le front-end et le back-end, ainsi qu’une structure claire du projet.

Des outils spécialisés permettent d’organiser ces documents pour les rendre accessibles et exploitables par les modèles d’IA.

Conseil : Rédigez des documents techniques détaillés et assurez-vous que l’IA a accès à des instructions précises avant de générer du code.

3. Mal choisir ses outils d’IA

Tous les outils d’intelligence artificielle ne sont pas adaptés à toutes les tâches. Certains sont plus performants pour générer du code, d’autres pour analyser des documents ou encore rechercher des informations. Choisir un outil inadapté peut ralentir le développement et produire des résultats médiocres.

Il est essentiel de bien identifier les forces et faiblesses de chaque outil et de sélectionner celui qui correspond le mieux aux besoins du projet, que ce soit pour le design UI, le codage back-end ou la gestion des bases de données.

Conseil : Comparez les différents outils disponibles et utilisez celui qui est le plus adapté à chaque étape du développement.

4. Utiliser une pile technologique incompatible

Les modèles d’IA sont entraînés sur certains langages et frameworks. Utiliser une technologie mal prise en charge peut entraîner des erreurs récurrentes et une mauvaise qualité de code. Certaines stacks sont mieux adaptées au travail avec l’IA, notamment celles qui bénéficient d’un bon support en documentation et en exemples de code.

Conseil : Optez pour des technologies bien documentées et largement utilisées par les outils d’IA afin d’optimiser la qualité du code généré.

5. Construire le projet en une seule étape

Laisser l’IA planifier et coder une application entière en une seule fois est une mauvaise approche. Cela conduit souvent à du code désorganisé et difficile à maintenir. Il est préférable de structurer le développement en plusieurs étapes, avec des validations intermédiaires.

Une méthode efficace consiste à établir un plan détaillé, avec des étapes bien définies, puis d’utiliser l’IA pour générer du code progressivement, tout en effectuant des tests et ajustements au fur et à mesure.

Conseil : Décomposez le projet en étapes claires et utilisez l’IA pour chaque partie spécifique afin d’éviter une construction chaotique.

6. Négliger le débogage et l’optimisation

Le débogage est souvent l’une des parties les plus difficiles du développement assisté par IA. Une mauvaise gestion des erreurs peut rapidement transformer un projet en un amas de code inutilisable. Pour éviter cela, il est important d’apprendre à formuler des requêtes précises à l’IA, notamment en lui demandant d’identifier les causes des erreurs avant de proposer des corrections.

Il est également utile de limiter l’IA aux fichiers pertinents du projet pour éviter qu’elle ne génère des corrections hors contexte.

Conseil : Affinez vos prompts et utilisez des méthodes d’analyse systématique pour identifier et corriger les bugs efficacement.

7. Se reposer sur un seul modèle d’IA

Un seul modèle d’intelligence artificielle ne peut pas tout faire parfaitement. Chaque modèle a ses spécificités et points forts. Certains sont plus performants en génération de code, d’autres en analyse ou en optimisation.

Diversifier les outils permet d’améliorer la précision et la qualité du travail. Il est possible d’utiliser un modèle pour le développement, un autre pour le débogage et un autre encore pour la documentation.

Conseil : Expérimentez avec plusieurs modèles d’IA pour tirer parti de leurs points forts respectifs en fonction des besoins du projet.

8. Ne pas utiliser de kits de démarrage (boilerplates)

Repartir de zéro à chaque nouveau projet est une perte de temps et peut générer des erreurs évitables. L’utilisation de boilerplates ou de kits de démarrage contenant des composants préinstallés permet d’accélérer le développement tout en garantissant une meilleure structure de code.

Ces kits intègrent souvent des bonnes pratiques et des optimisations adaptées aux outils d’IA, facilitant ainsi le processus de création.

Conseil : Utilisez des templates et des boilerplates adaptés aux outils d’IA pour gagner du temps et éviter des erreurs de base.

9. Abandonner trop vite face aux difficultés

Le développement assisté par IA peut sembler frustrant au début. Des erreurs apparaissent, le code peut manquer de cohérence, et il faut souvent ajuster les prompts pour obtenir des résultats satisfaisants. Toutefois, avec une bonne méthodologie et des ajustements progressifs, il est possible d’optimiser les performances de l’IA et d’obtenir un code de qualité.

Conseil : Soyez patient et persévérant. Une approche structurée et un apprentissage progressif permettent de surmonter les limites de l’IA et d’atteindre de meilleurs résultats.

En résumé

Construire une application avec l’intelligence artificielle est une opportunité unique pour accélérer le développement et améliorer la productivité. Cependant, pour en tirer pleinement parti, il est crucial d’éviter les erreurs courantes et d’adopter une méthodologie rigoureuse.

En planifiant soigneusement, en utilisant les bons outils et en suivant les meilleures pratiques, il est possible de transformer une idée en une application fonctionnelle et performante en diminuant les couts de développement grâce aux IA.