Un livret de cadrage pour éviter les semaines perdues et transformer vos prompts en spécifications actionnables.
Demander à ChatGPT ou Claude de « concevoir une app » sans décrire les acteurs, les contraintes réglementaires ni le MVP produit des réponses génériques, impossibles à livrer.
À faire : Fournissez un brief minimal : qui utilise le produit, quel problème est résolu en priorité, quelles règles métier non négociables.
Une vision produit n'est pas un cahier des charges. Sans user stories, modèle de données et parcours critiques, l'IA invente des détails que vous n'avez pas validés.
À faire : Exigez des livrables structurés : personas, parcours, entités, règles métier, critères d'acceptation — puis itérez dessus.
Un méga-prompt « génère toute l'application » produit un patchwork incohérent. L'IA perd le fil dès que le contexte dépasse quelques écrans ou domaines.
À faire : Découpez : cadrage → modèle de données → écrans critiques → API / règles → plan d'implémentation. Un pilier à la fois.
Accepter le premier jet de l'IA sans challenge métier introduit des hypothèses fausses dans le code et les specs. Le coût de correction explose plus tard.
À faire : Après chaque livrable IA, faites une passe « challenge » : qu'est-ce qui est faux, incomplet ou hors MVP ?
Un prototype ChatGPT n'est pas un produit. Sans choix tech, estimation des jalons et briefs d'implémentation, vous restez bloqué entre démo et production.
À faire : Clôturez chaque session avec une feuille de route : stack, jalons, risques, et prompts réutilisables pour la suite.
Le coaching conception IA de LL-IT applique exactement cette méthode sur votre cas réel : cadrage, prompt engineering contextualisé, et feuille de route industrialisable — en sessions immersives, pas en cours théorique.