Développer avec l’IA : 7 pratiques pro pour la production

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Passons au concret : l’IA comme co-développeur, pas comme magie

Sur le terrain, ce qui sépare un prototype d’IA d’un produit prêt pour la production, ce n’est pas la complexité des modèles. C’est la rigueur des systèmes et des processus que vous mettez en place. En pratique, je traite l’IA générative comme un développeur junior qu’il faut encadrer, pas comme une boîte noire magique.

Je viens de l’infrastructure et du cloud. Pendant 8 ans, j’ai conçu des systèmes qui ne pouvaient pas se permettre de tomber en panne. Cette mentalité « production-ready » est exactement ce que j’applique aujourd’hui au développement assisté par IA. Décortiquons ça.

1. Visibilité séquentielle vs. vitesse parallèle opaque

Les éditeurs d’IA vendent du rêve avec les agents parallèles. Sur le papier, c’est plus rapide. En pratique, c’est un cauchemar de débogage. Sans langue de bois, j’ai vu trop de projets se bloquer avec des agents fantômes ou laisser le code dans un état corrompu.

Ma règle absolue, codée dans mes fichiers CLAUDE.MD : « Traitez les fichiers UN PAR UN, de manière séquentielle. Aucun agent en arrière-plan. Informez-moi à chaque étape. » Ce qui compte vraiment, c’est la prévisibilité et la capacité à reprendre le contrôle, pas le nombre d’opérations par seconde.

2. Le suivi de migration : votre filet de sécurité inter-plateformes

Développer une application pour iPhone, iPad, Mac et Apple Watch simultanément ? C’est le terrain de jeu parfait pour les incohérences. Je ne fais pas confiance à ma mémoire, encore moins à celle d’une session d’IA, pour suivre les changements.

J’ai donc instauré un artefact obligatoire : le fichier IOS_CHANGES_FOR_MIGRATION.md. Chaque modification propre à une plateforme y est consignée avec la date, les fichiers, l’ancien et le nouveau code. En pratique, cela génère automatiquement une liste de dette technique pour les autres plateformes. C’est du suivi de projet basique, mais appliqué à la collaboration homme-IA.

3. Mémoire persistante : ne réinventez pas la roue à chaque session

Les sessions d’IA sont par défaut sans état. C’est inacceptable pour un projet qui dure. La solution n’est pas de tout jeter dans un journal chronologique. J’ai demandé à l’IA de maintenir un fichier MEMORY.md organisé par thème : signatures d’API, algorithmes validés, pièges à éviter, mesures de layout.

L’instruction est claire : « Mets à jour ou supprime les souvenirs obsolètes. Pas de doublons. » Au démarrage, l’IA lit ce fichier. Sur le terrain, cela signifie que la leçon durement acquise sur la gestion des permissions NFC sur iPhone en octobre 2025 est immédiatement disponible pour le développement sur iPad en avril 2026.

4. Journalisation des prompts : le contrôle de version de votre pensée

Si vous ne pouvez pas rejouer la conversation, vous ne pouvez pas déboguer la collaboration. C’est aussi simple que ça. Je fais consigner chaque instruction que je donne dans un PROMPT_LOG.md horodaté.

Pourquoi c’est génial ? Cela sert de piste d’audit. Quand une fonctionnalité déraille, je peux revenir en arrière et voir si mon prompt était ambigu. C’est aussi mon point de reprise quand je reviens sur un projet après deux semaines. C’est, en pratique, le Git log de ma collaboration avec l’IA.

5. Profil utilisateur : la contrainte de conception non-négociable

Dire à l’IA « construis une interface » sans contexte, c’est lui demander de tirer à l’aveugle. Pour une application destinée à des collectionneurs de plus de 50 ans, les choix d’UI ne sont pas les mêmes que pour une app tech destinée aux développeurs.

J’intègre donc un profil utilisateur détaillé dans les instructions système : âge, aisance technique, mentalité (« il faut tout garder »), contexte d’usage. Quand l’IA propose un menu trop complexe, je lui demande : « Rappelle-moi le profil utilisateur. » Elle se corrige immédiatement. C’est comme briefuer un développeur humain.

6. Système de conception : l’antidote à l’incohérence visuelle

« Fais que ça ressemble aux autres écrans » est une instruction trop vague pour une IA. Sans langue de bois, ça donne des interfaces incohérentes. La solution ? Codifier le design system directement dans le fichier de configuration principal (CLAUDE.md).

Je spécifie les tokens : valeurs RVB exactes, tailles de police (24 pt gras pour les titres), styles de boutons, structure des cartes. En pratique, chaque nouvelle vue que génère l’IA hérite automatiquement de cette charte. Le résultat est une interface cohérente et professionnelle, sans effort de micro-management à chaque itération.

7. La pratique bonus : le fichier AGENTS.MD comme couche d’abstraction

Ce qui compte vraiment pour scaler, c’est de séparer les instructions générales des spécificités projet. Je maintiens un fichier AGENTS.MD qui contient toutes les bonnes pratiques transversales (comme les 6 points ci-dessus). Chaque nouveau projet commence par importer ce fichier, puis ajoute ses spécificités (profil utilisateur, design system) dans son propre CLAUDE.md.

Sur le terrain, cela crée une base de connaissances évolutive. Une leçon apprise sur la gestion des assets dans un projet React est immédiatement disponible pour un projet SwiftUI. C’est l’équivalent d’une bibliothèque interne de patterns, optimisée pour la collaboration avec l’IA.

En pratique, développer avec l’IA en 2026 ne consiste pas à trouver le prompt magique. C’est une question d’ingénierie des processus. Ces 7 pratiques transforment l’IA d’un outil de prototype aléatoire en un co-développeur structuré, capable de produire du code de qualité production. Sans bullshit marketing, c’est ce qui fait la différence entre un amateur et un professionnel sur le terrain.

Mathias Courtois

Ingénieur systèmes et architecte cloud pendant 8 ans chez un leader européen de l’hébergement, reconverti dans l’analyse tech et business. Passionné par l’intersection entre infrastructure IT, IA générative et transformation digitale des entreprises. J’aide les décideurs et les équipes techniques à naviguer dans l’écosystème tech sans bullshit marketing.