Priorités explicites
Chaque fonction est reliée à un utilisateur, un résultat et un niveau de nécessité.
Méthode de travail
Accélérer les bonnes décisions, pas seulement le code.
Une méthode produit senior, renforcée par l’IA : cadrer le problème, rendre les parcours visibles, construire par modules et apprendre à partir de l’usage.
Principe directeur
La vitesse n’a de valeur que si le produit reste compréhensible.
Les outils IA réduisent le temps de certaines tâches. Nous utilisons ce gain pour tester plus tôt, documenter davantage et concentrer l’expertise humaine sur les décisions qui engagent le produit.
Notre méthode : rendre chaque hypothèse visible, découper le système en changements vérifiables et conserver une source de vérité claire pour le code, les données et les décisions.
Les étapes
Du diagnostic à l’exploitation.
Diagnostic
Comprendre l’objectif, le contexte, les utilisateurs, les processus actuels et le succès attendu.
Cadrage
Définir la boucle de valeur, le périmètre, les risques, les données et les critères d’acceptation.
Prototype
Rendre les parcours visibles tôt afin de corriger les décisions avant qu’elles deviennent coûteuses.
Architecture
Choisir les frontières, le modèle de données, les permissions, les intégrations et le mode de déploiement.
Construction
Livrer des modules testables, démontrables et documentés avec revue humaine des changements.
Mise en service
Vérifier la chaîne complète, observer les signaux réels et prioriser la prochaine version.
IA encadrée
Ce que la machine accélère. Ce que le senior assume.
La production peut être assistée ; la responsabilité ne peut pas l’être.
| IA comme outil | Responsabilité senior |
|---|---|
| Explorer des options | Choisir selon le produit et les risques |
| Générer une première version | Revoir l’architecture, les données et la sécurité |
| Créer des tests et de la documentation | Vérifier leur pertinence et les angles morts |
| Accélérer les transformations répétitives | Protéger le comportement existant et prévoir le retour arrière |
Risques visibles
Permissions, données, dépendances, erreurs et exploitation sont traitées comme des éléments du produit.
Apprentissage mesurable
Les événements utiles sont définis avant le lancement pour décider de la suite.
Communication
Vous savez ce qui est décidé, livré et encore incertain.
Démonstrations
Le produit est montré dans des scénarios réels, pas seulement décrit dans un compte rendu.
Décisions écrites
Les arbitrages structurants, hypothèses et limites sont conservés pour éviter les contradictions.
Critères d’acceptation
Le résultat attendu est formulé de manière observable avant de considérer une fonction terminée.
Plan de mise en service
Accès, migrations, tests, surveillance, responsabilités et reprise sont préparés avant la bascule.
Questions sur la méthode
Questions fréquentes
Le projet commence-t-il directement par le développement ?
Non. Nous commençons par clarifier le résultat, les utilisateurs, les données, les contraintes et les risques qui influencent le périmètre.
Comment l’IA est-elle utilisée pendant la réalisation ?
Elle peut accélérer la recherche, les prototypes, le code, les tests et la documentation. Les décisions structurantes et les vérifications restent sous responsabilité humaine.
À quelle fréquence voit-on le produit ?
Le rythme dépend du projet, mais la méthode privilégie des démonstrations régulières et des livrables observables plutôt qu’une longue phase invisible.
Comment sont gérés les changements ?
Chaque demande est évaluée selon son impact sur la valeur, l’architecture, le calendrier et le périmètre. Les changements peuvent être intégrés, échangés contre une priorité ou placés dans la suite.
Que se passe-t-il après la mise en ligne ?
La mise en service est suivie par l’observation des erreurs, de l’usage et des opérations. Les apprentissages alimentent une feuille de route.
Construisons l’outil juste
Une méthode utile commence par votre réalité.
Décrivez le problème, les utilisateurs et les contraintes. Nous définirons la prochaine décision qui réduit réellement le risque.