Travailler avec l'IA sans perdre la main : ma méthode en cinq étapes

ChatGPT, Claude, Gemini, agents de code : comment je m'en sers à chaque étape d'un projet, et comment je garde le contrôle sur la qualité.

On présente souvent l'IA comme un outil magique : on tape une demande, un produit sort. La réalité est plus intéressante. Bien utilisée, l'IA ressemble à une équipe : rapide, infatigable, parfois trop sûre d'elle. Mon rôle ressemble alors à celui d'un responsable produit : cadrer, décider, vérifier. Voici la méthode que j'applique sur tous les projets de ce carnet. 1. Cadrer Avant d'écrire une ligne de code, je formule le problème en une phrase : pour qui, dans quelle situation, pour obtenir quoi. Puis je confronte cette idée à plusieurs modèles (ChatGPT, Claude, Gemini). Chacun a ses angles morts ; les croiser fait ressortir les objections que je n'avais pas vues. Ce que je garde pour moi : la décision. Les modèles proposent, je tranche. 2. Concevoir Parcours, écrans, ton, direction visuelle. L'IA m'aide à explorer des variantes et à rédiger des textes d'interface. Mais l'expérience se juge à l'œil et au doigt : je dessine, je teste sur téléphone, je recommence. 3. Construire Je code avec des agents IA, en gardant la main sur trois choses : - l'architecture : où vivent les données, ce qui dépend de quoi ; - les choix techniques : pas de dépendance inutile, pas de serveur si un fichier statique suffit ; - la relecture : je lis ce qui est produit, je fais tester, je refuse ce que je ne comprends pas. Un agent peut écrire mille lignes en une minute. Il peut aussi introduire une erreur subtile en une ligne. La relecture n'est pas optionnelle. 4. Automatiser Tout ce qui se répète devient un pipeline : collecter des données, les traiter avec un modèle de langage, contrôler le résultat, publier. Sur Feed Me Odd, cinq workflows font le travail d'une petite rédaction. Sur Télétravail en français, un robot fait la tournée des offres toutes les six heures. 5. Livrer Mettre en ligne tôt, observer, corriger. Chaque version apprend de la précédente. Un produit en ligne, même imparfait, apprend plus en une semaine qu'une maquette en un mois. Les règles qui évitent les mauvaises surprises - Un modèle ne travaille que sur une source fournie quand l'exactitude compte. Pas de source, pas d'affirmation. - Chaque sortie est contrôlée, par un test automatique ou par une relecture humaine. - Aucun secret dans une conversation : ni clé d'API, ni mot de passe. - Je garde une trace des consignes et des versions : elles documentent ma part du travail. En résumé L'IA ne remplace pas le jugement. Elle le rend plus précieux. Plus l'exécution devient rapide, plus il faut savoir quoi construire et pourquoi. C'est tout le sujet de ce carnet de bord.