Les 3 paradigmes pour concevoir une application métier avec l’IA
L’IA code très bien — mais elle code en aveugle. Donnez-lui un cadre (design → specs → tests → feedback) et elle devient fiable et reproductible.
Une app ne se résume pas à du code. Nous intégrons l’IA dans une approche specs‑driven et Test‑Driven Development pour des livrables industriels.
Les développeurs vont plus vite… les équipes métiers vont plus loin. Vos devs gagnent ~25% ; vos équipes métier démultiplient la valeur en générant elles‑mêmes des apps.
Le plafond des 25% de productivité
La plupart des entreprises constate des gains de productivité d'environ 25% car l'IA est utilisée comme un assistant pour les développeurs. Utile, oui — mais l'impact reste limité.
Les IA sont aujourd'hui suffisamment avancées pour générer des applications complètes.
La vraie valeur apparaît lorsque vous donnez aux experts métier (consultants, PO, avant‑vente, ...) la capacité de construire directement. Ce changement libère un nouveau niveau d'efficacité et d'agilité. L'enjeu est à la fois technique et organisationnel.
- L'IA comme développeur fullstack, les humains pour le design et l'industrialisation
- Applications pilotées par le métier, industrialisation pilotée par l'IT
- Les spécifications sont la base de travail, le chat pour affiner
- L'hyperagilité comme norme opérationnelle
Au‑delà du Vibe Coding. Pour l'entreprise
Le Vibe Coding permet de générer du code à partir du langage naturel — mais la valeur en entreprise n'apparaît que lorsque la génération est encadrée par une structure.
Bénéfices pour l'entreprise
Une mission pragmatique de deux mois
Le Vibe Coding c'est avant tout travailler différemment. Nous le rendons concret en 3 étapes :
Découverte.
Construire une mini‑app générée par l'IA pour comprendre la méthode.
Prototypage.
Permettre aux équipes métier de créer des MVP basés sur des cas réels.
Industrialisation.
Définir standards, bonnes pratiques et méthodes d'intégration pour monter en puissance.
Des résultats concrets pour un déploiement à plus grande échelle: une équipe d'ambassadeurs, une méthodologie avec des modèles de spécifications et instructions prêts à l'emploi, un prototype fonctionnel.
La vision d'ensemble
À mesure que le code devient bon marché, la valeur du logiciel se déplace : proximité client, avantage data et expertise métier deviennent différenciateurs — ainsi que la capacité à orchestrer l'IA dans un modèle opérationnel specs‑first.
- Proximité client → traduction plus rapide des besoins en applications opérationnelles
- Expertise métier → orienter l'IA vers des solutions à forte valeur
- Données → avantage business et défendabilité