Construire ses applis avec l'IA quand on n'est pas développeur

Il y a un an, l'idée qu'un dirigeant de PME construise lui-même ses logiciels faisait sourire. Aujourd'hui, je le fais tous les jours. Pas parce que je suis devenu développeur, mais parce que l'IA comme copilote a changé la répartition du travail : la machine écrit le code, l'humain décide de ce qu'il faut construire et vérifie que c'est juste.

Mon parcours est celui d'un chef d'entreprise. Plus de trente ans de direction, de la formation, de la gestion. Jamais un cursus d'informatique. Quand j'ai commencé à construire mes propres outils avec Claude, l'assistant d'Anthropic, je partais avec deux atouts seulement : je savais ce dont j'avais besoin, et je savais poser des questions.

Ça s'est révélé suffisant, à une condition que j'ai apprise à mes dépens : ne jamais lâcher le volant.

Deux applis, deux besoins réels

La première s'appelle Tamis. Elle part d'un problème simple : beaucoup de professionnels manipulent des documents confidentiels (noms, adresses, numéros d'entreprise) et voudraient les faire analyser par une IA sans exposer ces données. Tamis passe le document au filtre, remplace les informations sensibles par des substituts, et permet de retrouver les vraies valeurs ensuite.

La seconde s'appelle Mnemos. C'est une mémoire de travail. Chaque fois que je reprends un projet avec un assistant IA, il repart de zéro : il ne sait plus ce qu'on a décidé la veille, ni ce qu'on a écarté. Mnemos garde ces décisions et les lui redonne au début de chaque séance.

Aucune de ces deux applis n'est née d'une envie de technique. Elles sont nées d'un irritant quotidien, exactement comme le recommande la méthode décrite dans par où commencer avec l'IA. L'outil vient en dernier, même quand c'est vous qui le fabriquez.

Ce que l'IA fait très bien

Elle écrit du code vite et proprement. Une page d'écran, une base de données, un formulaire, un traitement de fichiers : ce qui demandait des semaines à un prestataire se fait en quelques heures de dialogue.

Elle explique. C'est l'atout le plus sous-estimé. Quand je ne comprends pas pourquoi elle propose une solution plutôt qu'une autre, je lui demande de me l'expliquer comme à un non-spécialiste. Et si je ne comprends toujours pas, elle recommence sous une autre forme : un exemple concret, une comparaison avec la vie de l'entreprise, un schéma. Autant de fois que je le demande, sans jamais soupirer. Aucun prestataire ne vous offre cette patience. J'ai appris plus en quelques mois de ces échanges qu'en des années à lire des devis de prestataires.

Elle ne se fatigue pas. Relancer un test, reprendre un écran, corriger une faute à 23 heures : elle est là.

Ce que l'IA fait mal, et qu'il faut savoir

Elle se trompe avec aplomb. Une IA qui code ne dit pas « je ne suis pas sûre ». Elle livre un résultat qui a l'air fini, avec un résumé enthousiaste. Parfois le résultat est juste. Parfois il ne fonctionne que dans le cas qu'elle a imaginé.

Mon exemple préféré, drôle et triste à la fois, revient régulièrement. On développe une nouvelle fonctionnalité, on la teste sur le compte de démonstration, tout marche, l'IA annonce fièrement que c'est terminé. Puis je me connecte avec un vrai compte : rien. Elle a construit la fonction pour le compte de test et oublié le reste de l'application. Elle n'a pas menti. Elle a juste vérifié ce qu'elle avait sous les yeux, et rien de plus.

Elle oublie. D'une séance à l'autre, elle perd le fil des décisions. C'est précisément ce qui m'a poussé à construire Mnemos : j'en avais assez de réexpliquer chaque matin ce qu'on avait tranché la veille.

Elle ne connaît pas votre métier. Elle sait ce qu'est une facture en général, pas ce qu'un client de votre secteur attend de la vôtre. Ce savoir-là, c'est vous qui l'apportez. C'est d'ailleurs la vraie valeur du projet : l'outil n'est que le contenant de votre façon de travailler.

Garder la main : trois règles qui ont tout changé

Comprendre avant d'accepter

Je ne valide jamais une proposition que je ne comprends pas. Pas besoin de comprendre chaque ligne de code. Il faut comprendre le choix : pourquoi cette solution, ce qu'elle coûte, ce qu'elle empêche de faire plus tard. Quand l'explication ne tient pas en trois phrases simples, c'est souvent que la solution est trop compliquée.

Cadrer avant de coder

La tentation est de demander tout de suite « fais-moi un outil qui… ». C'est la meilleure façon d'obtenir un outil qui fait autre chose. Je commence toujours par une page de description en français courant, puis je demande à l'IA de me poser ses questions. Les meilleures questions révèlent ce que je n'avais pas pensé à dire. Dix minutes de cadrage évitent une journée de corrections.

Vérifier sur le terrain, et faire relire

Un écran qui « devrait marcher » ne marche pas tant que je ne l'ai pas essayé moi-même, avec un vrai document. Et pour tout ce qui compte, je fais relire le travail par une seconde IA qui n'a pas participé à l'écriture. Elle n'a aucune raison d'être complaisante. C'est la technique décrite dans produire, attaquer, corriger, appliquée au code : celui qui a écrit n'est jamais le mieux placé pour trouver ses propres erreurs.

Ce que ça change pour un dirigeant de PME

Vous n'allez pas remplacer votre éditeur de comptabilité ou votre ERP. Ce n'est pas le sujet. Le sujet, ce sont les petits outils qui manquent : le suivi qu'on fait dans un tableur bricolé, le document qu'on reformate à la main chaque semaine, la synthèse que personne n'a le temps de faire.

Ces outils-là, aucun éditeur ne les fera pour vous, parce qu'ils sont trop spécifiques. Un prestataire coûterait trop cher pour le gain. C'est exactement l'espace où un dirigeant qui garde la main peut construire, seul ou avec un collaborateur curieux, un outil qui fait gagner du temps toutes les semaines.

Il y a un prix : du temps, de la rigueur, et l'acceptation de se tromper au début. Il y a aussi un bénéfice que je n'attendais pas. À force de demander « pourquoi », on finit par comprendre comment fonctionnent les logiciels qu'on achète. On négocie mieux avec ses prestataires. On repère plus vite une promesse commerciale qui ne tient pas.

Concrètement, comment démarrer

Choisissez un irritant, pas un projet. Une tâche répétitive, mesurable, qui vous agace chaque semaine.
Décrivez l'outil en une page, sans un mot de technique : qui l'utilise, ce qu'il reçoit, ce qu'il produit, ce qui serait un échec.
Faites-vous interroger : demandez à l'IA de vous poser ses questions avant d'écrire quoi que ce soit.
Avancez par petits pas : un écran, un test, une validation. Jamais tout d'un bloc.
Faites relire par une conversation neuve, et testez vous-même avec de vraies données avant de faire confiance.

Si vous n'avez qu'une chose à retenir : l'IA peut écrire votre outil, mais elle ne peut pas décider à votre place de ce qu'il doit faire. Ce rôle-là reste le vôtre, et c'est une bonne nouvelle.