Coder avec l'IA : comment j'assure la qualité de mes livraisons

Une fonctionnalité peut fonctionner et rester pénible à utiliser. Elle peut aussi passer ses tests tout en présentant une faille de sécurité ou en répondant mal au besoin du client.

Avec l'IA, produire du code rapidement devient plus accessible. Mais livrer un produit fiable, compréhensible et utile demande toujours une méthode.

Dans mes projets, j'utilise l'IA pour développer, mais aussi pour organiser le travail et vérifier les livraisons. Cette méthode couvre toute la chaîne : comprendre le besoin, définir le comportement attendu, développer, contrôler et faire valider.

La qualité commence dès le premier échange avec le client.

Partir des échanges pour construire des spécifications solides

Un client connaît son métier, ses contraintes et les difficultés rencontrées par ses équipes. Il n'a pas forcément une liste de fonctionnalités prête à transmettre à un développeur.

Pendant nos échanges, il décrit un processus, raconte un problème, précise une exception. Une information essentielle peut apparaître au détour d'une conversation.

J'enregistre ces échanges pour produire des comptes rendus détaillés. Ils me permettent de retrouver les décisions, les contraintes et les questions encore ouvertes.

À partir de ces comptes rendus, je construis les spécifications du projet : ce que l'outil doit permettre, qui va l'utiliser, quelles règles métier il doit respecter et comment il doit se comporter dans les différentes situations.

Les points ambigus doivent être clarifiés. Les décisions manquantes doivent être identifiées.

Avant de lancer le développement, je fais valider ces spécifications par le client.

Cette étape évite de construire très vite un outil qui repose sur une mauvaise compréhension du besoin. Elle donne aussi au client une occasion de corriger ou de préciser ce qu'il attend.

Découper le projet en tâches qui peuvent être vérifiées

Une fois les spécifications validées, je découpe le projet en tâches.

Chaque tâche possède ses propres spécifications et ses critères d'acceptation. Elle doit contenir suffisamment de contexte pour être développée et vérifiée sans devoir reconstituer les intentions du client.

Une tâche intitulée « ajouter un formulaire » laisse beaucoup de place à l'interprétation.

Il faut préciser les informations demandées, les champs obligatoires, les contrôles à effectuer, les messages affichés et le comportement après l'envoi.

Les critères d'acceptation rendent ces attentes observables. Par exemple :

• Un champ obligatoire vide empêche l'envoi et affiche une explication compréhensible.
• Une saisie invalide conserve les informations déjà renseignées.
• Un envoi réussi affiche une confirmation claire.
• Un utilisateur sans autorisation ne peut pas consulter les données transmises.

Ce niveau de précision sert au développement, aux vérifications techniques et à la validation du client.

Il est particulièrement utile avec l'IA : plus le résultat attendu est explicite, plus il devient possible de contrôler ce qui a été produit.

Vérifier le produit sous plusieurs angles

Lorsqu'une tâche est développée, je lance plusieurs sous-agents avec des missions de vérification distinctes.

Chacun examine une dimension de la livraison :

• L'architecture et le code : cohérence avec le projet, organisation, complexité et facilité de maintenance.
• Les tests : pertinence des scénarios, couverture des comportements attendus et prise en compte des cas particuliers.
• L'utilisation réelle : tests dans un navigateur, parcours utilisateur, affichage et compréhension des interactions.
• Les régressions : recherche d'effets indésirables sur les fonctionnalités existantes.
• La sécurité : identification de failles potentielles, notamment autour des accès, des données et des entrées utilisateur.

Ces vérifications se complètent. Un test automatisé peut confirmer qu'un formulaire accepte les bonnes valeurs. Un test dans le navigateur peut révéler que le bouton est difficile à trouver ou que le message d'erreur ne permet pas de comprendre quoi corriger.

La couverture de tests compte, mais les tests doivent vérifier des comportements utiles. Un indicateur élevé ne suffit pas à démontrer qu'un parcours fonctionne correctement.

Même logique pour la sécurité : un écran qui masque une fonctionnalité ne prouve pas que l'accès aux données est correctement protégé.

Je m'appuie sur les conclusions de ces vérifications pour faire corriger les problèmes et contrôler les corrections. Je garde la responsabilité des arbitrages et de la livraison.

Faire valider le résultat par le client

Une fois les vérifications techniques réussies, la tâche passe à l'étape de test par le client.

Je lui prépare un processus de test simplifié : où aller, quoi faire et quel résultat constater.

Par exemple :

Ouvrez le formulaire et laissez un champ obligatoire vide. Cliquez sur « Envoyer ». Un message doit expliquer quelle information manque, sans effacer les autres champs.

Le client peut ainsi vérifier rapidement que le développement correspond à sa demande. Il n'a pas besoin de lire le code ni de comprendre le fonctionnement des tests automatisés.

Cette étape apporte une validation que les contrôles techniques ne peuvent pas remplacer : celle de la personne qui connaît le métier.

Un comportement peut être conforme aux spécifications et révéler, à l'usage, un besoin d'ajustement. Ces retours permettent d'itérer pendant que le périmètre reste limité et facile à corriger.

La tâche est validée par le client après ce contrôle.

Automatiser la gestion de projet pour garder le suivi précis

Toute cette méthode demande un suivi rigoureux : comptes rendus, spécifications, tâches, critères d'acceptation, résultats de vérification et retours du client.

J'ai automatisé une grande partie de cette gestion grâce aux connecteurs vers des outils comme ClickUp, Asana ou d'autres plateformes de suivi.

Les informations issues des échanges alimentent les spécifications. Les spécifications validées servent au découpage des tâches. Les résultats du développement et des vérifications alimentent ensuite leur suivi.

Cela réduit les ressaisies et le temps consacré à maintenir les outils de gestion de projet à jour.

Le client conserve un rôle clair dans les décisions et les validations. De mon côté, je peux concentrer davantage de temps sur la compréhension du besoin, les choix techniques et la résolution des problèmes.

L'automatisation soutient la gestion du projet ; les décisions restent sous ma responsabilité.

Assumer plusieurs rôles avec une méthode cohérente

Cette organisation me permet d'intervenir comme développeur, tech lead et chef de projet.

Comme développeur, je construis les fonctionnalités. Comme tech lead, je veille à la cohérence technique, à la maintenance et à la sécurité. Comme chef de projet, je transforme les échanges en travail organisé et je facilite les validations.

L'IA accélère ces activités. La méthode permet de les relier.

Une livraison de qualité doit répondre au besoin, fonctionner dans les situations prévues, être agréable à utiliser et rester maintenable.

C'est ce que je cherche à assurer à chaque itération, avec des attentes explicites, plusieurs niveaux de vérification et une validation concrète par le client.

Pour une entreprise, la valeur de l'IA se mesure aussi là : dans la capacité à livrer rapidement un outil sur lequel les équipes peuvent compter.