Transférer des prototypes vibe-coded à l'équipe technique : les documents essentiels

Vous avez passé trois jours à construire un prototype fonctionnel avec votre assistant IA. L’interface marche, les boutons répondent, les données s’affichent. Vous êtes fier. Mais quand vous le passez à l’équipe technique, ils vous regardent comme si vous leur aviez donné une boîte noire avec un bouton rouge. Prototypes vibe-coded : ils sont rapides, puissants, et dangereux si vous ne les documentez pas.

Le problème n’est pas le code, c’est le contexte

Les outils comme Cursor, GitHub Copilot ou ChatGPT permettent de générer du code en quelques minutes en tapant des phrases simples. « Crée un formulaire d’inscription avec authentification par email et validation en temps réel. » Voilà, c’est fait. Mais ce que vous oubliez, c’est que vous n’avez pas écrit chaque ligne. Vous n’avez pas choisi la structure de la base de données. Vous n’avez pas décidé pourquoi vous avez utilisé une authentification par jeton au lieu d’une session. Et l’équipe technique, elle, doit tout comprendre pour le faire fonctionner en production.

Une étude de Softr en 2025 montre que 43 % des équipes rencontrent des retards majeurs lors du transfert d’un prototype vibe-coded. Pourquoi ? Parce que le code est là, mais pas le pourquoi. Pas les cas limites. Pas les compromis faits. Pas les erreurs qu’on a évitées. Sans ça, les ingénieurs doivent deviner. Et deviner, dans le code, c’est une mauvaise idée.

Le document de base : le requirements.md

Avant même d’écrire votre premier prompt, créez un fichier requirements.md dans le dossier du projet. C’est votre contrat avec l’équipe technique. Pas un document de 50 pages. Pas un PowerPoint. Un fichier texte clair, concis, qui répond à ces questions :

• Qu’est-ce que l’application doit faire ? (ex : « Permettre aux utilisateurs de créer un profil, uploader un avatar, et recevoir un email de confirmation »)
• Quels sont les cas d’utilisation principaux ? (ex : « Un utilisateur inscrit via Google, sans créer de mot de passe »)
• Quels sont les cas limites ? (ex : « Que se passe-t-il si l’email est déjà utilisé ? Si l’avatar pèse 10 Mo ? »)
• Quelles sont les intégrations obligatoires ? (ex : « API Stripe pour les paiements, Firebase pour les notifications »)
• Qu’est-ce qui est interdit de changer ? (ex : « Pas de connexion LDAP, pas de stockage local »)

En 2023, Aatir Ahmed a appris à ses dépens. Il a commencé un outil pour un seul utilisateur, puis a voulu le transformer en SaaS multi-tenant à mi-parcours. Résultat ? Trois semaines de refonte, des bugs partout, une équipe en colère. Le problème ? Il n’avait pas écrit ces exigences au début. Le requirements.md n’est pas un luxe. C’est une assurance. Sans lui, vous construisez sur du sable.

Le journal des décisions : votre trace de navigation

Chaque fois que vous avez changé d’idée, que vous avez testé deux approches différentes, que vous avez choisi une bibliothèque plutôt qu’une autre - notez-le. Pas dans votre tête. Pas dans un chat Slack. Dans un fichier appelé decision-log.md.

Exemple :

• Date : 12/03/2025
• Prompt : « Utilise Next.js avec React Server Components pour réduire le temps de chargement »
• Modèle IA : GPT-4-turbo
• Choix : J’ai rejeté Vue.js car il n’a pas de support natif pour les composants serveur. Next.js permet d’optimiser le SEO dès le départ.
• Alternative rejetée : Utiliser un framework Python comme Django - trop lent pour le prototypage rapide.
• Approbation : Validé par la designer le 13/03/2025.

Superblocks, dans ses lignes directrices pour les entreprises, dit que la traçabilité est la clé. Pourquoi ? Parce que l’équipe technique doit savoir : qui a pris cette décision ? Pourquoi ? Est-ce que c’est sûr ? Sans ce journal, chaque ligne de code devient un mystère. Et quand un bug apparaît en production, vous allez devoir tout reconstruire à partir de zéro.

Les commentaires dans le code : votre mémoire externe

Vous avez demandé à l’IA : « Fais un système de validation de formulaire avec messages d’erreur personnalisés. » Elle vous a généré 300 lignes de code. Vous ne les avez pas lues. Mais l’équipe technique, si.

Les commentaires ne sont pas un luxe. Ils sont la seule façon de dire : « Voilà pourquoi cette ligne existe. »

Exemple dans le code :

// Vérifie si l'email existe déjà dans la base (demande du client pour éviter les doublons)
// Utilise la méthode 'findUserByEmail' au lieu de 'getUserById' car la base est indexée sur l'email
// Ne pas changer : cette méthode est utilisée dans l'API de connexion aussi

Hexaware souligne que « vous n’avez pas écrit les lignes, donc le contexte peut se perdre ». Les commentaires sont votre bouée de sauvetage. Et surtout, demandez à l’IA de les générer : « Ajoute des commentaires dans ce code pour expliquer chaque fonction à un développeur débutant. »

Le contrôle de version : ne livrez jamais un « dernier état »

Ne donnez pas à l’équipe technique juste le code final. Donnez-lui tout l’historique Git. Avec des messages de commit clairs.

Un bon message de commit :

• ❌ « Mise à jour du formulaire »
• ✅ « Ajout de la validation côté client pour l’email - basé sur le feedback du client du 10/03 »

Graphite recommande de traiter chaque génération d’IA comme un « pull request » que vous devez examiner. Ce n’est pas du code magique. C’est du code que vous avez commandé. Et comme pour tout code, vous devez justifier chaque changement. L’équipe technique doit pouvoir revenir en arrière, voir comment le projet a évolué, et comprendre les erreurs passées.

La sécurité : ce que l’IA oublie, vous devez le dire

L’IA ne pense pas à la sécurité. Elle génère du code qui marche. Pas du code qui est sécurisé.

Vous devez documenter :

• Comment les données sont stockées (chiffrées ?)
• Quelles API sont appelées (avec authentification ?)
• Les dépendances externes (avez-vous vérifié les vulnérabilités ?)
• Les points de fuite potentiels (ex : logs contenant des emails)

Superblocks avertit : « Les applications générées par IA doivent se connecter aux bases de données et API avec des connecteurs approuvés et une validation de schéma. » Sinon, vous risquez des fuites de données. GDPR et HIPAA exigent maintenant cette traçabilité. Si vous ne la fournissez pas, vous n’avez pas le droit de déployer.

Les outils qui aident - et ceux qui ne le font pas

Tous les outils d’IA ne sont pas égaux. Cursor, par exemple, génère automatiquement des fichiers de documentation avec 82/100 de pertinence selon Superblocks. ChatGPT ? 47/100. Pourquoi ? Parce que Cursor a été conçu pour les équipes techniques. Il suit les prompts, garde une trace des versions, et propose des commentaires intelligents.

Les outils qui ne font que générer du code - sans documentation, sans historique, sans audit - sont des pièges. Ils accélèrent la création, mais ralentissent la production. G2 montre que 68 % des utilisateurs satisfaits de Cursor citent « le transfert facile à l’équipe technique ». Les critiques sur les outils basiques ? « Prototypes boîtes noires, aucun contexte. »

Combien de temps consacrer à la documentation ?

Pas 20 % de votre temps. Pas 50 %. 15 à 20 %.

Si vous passez 16 heures à construire un prototype, passez 2 à 3 heures à écrire la documentation. C’est un investissement. Pas un gaspillage. Teacode.io a observé que les équipes qui documentent en parallèle réduisent le temps de transfert de 65 %. Un prototype qui prenait deux semaines à intégrer passe à trois jours.

Et si vous n’avez pas le temps ? Équipez-vous. Associez un développeur qui code avec un product manager ou un designer pour écrire les documents ensemble. La documentation n’est pas une tâche de « quelqu’un d’autre ». C’est une responsabilité partagée.

Le futur est déjà là - et il exige de la clarté

En 2025, 63 % des entreprises exigent des protocoles de documentation pour le code généré par IA. C’est une norme. Pas une option. GitHub vient de lancer « Copilot Documentation Mode » - une fonction qui génère automatiquement les documents de transfert avec 85 % de précision. OpenAI a publié des normes de traçabilité. Gartner prédit que d’ici 2027, 90 % des plateformes d’IA intégreront la documentation comme condition obligatoire.

Le vrai défi n’est plus de savoir si l’IA peut coder. C’est de savoir si vous pouvez expliquer ce qu’elle a fait. Les prototypes vibe-coded ne sont pas des jouets. Ce sont des produits. Et les produits, ça se livre avec un manuel. Pas avec un « ça marche sur mon écran ».

Si vous voulez que votre prototype devienne une application réelle, vous ne pouvez plus vous contenter de générer du code. Vous devez générer du sens.