Comment créer ou améliorer la base d'un petit logiciel grâce à l'IA ?

Vous avez une idée d’outil interne, un tableur qui devient ingérable, ou un petit projet logiciel que vous voudriez faire évoluer. Vous n’êtes pas développeur — ou vous débutez. L’IA peut vous aider à structurer l’idée, à écrire du code de base, ou à améliorer ce qui existe déjà. Pas pour remplacer un dev sur un gros système, mais pour prototyper, automatiser ou tenir un petit logiciel à jour. Cet article décrit comment utiliser ChatGPT, Gemini, Claude ou des outils low-code/no-code couplés à l’IA pour créer ou améliorer la base d’un petit logiciel, avec des workflows précis et les pièges à éviter. Pour le contexte général (ce que l’IA fait bien ou mal), l’IA pour les vrais débutants et la différence entre IA qui rédige et IA qui « fait » posent le cadre.

Ce que « créer ou améliorer la base » veut dire

On ne parle pas de construire une grosse application from scratch. On parle de :

• Structurer une idée : décrire les fonctionnalités, les écrans, les données, pour avoir un cahier des charges clair (pour vous ou pour un dev).
• Générer du code de base : formules, scripts (Python, JavaScript), requêtes SQL simples, ou petits programmes que vous pouvez exécuter ou intégrer.
• Améliorer du code existant : expliquer un bout de code, corriger une erreur, ajouter une fonctionnalité simple.
• Automatiser des tâches : scripts qui lisent un fichier, traitent des données, génèrent un rapport. L’IA peut proposer le code ; vous le lancez (ou quelqu’un le fait pour vous).

Here’s why that matters: même sans être dev, vous pouvez dialoguer avec l’IA pour obtenir une structure, du code ou des explications. Vous restez responsable de ce que vous déployez : tester, vérifier, et si besoin faire relire par quelqu’un de technique. Pour bien formuler vos demandes, formuler sa demande à l’IA et bon prompt du premier coup s’appliquent aussi au code.

Trois portes d’entrée selon votre situation

1. Vous avez une idée, pas encore de logiciel

Objectif : Passer de « j’aimerais un outil qui fait X » à une description claire : fonctionnalités, utilisateurs, données, écrans.

Workflow. Ouvrez un assistant (ChatGPT, Gemini, Claude). Décrivez en langage naturel : qui utilisera l’outil, quelle tâche il doit résoudre, quelles infos entrent (saisie, fichier, etc.) et ce qu’on doit obtenir à la fin (rapport, liste, alerte). Demandez : « Structure ça sous forme de liste de fonctionnalités et de flux utilisateur en 5–10 points. » Vous récupérez un premier cahier des charges léger. Vous pouvez enchaîner : « Pour chaque fonctionnalité, indique ce qui est simple à coder (formule, script) et ce qui nécessiterait un dev. » Ça vous aide à prioriser ou à savoir quoi demander à un prestataire. Pour aller plus loin sur la structuration d’idées, utiliser l’IA pour structurer un livre ou une histoire utilise la même logique de découpage.

Scénario. Karine veut un petit outil pour suivre les devis : qui, quand, montant, statut. Elle décrit ça à l’IA. L’IA lui renvoie une liste : saisie client, date, montant, statut (envoyé / accepté / refusé), liste des devis, filtre par statut. Karine se rend compte qu’un tableur bien structuré (Google Sheets ou Excel) avec des filtres pourrait suffire pour commencer. L’IA lui propose des intitulés de colonnes et une idée de formule pour compter les devis par statut. Elle n’a pas écrit une ligne de code ; elle a clarifié son besoin et obtenu une base exploitable.

2. Vous avez déjà un tableur ou un petit outil

Objectif : Améliorer les formules, automatiser des traitements, ou passer à un petit script si le tableur ne suffit plus.

Workflow. Vous copiez une partie du tableau (sans données sensibles) ou vous décrivez la logique (« si la colonne Statut = Accepté, alors ajouter le montant à un total »). Vous demandez : « Écris la formule Excel / Google Sheets pour faire ça » ou « Écris un script Python qui lit un CSV et fait ce calcul. » Vous récupérez une formule ou un script. Vous le testez sur une copie de vos données. Si ça coince, vous collez le message d’erreur et la formule/code : « Cette formule donne #ERREUR, voici ce que j’ai. Corrige. » L’IA propose une version corrigée. Pour des tâches plus larges (résumé de documents), résumer un long document PDF avec l’IA montre comment l’IA traite des données structurées ou du texte.

Réglage concret. Exemple Google Sheets. Vous avez des colonnes : Date, Client, Montant, Statut. Vous voulez la somme des montants pour Statut = « Accepté ». Prompt : « En Google Sheets, quelle formule pour sommer la colonne Montant (C) quand la colonne Statut (D) vaut "Accepté" ? » Réponse typique : =SOMME.SI(D:D;"Accepté";C:C). Vous la mettez dans une cellule, vous vérifiez le résultat. Si vous passez à un script (Apps Script, Python), vous demandez : « Script qui lit une feuille Google avec colonnes Date, Client, Montant, Statut et qui écrit dans une autre feuille le total par statut. » Vous copiez le code, vous l’exécutez en test. Vous restez responsable de la validation des résultats.

3. Vous voulez un petit programme exécutable

Objectif : Un script que vous ou un collègue pouvez lancer (sur votre PC ou un serveur) pour automatiser une tâche : lire des fichiers, faire des calculs, générer un rapport.

Workflow. Vous décrivez l’entrée (fichier CSV, Excel, dossier de PDFs) et la sortie souhaitée (fichier résumé, email, mise à jour d’un tableau). Vous précisez le langage si vous en connaissez un (« en Python », « en JavaScript »). L’IA génère le code. Vous le copiez dans un fichier, vous l’exécutez. En cas d’erreur, vous collez le message et le code : l’IA propose une correction. Sécurité : Ne lancez pas de code sur des données sensibles ou des systèmes critiques sans comprendre au moins les grandes lignes (ce que fait le script) et, si possible, une relecture par quelqu’un de compétent. Pour les limites et la prudence, pourquoi un prompt ne fonctionne pas et comment corriger et peur de l’IA, démystifier les outils rappellent de rester vigilant.

Workflow pas à pas : de l’idée au premier prototype

Étape 1 — Décrire le besoin en une phrase. Exemple : « Je veux un outil qui enregistre les demandes de devis (nom, email, message) et m’envoie un email à chaque nouvelle demande. » C’est votre énoncé de besoin.

Étape 2 — Demander une décomposition. « Décompose ce besoin en étapes techniques : formulaire, stockage des données, envoi d’email. Pour chaque étape, indique si c’est faisable avec un outil no-code (Typeform, Google Forms, Zapier) ou si ça nécessite du code. » Vous obtenez une carte des options.

Étape 3 — Choisir la voie la plus simple. Souvent : formulaire (Google Forms, Typeform) + tableur (Google Sheets) + automatisation (Zapier, Make) pour l’email. Pas de code. Si l’IA suggère du code (ex. script Apps Script pour envoyer l’email depuis Sheets), demandez le script étape par étape : « Écris le code Apps Script pour envoyer un email quand une nouvelle ligne est ajoutée dans la feuille. » Vous copiez, vous testez en conditions réelles (avec votre propre email).

Étape 4 — Tester et itérer. Vous simulez une demande. Vous vérifiez que l’email arrive, que les données sont bien enregistrées. Si quelque chose casse, vous copiez l’erreur et le code dans l’assistant : « Voici l’erreur : [message]. Voici le code : [extrait]. Corrige. » Vous réappliquez et vous retestez. Pour des prompts techniques qui échouent, pourquoi le prompt ne fonctionne pas et solutions donne des pistes.

Étape 5 — Documenter. Notez ce que fait le système (étapes, outils utilisés, où sont les données). Si un jour vous passez le relais à un dev ou un collègue, cette doc évite de tout redécouvrir. Pour garder une trace des bonnes pratiques, rester à jour sur l’IA sans se noyer rappelle de ne pas tout faire d’un coup.

Ce que les débutants font de travers (tranchée des erreurs)

Erreur 1 : Croire que le code généré est toujours correct. L’IA peut produire du code qui semble bon mais qui plante, qui a une faille de sécurité ou qui ne gère pas un cas particulier. Fix : Toujours tester sur des données de test (copie, pas les vraies données). Vérifier les sorties. Si vous ne comprenez pas le code, faites-le relire par quelqu’un de compétent avant de l’utiliser en production. Pour les limites de l’IA, l’IA pour les vrais débutants rappelle ce qu’elle fait bien et mal.

Erreur 2 : Demander trop d’un coup. « Fais-moi une application de gestion client avec facturation et CRM » donne un résultat trop vague ou trop gros. Fix : Découpez. « D’abord : une liste de clients avec nom, email, téléphone. Ensuite on ajoutera la facturation. » Une fonctionnalité à la fois. Vous validez, puis vous enchaînez. Même logique que utiliser l’IA au quotidien : une tâche, la maîtriser, puis élargir.

Erreur 3 : Coller des données réelles ou sensibles. Donner à l’IA des extraits de base clients, des mots de passe ou des clés API dans un prompt public, c’est risqué. Fix : Utilisez des données factices (noms inventés, chiffres de test). Pour la structure des colonnes, décrivez (« colonnes : Nom, Email, Téléphone ») sans coller les vraies lignes. Données personnelles et IA détaille ce qu’il faut éviter de donner.

Erreur 4 : Ne pas garder de trace du code. Vous modifiez, vous testez, puis vous oubliez quelle version marche. Fix : Gardez le code dans un fichier (ou un dépôt). Notez la version qui fonctionne et ce qu’elle fait. Si vous changez quelque chose, gardez une copie de l’ancienne version avant de modifier.

Erreur 5 : Confondre « base d’un petit logiciel » et « application complète ». L’IA vous aide à poser les fondations : structure, formules, scripts simples. Pour une app avec authentification, base de données robuste, droits utilisateurs, etc., un développeur reste nécessaire. Fix : Utilisez l’IA pour prototyper et clarifier ; faites appel à un pro pour industrialiser. Pour une vue sur les bons outils pour commencer, meilleur outil IA gratuit pour débuter et top 5 IA incontournables aident à choisir l’assistant.

Pro tip : Créez un « cahier de prompts techniques » : pour chaque type de demande (formule Excel, script Python, structure de données), notez le prompt qui a marché. La prochaine fois vous réutilisez en changeant juste les noms de colonnes ou les contraintes.

Deux scénarios réalistes

Scénario A — Améliorer un tableur de suivi. Pierre a un Google Sheet avec des commandes (Date, Client, Produit, Quantité, Montant). Il veut un récap par client (total commandé) et par mois. Il demande à l’IA : « Formules Google Sheets pour faire un récap par client (somme des montants) et un récap par mois (somme des montants). » L’IA lui donne des formules avec SOMME.SI et des plages. Il les met dans une deuxième feuille, il vérifie avec quelques lignes. Ça marche. Il a amélioré la base de son suivi sans écrire une ligne de code à la main. Il a appliqué la logique formuler sa demande à l’IA : entrée, sortie, contrainte.

Scénario B — Premier script d’automatisation. Sophie reçoit chaque semaine un CSV avec des leads. Elle doit ouvrir le fichier, filtrer les lignes où « Statut = Nouveau », et envoyer la liste par email à son équipe. Elle demande à l’IA : « Script Python qui lit un CSV avec une colonne Statut, filtre les lignes où Statut == "Nouveau", et envoie un email avec la liste en pièce jointe. » L’IA génère un script. Elle le teste avec un petit CSV. Elle ajuste les noms de colonnes (le sien s’appelle "Statut" avec un S majuscule). Une fois que ça marche, elle le lance chaque lundi. Elle a créé la base d’une automatisation ; si un jour le format du CSV change, elle reviendra à l’IA pour adapter le script. Pour ne pas se perdre dans les outils, lexique des 50 mots à connaître en IA l’aide à comprendre les termes techniques des réponses.

Pour voir des démos « idée → structure → code » ou « tableur → formules/script », cherchez sur YouTube « créer un petit logiciel avec ChatGPT » ou « automatiser avec l’IA » : vous trouverez des tutoriels. Nos articles complètent pour la méthode et la prudence.

Frequently Asked Questions (FAQ)

Faut-il savoir coder pour utiliser l’IA pour un petit logiciel ?
Non pour la structure et les formules. Vous décrivez le besoin, l’IA propose une décomposition ou des formules. Pour exécuter du code (Python, script), il faut au minimum savoir ouvrir un terminal, installer un interpréteur si besoin, et lancer le script. Des tutoriels « premier script Python » en 10 min existent ; l’IA peut aussi vous guider pas à pas. Pour démarrer avec l’IA en général, créer son premier compte IA et tutoriel en 5 étapes aident.

Le code généré par l’IA est-il fiable ?
Pas à 100 %. Il peut contenir des erreurs, des failles ou ne pas gérer tous les cas. Toujours tester, vérifier les résultats, et pour des systèmes sensibles faire relire par un dev. L’IA est un assistant, pas une garantie.

Quelle IA utiliser pour le code ?
ChatGPT, Gemini et Claude sont tous capables de générer et expliquer du code. Les versions récentes (GPT-4, Claude 3, etc.) sont en général plus fiables pour le code. Vous pouvez en tester une et rester dessus pour la cohérence. Voir meilleur outil IA gratuit pour débuter et top 5 IA incontournables.

Peut-on lui donner notre vrai code ou nos vraies données ? Données : Évitez. Utilisez des données factices ou une structure sans contenu sensible. Code : Vous pouvez coller du code pour demander une explication ou une correction, en enlevant les clés API, mots de passe et infos personnelles. Voir données personnelles et IA.

No-code / low-code + IA, c’est quoi ?
Des outils (Typeform, Notion, Airtable, Zapier, Make) qui permettent de construire des flux ou des bases sans écrire de code. L’IA peut vous aider à concevoir le flux (quelles étapes, quelles connexions) ou à rédiger les textes dans ces outils. Vous combinez no-code pour l’exécution et IA pour la conception et la rédaction.

Quand faire appel à un développeur ?
Dès que vous touchez à des données sensibles, à l’authentification, à des paiements, ou à un système critique. Et dès que le volume ou la complexité dépasse un script simple. L’IA vous aide à clarifier le besoin et à prototyper ; le dev vous aide à sécuriser et à maintenir.