Développer une application web avec l’IA devient plus accessible : partir d’une idée, structurer des agents, créer un master prompt, coder avec Codex, versionner avec Git et tester une première version.
Alors, comment développer une application web presque automatiquement avec l’intelligence artificielle ?
Aujourd’hui, lorsqu’on a accès à une intelligence artificielle et à un serveur web avec un terminal distant, on peut déjà aller très loin et plus vite dans ce cadre.
Évidemment, il y a des prérequis. Si vous n’avez pas accès à un terminal, certaines possibilités ne fonctionneront pas de la même manière. Il peut également y avoir des restrictions selon votre hébergeur, votre forfait et les fonctionnalités auxquelles vous avez accès.
Mais en gros, lorsqu’on possède un serveur plutôt qu’un hébergement mutualisé, ou un environnement suffisamment ouvert, on peut aujourd’hui connecter des outils d’intelligence artificielle au développement de son projet et commencer à automatiser énormément de tâches techniques, autrefois réservées à des spécialistes de nombreux domaines informatiques.
Personnellement, j’utilise Codex d’OpenAI.
Pour d’autres services comme Gemini ou Claude, je ne connais pas suffisamment leurs possibilités côté serveur pour en parler précisément, même si j’imagine qu’il existe des approches similaires, via des agents conversationnels dont la fonction est le code et les commandes informatiques.
Je vais donc parler ici essentiellement de ce que j’ai testé.
Commencer par l’objectif, pas forcément par le vocabulaire informatique
La première chose intéressante avec l’intelligence artificielle, c’est qu’on n’a pas forcément besoin de connaître immédiatement tous les termes techniques.
Lorsque vous avez au minimum quelques bases en informatique, vous pouvez commencer par décrire simplement votre projet.
Qu’est-ce que vous voulez produire ?
Quel est votre objectif ?
À quoi doit servir l’application ?
Quels résultats voulez-vous obtenir ?
À partir de là, ChatGPT ou un autre agent conversationnel peut déjà vous aider à développer les grandes idées du projet et à identifier les termes informatiques nécessaires.
Et si vous ne connaissez justement pas ces termes, vous pouvez simplement demander :
Quels sont les termes techniques à utiliser pour réaliser quelque chose de simple et efficace correspondant à cet objectif ?
L’intelligence artificielle peut alors vous aider à traduire une idée exprimée en langage courant vers une structure davantage compréhensible dans un environnement de développement informatique.
C’est un changement important.
Au lieu de commencer par apprendre pendant des semaines tout le vocabulaire avant même de pouvoir expliquer votre projet, vous pouvez commencer par expliquer ce que vous voulez obtenir.
Ensuite, l’intelligence artificielle vous aide à préciser la partie technique précisément.
Vous devenez chef de projet informatique
VPS ou hébergement mutualisé ?
Il faut quand même faire une différence entre un serveur privé et un hébergement mutualisé.
Avec un hébergement mutualisé, certaines fonctionnalités peuvent être limitées par l’hébergeur.
Il faut donc étudier ce qui est réellement disponible : accès au terminal, logiciels installables, droits accordés, processus pouvant fonctionner sur le serveur, etc.
Avec un serveur privé, vous disposez généralement de beaucoup plus de liberté technique.
Mais cette liberté a une contrepartie : il faut aussi administrer et sécuriser son serveur.
Et là, ça demande effectivement davantage de compétences en informatique.
Votre agent conversationnel démystifie cette partie aisément selon votre fournisseur de serveur privé
Personnellement, si quelqu’un ne connaît quasiment rien à l’administration système, je ne lui conseillerais pas forcément de commencer immédiatement par un serveur privé simplement parce que cela semble plus puissant.
Un hébergement mutualisé, même avec certaines limitations, peut être largement suffisant pour énormément d’usages personnels et professionnels.
Avec la puissance informatique dont on dispose aujourd’hui, en 2026, on peut déjà faire beaucoup de choses avec des environnements relativement modestes.
Un serveur privé d’entrée de gamme peut également coûter autour d’une dizaine d’euros par mois selon les offres, mais encore une fois : il faut savoir ce que l’on veut faire avec.
De quelques phrases à une structure d’agents
Dans une conversation agentique, je suis parti de quelques phrases décrivant un objectif.
J’ai demandé à ChatGPT de développer cette idée et de me proposer une structure.
À partir de cette structure, j’ai ensuite demandé à Codex d’implémenter différents agents.
C’est là que la logique devient intéressante.
Vous commencez avec une idée exprimée simplement.
L’agent conversationnel vous aide à transformer cette idée en plusieurs composants plus précis.
Ensuite, Codex peut développer ces composants sous forme d’agents cohérents avec votre projet.
Vous pouvez évidemment demander des agents très complexes si vous avez les crédits IA, les ressources et le forfait adaptés.
Mais vous pouvez aussi commencer avec des agents beaucoup plus légers et concis.
C’est même, à mon avis, une bonne manière de démarrer.
Pourquoi vouloir immédiatement construire quelque chose d’énorme si une petite première version permet déjà de vérifier que l’idée fonctionne ?
Le rôle du master prompt
Une fois la structure des agents mise en place, j’ai demandé la création d’un master prompt.
Le master prompt sert ici à coordonner le travail en fonction de la structure précise des agents.
Et ensuite, la logique devient relativement simple.
Vous pouvez demander à Codex d’enregistrer ce master prompt dans le projet et de l’utiliser comme cadre pour implémenter une première version de l’application.
Par exemple :
vous définissez les agents ;
vous définissez leur rôle ;
vous construisez un master prompt cohérent avec cette architecture ;
puis vous demandez une première implémentation légère correspondant à ce qui a été défini, pour une maquette fonctionnelle.
Dans ma démonstration, je suis ainsi arrivé rapidement à une première version légère de production, en un temps record selon mes connaissances initiales.
Je ne parle évidemment pas ici d’une énorme plateforme contenant des années de développement.
Il s’agissait d’une application « modeste ».
Mais justement, c’est ce qui est intéressant.
Une première application en quelques heures
Dans mon cas, la première structure et les agents m’ont demandé environ une heure de travail.
Puis Codex a permis de continuer l’implémentation / codage / mise en place.
Lorsque j’ai regardé le résultat, le travail avait été réalisé beaucoup plus rapidement que ce à quoi on aurait pu s’attendre il y a encore quelques années.
En gros, en quelques heures, j’avais une première petite application web correspondant à la stratégie que je venais de décrire.
Encore une fois, cela ne signifie pas qu’une application complexe, sécurisée, testée et parfaitement adaptée à la production se construit automatiquement en deux heures.
Mais pour obtenir une maquette fonctionnelle ou une première version rapidement testable, les possibilités deviennent extrêmement intéressantes.
Et je pense que c’est là qu’il faut comprendre le changement.
Nous ne sommes plus simplement en train de parler d’un futur hypothétique.
Ces outils sont utilisables aujourd’hui.
Ensuite, il faut versionner avec Git
Une fois qu’une première version existe, il faut pouvoir suivre son évolution.
Et là intervient Git.
Git est un outil de versionnage extrêmement utilisé dans le développement logiciel.
Il permet notamment de suivre l’évolution des fichiers, de les assembler par versions, de travailler avec différentes branches et de conserver un historique propre du développement et son état courant.
Git possède une réputation de logiciel qui peut paraître complexe lorsqu’on commence à l’utiliser.
J’en plaisantais d’ailleurs dans la vidéo à propos du nom « Git » et de l’humour de son créateur, Linus Torvalds. Git signifiant connard en anglais
Mais humour à part, le versionnage est extrêmement important.
Le changement avec l’intelligence artificielle, c’est que vous pouvez maintenant demander à un agent de vous aider à gérer cette complexité.
Par exemple, mon prompt suivant peut tout simplement demander de réaliser des assemblages de fichiers versionnés appropriés afin d’obtenir un arbre Git propre.
Un commit correspond, pour simplifier, à un état cohérent de l’évolution de votre projet, un ensemble de groupes de fichiers à un moment du dévelloppement, developpement / test / passage en production / production.
On évite ainsi de modifier des dizaines de fichiers au clavier sans pouvoir revenir sur ce qui a été fait ou décider quand il est temps de tester / affiner / valider.
Travailler par passes successives
C’est également une façon de travailler que je trouve intéressante avec l’intelligence artificielle.
Je peux demander une première passe d’approche pour une maquette.
Ensuite, je teste.
Est-ce que ça fonctionne ?
Est-ce que cela correspond à mes attentes ?
Est-ce que l’objectif initial est respecté ?
Si ce n’est pas le cas, je peux demander une deuxième passe selon une autre approche ou demander une analyse plus approfondie.
Et entre ces étapes, je peux versionner le projet.
Donc on obtient quelque chose comme :
une première idée ;
une première structure ;
une première implémentation ;
un test ;
un versionnage ;
puis une nouvelle passe.
On avance progressivement.
Ce n’est pas nécessairement très différent du principe historique du développement logiciel.
Ce qui change énormément, c’est la vitesse à laquelle certaines tâches peuvent maintenant être analysées, codées, corrigées ou documentées.
L’intelligence artificielle ne supprime pas les compétences informatiques
Il faut quand même faire attention à un raccourci.
Dire que l’intelligence artificielle peut coder ne signifie pas qu’il n’y a plus besoin de compétences informatiques, bien que ChatGPT simplifie 80% du travail.
Par exemple, administrer et sécuriser correctement un serveur privé demande plus temps et de comprendre un minimum ce que l’on fait ou ce dont on a besoin vis à vis d’outils disponibles sur un hébergement mutualisé ou service en ligne d’hébergement.
Plus vous voulez aller loin, plus il faut pouvoir comprendre les actions à réaliser en tant que chef de projet web.
C’est également pour cela que je recommande plutôt de commencer avec un environnement adapté à ses compétences.
Si vous avez un hébergement mutualisé donnant accès à un terminal distant suffisamment ouvert, cela peut déjà être intéressant.
Si vous avez davantage de compétences, vous pouvez ensuite aller plus loin avec un serveur privé.
Et si vous ne savez pas comment connecter votre serveur à votre environnement d’intelligence artificielle, vous pouvez déjà demander à votre agent conversationnel de vous expliquer les différentes étapes adaptées à votre situation pour le faire.
Concentrons-nous davantage sur ce que nous voulons produire
Ce qui m’intéresse surtout dans cette évolution, c’est le déplacement du problème.
Pendant longtemps, pour créer quelque chose en informatique, il fallait d’abord maîtriser énormément de vocabulaire technique et des languages complets.
Aujourd’hui, ce vocabulaire peut être expliqué ou traduit par l’intelligence artificielle.
Cela permet de se concentrer davantage sur une autre question :
Qu’est-ce que je veux réellement produire ?
Quels résultats est-ce que je veux obtenir ?
À qui va servir cette application ?
Quel problème est-ce que je veux résoudre ?
Le vocabulaire technique reste utile.
Et on peut aujourd’hui demander à l’intelligence artificielle de nous aider à le comprendre au moment si nous en avons besoin.
Un téléphone est déjà un petit ordinateur
Il faut aussi remettre les choses en perspective.
Aujourd’hui, un téléphone est déjà un petit ordinateur extrêmement puissant.
Selon les outils disponibles, vous pouvez réfléchir à votre projet depuis un ordinateur, une tablette ou même un téléphone.
Évidemment, tout n’est pas aussi pratique selon l’appareil.
Mais l’accès aux outils informatiques et aux intelligences artificielles s’est énormément démocratisé.
Et c’est ce qui rend toutes ces possibilités intéressantes.
Créer une application n’est plus forcément quelque chose qui commence par l’installation d’un environnement extrêmement complexe sur une énorme machine.
On peut commencer par une idée avec un appareil de base, une connexion internet et des crédits IA dans un forfait abordable.
Être informaticien ne veut pas seulement dire coder une application web
Je pense également qu’il faut élargir la notion d’informatique.
Être informaticien, ce n’est pas uniquement coder des applications web ou des logiciels.
Tout ce qui concerne le traitement automatisé de l’information peut aujourd’hui être relié à énormément d’autres usages.
On peut créer des agents pour travailler sur un livre.
On peut créer des agents pour produire ou organiser des documents de présentation.
On peut imaginer transformer le contenu d’une chaîne vidéo en une base structurée permettant ensuite de travailler sur un livre.
On peut créer des agents de relecture.
Des agents de correction.
Des agents spécialisés dans la recherche de références.
Des outils pour travailler sur des index, des lexiques ou la structuration de documents longs.
Et puis il y a l’audio, la vidéo, les images et la génération de textes.
Les possibilités sont extrêmement variées.
Des agents spécialisés plutôt qu’une intelligence artificielle doit tout deviner
C’est également pour cela que je trouve intéressante l’idée des agents.
Au lieu de demander à un seul prompt de faire absolument tout, on peut imaginer plusieurs agents spécialisés.
Un agent possède un rôle précis.
Un autre agent possède une autre fonction.
Puis un master prompt permet d’organiser le travail.
L’agent conversationnel peut vous aider à définir cette structure.
Ensuite, l’intelligence artificielle de développement peut implémenter progressivement les composants.
Puis le master prompt peut faire tourner l’ensemble jusqu’à obtenir une première version exploitable.
Encore une fois, plus le projet devient complexe, plus il faut tester et comprendre ce que l’on construit.
Mais pour réaliser des maquettes, des prototypes ou explorer rapidement plusieurs idées, je trouve cette approche particulièrement intéressante.
L’IA change aussi notre rapport aux connaissances techniques
Cette évolution pose forcément une question concernant l’apprentissage.
Faut-il encore apprendre tous les détails techniques lorsque l’intelligence artificielle peut nous aider à les utiliser ?
À mon avis, il faut probablement distinguer deux choses.
Il y a ce qu’on veut accomplir.
Et puis il y a le niveau de compréhension nécessaire pour vérifier qu’on ne fait pas n’importe quoi.
On peut déléguer une partie du vocabulaire et des tâches techniques à l’intelligence artificielle.
Mais il faut continuer à comprendre suffisamment le domaine pour définir les bons objectifs, reconnaître un problème et vérifier les résultats.
C’est particulièrement vrai lorsqu’on touche à la sécurité, aux données ou à un serveur accessible sur Internet.
L’IA peut accélérer énormément le travail.
Elle ne transforme pas automatiquement toutes les décisions en bonnes décisions.
Nous sommes déjà dans cette nouvelle phase du développement web
Finalement, ce que je trouve le plus intéressant, c’est la vitesse avec laquelle on peut passer d’une idée à quelque chose de testable.
Une idée peut être décrite en quelques phrases.
L’intelligence artificielle peut aider à trouver les bons termes techniques.
On peut transformer cette idée en une structure d’agents.
On peut créer un master prompt.
Codex peut aider à implémenter une première version.
Git permet de versionner le projet.
Puis on teste, on corrige et on recommence.
Il y a encore quelques années, énormément de ces étapes demandaient beaucoup plus de temps ou plusieurs compétences différentes.
Aujourd’hui, une seule personne équipée des bons outils peut déjà expérimenter énormément de choses.
Cela ne signifie pas que les développeurs, les administrateurs système ou les autres métiers informatiques ne servent plus à rien.
Au contraire.
Plus les outils deviennent puissants, plus il devient important de savoir ce qu’on veut réellement en faire.
Donc, si je devais résumer mon approche, je dirais simplement :
Laissez l’intelligence artificielle vous aider avec la complexité technique, et concentrez-vous surtout sur le résultat que vous voulez produire.
Commencez petit.
Faites une première version.
Testez-la.
Versionnez-la.
Puis améliorez-la progressivement.
Je vais m’arrêter là pour cette démonstration.
José DUTIAN
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