Manuel opératoire · Speak It
« Dites-le, l'IA le construit » repose sur la puissance de Claude Code — parce que l'outil est suffisamment fort pour que vous puissiez vous contenter de décrire sans opérer. La haute fidélité, c'est le principe de travail du PM à l'ère de l'IA pour répondre aux besoins à toute vitesse — pas de wireframes, pas de longs documents, directement un vrai produit qui tourne. Cette page vous donne quatre « ossatures pour parler à l'IA » et une « checklist de vérification haute fidélité » pour vous exprimer avec précision, produire quelque chose de vrai et itérer plus vite.
D'abord : ce ne sont pas des formulaires à remplir
Beaucoup de méthodes vous demandent d'abord de rédiger toute une pile de documents : PRD, specs, architecture, liste de tâches… avant de pouvoir commencer. Ce n'est pas doaipm.
Notre cœur, c'est « Dites-le, l'IA le construit » : vous exprimez clairement ce que vous voulez, Claude Code le réalise directement. Les quatre « modèles » ci-dessous ne sont pas des tableaux à remplir tête baissée, mais des ossatures à avoir en tête quand vous parlez à l'IA — vous pouvez même laisser l'IA combler l'ossature à votre place et vous contenter de valider.
Et pour mesurer si c'est bien fait, il n'existe qu'un seul critère : la haute fidélité. Ça tourne, ça se clique, le contenu est réel, tous les états sont présents. La haute fidélité n'est pas « une finition à ajouter à la fin » — c'est la façon de travailler du PM à l'ère de l'IA pour répondre aux besoins à toute vitesse : produire directement quelque chose de vrai à tester, faire tester vite, corriger vite.
Ossature ① La spec en une phrase : dire clairement « ce que l'on veut »
Avant de commencer, dites cette phrase clairement. Si vous n'y arrivez pas, demandez à l'IA de vous poser des questions jusqu'à ce que ce soit clair.
Je veux, pour [qui], résoudre [quel problème]. Ce que je construis doit permettre à l'utilisateur de [l'action centrale unique]. Le signe que c'est réussi, c'est [un résultat visible]. On ne fait pas, cette fois : [hors-périmètre — tracer la frontière]. Les risques / hypothèses que je connais déjà : […].
Envoyez ce texte à Claude Code, avec cette instruction clé :
Cette étape ne produit pas un document — elle produit une compréhension partagée. Si l'IA reformule correctement et pose les bonnes questions, c'est qu'elle a vraiment compris — et le prototype haute fidélité qui en découlera ne partira pas dans le mauvais sens.
Ossature ② Développer pas à pas : une étape à la fois, visible immédiatement
N'envoyez pas d'un coup un long bloc de besoins pour qu'elle s'y enferme des heures. Découpez en petites étapes — chacune visible dans le navigateur immédiatement après.
Comment découper
Laissez l'IA faire le découpage à votre place : « Découpe ce besoin en petites étapes, de sorte qu'à la fin de chaque étape on puisse voir le résultat dans le navigateur. Liste-les, on avance une étape à la fois. »
Le rythme à chaque étape
- Dites une étape : ne donnez que l'instruction de cette petite étape.
- Montrez-le moi : « Une fois fait, lance le service pour que je le voie dans le navigateur. »
- Retour immédiat : si c'est bon, on passe à la suite ; sinon : « Ici ce n'est pas bon, ça devrait être… »
Ossature ③ L'ADN du projet : dites-le une fois, elle s'en souvient
Certaines préférences, vous ne voulez pas les répéter à chaque fois — choix techniques, style, contraintes, lignes rouges. Dites-le une fois, consignez-le dans la mémoire du projet, et elle s'y tiendra automatiquement.
Pour ce projet, respecte toujours : · Techno : [ex. Astro, pas de framework lourd, statique si possible] · Style : [ex. sombre, épuré, beaucoup d'espace, texte en langage naturel] · Contraintes : [ex. aucun tracker payant / tiers ; mobile first] · Lignes rouges : [ex. ne touche pas aux données de production ; les actions irréversibles — supprimer / publier / payer — doivent toujours me demander]
Demandez à l'IA de conserver ce texte comme « accord long terme » du projet (elle saura où le mettre). C'est l'équivalent d'une « constitution » pour le projet — sans aucun format à apprendre, en langage naturel.
⭐ Checklist haute fidélité (le bloc le plus important de cette page)
« C'est fait » n'est pas « c'est bien fait ». Réceptionner en haute fidélité, ce n'est pas regarder une capture d'écran — c'est faire tourner le vrai produit et passer chaque point en revue.
| Point de contrôle | Demandez-vous |
|---|---|
| Vrai contenu | S'agit-il de contenu et de structures de données réels ? Y a-t-il du Lorem ipsum, du « Texte d'exemple », des faux placeholders ? |
| Quatre états | Chargement / vide / erreur / succès — les quatre sont-ils présents ? Vide et erreur sont les plus souvent oubliés. |
| Vraies interactions | Les boutons cliquent vraiment, le formulaire soumet vraiment, les liens naviguent vraiment ? Ou ça « ressemble juste à » ? |
| Parcours critique | Le flux principal de l'utilisateur — le plus important — fonctionne-t-il de bout en bout ? |
| Multi-écrans | Vérifié sur mobile et desktop ? Au moins un passage en vue étroite. |
| Saisies vicieuses | Intentionnellement : mauvaise saisie, vide, trop long, caractères bizarres — est-ce que ça plante ? |
Si c'est une fonctionnalité IA, ajoutez ce point
Une fonctionnalité IA ne peut pas se contenter d'« un seul essai réussi ». Testez en série avec des entrées réelles et retorses pour voir si elle est stable, si elle hallucine, et comment elle gère ses erreurs. Demandez à Claude Code de vous lister une dizaine d'entrées de test et de les exécuter — c'est ce que le secteur appelle « la boucle d'évaluation (eval) » : les PMs peuvent le faire aussi.
Ossature ④ Questions de découverte : un cadre quand on ne sait pas par où commencer
« Clarifiez d'abord 3 à 5 questions » — si vous ne savez pas quoi demander, empruntez un cadre de questionnement classique (choisissez-en un, laissez l'IA vous guider).
- JTBD (pour quoi l'utilisateur embauche ce produit) : « Dans quelle situation l'utilisateur voudrait-il utiliser ceci pour accomplir quelle tâche ? Comment s'en sort-il aujourd'hui ? »
- Opportunity Solution Tree (arbre opportunités-solutions) : « Quel résultat cherche-t-on à atteindre ? Quelles sont les opportunités de douleur utilisateur ? Quelles solutions pour chaque opportunité ? »
- Working Backwards (remonter depuis le résultat) : « Imaginons que c'est en ligne et que ça marche — écris-moi le texte que les utilisateurs utiliseraient pour le féliciter, et déduisons-en ce qu'on doit vraiment construire. »
Avancé : grands projets seulement (ignorez si c'est un petit prototype)
Pour un petit prototype, ce qui précède suffit. Ces techniques ne deviennent nécessaires que lorsque le projet grossit et les conversations s'allongent — et elles restent en langage naturel.
La conversation s'allonge, l'IA commence à « oublier »
Dans les longues conversations, l'IA perd le fil. Demandez-lui alors de d'abord étudier, puis lister un plan, que vous validez avant qu'elle agisse — et dites au bon moment : « Résume les conclusions actuelles dans un petit document et sauvegarde-le, on ouvre une nouvelle conversation pour continuer. » Contexte propre = IA toujours affûtée.
Trop de choses, envie de paralléliser
Pour les tâches complexes, vous pouvez lui demander de faire tourner plusieurs instances en parallèle (par exemple : une recherche, une rédaction, une révision). Il suffit de dire : « Traite ça en parallèle et synthétise-moi le tout. »
Le prototype est prêt, on passe en production
Faire passer un prototype en production, c'est une autre étape : vraies données, sécurité, performance, et la question de qui appuie sur « publier ». Le prototype peut être audacieux, la production doit être prudente — les boutons irréversibles (publier / supprimer / payer) sont toujours actionnés par un humain. Ce filet de sécurité se resserre à mesure qu'on approche de la production.
