Comment utiliser l’IA sans perdre son temps : retour d’expérience chez Synako

L’intelligence artificielle (IA) est partout. Chaque semaine, de nouveaux outils, de nouveaux modèles, de nouvelles promesses de productivité. Chez Synako, nous avons fait un choix volontaire : prendre du recul, revenir aux bases et nous concentrer sur une question simple mais essentielle :

Comment utiliser l’IA efficacement, sans perdre de temps, ni dégrader la qualité de notre travail ?

Lors d’une session interne, nous avons partagé une méthode concrète issue de notre pratique quotidienne. Un retour d’expérience terrain sur ce que l’IA fait bien, ce qu’elle fait mal, et surtout comment l’intégrer intelligemment dans un workflow de développement logiciel.

Comprendre ce que l’IA fait bien… et ce qu’elle fait mal

Avant de parler d’outils ou de prompts, il faut clarifier un point fondamental : l’IA n’est pas polyvalente. Elle excelle dans certains domaines et se révèle médiocre, voire dangereuse, dans d’autres.

Ce que l’IA fait bien

L’IA est redoutablement efficace pour :

• Les tâches répétitives Générer des scripts, écrire du code “one-off”, gérer des listes standardisées (codes pays, formats, mappings, etc.). Elle ne se fatigue jamais et garde une constance difficile à atteindre humainement.

• L’exploration autonome
  Elle peut parcourir un codebase, utiliser des recherches de type grep, repérer des patterns existants et synthétiser rapidement l’existant.

• La connaissance générique du monde
  Algorithmes classiques, structures de données, concepts théoriques, documentation publique, références techniques… Elle dispose d’un socle de connaissances extrêmement large.

Ce que l’IA fait mal

En revanche, l’IA montre rapidement ses limites sur :

• Le contexte métier et applicatif
  Elle ne comprend pas spontanément ce que votre application cherche à accomplir, ni les compromis historiques ou organisationnels.

• La prise de décision
  Elle est fondamentalement paresseuse : elle cherche des raccourcis, repousse les problèmes à plus tard et peut produire du code “qui passe” mais mal conçu.

• Le goût et l’élégance
  L’IA n’a pas de sens du style, ni de sens critique. Sans cadre strict, elle applique des solutions génériques qui ne respectent ni les conventions, ni la qualité attendue.

Conclusion : l’IA est un excellent exécutant, mais un très mauvais architecte.

La clé : des prompts clairs, structurés et fermes

La principale erreur que nous observons est simple :
les prompts sont souvent vagues, ambigus ou incomplets.

Or, l’IA ne devine pas ce que vous voulez. Si vous laissez des zones floues, elle prendra des décisions à votre place, rarement les bonnes.

La structure de prompt que nous recommandons

Pour des tâches de complexité moyenne, nous utilisons une structure simple et efficace :

1. Contexte
   Description claire de l’application, du fichier ou de la fonctionnalité concernée.
   Où se trouve le code ? Quelles ressources sont pertinentes ? 

2. Problématique / évolution attendue
   Quel est le problème à résoudre ? Quel comportement doit changer ?

3. Contraintes (do / don’t)
   Ce qui est autorisé, interdit, non négociable.
   Exemples :

   • ne pas modifier un endpoint existant

   • respecter les conventions de nommage

   • ne pas introduire de nouvelle dépendance

4. Conditions de victoire / next steps
   À quoi ressemble un résultat acceptable ?
   Analyse ? Plan ? Implémentation partielle ou complète ?

Astuce pratique : écrire le prompt dans un éditeur de texte avant de l’envoyer.
C’est plus simple pour itérer, clarifier et corriger ses propres ambiguïtés.

Nous recommandons également d’écrire les prompts en anglais, en particulier pour le code, car les modèles y sont généralement plus performants.

Planifier avant d’exécuter : le workflow qui change tout

Un des apprentissages majeurs chez Synako est le suivant :

Ne jamais demander à l’IA de coder avant qu’elle ait compris.

Notre workflow type avec l’IA

1. Phase de planification (Plan mode)
   Utilisation d’un modèle puissant pour :

   • explorer le code,

   • poser des questions,

   • identifier les patterns existants,

   • rédiger une spécification ou un plan d’action clair.

2. L’objectif n’est pas de modifier le code à ce stade.

3. Phase d’exécution
   Une fois le plan validé humainement, un modèle plus léger (et moins coûteux) exécute les changements en suivant strictement ce plan.

Avec des outils comme Cursor, cette séparation est très efficace :

• le mode plan est plus lent, mais beaucoup plus fiable,

• le taux d’erreur est drastiquement réduit,

• les incompréhensions sont détectées avant qu’elles ne deviennent du code.

Un bon indicateur :
si vous devez multiplier les allers-retours, c’est souvent le prompt initial qui était imprécis.

Tests, vérification et responsabilité humaine

L’IA peut générer des tests. Mais là encore, la quantité ne fait pas la qualité.

Nous privilégions :

• quelques cas critiques bien définis,

• une approche “test par test”, proche du TDD,

• la validation explicite de chaque étape avant de passer à la suivante.

L’IA ne doit jamais être laissée seule pour “valider” un comportement.
Elle peut aider, accélérer, proposer… mais la responsabilité finale reste humaine.

Jusqu’où aller avec l’IA ?

Pour des problématiques complexes, il est possible d’aller plus loin :

• construire une spécification conjointement avec l’IA,

• découper le travail en sprints testables,

• ouvrir un nouveau contexte de discussion par sprint.

Mais soyons lucides :
ce n’est pas toujours plus rapide.
La vraie valeur se situe souvent dans la clarification du besoin, pas dans l’automatisation maximale.

Conclusion : ce que l’IA ne fera jamais à votre place

Il y a une chose que l’IA ne pourra jamais faire pour vous :

être responsable de votre code.

Elle ne portera ni la dette technique, ni les bugs en production, ni les choix d’architecture.
Ces responsabilités restent humaines.

Utiliser l’IA intelligemment, ce n’est pas lui déléguer aveuglément le travail.
C’est apprendre à :

• exprimer clairement le contexte,

• être ferme sur les décisions,

• structurer ses prompts,

• et assumer pleinement les choix finaux.

Chez Synako, nous voyons l’IA comme un levier d’augmentation. Bien utilisée, elle fait gagner du temps.
Mal utilisée, elle en fait perdre énormément.