Je veux construire mon premier produit IA
Étape par étape, par quelqu'un qui a commencé à apprendre à coder en 2021, tout en travaillant dans la publicité. Je pense que la formation aux fondamentaux est importante, elle fait donc partie de ce parcours.
Commencez par quelque chose que vous voulez construire
Choisissez quelque chose que vous voulez vraiment construire, car cela vous indique quoi apprendre. Je voulais un chatbot pour mon blog, et cet objectif a guidé ce que j'ai appris ensuite.
Construisez avec un agent de codage IA
L'agent écrit le code, et vous apprenez à le lire et à le piloter. Créez un compte GitHub, apprenez juste assez de Git pour committer et revenir en arrière, puis construisez quelque chose de réel avec un agent de codage. J'utilise Claude Code et Codex dans le terminal, et Google Antigravity (l'éditeur 2.0 et son CLI) au travail. Le cheminement, c'est le travail. Les outils changent vite ; ce qui dure, c'est le jugement que vous développez en les pilotant.
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Les fondamentaux : apprendre les bases
Je pense qu'il est important de suivre une formation aux fondamentaux. Nouveau face au vocabulaire, comme le prompting, les embeddings, le RAG et les agents ? Commencez par quelques fondamentaux. Déjà à l'aise ? Vous pouvez passer directement à la construction. Voici mon verdict pour 2026 : garder / limiter dans le temps / sauter.
Apprenez les évaluations et le jugement
Une fois que quelque chose tourne, apprenez les évaluations de façon pratique. Sauvegardez de vraies entrées et sorties, décidez de ce à quoi ressemblent le bon et le mauvais, et laissez l'agent vous aider à bâtir une grille — ancrée dans vos vrais documents. Ce qu'il ne doit pas faire, c'est fixer votre standard en silence ; c'est vous qui le calibrez. Ce jugement, et non la maîtrise d'un outil en particulier, est la compétence qui dure.
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Connectez votre agent à votre stack (MCP)
Quand vous êtes prêt, apprenez les bases de MCP — la couche qui permet à votre agent de codage de parler au reste de vos outils. Commencez par trois qui aident presque tous les projets : Context7 (pour qu'il lise de la vraie documentation à jour plutôt que de deviner les API), Playwright et Chrome DevTools (pour qu'il pilote et débogue un vrai navigateur). Ensuite, les bons MCP dépendent de ce que vous construisez — Supabase, Stripe, Resend, Vercel pour les applis web ; même iOS a désormais un Xcode MCP. Ça n'existait pas en 2023 ; ça fait maintenant partie de ma façon de construire. Connectez d'abord les serveurs MCP à des projets de test avec des droits limités, jamais à des clés de production.
Survivre à la vallée de la mort
Vous allez rester bloqué — je l'ai été pendant des mois. Les cours ne prenaient pas, un framework m'a lâché, un outil est devenu cher. La seule chose qui a marché, c'est d'essayer une autre approche et de ne pas abandonner. Attendez-vous à cette étape.
Sécurisez avant de livrer
Les agents IA écrivent du code vite — y compris du code non sécurisé. Avant de déployer, faites la revue ingrate : gardez les secrets et les clés d'API hors du dépôt, verrouillez l'authentification et l'accès au niveau des lignes, et lisez vraiment les dépendances et les diffs générés par l'agent. Mon premier déploiement a sorti plus de 200 alertes de sécurité, et c'est pour cela que j'ai suivi le Google Cybersecurity Certificate. Apprenez ces bases avant de déployer, et vérifiez avant de livrer. Si votre application traite de vraies données d'utilisateurs ou des paiements, faites-la examiner par une personne qualifiée avant le lancement.
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Livrez selon un standard
Ne vous contentez pas de livrer — livrez un travail que vous signeriez. La boucle qui marche pour moi : confronter l'idée à la réalité, rédiger un brief, le planifier, le construire, mettre une vraie porte de décision avant le lancement, puis finir un projet final que vous donneriez à un vrai utilisateur. DIALØGUE a pris six mois ; STRAŦUM, 75 jours. Le premier est toujours le plus dur. Si vous voulez voir comment les pièces s'emboîtent, vous pouvez explorer les deux.
Continuez à livrer : Ce qui vient après la v1
Le vrai travail commence après que l'IA dit 'terminé.' Reconstructions, soumissions sur l'App Store, support multilingue, performance, l'infrastructure ennuyeuse — voilà à quoi a vraiment ressemblé la deuxième année.
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