Le chaînon manquant

De l'idée au SaaS en production : la méthode que les développeurs n'apprennent nulle part.

En quatre séances, apprenez à conduire une idée jusqu'à une plateforme exploitable : cadrage, faisabilité, exigences, architecture, sécurité, conformité, livraison, preuve et mise en ligne — avec l'intelligence artificielle qui écrit, et vous qui décidez et validez.

**Le chaînon manquant** est une formation destinée aux développeurs, aux ingénieurs logiciels, aux architectes et aux consultants techniques qui savent construire mais peinent à transformer une idée en plateforme réellement exploitable. Le manque n'est presque jamais technique. Il est méthodologique : pas de cadrage, pas d'exigences écrites, pas de décision d'architecture consignée, pas de preuve que ce qui est livré correspond à ce qui était demandé, pas de procédure quand la base de données tombe. Le projet avance, puis s'enlise à l'endroit exact où on ne l'attendait pas. Pendant quatre séances de trois heures, vous suivez la chaîne complète sur une plateforme réelle, ouverte devant vous : RepOtz Academy, celle qui héberge cette formation. Vous voyez son SRS, ses décisions d'architecture consignées, sa matrice de traçabilité exigence par exigence, sa recette d'acceptation automatisée, ses procédures de sauvegarde et de restauration, et sa liste — encore ouverte — de ce qui reste avant la mise en ligne. Puis vous faites la même chose pour votre idée, avec l'intelligence artificielle comme équipe de livraison : elle tient les rôles d'analyste, d'architecte, de développeur, de testeur et de rédacteur technique ; vous tenez celui qui décide et qui valide. L'argument n'est pas que le développeur devient inutile, c'est l'inverse. Quand l'IA écrit le code, la valeur du développeur se déplace vers l'endroit où elle comptait déjà le plus : cadrer, arbitrer, et refuser ce qui ne va pas. Relire du code produit par une machine demande plus d'expertise que d'en écrire soi-même, pas moins.

Contenu26 leçons · 6 modules
Séances en direct4 rendez-vous
LangueFrançais
FormateurHilaire Douanla

Ce que vous allez accomplir

Formuler une idée en problème, et non en solution
Évaluer ce que l'IA produira sur ce projet, et ce qu'elle ne produira pas
Rendre un verdict de faisabilité argumenté, y compris négatif
Écrire un SRS numéroté et traçable, et le réviser jusqu'à la version 1.0
Distinguer une exigence fonctionnelle d'une exigence non fonctionnelle
Borner un MVP et défendre ce qui en est exclu
Choisir une architecture et consigner la décision dans un ADR
Concevoir un modèle de données et identifier sa source de vérité
Établir les exigences de sécurité : contrôle d'accès, audit, secrets
Établir les exigences de disponibilité, de sauvegarde et de performance
Identifier les contraintes légales et les traduire en exigences techniques
Décrire les rôles d'une équipe de livraison et les confier à l'IA
Écrire les conventions et les garde-fous que l'IA doit respecter
Livrer une première fonctionnalité complète, de la base de données à l'écran
Relire du code écrit par l'IA et refuser ce qui ne convient pas
Écrire des tests qui prouvent une exigence, pas seulement un comportement
Tenir une matrice de traçabilité exigence par exigence
Construire une recette d'acceptation automatisée
Écrire les procédures d'exploitation avant d'en avoir besoin
Tenir une liste de mise en ligne honnête et la mener à zéro

Pour qui

Cette formation s'adresse aux développeurs et développeuses expérimentés, aux ingénieurs logiciels, aux architectes techniques, aux leads, aux consultants, aux fondateurs techniques et aux freelances qui livrent des plateformes clientes. Le point commun : savoir construire, et buter sur ce qui entoure la construction. Elle suppose acquis : lire et écrire du code dans au moins un langage, se servir de Git et d'un terminal, comprendre ce qu'est une base de données relationnelle, une API et une authentification, et avoir déjà livré ou maintenu un logiciel, même petit. Elle ne s'adresse pas aux personnes qui n'ont jamais programmé : elle demande de juger du code écrit par une machine, et on ne valide pas ce qu'on ne saurait pas juger. Pour un public non technique, « Webmaster Nouvelle Génération » est le bon point d'entrée.

Prérequis

Obligatoires

Savoir lire et écrire du code dans au moins un langage
Git installé et configuré, et un éditeur de code
Avoir déjà livré ou maintenu un logiciel, même petit
Un compte Claude et un compte ChatGPT
Claude Code, ou un assistant de code équivalent, installé
Une idée de plateforme que vous voulez réellement construire
Une description de cette idée en une page, écrite avant la première séance

Conseillés

Docker, recommandé pour la quatrième séance
Un compte chez un hébergeur, pour aller jusqu’au bout

Votre parcours

Module 0 : Préparer son projet et son poste 3 leçons

Bienvenue et résultat finalVidéo
Préparer son poste de travailTexte
Choisir et décrire son idéeExercice

Module 1 : De l’idée au SRS 5 leçons

Le chaînon manquant : où les projets s’arrêtentDirect
Évaluer ce que l’IA fera, et ce qu’elle ne fera pasExercice
L’étude de faisabilité : un verdict en une pageExercice
Écrire le SRS, et le réviser jusqu’à la version 1.0Exercice
Borner le MVPExercice

Module 2 : Architecture, sécurité, conformité 5 leçons

Décider une architecture, et consigner la décisionDirect
Le modèle de données et la source de véritéExercice
Sécurité : accès, audit, secretsExercice
Disponibilité, sauvegardes, performanceExercice
Conformité : ce que la loi impose au logicielExercice

Module 3 : L’équipe de livraison et le premier morceau 5 leçons

Les rôles d’une équipe, confiés à l’IADirect
Le contrat de travail : conventions et garde-fousExercice
Livrer un premier morceau completExercice
Relire, refuser, corrigerExercice
La boucle de livraisonTexte

Module 4 : Preuve, exploitation, mise en ligne 5 leçons

Prouver : la matrice de traçabilitéExercice
La recette d’acceptationExercice
Exploiter : déploiement, sauvegarde, supervisionExercice
La liste de mise en ligneExercice
Après le lancementTexte

Module 5 : Replays et boîte à outils 3 leçons

Replays des quatre séancesVidéo
Les gabarits et le dépôt de référenceTéléchargement
Plan des trente jours suivantsTéléchargement

Ressources incluses

Les replays des quatre séances, chapitrés
L'arborescence complète du dossier de livraison
Le gabarit de note de cadrage
Le gabarit d'étude de faisabilité
Le gabarit de SRS numéroté et versionné
La grille de revue de SRS
Le gabarit d'ADR
Le gabarit de matrice de permissions
La fiche sécurité
La fiche exploitation
La fiche conformité
Le gabarit de conventions pour l'équipe IA
Le gabarit de matrice de traçabilité
Le gabarit de recette d'acceptation
Les trois procédures : déploiement, sauvegarde et restauration, supervision
Le gabarit de liste de mise en ligne
Les artefacts réels du cas d'étude, en lecture, avec leurs zones grises

Politique d’accès

L'accès est permanent dès la confirmation de l'inscription. Il couvre les quatre séances en direct, leurs replays, les 26 leçons, les gabarits et l'accès en lecture aux artefacts du cas d'étude. Il ne s'étend ni aux futures éditions, ni aux autres formations, ni aux abonnements des outils utilisés — l'assistant de code reste à la charge du participant. Le cas d'étude est ouvert par ses artefacts de conception : SRS et sa revue, décisions d'architecture, matrice de traçabilité, critères d'acceptation, procédures d'exploitation et liste de mise en ligne. Le code source de la plateforme reste propriétaire; les extraits nécessaires aux démonstrations sont montrés en séance. Aucun secret réel — clé, jeton, identifiant de production — ne doit être saisi dans un outil d'intelligence artificielle pendant la formation. La deuxième séance explique pourquoi et comment s'en passer.

Politique de remboursement

Remboursement intégral sur demande tant que la première séance en direct n'a pas commencé. Après le début de la première séance, l'inscription est considérée comme consommée et n'est plus remboursable, sous réserve des lois applicables.

Questions fréquentes

Dois-je savoir programmer?

Oui, et c'est le seul prérequis qui ne se contourne pas. La formation demande de juger du code écrit par une machine. On ne peut pas valider ce qu'on ne saurait pas juger.

Vais-je écrire du code pendant la formation?

Peu. Vous en lirez beaucoup, vous en refuserez une partie, et vous direz ce qu'il faut corriger. C'est le métier que la formation enseigne.

Est-ce lié à un langage ou à un cadre applicatif?

Non. Le cas d'étude est une application Laravel et Vue, mais la méthode ne dépend d'aucun des deux. Les participants travaillent sur leur propre pile.

Vais-je repartir avec une plateforme terminée?

Non, et aucune formation honnête ne le promettra en douze heures. Vous repartirez avec un cadrage complet, une architecture décidée, une première fonctionnalité livrée et testée, et la méthode pour continuer seul.

Quel assistant faut-il utiliser?

La formation utilise Claude Code pour les démonstrations. Un assistant équivalent convient : la méthode porte sur la conduite, pas sur l'outil.

Puis-je venir avec une idée floue?

Oui. La première séance sert exactement à cela, et un verdict « pas comme ça » est un résultat acceptable — souvent le plus rentable.

Est-ce que la formation donne un avis juridique?

Non. Elle apprend à identifier les obligations applicables et à les traduire en exigences techniques. La validation juridique relève d'un professionnel du droit de votre juridiction.

Le code du cas d’étude est-il fourni?

Les artefacts de conception le sont : SRS et sa revue, décisions d'architecture, matrice de traçabilité, critères d'acceptation, procédures d'exploitation, liste de mise en ligne. Ce sont eux qui portent la méthode. Le code source reste propriétaire; les extraits nécessaires sont montrés en séance.

Que se passe-t-il si je manque une séance?

Le replay est publié après vérification, et le travail entre séances reste attendu avant la suivante. Le format intensif laisse peu de marge : une séance manquée se rattrape dans la semaine.

Votre formateur