Il ne savait pas coder : ce père singapourien a créé une application pour suivre son bébé avec Claude Code

Même s’il n’était pas programmeur, Tan a suivi une démarche proche de celle d’un développement de produit classique. Il a d’abord rédigé ses exigences en anglais courant, puis a demandé à Claude Code de les transformer en application.

Voici les principales étapes de son processus :

1. Télécharger et lancer Claude Code depuis le Terminal du Mac.
2. Rédiger un document de quatre pages décrivant précisément les fonctionnalités et le comportement attendus.
3. Demander à Claude Code de construire l’application à partir de ces exigences et d’expliquer chaque étape dans des termes accessibles à un débutant.
4. Créer des comptes sur GitHub, Supabase et Vercel.
5. Relier les services : GitHub conservait le code, Supabase gérait la base de données et l’authentification des utilisateurs, tandis que Vercel mettait l’application en ligne.

Chaque outil avait ainsi une fonction distincte. Claude Code servait d’interface de développement, GitHub de dépôt de code, Supabase fournissait les services d’arrière-plan et Vercel assurait la mise en ligne. Cette combinaison a permis à Tan de passer d’une idée écrite à une application web fonctionnelle sans devoir maîtriser au préalable tout un environnement de programmation.

Des consignes détaillées, puis beaucoup de tests

Tan ne s’attendait pas à ce que la première version soit parfaite. Il testait l’application, signalait ce qui ne fonctionnait pas ou ce qui manquait, puis demandait à Claude Code de procéder à des modifications. La démarche était itérative : formuler une demande, examiner le résultat, tester, puis affiner.

Il en a tiré une règle simple : des instructions vagues donnent généralement des résultats vagues. Plus il précisait les champs, les autorisations, les calculs et l’expérience utilisateur souhaités, plus le résultat produit par l’outil devenait exploitable. Claude Code pouvait généralement comprendre même un anglais imparfait ou « approximatif », mais comprendre une demande ne signifie pas que celle-ci est suffisamment complète.

Cette nuance est essentielle pour quiconque utilise un outil d’IA pour coder. Le développement en langage naturel peut faciliter le démarrage d’un projet, mais il ne dispense ni de définir les besoins ni d’évaluer le résultat.

Pour la recherche, les citations ne suffisent pas

Tan a également utilisé Claude Code avec Perplexity AI pour effectuer des recherches, notamment parce que l’outil fournit des citations. Il n’a toutefois pas considéré qu’une réponse était automatiquement fiable dès lors qu’elle comportait une source.

Lorsqu’une recherche a présenté les poissons à nageoires comme une préoccupation majeure concernant les allergènes à Singapour, Tan a mis cette affirmation en doute, les fruits de mer étant une préoccupation plus familière à ses yeux. Il a vérifié les documents cités, puis corrigé l’application. Le récit souligne aussi un risque plus large : les outils de recherche fondés sur l’IA peuvent produire des citations renvoyant à des études fictives. Les informations de santé importantes doivent donc être vérifiées indépendamment.

Cette prudence était particulièrement importante pour une application consacrée à un bébé. L’outil pouvait organiser les observations et les comparer à des recommandations, mais les recherches générées par l’IA ne devaient pas être considérées comme une preuve médicale simplement parce qu’elles étaient accompagnées de liens ou de références.

Les mêmes compétences lui ont permis de créer un outil de traduction

Les compétences acquises par Tan en construisant l’application de suivi pour bébé lui ont ensuite servi dans son travail. Il a créé un outil de traduction à un bouton capable de convertir des contenus anglais en 48 langues.

Ses consignes ne demandaient pas une simple traduction mot à mot. L’outil devait d’abord comprendre le sens du texte d’origine, son intention et son objectif persuasif. Il devait ensuite produire une rédaction naturelle dans la langue cible, plutôt que conserver des formulations, un rythme ou une logique calqués sur l’anglais.

Cette méthode repose sur le même principe que l’application familiale : la qualité du résultat dépend largement de la capacité à expliquer le but, le contexte et les contraintes, et pas seulement à nommer la tâche à accomplir.

Ce que son expérience montre aux non-programmeurs

L’expérience de Tan ne prouve pas que l’IA rend le développement logiciel automatique. Il a dû identifier un problème réel, rédiger un cahier des charges détaillé, créer plusieurs comptes, connecter les services, tester l’application et remettre en question des informations potentiellement peu fiables.

Elle montre en revanche qu’un assistant de programmation fondé sur l’IA peut permettre de partir d’une idée de produit utile sans consacrer des années à l’apprentissage du code. Pour Tan, l’expérimentation et la capacité à formuler des consignes claires deviennent des compétences pratiques pour le grand public, y compris pour les personnes qui n’écrivent pas un anglais parfait.

La leçon la plus transposable n’est donc pas que « l’IA peut tout construire ». C’est que des personnes sans formation en programmation peuvent prototyper des outils ciblés avec l’aide de l’IA, à condition de rester responsables des exigences, des tests et du jugement factuel.