Guide
Vous avez créé un prototype avec un générateur d’applications IA. Qu’est-ce qui change avant la mise en ligne ?
Un prototype issu d’un générateur d’applications IA ou d’un outil de code IA est un bon moyen de montrer ce que vous avez en tête et de sonder l’intérêt. Avant qu’il n’encaisse des paiements, ne stocke des données clients ou ne se connecte à vos opérations, quelqu’un doit répondre de la logique métier, de la sécurité, des données et de l’après-lancement. Mais d’abord, quelqu’un doit décider s’il mérite vraiment une version de production.
Ce qu’un prototype prouve, et ce qu’il ne prouve pas
| Un prototype montre | Il ne montre pas encore |
|---|---|
| Ce que fait le produit et à quoi il ressemble | Qui paie, et si les chiffres tiennent |
| Qu’un parcours peut fonctionner pour un utilisateur | Qu’il fonctionne pour de nombreux utilisateurs à la fois, avec des droits d’accès |
| Que l’idée peut s’expliquer | Que les données sont protégées et stockées là où elles doivent l’être |
| Que vous pouvez avancer vite | Qui le répare à 2 h du matin après le lancement |
L’écart entre une démo et un produit exploitable
Avant l’arrivée de vrais utilisateurs et d’argent réel, ces points ont en général besoin d’un responsable :
- connexion, rôles et droits d’accès ;
- paiements, remboursements et factures ;
- données personnelles : ce qui est stocké, où, combien de temps et dans le cadre de quels accords ;
- intégrations avec votre CRM, votre comptabilité ou vos opérations ;
- environnements séparés pour les tests et la mise en production ;
- supervision, sauvegardes et reprise après incident ;
- support, mises à jour et correctifs de sécurité ;
- le coût mensuel d’exploitation ;
- comptes et propriété : dépôts de code, comptes cloud et noms de domaine détenus là où vous y avez accès.
Des études indépendantes montrent pourquoi c’est important. Le 2026 GenAI Code Security Report de Veracode établit à 56 % le taux moyen de réussite aux tests de sécurité du code généré par l’IA, sur l’ensemble des modèles suivis, sans consigne de sécurité dans le prompt. Dans la 2025 Stack Overflow Developer Survey, la confiance des développeurs dans l’exactitude des résultats de l’IA est tombée de 40 % à 29 %.
Trois options pour la suite
- Conserver et consolider. La structure du prototype tient, et le travail porte sur la sécurité, les données, les intégrations et l’exploitation autour de lui.
- Reconstruire, avec le prototype comme cahier des charges. Le prototype montre exactement ce que vous voulez, et une version de production est construite en parallèle.
- S’arrêter et tester d’abord la demande. Si vous ne savez pas encore si des gens paieront, le prototype est le bon outil pour l’instant. Revenez quand vous saurez.
Le bon choix dépend du produit, pas de l’outil avec lequel il a été créé.
Notre approche
Envoyez-nous le lien : un prototype qui fonctionne montre ce que vous voulez plus vite que n’importe quel brief. Nous utilisons les mêmes outils IA dans nos propres développements ; ce que nous prenons en charge, c’est la responsabilité du résultat. Pour un nouveau produit qui s’y prête, la décision avant le code vient d’abord : poursuivre, remodeler ou refuser, par écrit, motivée, sous 48 heures (jours ouvrés). Si nous poursuivons, l’offre précise ce que nous gardons du prototype, ce que nous reconstruisons et pourquoi. Vous payez à partir de 45 000 € hors TVA, et Logics7 prend une participation de 30 % en contrepartie du développement qu’elle apporte.
Si votre produit est déjà en ligne avec des utilisateurs payants et que sa croissance stagne, le parcours Existing Product Review sera sans doute plus adapté.
Questions
Dites-nous sur quoi vous travaillez.
Nouveau produit, processus métier, produit en ligne, subvention ou mise en relation : quelques lignes suffisent pour trouver la suite.
Anton répond sous un jour ouvré. Le formulaire s’ouvre avec ce parcours déjà sélectionné.