Votre application vibe-codée,
transformée en vrai produit.
Vous avez créé votre application avec l'IA — Claude Code, Lovable, Codex… — mais des bugs résistent et vous n'osez pas la mettre en production. Je la reprends et j'en fais un produit solide, prêt pour vos utilisateurs.
Les limites du vibe coding.
Vous avez eu raison d'utiliser l'IA : en quelques semaines, vous avez construit une application qui aurait demandé des mois de développement. Elle tourne, elle ressemble à ce que vous vouliez. Et pourtant, plus vous avancez, plus ça coince.
Un bug revient sans cesse, et l'IA propose piste après piste sans le résoudre. Chaque tentative consomme vos crédits d'IA et vos journées : le temps gagné au départ se perd en allers-retours, et certains finissent par tout recréer de zéro. Le temps que l'IA avait fait gagner est alors perdu deux fois.
La cause n'est pas votre manque de compétence, c'est le fonctionnement même de l'IA. Elle génère du code qui marche, mais elle ne voit jamais votre application en entier :
- Elle empile les fonctionnalités sans réorganiser l'existant.
- Elle écrit la même logique à plusieurs endroits, si bien qu'un bug corrigé ici réapparaît là.
- Elle choisit des solutions qui tiennent sur votre ordinateur mais pas face à de vrais utilisateurs.
Cette limite est structurelle, inhérente au fonctionnement interne des LLM : le modèle ne charge dans sa mémoire de travail, son « contexte », qu'une partie de votre code à la fois.
Le plus grand risque, lui, ne se voit pas. Tout logiciel contient des bugs, et la plupart se corrigent sans conséquence : un bouton défaillant se répare après coup. Une erreur dans la gestion de vos données ne pardonne pas : la façon dont elles sont enregistrées en base doit être solide et sans faille, car une donnée perdue est perdue. À cela s'ajoutent l'architecture, qui doit tenir la montée en charge, et les coûts serveur, qui peuvent exploser. Ces vices cachés se découvrent au moment où votre application est exposée à de vrais utilisateurs payants.
Du prototype au produit.
Vous avez créé votre application rapidement. Vous arrivez maintenant à un stade où elle devient difficile à maintenir, où chaque ajout provoque de nouveaux bugs que vous n'arrivez pas à résoudre. Vous passez beaucoup de temps à re-prompter l'IA, sans succès, et vous vous sentez bloqué.
Peu importe l'outil que vous avez utilisé — Claude Code, Lovable, Codex, Cursor… — et le langage ou la technologie derrière : je reprends votre projet pour le retravailler en profondeur et lui redonner un nouveau potentiel, afin de le finaliser et de le passer en production.
Mon intervention remet en place une architecture saine, avec des process d'ingénierie : réduire les dépendances du code, restructurer les différentes couches logicielles, assurer un code maintenable, fiable et sécurisé.
Cette restructuration profonde fait passer votre projet du stade de prototype — ou d'application complète mais instable — à un produit prêt à aller en production, devant des utilisateurs payants.
La méthode Production-Ready.
Six étapes, du diagnostic de votre code jusqu'à la mise en production. Le process est le même quelle que soit la technologie ; son ampleur s'ajuste à votre projet.
Cadrage & Diagnostic
Nous démarrons par une analyse de votre application et de son code, puis nous définissons ensemble le périmètre d’intervention. Vous connaissez le budget et les délais avant de vous engager.
Audit architectural
L’audit passe le code généré par l’IA au crible : architecture, dépendances, logique dupliquée, dette technique. Chaque point faible est identifié et priorisé.
Refactoring & intégrité des données
Les fondations fragiles sont réécrites pour obtenir un code robuste et sans doublons. Vos données sont fiabilisées : exactitude vérifiée, sauvegardes automatisées. C’est la priorité n° 1 de toute application.
Stabilisation & instrumentation
J’investigue et je corrige les bugs persistants, y compris ceux que l’IA n’arrive pas à résoudre. Le code est ensuite instrumenté : une anomalie future se diagnostique en minutes, au lieu de journées d’allers-retours.
Durcissement & sécurité
L’application est durcie avant son exposition publique : audit des failles potentielles, protection des flux de données, verrouillage des accès.
Déploiement Production-Ready
Votre application est mise en ligne sur des environnements séparés (test, production), avec des sauvegardes automatiques et des règles documentées qui guideront votre IA pour vos futurs développements. L’intervention est couverte par la garantie App 100 % fonctionnelle*.
* La garantie couvre les anomalies constatées après la livraison sur le périmètre livré (en général plusieurs mois, en fonction du projet).
Les limites de l'IA.
Quelles sont les limites de l'IA ? Quels sont les pièges dans lesquels on peut tomber ? Voici trois situations réelles, rencontrées sur des projets, auxquelles vous êtes exposé.
Problème d'architecture.
Sur un projet, il fallait développer la fonctionnalité qui permet aux utilisateurs d'envoyer leurs vidéos vers un stockage en ligne. L'IA a codé une solution qui fonctionnait parfaitement en test : chaque vidéo transitait par le serveur de l'application avant d'arriver au stockage. Ce choix n'a rien d'étonnant : l'IA reproduit la solution la plus courante parmi les exemples qui ont servi à l'entraîner, pas la plus adaptée à votre situation. Ici, la bonne architecture consistait à éviter l'intermédiaire : le serveur délivre une autorisation sécurisée et temporaire, puis le navigateur envoie les fichiers directement au stockage. Sans ce circuit direct, les premiers vrais utilisateurs auraient saturé le serveur et fait grimper la facture d'hébergement. C'est le piège de l'IA : tout semble fonctionner, et des problèmes sous-jacents, parfois graves, ne se révèlent que bien plus tard.
Les bugs que l'IA n'arrive pas à corriger.
Sur un projet client, certains utilisateurs perdaient des données. Le bug se produisait rarement, sans logique apparente, et aucune IA n'en trouvait la cause. L'explication tenait en une ligne de code : une date fournie par l'appareil de l'utilisateur était comparée à une date fournie par le serveur, deux horloges qui ne sont jamais parfaitement à l'heure l'une avec l'autre. Pour l'IA, une date est une date. Trouver ce bug demandait de connaître le fonctionnement du système, pas de relire le code. Et il touchait au plus précieux de votre application, les données : un bug se corrige, des données perdues ne se récupèrent pas.
Savoir comment fonctionne le système reste essentiel.
Une application plantait avec des erreurs incohérentes, différentes à chaque visite. L'IA analysait ces erreurs et proposait piste après piste, sans résultat : le code n'était pas en cause. Le coupable se trouvait un cran au dessus : un système de cache, placé entre le serveur et les visiteurs, mélangeait les fichiers de deux versions de l'application. Ce diagnostic demandait de prendre du recul et de connaître chaque maillon de la chaîne, du navigateur jusqu'au serveur. L'IA raisonne sur le code qu'on lui montre ; l'ingénieur raisonne sur le système entier.
Vous rencontrerez ces problèmes même sur les derniers modèles d'IA les plus avancés : ce sont des limites structurelles des LLM.
Questions fréquentes.
Non. Ce qui fonctionne est conservé ; la restructuration porte sur les fondations : architecture, organisation du code, gestion des données. Votre application garde son interface et ses fonctionnalités, et gagne en solidité.
L’IA corrige beaucoup de bugs, et vous l’avez sans doute constaté. Elle bute en revanche sur les problèmes décrits plus haut : les choix d’architecture, les bugs liés au fonctionnement du système, les erreurs incohérentes. L’intervention commence là où l’IA s’arrête, et vous la poursuivez ensuite avec une IA mieux guidée, grâce aux règles documentées.
Non : un chiffrage sérieux demande d’avoir vu le code. C’est le rôle de la première analyse, offerte : elle aboutit à un budget et un délai fermes, avant tout engagement.
Aucun. Les principes d’ingénierie appliqués pendant l’intervention valent pour tous les langages et toutes les technologies : Next.js, Laravel, Python, .NET ou autre. L’outil qui a généré le code — Claude Code, Lovable, Codex, Cursor — n’a pas d’importance non plus.
Oui. Vous transmettez votre code par le moyen de votre choix, et un accord de confidentialité (NDA) peut être signé pour les projets sensibles. L’application retravaillée reste intégralement votre propriété.
Oui, c’est même l’un des objectifs. L’intervention livre des règles documentées, directement lisibles par votre IA : structure du projet, conventions, pièges à éviter. Vos prochaines fonctionnalités se construisent sur des fondations saines, avec moins d’allers-retours.
Les anomalies constatées après la livraison, sur le périmètre livré, en général pendant plusieurs mois, en fonction du projet. La durée exacte figure dans le devis.
Faites passer votre application à l'étape supérieure.
Vous voulez que votre application marche vraiment, prête à accueillir des utilisateurs payants.
Réservons un appel découverte de 30 minutes : vous présentez votre projet, et la première analyse de votre code, offerte, fixe le budget et le délai de l'intervention.
Prise de rendez-vous immédiate · 8h–15h, du lundi au samedi