Formation no-code et IA : la méthode en 5 étapes qui change tout !

Formation no-code et IA : la méthode en 5 étapes qui change tout !

Découvrez la méthode Wexperience pour créer des application no-code et IA. Apprenez à bien définir un cahier des charges. Maîtrisez son design et découvrez des techniques pour la promouvoir auprès de vos utilisateurs cibles avec succès. Une méthode que vous pourrez découvrir à travers la formation no-code et IA de WEX Academy.

Comment transformer une idée utilisant l’IA en véritable application au service de l’entreprise ?

On a tous testé l’IA générative en faisant des prompts dans chatGPT. La plupart du temps, nous en sommes bluffés. Mais on peut vite se rendre compte que si on veut vraiment exploiter cette capacité de l’IA en entreprise, il faut pouvoir aller plus loin que des prompts.

Par exemple, il est facile avec un prompt de générer un descriptif d’un produit pour un site de ecommerce à partir de ses caractéristiques.

Mais si vous devez le faire pour tous les produits de votre catalogue, cela va vous prendre du temps.

Il faut donc pouvoir automatiser l’IA en l’intégrant dans un programme qui va pouvoir l’exécuter de nombreuse fois sans que vous interveniez.

Seulement, qui dit automatiser, dit coder, dit cahier des charges, dit budget, dit prise de risque, dit incertitude.

En effet, il n’est pas encore simple de convaincre un chef d’entreprise ou un manager d’allouer un budget à un projet utilisant l’IA, car c’est une technologie encore neuve dont on connait assez mal à la fois le comportement, mais aussi l’impact sur le travail des collaborateurs, et qui peut coûter cher si on se trompe.

C’est là que le couple no-code et IA entre en scène et peut vous aider à avancer.

Qu’est-ce que le no-code ? Petite introduction

On appelle communément une application nocode, une application qui permet de développer un programme sans taper une ligne de code ou presque !

Ce sont des solutions comme Make, n8n, Airtable, Webflow, et bien d’autres.

Sans compétences en langage de développement, elles permettent de créer toutes sortes d’applications fonctionnelles et parfaitement exploitables en entreprise.

Attention cependant à ne pas croire que le no-code ne requiert aucune compétence. Même si on utilise le terme no-code, un développeur no-code aura quand même de solides notions de développement et devra avoir une très bonne culture technologique. Si vous ne savez pas ce que c’est qu’une structure de base de données, si vous n’avez pas de notion de variables, de fonctions, le no-code n’est pas fait pour vous.

Qui dit no-code ne dit pas “Aucune compétence technologique”.

Avantages du no-code

➡️ Il permet d’aller plus vite pour développer une application.

➡️ Grâce à ses multiples applications, il permet de créer tout type d’application aussi bien que si on utilisait un vrai langage de programmation.

➡️ Il se prête parfaitement bien à l’utilisation de l’IA grâce à l’utilisation des API.

Inconvénients du no-code

➡️ Vous n’êtes pas propriétaire des sources.

➡️ Il vous oblige à payer de multiples abonnements.

➡️ Sa scalabilité est faible et sa maintenabilité dans le temps est plus complexe qu’en code classique.

Pourquoi choisir le no-code comme technologie de développement ?

sSi nous vous parlons du nocode dans cet article, c’est parce qu’il permet surtout de transformer rapidement une idée en concept pour un coût très inférieur à un développement classique. Il limite grandement le risque d’investissment. Il vaut mieux se tromper rapidement avec un concept, plutôt que de dépenser des milliers d’euros avant de réaliser qu’on a fait fausse route.

• Coûts de développements moins élevés
• Possibilité de rapidement mettre en place une première solution
• Permet de s’interfacer rapidement avec d’autres API
• Permet de faire et défaire rapidement
• Parfait pour tester vite des concepts IA
• Permet de se passer de l’UX dans un premier temps

À propos des IA génératives

Les IA génératives sont aujourd’hui perçues comme une sorte d’outil miracle dotés d’une réelle intelligence, voire même d’une vraie conscience.

Nous sommes, en réalité, très loin de là.

Les IA génératives sont des programmes statistiques essentiellement conçus pour générer du texte ou des images selon une méthode probabiliste. Elles peuvent donc reproduire du texte par imitation et assemblage, mais sans aucune conscience ou capacité à comprendre ce qu’elles font.

On peut facilement s’en servir pour résumer des textes, faire une recherche sur des données et en obtenir des informations sous forme de texte rédigé. On peut les utiliser pour analyser des données dans un tableau, pour coder, pour générer des images à partir d’un prompt.

A priori, il existe de nombreux champs d’application de l’IA générative dans l’entreprise. Et la première chose à faire pour savoir quoi et de l’expérimenter soi même.

C’est en général ce qui se passe dans de nombreuses entreprises.

Les salariés testent des idées d’application avec des prompts et réfléchissent à des opportunités d’amélioration de tâches qu’ils pourraient déléguer à l’IA.

Différents types d’IA génératives

Type d’IA générative	Caractéristiques	Exemples
Génération de texte	Produire du contenu textuel cohérent à partir de prompts.	GPT-3, GPT-4, LaMDA, BLOOM
Génération d’images	Créer des images à partir de descriptions textuelles ou autres données.	DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
Génération de sons/musique	Produire des sons ou de la musique basés sur des descriptions ou des formes d’ondes.	MusicLM
Génération de vidéos	Générer des clips vidéo cohérents dans le temps à partir de prompts ou d’annotations.	Gen1 (RunwayML), Make-A-Video (Meta)
Génération de code	Créer du code informatique à partir de descriptions ou requêtes textuelles.	Codex (OpenAI), Copilot (GitHub)
Modèles transformeurs	Basés sur l’architecture transformer pour générer du texte contextuellement approprié.	GPT-3, GPT-4
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)	Générer des données réalistes en opposant un générateur et un discriminateur.	StyleGAN, BigGAN
Autoencodeurs variationnels (VAE)	Encoder et décoder des données pour produire des instances diverses mais similaires.	VAE utilisés pour la génération d’images et autres applications
Modèles de diffusion	Générer des données en affinant progressivement une distribution bruitée vers une distribution claire.	Stable Diffusion, Imagen

Méthode en 5 étapes pour créer une application no-code et IA

Une entreprise regorge de process, de méthodes, d’outils et de problèmes qu’il faut résoudre. En quelque sorte, il n’y a qu’à se pencher pour trouver un problème à résoudre. Mais le but de cet article étant d’essayer d’exploiter les potentialités de l’IA génératives pour améliorer des process, cela réduit assez drastiquement le champ des possibilités.

Pour investiguer ces problématiques, il faut d’abord bien comprendre qu’une certaine culture de l’IA générative soit répandue parmi les salariés de votre entreprise. Ou du moins, doit-elle répandue parmi ceux qui devront aider à faire des choix et à trouver des solutions. Cette culture est indispensable. Sans cela, il y a 2 risques : passer à côté d’opportunités et imaginer des solutions impossibles à développer.

Démystification de l’IA

Comme le montre les études, les français ont peur de l’IA. La plupart y voient une menace et la peur de perdre son job est réel. C’est ce que nous constatons nous mêmes lorsque nous présentons notre projet OSCAR. Une des premières opposition est la peur d’être remplacée.

Réussir un projet IA passe donc par une démystification de l’IA. C’est vraiment indispensable pour pouvoir parler et faire de l’IA sans devoir affronter des craintes et des oppositions.

Ce point est extrêmement important pour la réussite du futur projet.

ÉTAPE 1 : La détection des opportunités: quelques approches

✔️ La première étape d’un tel projet nécessite de mettre en place un plan d’action qui permette de recenser et de valider des projets offrant un potentiel intéressant.

✔️ Elle passe par la mise en place d’interviews dans les secteurs de l’entreprise où, à priori, l’IA pourrait avoir un impact.

✔️ On peut aussi monter des groupes de discussion autour des usages de l’IA pratiqués par les salariés. Ceux-ci sont votre première source d’information.

✔️ Nommer un monsieur ou madame IA sera très utile. Il sera chargé de centraliser les discussions, les trouvailles. Il pourra même utiliser l’IA pour extraire les grandes idées se dessinant à travers la récolte d’informations.

✔️ Un outil utile comme les carte d’expérience vous permettront également de visualiser clairement les points de frictions ou les opportunités d’amélioration au sein des différents process de production de l’entreprise.

Par exemple, on pourra dresser une expérience map des agents chargés de la relation client et de leur journée type en en faisant ressortir les différentes opportunités d’optimisation : réponse automatique et préécrite par emails à des demandes récurrentes des clients, détection automatique des plaintes, outils d’analyse automatisés de dossiers, etc.

Autres approches

Externalisation

Il peut parfois être compliqué, lourd et cher de lancer une telle opération. Faite en interne, elle peut rapidement s’épuiser : ce n’est pas la priorité de vos salariés, résistances internes, difficultés à fédérer. Elle peut donc aussi être externalisée à une agence. L’avantage, c’est que, à partir du moment où il faut payer quelqu’un pour le faire, l’implication devient plus forte.

L’approche garage

Si vos salariés se sentent suffisamment écoutés et libres, encouragez les plus motivés à passer du temps avec l’IA et à rechercher des solutions pour leurs propres comptes. Il est parfois plus simple de lancer une opération commando limitée, plutôt que de mettre en œuvre une action collective qui peut rapidement prendre trop de temps et s’enfoncer dans les marécages de la réunionite.

ÉTAPE 2 : Évaluer le potentiel économique d’une app no-code et IA

A l’échelle d’une PME, on peut facilement extraire plusieurs dizaines d’opportunités. Il va donc falloir choisir parmi celles-ci celles qui présentent le potentiel le plus intéressant selon un ou plusieurs critères précis.

Parmi ces critères, le critère économique primera certainement sur tous les autres. Combien un process optimisé peut faire économiser d’heures de travail, par exemple ?

Mais, on peut aussi poser d’autres critères : des critères de satisfaction au travail, des critères de santé, des critères de qualité, etc.

A ce stade, une évaluation ne peut être qu’assez grossière, car il est assez difficile, en même temps, d’évaluer les gains que l’on pourra réaliser avec l’IA. Il faut compter alors sur une certaine dose d’instinct pour choisir telle ou telle piste. Même si cela peut paraître se fier au hasard, il ne faut pas oublier que dans tout projet d’innovation, il y a une part d’inconnu qu’on ne peut surmonter que par des décisions prises sur un manque d’information flagrant. Quand cela arrive, oui, on doit se fier à son “feeling”, son “instinct”… c’est complètement normal.

Il faut pourtant comprendre que cette prise de risque n’est pas énorme et fait partie du processus normal de l’innovation.

ÉTAPE 3 ET 4 : Choisir les technologies et développer votre premier prototype

Quel cahier des charges rédiger pour une application innovante et quels technologies choisir ?

Ne tentez pas de créer un cahier des charges. C’est l’assurance de se lancer dans quelque chose de compliqué, long, et décevant. Adoptez une approche agile. L’important est avant tout d’avancer rapidement pour pouvoir éprouver le plus rapidement possible le produit.

Bien sûr, il ne s’agit pas de partir de zéro ou d’une idée jetée en l’air.

Imaginez votre service, définissez-en la principale fonctionnalité et déterminez tout ce qui sera nécessaire pour la rendre exécutable possible par un premier cercle d’utilisateurs bienveillant.

N’essayez pas d’envisager tous les cadres ou de mettre toutes les contraintes, vous ne feriez que frustrer votre ou vos développeurs.

Premières questions à se poser :

• Quelle est la fonctionnalité principale de votre outil ?
• Qui en seront les premiers utilisateurs ? Seront-ils bienveillants ? C’est à dire tolérant aux erreurs ? Ou bien seront-ils exigeants ? La réponse à cette question peut avoir un grand impact sur vos développements.
• Quels choix technologiques pertinents faire ? Cette question sera dans la main de votre agence ou de votre développeur no-code en interne.

Chez Wexperience, quand nous avons pensé à concept pour développer notre visibilité sur les réseaux sociaux, nous avons immédiatement pensé à un couple Airtable + Make + chatGPT. Le choix de Airtable impliquait que toutes les interfaces utilisateurs soient celles de Airtable. Il était donc très difficile d’en maîtriser l’UX, mais cela n’a pas empêché de démontrer le concept auprès des premiers utilisateurs.

Une fois cela fait, nous avons progressivement basculé le front sur une autre solution nocode. Celle-ci offre désormais beaucoup plus de souplesse en UX. Cela devient nécessaire à partir du moment où les premiers utilisateurs externes doivent commencer à utiliser l’application.

Une bonne UX, c’est moins de temps en accompagnement et en support. C’est aussi plus de satisfaction auprès des utilisateurs.

Faut-il faire du design UX dès. le démarrage du projet ?

Cela peut paraître surprenant de la part d’une agence UX, mais nous n’avons pas investi tout de suite ce domaine. L’important quand on veut démontrer un concept, c’est de pouvoir en faire une démonstration fonctionnelle persuasive. Nul besoin à ce stade d’avoir une UX léchée, car l’utilisateur qui faisait la démonstration connaissait la manière d’interagir spécifiquement avec les interfaces offert par Airtable.

Dans un premier temps, ne vous focalisez pas sur l’utilisabilité de votre produit.

Intégrez progressivement une démarche UX en plusieurs étapes :

• Affinez le projet par de petits correctifs d’interactions
• Commencer à concevoir un guide de style qui pourra être applicable aux versions futures
• Enrichissez votre connaissance produits par des mini-tests utilisateurs
• Réfléchissez à des moyens de récolter les insights utilisateurs par la suite (nul besoin de mettre en place un processus complexe à ce stade)

Du prototype au MVP : exemple de design UX pour un projet no-code et IA par Wexperience

En 2025, nous avons commencé à développer une application pour les réseaux sociaux. Pour aller droit au but, nous avons commencé par utiliser les interfaces par défaut de Airtable.

Après les premiers essais concluants, il s’est avéré que si nous voulions partager plus largeement l’application aurpès de nouveaux bêta testeurs, nous avions besoin d’une interface plus conviviale et plus sécurisée.

L’investissement dans ce design a été de plusieurs jours.

Critères de succès : comment s’assurer de la réussite de votre projet no-code. etIA ?

Il est très difficile de définir les critères de succès d’une application.

Un des modèles les plus éprouvé pour y parvenir est le modèle HEART, créé par Google. Mais ce modèle ne devient intéressant qu’à partir du moment où votre prototype est utilisé par plusieurs personnes et qu’il s’intègre dans une démarche d’adoption massive.

Comment s’assurer que votre projet s’achemine dans la bonne direction ?

Nous avons notre propre méthode pour y parvenir.

✔️ Définissez toutes les fonctions à minima dont vous avez besoin pour réaliser la version 1 de votre projet. Vous devez avoir un objectif principal et considérez que celui-ci n’est pas exécutable entièrement avec succès, votre prototype n’est pas prêt.

En dehors de cela, il y a fort à parier que vous allez devoir intégrer des fonctionnalités secondaires à votre outil.

✔️ Définissez-les en amonts également.

Vous devez obtenir une liste comprenant votre fonctionnalité principale plus toutes les fonctionnalités secondaires qui aident à utiliser et à faire fonctionner cette fonctionnalité principale.

✔️ Pour chaque fonction, définissez l’indicateur de mesure et définissez un seuil minimum de réussite.

Exemple :

Vous créez un générateurs d’images produit à partir d’une image unique. Votre critère de succès sera :

1. Ma fonctionnalité génère-t-elle effectivement x images comme c’est demandé (OUI ou NON)
2. La qualité des images correspond-t-elle au niveau de qualité d’exigence de mon image de marque ? Critère subjectif que l’on peut faire noter par des humains. Imaginez par exemple de faire noter de 1 à 10 le résultat. Si vous n’atteignez pas 7 en moyenne sur un panel donné, alors votre fonctionnalité n’est pas valide.

Définir un ensemble de critères de qualité avec ces seuil pour une application n’est pas une chose simple et peut vite devenir lourd et fastidieux.

Dans un premier temps, limitez-vous à deux ou trois critères maximum. Il sera toujours temps, par la suite, d’en ajouter d’autres.

La question de l’impact environnemental de l’IA

Lors de notre webinaire, Matthieu, notre spécialiste interne des IA soulignait le fait que toutes les IA ne consommaient pas la même énergie en fonction des besoins.

La question environnementale est un vrai sujet quand on parle d’IA générative et elle doit être un vrai critère de décision lorsqu’on développe un outil qui l’utilise.

Il faut savoir que d’une IA à l’autre, la consommation peut varier de 4 à 5 fois en fonction du prompt.

✔️Evitez de choisir des IA généralistes

✔️Utilisez les IA spécifiques qui répondent à un besoin spécifique

✔️Posez-vous toujours la question de savoir si vous avez vraiment besoin de l’IA et si vous ne pouvez pas la remplacer par un algorithme classique

✔️Dans la conception de votre produit, conscientisez l’utilisateur sur son impact environnemental avec un compteur d’émission, par exemple

Mesurer la qualité de votre application no-code et IA

Ne vous échinez pas à récolter trop de nombreuses mesures quantitatives.

Vos meilleurs indicateurs viendront de la satisfaction de vos utilisateurs et de leur capacité à accomplir les tâches qu’ils doivent parvenir à accomplir sur votre application.

Organisez régulièrement des étapes de tests utilisateurs sur un panel très limité (4 personnes) afin de vérifier la validité de votre produit.

Ces tests peuvent être conduit à la fois sous forme d’exécution de tâche, mais aussi d’interview. Lisez notre méthode pour découvrir comment les réaliser.

Exemple de tableau qualité pour un produit numérique

Voici un tableau illustratif avec des fonctionnalités clés de l’application, les critères de qualité associés, leur descriptif, la méthode d’évaluation, et les valeurs seuils de validation :

Fonctionnalité principale	Critère de qualité	Descriptif du critère	Méthode de mesure	Valeur seuil
Injection de contenus (texte, image, vidéo, lien)	Taux de réussite d’import	Pourcentage de contenus importés avec succès sans erreur	Tester un batch de 100 imports de différents formats et mesurer le taux de succès	≥ 98%
Génération automatique de posts par réseau (X, LinkedIn, Instagram…)	Pertinence du contenu généré	Le contenu généré respecte les contraintes et les usages du réseau cible	Évaluation humaine sur un échantillon de 20 posts par réseau (notation 1 à 5)	Note moyenne ≥ 4/5
Transformation multi-format (format court, visuel, résumé, carousel…)	Richesse des formats proposés	Nombre de formats différents disponibles pour chaque réseau	Comptage des formats disponibles par réseau	≥ 3 formats / réseau
Interface de planification des publications (calendrier, drag & drop, aperçu visuel)	Intuitivité de l’interface	Facilité avec laquelle un utilisateur comprend comment planifier un post	Test utilisateur (SUS – System Usability Scale) sur 10 utilisateurs	Score SUS ≥ 80
Génération automatisée de visuels (IA, templates…)	Qualité perçue des visuels générés	Attractivité et adéquation des visuels générés	Sondage utilisateurs sur 20 visuels générés (note esthétique et pertinence sur 5)	Moyenne ≥ 4/5
Gestion des erreurs lors de la publication (ex. erreur API, quota dépassé…)	Résilience du système	Capacité de l’application à notifier, relancer ou corriger une erreur automatiquement	Observation sur 50 tentatives de publication avec erreurs simulées	90% des erreurs traitées
Support des hashtags et mentions contextuels (en fonction du réseau et du sujet)	Pertinence des éléments contextuels	Présence de hashtags ou mentions utiles et cohérentes dans les posts générés	Analyse sémantique et vérification de 20 posts	≥ 80% des posts corrects
Prévisualisation des publications	Fidélité de la prévisualisation	Ce que voit l’utilisateur correspond au post final publié	Comparaison post/preview sur 10 publications par réseau	100% de correspondance
Fonction de duplication/modification rapide d’un post pour plusieurs réseaux	Gain de temps sur tâches répétées	Réduction du temps moyen pour créer 3 posts différents à partir d’un même contenu	Comparaison manuelle vs automatisée pour 3 réseaux	Gain ≥ 50% de temps
Export / archivage des contenus publiés (PDF, CSV, etc.)	Complétude des exports	Tous les éléments du post sont bien présents et lisibles dans l’export	Vérification de 10 fichiers exportés	100% d’exhaustivité

ÉTAPE 5 : Convaincre vos premiers utilisateurs d’utiliser votre application no-code et IA

Il va de soi qu’une application sans utilisateurs n’est pas une bonne application.

En plus des critères qualités que nous avons vu, il est extrêmement important d’apprendre à construire un discours sur le produit que vous allez développer.

Une fois votre premier prototype achevé, il n’est pas certain que vous recueillez facilement l’accueil que vous espérez.

✔️ Ayez un sponsor fort : la direction générale ou votre plus grand supérieur. 

✔️ Pitchez votre démo et répétez la.

L✔️ ors de votre démo, ne parcourez que les points que vous voulez montrer. Evitez de vous aventurer sur des chemins que vous ne connaissez pas.

✔️ Exposez les avantages et les gains que votre application va pouvoir générer.

✔️ Soyez à l’écoute des objections et ne les rejetez pas. Soyez humble et acceptez d’être is en échec.

Conclusion

Cet article n’est pas une méthode pour apprendre à développer des applications no-code IA, mais un résumé de toutes les dimensions d’un projet qu’il faut prendre en compte si on veut le réussir.

Être doué en nocodage, bien comprendre les IA sont des facteurs importants et clés de réussite, mais ce ne sont pas les seuls.

Créer un projet no-code et IA, c’est aussi arriver à rassembler les volontés, communiquer, savoir se tromper, limiter les risques, bref, c’est presque comme créer une entreprise et la faire grandir.