Dans le développement logiciel classique, le Document de Spécifications Produit (DSP, ou PRD en anglais) a longtemps été le phare guidant les équipes vers une vision partagée. Avec l’avènement des méthodes agiles, il a gagné encore plus d’importance : prévenir les malentendus, limiter les dérives de scope, et aligner designers, développeurs et managers. Mais nous entrons désormais dans une nouvelle ère : celle du Vibe Coding, où l’intelligence artificielle et les humains co-créent, en temps réel, des solutions mêlant créativité, rigueur et rapidité. Dans ce contexte, un nouvel outil devient indispensable : le Document de Spécifications de Prompts (DSP).
Contrairement aux documents traditionnels centrés sur des textes destinés uniquement à des interlocuteurs humains, le DSP version Vibe Coding structure des prompts multimodaux (texte, code, images, schémas, voire vidéos). Ces prompts ne sont pas seulement de la documentation : ils deviennent des artefacts exploitables directement par l’IA, ce qui change radicalement la manière de concevoir et d’itérer sur un produit.
Un exemple concret : au lieu d’écrire un long cahier des charges pour décrire une API, une équipe pourrait fournir à l’IA un prompt structuré incluant un schéma UML, des exemples de requêtes HTTP, et une série de tests unitaires déjà prêts. L’IA générerait un prototype fonctionnel, que les humains ajusteraient ensuite. La documentation ne précède plus le développement, elle en émerge.
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L’Environnement Actuel du Développement Assisté par IA
Des outils comme Cursor, Cline ou encore Roo Code montrent déjà cette transition. Par exemple, les fichiers .rules permettent d’encadrer le comportement de l’IA et de limiter les dérives (comme la génération de code inutile ou fragile). Le DSP va plus loin : il fournit un cadre vivant qui documente non seulement les règles, mais aussi l’évolution des prompts utilisés.
Dans une équipe de Vibe Coding, le processus ressemble souvent à du prototypage rapide : on teste un prompt, on observe les résultats, puis on ajuste. Mais sans garde-fous, ce va-et-vient peut vite sombrer dans le chaos : prompts contradictoires, perte de contexte, ou outputs absurdes (par exemple, un chatbot e-commerce qui commence à inventer des politiques de remboursement inexistantes).
Un DSP vient donc mettre de l’ordre dans ce flux : il enregistre les itérations, trace les meilleures pratiques, et garde la cohérence au fil du temps.
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Les Défis Actuels : Limites et Risques
Même avec des règles bien définies, un contrôle total reste illusoire. La fenêtre de contexte d’un modèle est limitée : une conversation trop longue fait perdre à l’IA le fil, un peu comme un développeur qui oublie les décisions prises au début d’un sprint.
Exemple typique : un prompt initial mal calibré demandant un simple formulaire web. Après quelques itérations, l’IA commence à ajouter des fonctionnalités non demandées (authentification, dashboard, API tierces). On se retrouve avec un scope creep généré par l’IA. Le DSP permet de tracer clairement le besoin initial et d’éviter ces dérives.
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Créer des Prompts Initiaux Solides
Les premiers prompts jouent un rôle central. Dans certains outils (mode Plan de Cline, mode Architect de Roo Code), on structure dès le départ une vue d’ensemble du projet, que l’IA et les développeurs suivent comme un fil rouge.
Un bon prompt ne se limite pas à une description générique. Par exemple :
• Prompt faible : « Crée-moi un site e-commerce basique. »
• Prompt solide (DSP-ready) : « Crée une boutique en ligne minimaliste pour 10 produits. Utilise React + Tailwind. Chaque produit doit avoir : un titre, une image, un prix, un bouton “Ajouter au panier”. Pas de paiement en ligne pour l’instant. Ajoute un test unitaire Jest qui vérifie que l’ajout au panier incrémente correctement le compteur. »
Un DSP conserve ces formulations précises et les réutilise comme assets pour les itérations futures.
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Le Profil des Développeurs en Mode Vibe Coding
Les « codeurs vibes » privilégient les cycles courts : ils veulent prototyper, tester et ajuster rapidement. L’IA devient leur copilote pour accélérer la mise en œuvre, mais aussi pour apprendre par l’exemple.
Un junior, par exemple, peut générer un design system en quelques minutes avec un prompt bien calibré, alors qu’il lui faudrait des semaines pour le concevoir manuellement. Le DSP rend cette approche scalable, en permettant de documenter et partager les prompts efficaces avec toute l’équipe.
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Le Cadre G3 : Guideline, Guidance, Guardrails
Un DSP efficace s’appuie sur trois piliers :
1. Guideline – Base de connaissances partagée
Exemple : définir que tous les projets front-end utilisent Next.js et Tailwind, et que les APIs REST doivent être accompagnées de tests Postman.
2. Guidance – Méthodologie d’évolution des prompts
Exemple : inclure une bibliothèque d’exemples (un prompt pour générer un CRUD complet en Django, un autre pour configurer une CI/CD GitHub Actions).
3. Guardrails – Garde-fous automatisés
Exemple : l’IA scanne chaque pull request pour détecter des dépendances obsolètes ou des failles de sécurité connues, avant même que les humains n’ouvrent le code.
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Comparaison : DSP Traditionnel vs DSP Vibe Coding
Aspect DSP Traditionnel DSP pour Vibe Coding
Objectif Aligner les humains Orchestrer humain + IA
Contenu Texte non structuré Prompts multimodaux organisés
Focus Compréhension humaine Interprétation IA optimale
Outils Jira, Notion Cursor, ChatGPT, GitHub
Risques Malentendus humains Perte de contexte, prompts flous
Les deux approches ne s’excluent pas mais se complètent : l’une garde la vision stratégique, l’autre fluidifie l’exécution IA.
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Workflow Idéal d’un DSP
1. Initialisation : définir règles de base (stack, objectifs, limites).
2. Clarification : co-définir les besoins avec l’IA.
3. Conversion : transformer besoins en prompts structurés.
4. Implémentation : co-créer le code.
5. Refactoring : améliorer lisibilité et cohérence.
6. Mise à jour DSP : intégrer les leçons et exemples.
Exemple réel : une équipe ayant documenté ses prompts a divisé par deux le temps de développement d’une API, car chaque nouveau module réutilisait les prompts validés plutôt que de repartir de zéro.
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Vers une Standardisation
À terme, les DSP pourraient devenir un standard de communication entre IA et développeurs. On peut imaginer :
• Des bibliothèques open source de DSP prêts à l’emploi.
• Des IA capables de générer automatiquement un DSP à partir d’un historique Git.
• Des applications dans d’autres domaines : marketing, design, support client.
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Conclusion : Le DSP comme Pont entre Humains et IA
Le Vibe Coding ne remplace pas la logique humaine : il l’amplifie. Le DSP n’est pas qu’un document, c’est une interface vivante qui permet à l’IA de comprendre nos intentions et aux humains de garder le contrôle.
Comme coder, savoir rédiger un prompt devient une compétence clé. Le DSP institutionnalise cette compétence et transforme le chaos créatif en un flux structuré, accélérant à la fois la vitesse et la qualité.
