Cadrer avant de fabriquer : un contrat pour mener la discovery produit avec l'IA.

Une idée le matin, un objet qui tourne le soir : avec l'IA, fabriquer est devenu rapide. Cette vitesse a un revers dont on parle peu. Si la fabrication ne coûte presque plus rien, ce qui coûte, c'est de fabriquer la mauvaise chose, et de ne s'en apercevoir qu'une fois qu'elle existe.

L'exigence doit donc se déplacer. Elle ne peut plus se payer pendant la construction, que l'IA mène de plus en plus seule. Elle se paie avant, au moment où l'on décide de ce qu'on construit. C'est ce que les équipes produit appellent la discovery.

Dans cet article, je vous présente l'outil que j'utilise pour cette phase : une procédure d'entretien et un contrat de cadrage. Ce ne sont que deux fichiers texte, sans dépendance à un outil ou à un modèle particulier.

Le problème : une IA serviable comble les blancs

Demandez à un LLM de vous aider à préciser une idée : il sera enthousiaste, fluide, et il comblera chaque blanc par une hypothèse plausible. C'est sa nature. Il est entraîné à être utile, et une réponse complète a l'air plus utile qu'une question.

En discovery, c'est précisément le piège. Un blanc comblé par l'IA ne se voit plus comme un blanc : il devient une décision que personne n'a prise. Il faut donc un cadre qui retourne ce réflexe. L'IA doit poser les questions au lieu d'inventer les réponses, et contredire au lieu d'acquiescer.

Du prompt au harness

On parle de plus en plus de harness engineering. Le modèle est le moteur ; le harness, c'est tout ce qu'on construit autour de lui : les instructions, les documents qu'il doit relire, les étapes, les points d'arrêt. Un bon prompt produit une bonne réponse. Un bon harness produit un bon comportement, et ce comportement se répète d'une session à l'autre.

Mon harness de cadrage tient en deux documents :

• Un contrat, qui décrit ce que le document de cadrage doit contenir, section par section, et pourquoi.
• Une procédure, qui décrit comment l'IA conduit l'entretien pour y arriver.

Chez moi, la procédure est une commande de Claude Code. Ailleurs, on parlerait de skill, de prompt système ou d'instructions de projet. L'emballage importe peu : ce qui fait le travail, c'est le contenu, et il se transpose tel quel à n'importe quel LLM capable de lire un fichier.

Le contrat : dix questions auxquelles l'idée doit répondre

Le livrable du cadrage est un seul document, que j'appelle l'intention. Ses dix sections ont chacune un lecteur identifié : celui qui fabriquera, celui qui jugera le résultat, ou celui qui reprendra le projet plus tard. Une section qu'aucun des trois ne lit est du remplissage, et elle n'existe pas.

La procédure : l'IA mène l'entretien

Le contrat seul serait un formulaire. Or un formulaire se remplit à la fin, avec ce qu'on a sous la main. La procédure change la posture de l'IA : elle garde les dix sections en tête dès le premier échange et oriente la conversation pour les couvrir. Elle ne vous enregistre pas, elle vous mène.

Concrètement, la procédure lui demande de :

• poser une ou deux questions à la fois, jamais dix d'affilée, dans l'ordre où la conversation les appelle ;
• ré-afficher à chaque tour la liste numérotée des points encore ouverts, avec des numéros qui ne changent pas, pour que vous sachiez toujours où vous en êtes ;
• contredire sur place une réponse molle : « ça, ça ne dit pas encore ce qu'on saura regarder » ;
• proposer pour faire réagir, ce qui est souvent plus rapide qu'une question ouverte, à une condition détaillée plus bas ;
• creuser en priorité ce qui rendrait l'objet bon, ce qui le ferait échouer, et les références, parce que c'est ce que la suite ne pourra pas rattraper.

C'est là que la discovery devient stimulante. Face à un interlocuteur qui connaît la structure attendue et qui ne laisse rien passer, on découvre ce qu'on n'avait pas encore pensé, et non ce que l'IA aurait pensé à votre place.

Trois règles qui ont chacune coûté quelque chose

Chaque règle du contrat est née d'un raté réel. Trois d'entre elles valent pour n'importe quel projet.

Une proposition de l'IA n'est pas une décision. Si vous ne tranchez pas, sa proposition reste marquée comme telle dans le document : défaut proposé, non tranché. Sans ce marquage, faute de réponse, le défaut devient la direction retenue, recopié tel quel dans la suite, et personne ne l'a jamais choisi.

« Lorsque c'est pertinent » est un blanc déguisé. Ces formules ont l'air de réponses et n'en sont pas : elles laissent le jugement à celui qui fabriquera, et ce ne sera pas vous. Sur le site que vous lisez, j'avais demandé un fil d'Ariane « lorsque c'est pertinent ». Le résultat était techniquement irréprochable, et faux sur quatre pages sur sept. L'IA doit faire nommer les cas.

Une promesse d'exhaustivité nomme son ensemble. « Tous les… », « aucun raté » : il faut énumérer l'ensemble et sa granularité. Sur un outil de veille, « changelog, documentation et blog » sans préciser la couverture par produit a laissé passer deux produits sur quatre, sans une seule erreur visible.

Un point ouvert n'est pas un mur

Un cadrage honnête laisse des questions ouvertes. Le risque inverse existe alors : une accumulation de questions qui se lit comme un blocage, et un projet qui ne démarre jamais.

Le contrat demande donc, pour chaque question ouverte, si elle bloque vraiment. Le test est simple : une question bloque seulement si elle rend un critère de « fini pour juger » invérifiable, ou si toutes les options possibles violent un garde-fou non négociable. Sinon, elle se tranchera très bien en regardant l'objet. Sur le cadrage de ce site, douze points étaient ouverts ; un seul bloquait réellement.

Les garde-fous sont traités avec la même finesse. Chacun porte sa classe : légal ou éthique (on s'arrête et on escalade), produit (seul le porteur du projet le révise), technique (la fabrication peut proposer de le revoir). Et pour les premiers, une question plus utile que « est-ce non négociable ? », à laquelle on répond toujours oui par prudence : où naît le dommage ? S'il naît en fabriquant, c'est une interdiction immédiate. S'il naît à la publication, c'est un point de vigilance, qui se tranchera avant la mise en ligne sans retarder le travail.

Un relecteur qui n'a pas assisté à l'entretien

Une fois le document écrit, une seconde session, sans l'historique de la conversation, le relit pour y chercher les trous. Elle ne juge pas si l'idée est bonne : c'est votre rôle. Elle cherche ce qui manque, ce qui se contredit, ce qu'on ne pourra pas vérifier.

Une précaution s'impose : son silence ne certifie rien. Un relecteur frais attrape les trous de structure, pas les erreurs plausibles et cohérentes. Sur ce site, il a pourtant attrapé une information inventée par la session qui avait mené l'entretien.

Puis tout s'arrête. L'IA présente les trous bloquants, les trous non bloquants et ses propositions, et c'est vous qui validez ligne à ligne. Un « ok, vas-y » global ne ferme que ce qu'il désigne, jamais ce qu'on pourrait en déduire.

L'utiliser avec votre LLM

Rien de tout cela ne dépend d'un modèle précis. Pour le transposer :

• rédigez le contrat comme un document de référence, et demandez au modèle de le garder en tête dès le premier message, pas de le remplir à la fin ;
• écrivez la procédure comme une consigne de posture : mener, contredire, ne jamais deviner, marquer ses propres propositions comme non tranchées ;
• confiez la relecture à une conversation neuve, qui ne reçoit que le document produit ;
• terminez toujours par un arrêt explicite : rien ne se fabrique tant qu'un trou bloquant reste ouvert, sauf si vous décidez de passer outre, auquel cas la décision s'écrit, datée.

Ce dernier point résume l'esprit du dispositif. Un risque assumé et tracé n'est pas un risque oublié.

Ce que ça change

L'IA n'est pas là pour produire le cadrage à votre place. Elle est là pour vous obliger à le produire vraiment : un interlocuteur patient, exigeant, qui connaît la forme attendue et refuse les réponses floues. La discovery devient un entretien mené, et non plus une page blanche remplie à la hâte.

La fabrication, elle, peut alors aller vite, parce qu'elle sait où elle va et quand elle a fini.

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