Je t'apprends à créer une application de A à Z...sans coder

Depuis quelques mois, j'avais une idée qui me trottait en tête : créer une application d'enregistrement vocal qui ne se contenterait pas de transcrire mes pensées, mais qui les organiserait intelligemment. Une sorte d'assistant personnel capable de faire des liens entre mes idées et de m'aider à structurer ma réflexion.

Du coup je me suis dit pourquoi ne pas la développer maintenant ?

Ce n'est pas la première application que je développe grâce a l’IA, mais cette fois, j'ai voulu documenter minutieusement tout le processus de création, de A à Z. Mon objectif ? Partager avec toi mon expérience de plusieurs mois dans le développement no-code pour t'éviter les écueils classiques du débutant et te montrer qu'il est possible de créer quelque chose d'intelligent et d'utile sans écrire une seule ligne de code.

Objectif :créer une application utile et intelligente

Tout a commencé par un besoin personnel. Je marche beaucoup avec souvent plein d’idées qui me viennent en tête et j’ai pris l’habitude d'enregistrer des notes vocales pour capturer ces idées en mouvement. Mais ces enregistrements finissaient généralement perdus dans mon téléphone, sans organisation ni valorisation.

Je me suis dit qu'il devait exister un moyen d'aller plus loin.

Il y a bien quelques applications disponibles sur le marché qui pourraient faire à peu près la même chose mais :

• Elles coûtent entre 15 et 20$/mois 
• Elles ne couvrent pas complètement mes besoins.

Du coup je me suis mis en tête de développer cette application moi même car on est jamais mieux servi que par soi même.

S’il y a une chose que j’ai apprise en utilisant les IA au quotidien c’est que la qualité du résultat obtenu avec l'IA dépend de 2 facteurs :

• Le détail du prompt : plus les instructions sont précises et détaillées meilleure est la réponse 
• Le modèle ou outil utilisé : chaque outil a ses forces et en utilisant le bon outil on maximise le résultat

Plutôt que de foncer tête baissée dans le développement, j'ai pris le temps d'affiner mon idée avec cette IA. Ensemble, nous avons identifié la vraie valeur ajoutée : ne pas se contenter de transcrire, mais créer un système capable d'organiser automatiquement les pensées, de faire des connexions entre les idées, et de proposer des synthèses intelligentes.

Cette phase de réflexion m'a permis d'arriver à une vision claire et orientée utilisateur, bien loin de l'idée vague du départ. C'est une étape que j’avais tendance à négliger préférant itérer à partir d’un prompt initial vague ( genre : « développe une app qui permet de la transcription d’audio grâce à l’IA »).

Étape 1 : Définir un MVP et prioriser les fonctionnalités

La tentation, quand on a une idée d'application, c'est de vouloir tout implémenter d'un coup. C'est l'erreur classique qui mène droit dans le mur. J'ai donc commencé par définir un MVP (Minimum Viable Product) avec seulement les fonctionnalités essentielles.

Ma méthode de priorisation était simple : je me suis demandé quelles étaient les trois actions que l'utilisateur devait absolument pouvoir faire pour que l'application ait un sens. Dans mon cas : enregistrer un mémo vocal, le faire transcrire automatiquement, et obtenir un résumé intelligent de ce qui a été dit.

Tout le reste (connexions entre idées, historique avancé, partage, etc.) viendrait plus tard. Cette discipline du focus m'a permis d'avancer rapidement vers quelque chose de concret et de testable.

Étape 2 : Créer l'application avec Lovable

Pour le développement, j'ai choisi Lovable, une plateforme no-code spécialisée dans la création d'applications web. Ce qui m'a séduit, c'est sa capacité à générer du code à partir de descriptions en langage naturel.

La création du compte est immédiate, et en quelques minutes, j'ai pu écrire mon premier prompt pour générer la structure de base de l'application.

J'ai décrit précisément ce que je voulais : une interface simple avec un bouton d'enregistrement, une zone d'affichage de la transcription, et un espace pour le résumé généré par l'IA.

La version gratuite de Lovable permet de tester le concept, mais pour une application sérieuse, les forfaits payants deviennent rapidement nécessaires. L'investissement reste modeste comparé au coût d'un développement traditionnel (entre 20 et 50$/mois).

Étape 3 : Ajouter de l'intelligence avec l'API ChatGPT

Une application d'enregistrement classique, c'est bien, mais ce qui fait la différence, c'est l'intelligence artificielle. Pour cela je dois recourir à une API.

Créer une clé API chez OpenAI est plutôt simple, il suffit de se rendre sur cette page, mais il faut faire attention à la gestion des coûts. J'ai configuré des limites de dépenses strictes pour éviter les mauvaises surprises. Pour une application comme la mienne, j'utilise principalement GPT-4o-mini pour les transcriptions et GPT-4 pour les analyses plus complexes.

L'intégration dans Lovable s'est faite naturellement : j'ai simplement décrit dans un prompt comment je voulais que l'application communique avec l'API, et le système a généré le code nécessaire. 

Je lui ai communiqué l’API à utiliser afin qu’il la stocke de manière sécurisée et c’était bon.

C'est là qu'on comprend la puissance du no-code moderne : on se concentre sur le "quoi" plutôt que sur le "comment".

Étape 4 : Ajouter une base de données avec Supabase

Rapidement, j'ai réalisé qu'une application sans persistance des données n'avait pas beaucoup de sens. Les utilisateurs voudraient retrouver leurs enregistrements précédents, les organiser, les rechercher. Il me fallait une base de données.

Supabase s'est imposé comme une évidence : simple à configurer et parfaitement intégrée avec Lovable  qui va jusqu’à créer pour moi les éléments de la base de données (table et champs) à partir des fonctionnalités que je lui demande de que je lui demande de développer. En plus de la base de données, Supabase gère automatiquement l'authentification des utilisateurs, ce qui m'a fait gagner un temps considérable en évitant de créer un système de zéro.

Étape 5 : Tester, corriger, itérer

Avec ces briques en place, j'avais une première version fonctionnelle de mon application. Mais avoir quelque chose qui marche sur son ordinateur, c'est une chose. Avoir quelque chose que d'autres personnes peuvent utiliser sans problème, s'en est une autre.

J'ai donc commencé par tester moi-même l'application sous tous les angles, puis j'ai demandé à quelques proches de l'essayer. Leurs retours ont été précieux : des bugs que je n'avais pas vus, des incompréhensions sur l'interface, des suggestions d'amélioration.

L'astuce que j'ai apprise, c'est de rester concentré sur le MVP. Chaque feedback ne doit pas nécessairement se traduire par une nouvelle fonctionnalité. Il faut d'abord s'assurer que les fonctions de base marchent parfaitement avant d'ajouter de la complexité.

En parallèle j’ai un peu amélioré le design, en créant via ChatGPT des pictogrammes compatibles avec le style que je voulais donner à mon application.

Étape 6 : Les problèmes rencontrés (et comment je les ai surmontés)

Même si ce n'est pas ma première application et que je commence à être rodé dans le no-code, tout ne s'est pas déroulé sans accroc. Voici deux exemples concrets où j'aurais pu rester bloqué des heures, et où l'intelligence artificielle m'a fait gagner un temps précieux.

Le premier problème est apparu lors des tests sur mobile. Tout fonctionnait parfaitement sur ordinateur, mais dès que j'essayais d'enregistrer un mémo depuis mon iPhone, plus rien ne marchait. Après avoir envoyé les logs d'erreur à Loveable, l'analyse a révélé deux problèmes distincts : d'abord, les autorisations d'accès au microphone n'étaient pas correctement gérées sur mobile, et ensuite, le format d'encodage audio généré par iOS n'était pas compatible avec les exigences de l'API d'OpenAI.

La solution proposée par l'IA était élégante : adaptation du format audio et vérification systématique des permissions avant l'enregistrement avec en bonus l’ajout d’un mode diagnostic qui permet de savoir précisément d’où vient l’erreur en cas de problème.J'ai pu l'implémenter directement en décrivant le problème dans un prompt, sans avoir à comprendre les subtilités techniques du développement mobile.

Le deuxième écueil concernait les enregistrements longs. Pendant mes tests, j'ai découvert que les mémos de plus de vingt minutes ne passaient plus. En fait, l'API d'OpenAI refuse les fichiers de plus de 25 Mo ou de plus de vingt minutes. Pour une application de prise de notes vocales, c'était problématique.

La solution développée a été plus sophistiquée : l'application découpe automatiquement les enregistrements longs en plusieurs segments de taille acceptable, transcrit chaque segment individuellement, puis recompose le résultat final. L'utilisateur ne voit rien de cette complexité technique, il obtient simplement sa transcription complète.

Ce que j'ai compris, c'est que même sans coder, on reste un "développeur produit". Notre rôle consiste à comprendre ce qui ne fonctionne pas, formuler clairement le besoin, et demander à l'outil no-code la bonne correction. L'intelligence artificielle devient alors un collaborateur technique extrêmement efficace.

Ce que j'ai appris de cette expérience

Cette aventure m'a confirmé une chose : le no-code ne remplace pas la réflexion produit, il la démocratise. Il faut toujours savoir formuler clairement ce qu'on veut, tester rapidement ses hypothèses, et corriger avec méthode. La différence, c'est qu'on peut le faire sans passer des mois à apprendre un langage de programmation.

La règle d'or reste la simplicité au début. Un MVP fonctionnel vaut mieux qu'une application complexe à moitié terminée. Une fois que les bases sont solides, on peut penser évolutivité et fonctionnalités avancées.

Si cette approche t'intéresse et que tu veux voir le résultat concret de tout ce processus, n'hésite pas à tester mon application. Elle est encore en version bêta, mais elle illustre parfaitement ce qu'il est possible de créer aujourd'hui avec les bons outils et une méthodologie rigoureuse.