Un outil pour structurer la réflexion
Après la tentation de demander à l’IA de produire des images dès les premières formulations du besoin, vient très naturellement une seconde étape : lui demander de vous aider à formaliser le cahier des charges lui-même.
Après tout, l’IA pose de bonnes questions, suggère des rubriques et propose des exigences fonctionnelles. Le dialogue peut alors rapidement ressembler à un entretien avec un expert particulièrement disponible.
Cette approche peut d’ailleurs s’avérer très utile dans certains cas.
Par exemple, lorsque vous abordez un domaine que vous connaissez mal, l’IA peut vous aider à identifier des contraintes normatives et réglementaires auxquelles vous n’auriez pas pensé : exigences de sécurité, normes de tests, obligations de certification, contraintes environnementales, etc. Elle joue alors un véritable rôle de révélateur de points de vigilance.
Autre exemple intéressant : en matière de propriété industrielle, elle peut attirer votre attention sur les zones de liberté d’exploitation. Elle vous incite aussi à réfléchir aux brevets existants, aux risques de contrefaçon ou encore aux possibilités de protection de vos propres innovations. Là encore, elle stimule utilement la réflexion.
Le risque du scope creep dans les projets assistés par IA
La fascination opère très vite lorsque l’IA commence à produire un texte extrêmement structuré. Listes de fonctions, sous-fonctions, scénarios d’usage, contraintes techniques, performances attendues… Le document prend une forme très professionnelle, complète et parfois impressionnante. On a alors le sentiment d’avoir fait un grand pas vers un cahier des charges “solide”.
C’est pourtant ici qu’un phénomène bien connu des équipes de conception peut s’installer : le scope creep, ou glissement de périmètre.
À force d’itérations, chaque échange ajoute de nouvelles fonctionnalités, de nouveaux cas d’usage et de nouvelles exigences, “pour être sûr de ne rien oublier”. Le produit se complexifie progressivement, bien au-delà de l’objectif initial. Cette complexité entraîne des conséquences très concrètes si elle n’est pas contenue : augmentation des coûts de développement, hausse des coûts de production, multiplication des risques techniques et, souvent… augmentation du prix de revient final.
Un cahier des charges généré par IA est-il exploitable ?
Le problème n’est pas que ces éléments soient faux ou inutiles. Le problème est qu’ils ne sont pas hiérarchisés.
L’IA compile des descriptions fonctionnelles et des spécifications techniques, mais elle ne fait pas la différence entre ce qui est essentiel, ce qui est souhaitable et ce qui relève du confort ou de l’option. Tout se retrouve au même niveau dans le document.
Se pose alors une question centrale : un tel cahier des charges est-il réellement exploitable, et par qui ? Peut-on s’en servir pour arbitrer, faire des choix, dimensionner un projet, estimer des coûts ou prioriser des développements ? Ou devient-il, au contraire, une liste d’exigences si longue qu’elle rend toute décision impossible ?
Garder la maîtrise du cahier des charges !
Comme pour les images, la bonne nouvelle est que l’IA peut être un excellent outil… à condition de rester à sa juste place.
Elle est très pertinente pour explorer, ouvrir des pistes et poser des questions que vous ne vous posiez pas encore. En revanche, la définition hiérarchisée du cahier des charges — ce qui est indispensable, ce qui est négociable, ce qui peut attendre — reste un travail de conception, de stratégie et de compromis. Un travail qui ne peut pas être entièrement délégué.
L’IA peut enrichir votre réflexion. La responsabilité des choix, elle, vous appartient toujours ou bien appartient au concepteur. C’est dans ce travail de hiérarchisation des exigences et dans leur transformation en solutions concrètes que l’expertise IDEACT, en design et conception mécanique prend toute sa valeur.
