Il est tout à fait possible de faire coder un projet par ChatGPT, même sans savoir programmer. Mais pour obtenir un résultat clair, cohérent et fonctionnel, il faut éviter de tout demander en une seule fois. ChatGPT ne pense pas à notre place : il exécute des demandes bien formulées, courtes, et limitées en portée. C’est en apprenant à découper son projet en petites séquences précises qu’on obtient du code stable, compréhensible et réutilisable — sans avoir à écrire une ligne soi-même.
🧱 Comprendre pourquoi ChatGPT ne gère pas bien les demandes globales
Quand on demande à ChatGPT de coder un projet entier, il essaye de faire rentrer toutes les étapes dans une seule réponse. Le problème, c’est qu’il travaille avec une mémoire limitée (appelée contexte), exprimée en tokens. Plus la demande est longue, plus l’IA oublie, tronque ou simplifie des éléments.
Conséquences fréquentes :
- des blocs de code manquants ou désorganisés,
- des fonctions incomplètes ou inopérantes,
- des erreurs difficiles à corriger.
La solution n’est pas de “lui en demander plus”, mais de lui en demander moins, plus souvent.
🧱 Décomposer son projet en séquences logiques faciles à isoler
Tout projet technique peut être découpé en étapes fonctionnelles simples. Par exemple :
- Connexion à une source de données
- Récupération de contenus ou d’entrées utilisateur
- Traitement ou filtrage
- Affichage ou export
- Interaction avec une interface
Chaque étape devient une séquence autonome. On la traite une par une, dans l’ordre logique.
🧱 Exprimer chaque séquence comme un mini cahier des charges
Une fois la séquence identifiée, il faut formuler une demande claire et autonome. C’est ce qu’on peut appeler un mini cahier des charges.
Exemple :
“Je veux une fonction qui prend une liste de prix HT, applique une TVA de 20 %, et retourne une liste de prix TTC.”
Ce type de formulation suffit à ChatGPT pour générer un bloc de code utile.
💡 Et ce cahier des charges n’a pas besoin d’être écrit.
Grâce au mode vocal de ChatGPT, tu peux parler naturellement, lui expliquer ton besoin avec tes mots, et le laisser rédiger la demande pour toi.
C’est souvent le moyen le plus fluide pour lancer une séquence, surtout si tu n’as pas l’habitude de formuler du texte technique.
🧱 Ajouter un mode debug pour tester chaque séquence isolément
Quand une séquence est générée, il est essentiel de la tester. Pour cela, on peut demander à ChatGPT d’ajouter un mode debug : une variable (debug = True) qui active l’affichage de ce que fait le code.
Exemple en Python :
debug = True
if debug:
print("Valeur de départ :", liste_prix)
print("Résultat TTC :", liste_ttc)
Ce système permet :
- de vérifier les variables intermédiaires,
- de comprendre ce qui est exécuté,
- de corriger facilement si besoin.
🧱 Sauvegarder les séquences validées pour éviter les régressions
Une fois qu’une séquence fonctionne, il faut la sauvegarder immédiatement. Pourquoi ? Parce qu’en demandant une modification plus tard, ChatGPT peut casser une partie du code déjà validée.
Méthode recommandée :
- copier le code dans Notion ou un éditeur simple,
- ajouter un titre clair : “Étape 2 — Calcul TTC validé”,
- éventuellement l’exporter en PDF.
C’est aussi ce fichier PDF que tu pourras ajouter plus tard dans ton projet ChatGPT+ pour qu’il s’en serve comme référence.
🧱 Utiliser les projets ChatGPT pour centraliser documents, PDF et historique
Dans la version Plus de ChatGPT, tu peux créer un projet dédié, avec :
- toutes les discussions sur ton sujet (ex : ton scraper, ton plugin, ton export…),
- des documents associés (PDF, captures, exemples validés),
- des instructions spécifiques.
Exemple d’instruction à entrer dans le projet :
“Les fichiers ajoutés sont des exemples fonctionnels. Utilise-les comme base si je demande une séquence équivalente.”
Résultat : tu transformes ChatGPT en assistant mémoire, spécialisé dans ton projet.
🧱 Documenter son code pour s’y retrouver sans tout comprendre
Même si tu ne cherches pas à apprendre le code, il est très utile de structurer le fichier généré :
- une section par étape, avec titre clair,
- des commentaires en langage naturel,
- un minimum de mise en forme visuelle.
Exemple en PHP :
// === Étape 1 : Connexion à la base ===
// ...
// === Étape 2 : Requête des articles ===
// ...
Ce type de balisage t’aide à :
- relire plus facilement,
- repérer une séquence à modifier,
- éviter l’effet “bloc illisible”.
🧱 🌀 Découper son projet pour obtenir du code fiable avec ChatGPT, c’est possible — à condition d’être méthodique
La clé, ce n’est pas de coder soi-même.
C’est de penser comme un pilote de projet, qui avance par blocs clairs :
- une demande bien formulée,
- un test immédiat,
- une sauvegarde si ça fonctionne,
- une documentation simple pour s’y retrouver.
Et quand une IA est bien guidée, elle devient un véritable outil de production, même pour ceux qui n’ont jamais écrit une ligne de code.
WPDistrib adopte cette méthode non pas pour coder plus vite, mais pour documenter plus intelligemment, pas à pas, sans perdre personne.