Quand on travaille avec ChatGPT pour générer du code, il est fréquent que la réponse “fonctionne” sans vraiment produire ce qu’on attendait. Or, pour vérifier que les données sont bien manipulées, que les calculs sont exacts, ou que les étapes sont bien enchaînées, il existe une solution simple : activer un mode debug. Ce mode n’a rien de technique. Il s’agit simplement de demander à l’IA de montrer ce qu’elle fait, étape par étape, afin de mieux comprendre le comportement réel du programme. Même sans savoir coder, on peut ainsi repérer les erreurs, corriger les fonctions, et guider ChatGPT avec précision.
🧱 Comprendre l’utilité du debug même quand le code “semble” fonctionner
Un code peut renvoyer un résultat sans erreur apparente… mais ne pas faire ce qu’on lui a demandé.
Sans debug, il est impossible de savoir :
- si les bonnes variables sont utilisées,
- si les données sont bien transmises d’une fonction à l’autre,
- ou si le calcul intermédiaire est correct.
Le debug permet de voir l’intérieur du programme, sans devoir le comprendre ligne par ligne.
C’est une fenêtre d’observation pour vérifier que l’IA manipule les bonnes choses, au bon moment.
🧱 Activer un mode debug simple pour afficher les valeurs utiles
Le principe est très simple :
tu demandes à ChatGPT d’ajouter une variable debug = True au début du script.
Ensuite, dans les différentes étapes du programme, des blocs conditionnels affichent les données utiles :
debug = True
if debug:
print("Données en entrée :", donnees)
print("Résultat du tri :", liste_triee)
Si debug = False, ces affichages n’apparaîtront pas.
Cela permet d’activer ou désactiver le mode debug à tout moment, sans casser le code.
🧱 Vérifier les données, les calculs et les étapes intermédiaires
Ce mode debug permet de visualiser très simplement :
- les données récupérées (ex. : fichiers, champs de formulaire, contenus de listes),
- les valeurs calculées ou modifiées (ex. : total TTC, résultat filtré, compteur),
- le comportement conditionnel (ex. : “Si la case est cochée, alors…”),
- les retours de fonctions (ex. : contenu JSON, réponse API, message traité).
Ainsi, même sans comprendre le code, on peut :
- vérifier que les bonnes valeurs sont présentes,
- repérer une variable vide ou mal utilisée,
- et surtout, savoir où les choses se passent bien… ou non.
🧱 Utiliser les résultats ou captures d’écran pour guider l’IA
L’un des grands avantages de ChatGPT+, c’est qu’on peut coller directement un résultat ou une capture d’écran dans la conversation.
Exemple :
“Voici ce que m’affiche le mode debug, mais je ne retrouve pas les données attendues dans ma liste :
[]au lieu de[12, 17, 24].”
Ou encore :
“Voici une capture de ce que j’obtiens après l’exécution. Il manque une étape.”
Grâce à ces retours concrets, l’IA peut :
- corriger uniquement la partie problématique,
- te proposer un diagnostic clair,
- ou te générer un nouveau bloc, mieux structuré.
Même si tu ne comprends pas le code, tu peux montrer ce que tu observes — et c’est suffisant pour corriger.
🧱 Identifier ce qu’il faut surveiller pour affiner la compréhension
Voici quelques éléments clés que tu peux demander à afficher dans un debug basique :
- ✅ Les valeurs initiales reçues par le programme
- ✅ Les résultats après traitement ou filtrage
- ✅ Les comptages (ex. : nombre de lignes, nombre d’éléments)
- ✅ Les chemins conditionnels empruntés (ex. : “mode avancé activé”)
- ✅ Les données envoyées ou reçues d’une API ou d’un formulaire
Tu peux aussi demander à ChatGPT de commenter chaque ligne de debug pour qu’elle soit plus lisible :
if debug:
print("→ Étape 1 : données reçues =", data)
print("→ Étape 2 : résultat après filtre =", data_filtrée)
🧱 🌀 Le debug utilisateur : une façon accessible de comprendre ce que fait l’IA, sans apprendre à coder
Le mode debug est une méthode simple, activable à tout moment, qui te permet :
- d’observer ce que le code fait réellement,
- de repérer les incohérences,
- de dialoguer plus précisément avec ChatGPT,
- et surtout… de comprendre sans apprendre la syntaxe.
Même sans être développeur, tu peux vérifier, corriger et progresser dans ton projet.
C’est une des briques fondamentales de la méthode WPDistrib :
apprendre à documenter et piloter un projet technique sans dépendre du code.