Consulter et transmettre
- Généalogie consultable
- Arbre généalogique
- Gestion des relations
- Vie & Mémoire et événements
Case Study
KOUSSEVO
De l’idée à une application réellement exploitée en production
KOUSSEVO est une plateforme web privée conçue pour préserver et transmettre la généalogie, l’histoire, le patrimoine et la mémoire d’une collectivité familiale.
Ce projet personnel m’a permis d’expérimenter concrètement une démarche d’AI-assisted software engineering sur l’ensemble du cycle de vie d’un produit : cadrage, conception, développement, tests, sécurité, migrations, déploiement et exploitation.
- AI-assisted engineering
- Product Design
- Mobile-first
- Security & Privacy
- DevOps
- Production
Dans cette étude de cas
01 / L’intention
Le contexte
Le projet est né de la volonté de préserver une mémoire familiale et de structurer la généalogie dans un espace commun. Il devait permettre aux membres de contribuer, de corriger et de transmettre les informations.
La protection des données personnelles faisait partie du besoin. L’objectif était une application réellement utilisée, avec une administration et une exploitation suivies, au-delà d’un simple prototype.
02 / Les enjeux
Le problème à résoudre
- Centraliser l’information généalogique et gérer des relations familiales complexes.
- Permettre les corrections et les contributions tout en conservant un contrôle administratif.
- Conserver les sources documentaires, l’histoire et le patrimoine.
- Proposer une expérience principalement smartphone.
- Héberger les données personnelles dans un environnement maîtrisé.
03 / Le produit
Les objectifs produit
Contribuer et documenter
- Contributions soumises à validation
- Sources et citations
- Documents
- Stockage documentaire privé
Administrer et protéger
- Espace privé réservé aux membres
- Administration
- Gestion des utilisateurs
- Sessions et sécurité
04 / Le pilotage
Mon rôle
En tant que porteur du projet personnel, j’ai assumé le rôle de Product Owner et le pilotage de bout en bout.
- Porteur du besoin et Product Owner du projet personnel
- Responsable des arbitrages fonctionnels
- Pilote de la collaboration avec l’IA
- Responsable des validations et de la recette
- Responsable du déploiement et des décisions de production
L’IA a assisté une grande partie de l’implémentation. Les arbitrages, les décisions et les validations sont restés sous ma responsabilité.
05 / Le socle technique
Une architecture au service d’un espace privé
Utilisateur
Consultation et contribution sur smartphone ou desktop.
Next.js / React
Interface et logique applicative.
Better Auth
Authentification et gestion des sessions.
Prisma
Accès aux données et gestion du schéma.
PostgreSQL
Persistance des données structurées.
Docker
Conditionnement et exécution des services.
Synology NAS
Hébergement dans un environnement maîtrisé.
- Git
- TypeScript
- Tailwind
- Tests
- Private Storage
- Backup / Rollback
06 / La collaboration
Comment l’IA a été utilisée
ChatGPT
- Cadrage fonctionnel
- Architecture
- Réflexion produit
- Stratégie de tests
- Diagnostic
- Préparation des prompts
- Documentation
Codex
- Analyse du repository
- Implémentation
- Refactoring
- Tests
- Audit READ-ONLY
- Revue du diff
- Préparation des migrations
- Validation technique
L’IA a été utilisée comme copilote d’ingénierie, pas comme autorité de décision.
07 / La réalisation
Les principaux chantiers
Fondations
Next.js, PostgreSQL, Prisma et Docker : mettre en place le socle de l’application.
Généalogie
Modèles Person et Relationship, arbre et gestion des relations familiales.
Contributions
Propositions des membres, validation administrateur et audit des changements.
Documents & confidentialité
Stockage privé, accès protégé et suppression sécurisée.
Mobile-first
Navigation, fiches et arbre adaptés au smartphone.
Vie & Mémoire
Histoire, patrimoine, traditions, citations et événements.
Administration
Utilisateurs, rôles, suspension et présence.
Sessions & sécurité
Activité par session, timeout, logout strict et historique des connexions.
08 / Le terrain
Les difficultés réelles rencontrées
Docker / PostgreSQL
Un problème d’infrastructure a nécessité un travail de diagnostic et de stabilisation.
Relations familiales
Le modèle initial d’unicité a dû évoluer après observation des cas réels.
Mobile
Un arbre graphique conçu pour le desktop n’était pas adapté au smartphone ; sa présentation a dû être repensée.
Documents privés
Un stockage initialement trop public a nécessité une architecture plus sûre et des accès protégés.
Tests
Des tests automatisés PASS n’ont pas toujours suffi : la recette navigateur a révélé des problèmes.
Sessions
Une activité globale User.lastSeenAt s’est révélée insuffisante pour distinguer plusieurs appareils.
09 / Les contrôles
La méthode de sécurisation
Observer et cadrer
Audits READ-ONLY et périmètres de fichiers autorisés avant les modifications.
Vérifier les changements
Tests automatisés, tests navigateur, revue PRECOMMIT et checkpoints Git.
Préparer la réversibilité
Images Docker taguées, backups, migrations contrôlées et rollback.
Contrôler la production
Smoke tests PROD après déploiement pour vérifier les fonctions critiques.
10 / L’exploitation
La mise en production
Construire
Réaliser le build Docker local et identifier l’image par le commit.
Transférer
Effectuer un transfert contrôlé de l’artefact vers l’environnement Synology.
Préparer les données
Créer un backup avant migration et valider le schéma.
Déployer
Déployer la version identifiée et vérifier les healthchecks.
Valider et pouvoir revenir
Exécuter les smoke tests et conserver un rollback disponible.
11 / Le résultat
Le résultat
KOUSSEVO est une application privée, administrable et utilisable sur smartphone comme sur desktop. Elle réunit la généalogie, le patrimoine, les événements, les contributions et les documents dans un même espace.
La gestion des utilisateurs et la sécurité des sessions font partie de son exploitation. Le résultat est un produit mis en production, dont les choix techniques et les contrôles accompagnent les usages.
12 / Le recul
Ce que cette expérience m’a appris
- La qualité du prompt ne suffit pas : le contexte, la revue et les preuves de fonctionnement restent nécessaires.
- L’IA doit être encadrée par des objectifs et des limites explicites.
- Les tests automatisés doivent être complétés par une recette réelle.
- La sécurité et les migrations demandent des checkpoints identifiables.
- La réversibilité est essentielle avant une opération risquée.
- Les modèles simples doivent évoluer face aux cas réels.
- L’IA permet une forte capacité d’exécution lorsque la gouvernance suit.
13 / Le management
Ce que cela change dans ma pratique de manager
Cette expérience me permet d’aborder l’adoption de l’IA avec mes équipes à partir d’une pratique réelle.
Je ne considère plus l’IA uniquement comme un outil de productivité, mais comme un nouvel acteur du processus d’ingénierie qui nécessite des règles de gouvernance, de validation, de sécurité et de responsabilité.
Elle renforce également ma capacité à dialoguer avec les équipes de développement sur des sujets très concrets : architecture, tests, qualité, sécurité, migrations et mise en production.
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- Application Management
- Engineering Management
- AI Adoption
- Change Management
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