Définir le périmètre du MVP & les user stories - Brainstorming assisté par IA

Générer des user stories avec l'IA

La première étape de tout projet est de bien cerner le périmètre fonctionnel : quelles fonctionnalités notre MVP inclura, et lesquelles seront laissées de côté (pour ne pas tout faire en une fois). Une bonne pratique est de formuler cela en user stories : des phrases courtes du point de vue de l’utilisateur final, qui décrivent une fonctionnalité ou un besoin.

Comme on va construire un suivi d’habitudes, réfléchissons aux besoins de base d’un utilisateur :

En tant qu’utilisateur non inscrit, je veux pouvoir créer un compte pour commencer à suivre mes habitudes.
En tant qu’utilisateur inscrit, je veux me connecter et accéder à mes habitudes enregistrées.
En tant qu’utilisateur, je veux ajouter une nouvelle habitude que je souhaite suivre (avec un titre et éventuellement une description).
En tant qu’utilisateur, je veux voir la liste de mes habitudes et leur statut (fait ou non fait aujourd’hui, ou progression globale).
En tant qu’utilisateur, je veux marquer une habitude comme “accomplie aujourd’hui” pour suivre mon progrès quotidien.
En tant qu’utilisateur, je veux voir depuis combien de jours consécutifs j’ai accompli chaque habitude (ma “streak” ou série).
En tant qu’utilisateur, je veux pouvoir modifier ou supprimer une habitude que j’ai créée.
En tant qu’utilisateur gratuit, je veux être limité à un certain nombre d’habitudes (par exemple 3) pour me donner envie de passer à la version premium.
En tant qu’utilisateur premium (payant), je veux pouvoir créer un nombre illimité d’habitudes (et potentiellement accéder à d’autres fonctionnalités avancées, comme des graphiques de progression).

La liste ci-dessus constitue un point de départ. Utilisons l’IA pour affiner ces user stories et vérifier si on n’a rien oublié d’important pour un MVP. C’est typiquement le genre de travail où un assistant comme Claude peut aider en proposant des idées supplémentaires ou en reformulant clairement les besoins.

💡 Astuce IA – Brainstorming avec Claude : Tu peux demander à Claude (ou ChatGPT) de générer des user stories supplémentaires ou de revoir celles que tu as écrites. Par exemple, un prompt utile pourrait être :

Voici la description d’une application de suivi d’habitudes. L’utilisateur peut créer un compte, ajouter des habitudes à suivre quotidiennement, marquer chaque jour si une habitude est faite, et voir son progrès. Il y a une version gratuite limitée à 3 habitudes, et une version premium payante sans limite. Propose-moi une liste de 5 à 10 user stories claires pour ce produit.

L’IA pourrait répondre avec des user stories bien formulées, et éventuellement en suggérant des idées qu'on n'avait pas pensées (ex: un rappel quotidien, ou un classement des habitudes). Attention à garder le scope minimal pour rester dans le délai d’une semaine. Note les idées intéressantes qui dépassent le MVP dans un coin pour plus tard, mais ne t'éloigne pas du MVP.

Sélection du périmètre MVP

Après le brainstorming, on va choisir les fonctionnalités essentielles à implémenter maintenant. Pour ce guide, on retiendra les points suivants comme périmètre final du MVP :

Authentification basique : inscription par email + mot de passe, connexion, déconnexion.
Création d’habitudes : titre, description facultative.
Affichage de la liste des habitudes de l’utilisateur connecté.
Possibilité de supprimer une habitude.
Pour le suivi quotidien : implémentation d’une case à cocher ou d’un bouton “Fait aujourd’hui” pour chaque habitude. Quand l’utilisateur clique, on enregistre l’action. On calculera une streak (série de jours) pour chaque habitude.
Limitation pour les utilisateurs gratuits : on peut simplement empêcher la création d’une nouvelle habitude si l’utilisateur en a déjà 3. Un message l’invitera alors à passer en premium.
Paiement Stripe pour devenir premium : un bouton “Devenir Premium” qui mène à un checkout Stripe. Après paiement réussi, l’utilisateur est marqué “premium” dans notre base, et la limitation de 3 habitudes disparaît.
(Bonus simple) Indication visuelle de la progression : par exemple, on peut afficher la streak actuelle à côté de chaque habitude (ex: “🔥 5 jours” pour une habitude faite 5 jours d’affilée).

Tout le reste (partage social, rappels push, choix de couleurs, etc.) sera considéré hors scope pour l’instant. Mieux vaut un produit simple qui fonctionne, que vouloir trop en faire et ne rien finir.

Découpage en tâches assisté par IA

Maintenant qu’on sait quoi faire, on va réfléchir à comment s’y prendre. On peut lister les composantes techniques du projet :

Frontend : pages Next.js et composants React pour l’interface (page d’inscription/connexion, page de dashboard avec la liste d’habitudes, formulaire d’ajout d’habitude, etc.).
Backend/API : routes API Next.js pour certaines actions si nécessaire (par exemple, route API pour Stripe checkout, peut-être pour marquer une habitude faite si on ne fait pas directement depuis le client).
Base de données : tables Supabase à créer (une table pour les habitudes, possiblement une table pour stocker les profils/utilisateurs additionnels, et peut-être une table de log si on voulait stocker chaque jour de chaque habitude – mais on a simplifié cela en intégrant directement la streak dans la table des habitudes).
Authentification : ça sera géré en grande partie par Supabase (pas besoin de développer de backend d’auth, juste brancher le SDK).
Intégration Stripe : nécessite une route API côté Next.js pour communiquer avec Stripe en secret, plus un composant/bouton sur le frontend pour initier le paiement.

Pour s’organiser, on peut écrire une mini feuille de route (roadmap) de ce qu’on va coder dans l’ordre logique. L’IA peut nous aider à formuler ce plan d’attaque :

Exemple de prompt à Cursor (plan de tâches) :

Génère moi une liste ordonnée des étapes de développement pour ce projet de suivi d’habitudes avec Next.js, Supabase et Stripe. Inclue la mise en place de l’authentification, la création des composants React pour l’UI, la configuration de la base de données, l’intégration de Stripe, les tests, et le déploiement.

Vous pouvez poser ce prompt dans Cursor (via son chat intégré) ou à ChatGPT. Comparez la liste obtenue avec notre plan de cours. Ça peut aider à confirmer qu’on n’oublie rien et à se donner un fil directeur. L’objectif n’est pas de suivre aveuglément l’IA, mais de l’utiliser comme un second avis ou une check-list.

À la fin de cette étape de définition, on devrait avoir une vision claire du périmètre du MVP et une liste de tâches à réaliser. Cela servira de guide tout au long du développement.