De l'Airtable à l'agentique : 4 ans à construire Vinoteo avec l'IA

Vinoteo, l'app qui gère ma cave à vin et me dit quelle bouteille ouvrir, n'est pas née d'un plan produit. Elle est née d'un besoin perso, il y a un peu plus de quatre ans, et elle a traversé toutes les vagues d'outils que j'ai vues passer. Voici le vrai parcours, sans filtre : ce qui a marché, ce qui a coûté cher, et le moment où tout a basculé.

Le point de départ : une cave et un Airtable

Il y a un peu plus de quatre ans, je voulais simplement arrêter de perdre des bouteilles de vue : savoir ce que j'avais, où, et surtout quand les ouvrir. J'ai fait ce que fait tout PM qui se respecte avant d'écrire une ligne de code : un Airtable. Une base, quelques vues, et déjà l'essentiel de la logique produit.

Airtable est resté ma source de vérité longtemps. Le problème, c'est l'expérience : une base de données, même bien fichue, n'est pas une app. J'ai voulu poser une vraie interface par-dessus.

Les tentatives no-code qui ne convainquent pas

J'ai testé des outils comme Softr pour transformer l'Airtable en application. Sur le papier, c'est séduisant. En pratique, rien de concluant : je butais toujours sur un détail d'UX ou une logique un peu spécifique que l'outil ne laissait pas exprimer. On gagne en vitesse au début, on paie en frustration dès qu'on veut sortir des rails.

Résultat : le projet est resté en veille. L'idée était bonne, mais le coût pour la matérialiser proprement était trop élevé pour un projet perso.

L'IA générative entre en jeu : Bolt et une v2

Puis l'IA générative est arrivée pour de bon. J'ai testé Bolt pour générer une vraie v2 : cette fois, une application web, un vrai front, du code. Le déclic : je pouvais enfin dépasser le plafond du no-code.

Le bémol, c'était le coût. Générer et régénérer à ce rythme devenait vite cher, et on reste un peu prisonnier de la boucle de l'outil. C'était prometteur, mais pas encore mon mode de travail durable.

L'étape artisanale : copier-coller des fichiers dans un chat

L'étape suivante a été plus rustique, mais formatrice. Je prenais des fichiers de code entiers, je les collais dans ChatGPT ou Claude, je décrivais ce que je voulais changer, et le chat me renvoyait le fichier modifié. Je recollais dans mon éditeur.

Ça marche. C'est même bluffant pour l'époque. Mais c'est artisanal : un fichier à la fois, aucune vision d'ensemble du projet, beaucoup de copier-coller, et vite des incohérences dès que le changement touche plusieurs fichiers. On sent qu'il manque une pièce.

Le vrai tournant : l'agentique

La pièce manquante est arrivée avec l'agentique, il y a environ un an. La différence est de nature, pas de degré : au lieu de dialoguer fichier par fichier, l'agent lit tout le dépôt, modifie plusieurs fichiers de façon cohérente, lance les tests, gère les branches Git, ouvre des pull requests. On passe de l'assistant qui rédige un bout de code au collègue qui exécute une tâche de bout en bout.

Avec ça, j'ai tout repris. Concrètement, sur les dernières semaines, l'app est passée par :

• une refonte du design complète : mise en page lisible, tuiles de stats, cohérence entre les écrans, vrai soin sur le mobile ;
• un durcissement de la sécurité : politiques d'accès Supabase / RLS revues, migrations dédiées, auth avec récupération de mot de passe ;
• une couverture de tests que je n'aurais jamais écrite seul : tests end-to-end Playwright sur les parcours critiques, coverage ;
• un travail de performance : code-splitting par route, carte en lazy-loading, cache des URLs signées, requêtes ciblées ;
• des fiches didactiques générées par IA : appellation, cépage, accords mets-vins ;
• une remise à plat de la dette technique : patterns unifiés, code mort supprimé, migrations d'outils, et au passage le renommage de « Cave à Vin » en Vinoteo.

Le résultat le plus important n'est pas une fonctionnalité : c'est que je suis désormais sur une base saine. Une app testée, sécurisée, cohérente, sur laquelle je peux construire la suite sans avoir peur de tout casser. Pour un projet solo, c'est un luxe qui était inaccessible il y a deux ans.

Et je ne m'arrête pas au code : je demande aussi à l'IA des conseils marketing : SEO, AdWords, positionnement. C'est devenu un copilote sur toute la chaîne, pas seulement sur la technique.

Ce que l'IA a fait, ce qui reste à moi

Soyons clairs sur le partage des rôles. Quasiment toute l'app a été écrite et réécrite par l'IA. Ce qui reste à moi, et qui ne se délègue pas, ce sont les décisions produit : quel problème je résous, pour qui, quelle expérience je veux, ce que je refuse d'ajouter. L'IA exécute remarquablement ; elle ne décide pas à ma place de ce qui a de la valeur.

C'est, je crois, le vrai métier qui se dessine : moins écrire le code, davantage savoir quoi construire et pourquoi.

La vraie leçon : la barrière technique a sauté

Voici ma conviction au terme de ce parcours : avec l'IA générative, la partie technique n'est plus le problème. Ce qui bloquait un projet comme le mien, le coût et la difficulté de le construire proprement, a été levé.

Mais ce qui est vrai pour moi l'est pour tout le monde. Si n'importe qui peut désormais lancer une app propre, alors la difficulté se déplace. Le nouvel enjeu est marketing : se faire connaître, trouver ses premiers utilisateurs, exister dans le bruit. Et cet enjeu va s'intensifier, précisément parce que la barrière technique a sauté et que beaucoup plus de gens vont se lancer.

La prochaine frontière ne sera pas de savoir construire, mais de savoir se faire connaître, et sans doute d'inventer de nouveaux modèles économiques adaptés à un monde où produire un logiciel ne coûte presque plus rien.

C'est exactement le chantier sur lequel je suis aujourd'hui avec Vinoteo. La suite de ce retour d'expérience portera moins sur le code que sur la traction. À suivre.