Transformer une idée de mini-jeu en PRD et liste de tâches avec l'IA

Un samedi soir, en scrollant sur le téléphone, une idée de mini-jeu vous traverse l’esprit — peut-être un jumper façon Doodle Jump, ou un casual puzzle. L’image est claire dans votre tête. Le lendemain, devant l’ordinateur, prêt à coder, vous bloquez.

Par quoi commencer ? UI ou logique ? Quand ajouter le son ? Comment transformer « le joueur tape pour sauter » en plan de développement réellement exécutable ? Une demi-heure devant l’écran, puis une recherche « flux de développement mini-jeu » : cinq tutoriels, cinq avis différents.

Le problème n’est pas le niveau technique, mais l’absence de document de planification clair — le PRD (Product Requirements Document). À la main, un PRD prend au moins trois heures et plusieurs passes. Avec l’IA, ce délai se réduit fortement.

Cet article partage ce flux en conditions réelles : modèles de prompts prêts à copier, structure PRD dédiée aux mini-jeux et démonstration complète sur un cas.

Pourquoi un mini-jeu a besoin d’un PRD et d’une liste de tâches ?

Un ami m’a montré son mini-jeu : code enchevêtré, modules qui se touchent partout, un bug en en fait apparaître trois. « Tu as un doc de design ? » — silence : « l’idée était simple, j’ai codé direct ».

C’est la conséquence typique d’une absence de plan. Le flux classique : idée → GDD (Game Design Document) → gestion des tâches → développement. Les gros projets ont des GDD de dizaines de pages (univers, personnages, niveaux, architecture). Pour un mini-jeu, c’est trop lourd.

Les mini-jeux ont des contraintes nettes : petit package (4 Mo sur mini-jeu WeChat), cycle court (souvent moins de deux semaines), nombreuses limites plateforme. Trois jours sur un GDD complet, c’est rare ; zéro plan, c’est le chaos. Le PRD est un compromis — plus léger qu’un GDD, plus fiable qu’un oral.

Le PRD est une langue commune d’équipe. En solo, il clarifie la pensée ; en petite équipe, design, dev et test s’alignent. Surtout, il fixe les critères d’acceptation : une fonction est finie quand le doc dit oui, pas au feeling.

Avant, trois heures minimum pour un PRD à la main (modèles, recherches, mise en forme). Aujourd’hui, l’IA sort une structure en quelques minutes, puis vingt minutes de relecture et de détails. Selon Game Developer, un GDD complet fait souvent 5 à 50 pages ; un PRD mini-jeu tient en 2 à 3 pages de cœur — l’IA accélère cette partie.

Flux pratique : générer un PRD avec l’IA

Quatre étapes : préparation, choix d’outil, conception du prompt, génération et itération.

Préparation : trois questions clés

Avant d’ouvrir l’IA, clarifiez :

1. Type de jeu : casual, action, puzzle ? « Un jeu fun » ne suffit pas.
2. Plateforme : mini-jeu WeChat, H5, App Store ? Les contraintes divergent.
3. Gameplay central : une phrase sur ce que fait le joueur. « Taper pour sauter et éviter les obstacles » bat « un jeu de saut ».

Ces trois points alimentent tous les prompts suivants. Brouillon acceptable, à affiner en itération.

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Choisir l’outil IA

J’utilise surtout Claude : meilleur contrôle des sorties structurées et meilleure lecture de longs textes. ChatGPT fonctionne aussi, avec parfois un format qui dérive.

ChatPRD et PMAI sont dédiés au PRD : plus ciblés, moins flexibles. Usage occasionnel → Claude ou ChatGPT ; besoin fréquent → outils spécialisés.

Concevoir le modèle de prompt

La qualité du PRD dépend du prompt. En m’inspirant d’un article CSDN, je retiens cinq éléments « IA-friendly » : langue, objectif, entrées, contraintes, format de sortie.

Modèle à copier (remplacez les crochets) :

# Objectif
Générer un PRD complet pour l'idée de mini-jeu ci-dessous.

# Entrées
Nom du jeu : [votre nom]
Type : mini-jeu casual / puzzle
Plateforme : mini-jeu WeChat / HTML5
Gameplay central : [ex. le joueur tape pour faire sauter le personnage et éviter les obstacles]
Utilisateur cible : [ex. actifs 25-35 ans, sessions courtes]

# Contraintes
- Taille du package : < 4 Mo (limite mini-jeu WeChat)
- Cycle de dev : < 2 semaines
- Stack : Phaser.js ou Cocos Creator
- Langue de sortie : français

# Format de sortie
Structure du PRD :
1. Vue d'ensemble (positionnement, utilisateurs, calendrier)
2. Mécaniques de gameplay (boucle principale, interactions, feedback)
3. Liste des exigences fonctionnelles (P0/P1/P2)
4. Architecture technique (moteur, optimisation du package, perfs)
5. Normes UI/UX (maquettes, couleurs, feedback d'interaction)
6. Jalons (Alpha / Beta / Release)
7. Critères d'acceptation et plan de test

Chaque module doit inclure des valeurs et exemples concrets.

Cette structure est pensée pour les mini-jeux : modules « taille du package » et « architecture » en plus d’un PRD générique, car les contraintes y sont fortes.

Les sept modules du PRD mini-jeu

Vue d’ensemble : de quoi il s’agit, pour qui, quand c’est livré.

Gameplay central : le cœur du doc — boucle principale (action du joueur, feedback, évolution). Ex. jumper : tap → saut → atterrissage → tap. Préciser le feedback (hauteur de saut liée à la durée d’appui).

Exigences fonctionnelles : P0 indispensable au jeu, P1 important mais reportable, P2 nice-to-have. La priorisation guide l’ordre de dev.

Architecture technique : le package fait mal sur mini-jeu WeChat (4 Mo). Indiquer moteur, compression des assets, KPI (ex. premier écran < 3 s).

UI/UX : layout, couleurs, feedback. Interface simple ≠ bâclée : palette cohérente, retours visuels au clic, succès/échec lisibles.

Jalons : deux semaines en Alpha (jouable), Beta (complet + polish), Release (mise en ligne).

Acceptation et tests : comment valider chaque fonction ? KPI de perf ? Matrice de compatibilité ? À fixer tôt pour éviter les débats tardifs.

Génération et itération

Envoyez le prompt, lisez la sortie. La première passe oublie souvent des cas limites ou des chiffres de perf. Workflow : générer → relire → marquer les trous → compléter → relancer l’IA. Deux à trois tours suffisent en général.

Environ trente minutes au total, contre trois heures à la main — le gain est net.

Du PRD à la liste de tâches de développement

Le PRD dit quoi faire ; la liste de tâches dit comment. « Implémenter le saut » devient gestion d’état, physique, collisions, animations, sons — chaque morceau tenable en 1 à 4 heures.

Principes de découpage

SMART : spécifique, mesurable, atteignable, pertinent, limité dans le temps. Si une tâche ne tient pas en une phrase claire, dépasse 4 h ou n’a pas de critère de fin, elle est trop large.

Testabilité : « animation de saut » est vague ; « jouer jump.png pendant 300 ms puis revenir à idle.png » est vérifiable.

Indépendance : dépendances explicites (T002 après T001). Un graphe confus multiplie les blocages.

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Découper avec l’IA

Arielle AI découpe des epics en stories avec estimation. GitHub Copilot + Roo + Planka automatise doc → board. Au quotidien, un prompt Claude ou ChatGPT suffit souvent.

Modèle de découpage :

# Objectif
Découper les exigences fonctionnelles ci-dessous en tâches de développement concrètes.

# Entrées
Description : [coller la liste fonctionnelle du PRD]

# Contraintes
- Chaque tâche : 1 à 4 heures
- Critères d'acceptation explicites
- Dépendances indiquées entre tâches

# Format de sortie
Pour chaque tâche :
- ID : [T001]
- Nom : [nom précis]
- Priorité : [P0/P1/P2]
- Charge estimée : [heures]
- Dépendances : [aucune / T001]
- Critères d'acceptation : [conditions vérifiables]
- Étapes d'implémentation : [étapes concrètes]

Si une tâche reste grossière, relancez un second prompt sur celle-ci seule (ex. « calcul physique du saut » → gravité, hauteur, détection d’atterrissage).

Cas pratique : de l’idée « jumper » au plan complet

Description de l’idée

Le joueur tape pour sauter, évite des obstacles, collecte des pièces — Doodle Jump simplifié. Plateforme : mini-jeu WeChat. Cycle : deux semaines.

Étape 1 : PRD généré par l’IA

Exemple de remplissage du modèle :

# Entrées
Nom : Planète Saut
Type : mini-jeu casual
Plateforme : mini-jeu WeChat
Gameplay : tap pour sauter, éviter obstacles, collecter pièces — Doodle Jump allégé
Utilisateur : actifs 25-35 ans, sessions courtes

# Contraintes
- Package < 4 Mo
- Cycle 2 semaines
- Stack Phaser.js
- Langue de sortie : français

Sortie typique :

Vue d’ensemble : mini-jeu WeChat pour sessions courtes, livraison sous deux semaines.

Gameplay : boucle tap → saut → stabilisation → prochain tap ; hauteur selon durée d’appui ; feedback animation, flash pièces, son d’échec.

Fonctions : P0 contrôle, obstacles, pièces, UI de base ; P1 classement, succès, sons ; P2 skins, variété de niveaux.

Technique : Phaser.js, TinyPNG, modules clairs, premier écran < 2 s.

Jalons : semaine 1 Alpha (jouable) ; début semaine 2 Beta (complet + UI) ; fin semaine 2 Release (tests, bugs, soumission).

Acceptation : pas de bug bloquant sur le cœur, premier écran < 2 s, iOS/Android courants.

Étape 2 : relecture et compléments

Points souvent à ajouter :

1. Plateforme : audio mp3, fichier < 500 Ko (non toujours dans la première passe IA).
2. Mesure : « < 2 s » via le panneau perf du mini-jeu WeChat.
3. Critères fins : ex. hauteur de saut = 30 % de la hauteur d’écran.

Environ dix minutes de compléments, puis une passe IA avec les nouvelles contraintes.

Étape 3 : liste de tâches par l’IA

Coller les exigences P0/P1/P2 dans le prompt de découpage — sortie typique 15 à 20 tâches (T001 squelette Phaser 2 h, T002 sprite personnage 1,5 h dépend T001, T003 input + physique 3 h dépend T002, etc.), chacune avec acceptation et étapes.

Étape 4 : import dans un outil

Trello, GitHub Projects, etc. — chez moi, un issue GitHub par tâche avec priorité et charge.

Comparaison de temps

Gain d’environ 80 % — précieux sur un cycle de deux semaines.

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Itération et problèmes fréquents

Lacunes typiques de l’IA

Cas limites : « sauter et éviter » sans préciser rectangle vs cercle, arrêt vs rebond après collision.

Plateforme : taille package, format audio, temps de démarrage WeChat parfois absents du premier jet.

Perfs floues : « optimiser » sans KPI (temps de chargement, FPS, mémoire).

Boucle d’itération

1. Générer avec le prompt
2. Relire module par module
3. Compléter chiffres et contraintes
4. Relancer l’IA avec les nouvelles contraintes
5. Valider et exporter

Deux à trois tours : le premier pose le cadre, les suivants densifient.

Réponses rapides

Tâches trop larges (ex. « saut » à 6 h) — second prompt :

# Objectif
Subdiviser la tâche suivante en sous-tâches de 1 à 2 heures avec critères d'acceptation.

# Entrée
Tâche : implémenter le saut (physique, animation, son) — 6 h estimées

Oublis plateforme — ajouter dans les contraintes : package 4 Mo, premier rendu < 2 s, audio mp3 < 500 Ko par fichier.

Dépendances confuses — demander un graphe (T002 → T001 = T002 dépend de T001).

Coût / bénéfice

Planification : de 4–5 h à moins d’une heure. Pour un indé, plus de temps en dev ; pour une petite équipe, moins de réunions produit longues. L’humain garde jugement, décision et validation ; l’IA pose le cadre et remplit le détail.

Conclusion

Flux en une ligne : idée → PRD par l’IA → relecture → liste de tâches par l’IA → outil de gestion.

Trois leviers : prompt clair, contraintes complètes, itération suffisante. Pour indés et petites équipes, une idée floue peut devenir un plan exécutable en une demi-heure.

Si vous avez une idée sous la main, testez les modèles de cet article. Si l’IA dérive, resserrez les contraintes et itérez.

Prochain article : de ce PRD à une démo jouable — génération de code, assets et debug. À suivre si le sujet vous intéresse.