repenser l’ENT, seul et avec l’IA

Comment ça a commencé

L’ENT est le portail par lequel passe toute ma vie étudiante : mes cours, mes notes, mes messages. Le problème, c’est que, comme la plupart des solutions numériques proposées par défaut dans les établissements scolaires, il est particulièrement frustrant à utiliser : lent, peu réactif et franchement peu pratique. Eh oui, contrairement à Pronote, un logiciel utilisé du collège au lycée qui est un service centralisé, suivre sa scolarité dans les établissements supérieurs relève du challenge : des services éclatés entre eux, parfois plusieurs identifiants et aucun suivi entre les données.

L’idée de remettre de l’ordre dans ce système me trottait déjà dans la tête depuis quelque temps, étant donné le temps perdu pour accéder à un simple contenu de cours.

Un dimanche matin, alors que je devais rendre un dossier urgent pour le soir, j’ai dû m’y reprendre à plusieurs fois, entre des redirections bloquées, des sessions expirées et des chargements qui paraissaient infinis, c’est là que je me suis dit qu’il fallait agir. J’ai donc lancé la création de Tafac, une seule et même application qui regroupe tous les besoins des étudiants, pour toutes les universités.

C’est un projet ambitieux, certes, mais avec l’aide de l’IA et de mes compétences en UX et UI, j’ai pu amorcer une première version convaincante et déjà utilisée par une bonne partie de l’IUT de Lannion.

Seul de A à Z

Sur Papillon, je designe et des développeurs implémentent. Sur Tafac, il n’y a personne d’autre, et c’est ce projet qui m’a permis de découvrir un workflow entier avec l’IA.

Plus de handoff : je n’ai pas besoin de maquettes parfaites ni de specs pour quelqu’un d’autre, je crée les maquettes indispensables pour souffler la direction artistique à l’IA et elle implémente le reste.

Sur la maquette, chaque widget avait un état d’erreur propre : « indisponible », avec un bouton pour réessayer. En utilisant l’appli au quotidien, je me suis rendu compte que les services de l’université tombent souvent : certains matins, la moitié du tableau de bord affichait des erreurs et Tafac avait l’air cassée alors que c’était l’ENT qui l’était. J’ai donc choisi l’inverse : une carte qui ne charge pas disparaît, et réapparaît d’elle-même dès que le service revient. C’est le genre de décision qu’aucune maquette ne m’aurait fait prendre.

Le revers, c’est que personne ne challenge mes choix. L’IA n’est pas étudiante, et moi, je suis dans ma bulle d’étudiant, seul avec mon idée de projet. Je demande donc autour de moi, à des étudiants qui utilisent vraiment Tafac afin de recueillir des avis pertinents et précis.

Coder avec l’IA

Je ne suis pas développeur, je connais les bases et sais coder dans des langages basiques, mais pour un projet complexe tel que Tafac, qui implique de la rétro-ingénierie, cela était bien au-dessus de mes compétences. Par chance, nous sommes en 2026, et aujourd’hui bien des modèles d’IA existent pour réaliser ce que je souhaite plus ou moins bien. Et je ne vais pas faire semblant : tout le code de Tafac a été écrit avec l’aide de l’IA. Ce qui m’intéresse ici, c’est la répartition des rôles.

Pour transmettre mes maquettes à l’IA (ici Claude Code), j’utilise l’intégrateur Figma pour Claude : j’envoie le lien de mes frames et Claude récupère automatiquement les calques pour les traduire en code, simplifiant la création et l’implémentation de mes maquettes au pixel près.

La partie où l’IA peut coincer, du moins la partie que je peux voir, c’est l’UX. Quelquefois, l’IA va vouloir créer de nouvelles sections de l’application, mais ça se traduit souvent par du cafouillage et une expérience utilisateur fortement dégradée. Pour ce qui est du code, du backend plus spécifiquement, les erreurs ou détours que fait l’IA sont invisibles pour moi, il m’arrive donc de demander aux développeurs back que je connais de me donner leur avis et leurs pistes d’amélioration.

Afin de réaliser cette application, il m’a fallu apprendre à mettre en place ce qu’on appelle un « workflow » : déployer plusieurs agents pour une grande tâche, afin de diviser le travail et pouvoir travailler efficacement. Ce système m’était alors inconnu, car j’avais l’habitude de travailler avec les IA de manière conversationnelle.

Les arbitrages

Au vu du système complexe des universités françaises, proposer une solution pour toutes les universités n’est pas simple, encore moins quand une seule personne est sur le projet, IA ou non.

Il a donc fallu faire quelques arbitrages, notamment sur le scope (étendue), où j’ai priorisé mon université (Université de Rennes) afin de proposer au plus vite une expérience pour moi et ma classe. Le système est néanmoins conçu pour être modulaire et accueillir d’autres universités plus tard.

Certaines fonctionnalités sont aussi très complexes à implémenter, à commencer par les notes : en BUT, elles sont organisées par compétences, avec un système de calcul assez complexe. J’ai donc choisi de m’en tenir à l’essentiel pour le moment : Tafac affiche la dernière note reçue et renvoie vers le portail officiel pour le détail. Ça préserve le cœur du projet, qui est d’accéder plus rapidement aux différents services.

Lancement et premiers retours

Les premiers retours ont été très positifs : d’abord adopté par ma classe, le service a tout de suite conquis les étudiants, qui l’ont trouvé plus simple… et qui ont vu qu’il leur évitait bien des maux de tête.

C’est d’ailleurs ce qui m’a encouragé à en faire un vrai projet plutôt qu’un projet de côté, où je peux apporter une vraie plus-value aux étudiants dans l’IUT.

Ce que j’en retiens

Tafac m’a montré qu’un designer peut aujourd’hui faire exister un vrai produit, de l’idée au lancement. L’IA a écrit le code, mais elle n’a jamais décidé à ma place de ce qu’il fallait construire, ni de ce qui était réussi.

Le projet est aujourd’hui open-source, tout le monde peut y contribuer et l’améliorer à sa façon. Pour le tester, rendez-vous sur tafac.fr : un mode démo permet de parcourir l’application sans compte universitaire.