Comment Theodo réinvente le workflow produit avec Figma

Une maison de luxe a confié à Theodo la refonte de son application de clienteling, pilier d’une expérience de haute qualité et d’une relation client personnalisée. L’expérience fournie par les écosystèmes actuels n’atteignait pas les standards du marché et impactait la qualité des échanges. Theodo s’est appuyé sur le design et l’IA pour créer un outil capable de fluidifier l’expérience en boutique, pour le personnel comme pour la clientèle. L’agence a ainsi permis à son client de tester une approche capable d’accélérer la conception et de tester rapidement de nouvelles versions sur le terrain.

Alléger le poids du legacy en vue de la refonte

En sept ans, l’application était devenue difficile à gérer : 260 écrans, plus de 40 systèmes tiers connectés, et des règles métier multipliées par trois secteurs d’activité et plusieurs régions. Résultat : un taux d’adoption bloqué à 20 %, des fonctionnalités sous-utilisées, et sept mois d’attente pour livrer une nouveauté. L’enjeu était à la fois technique et humain. Les équipes passaient beaucoup de temps à déchiffrer le code existant par peur de briser un équilibre précaire, ce qui représentait un coût d’opportunité massif pour la maison. Face à cela, elle a fait un choix stratégique : abandonner l’application unique au profit d’une architecture moderne, composée de services backend robustes, de capacités partagées et d’applications spécialisées par métier.

Extraire la source de vérité avec l’usine agentique

Avant de réinventer les outils, il fallait sécuriser la connaissance. Theodo a déployé une usine agentique pour rétro-documenter l’existant : l’IA a scanné le code source, l’historique Jira et les guides utilisateurs, puis tout consolidé dans une base structurée de fichiers Markdown (format de texte simple et léger, facilement lisible par les humains comme par les machines).

Cette base est devenue la source de vérité du client. En clarifiant en amont les flux complexes et les innombrables cas particuliers (spécificités géographiques, sectorielles), elle a fait gagner un temps considérable aux équipes et dérisqué tout le processus de design. Cette fondation Markdown nourrit aussi les LLM (Large Language Models, modèles d’apprentissage au cœur des applications d’intelligence artificielle) avec un contexte précis, servant de rampe de lancement à un cycle de création accéléré sur Figma.

Créer et valider rapidement les prototypes avec Figma Make

En intégrant Figma au cœur de leur workflow, les équipes ont divisé par trois leur cycle de design et de delivery, passé de six à deux semaines. Mais l’objectif n’est pas seulement d’aller plus vite : il s’agit surtout de concevoir mieux, à chaque itération. Fini les wireframes abstraits et le texte de substitution : avec Figma Make, les besoins structurés en Markdown se transforment quasi instantanément en prototypes haute fidélité, parcours complets, données réelles et gestion des edge cases inclus dès les premières versions.

Surtout, cette maturité déplace la conversation là où elle crée de la valeur. Fini les débats abstraits sur des wireframes illisibles : les parties prenantes métiers entrent immédiatement dans la logique produit, arbitrent sur ce qu’elles voient fonctionner et tranchent tôt les vrais sujets. L’énergie collective est concentrée sur ce qui façonne réellement l’expérience.

Industrialiser avec le serveur MCP de Figma et Code Connect

Pour pérenniser ce rythme, Theodo a misé sur l’industrialisation via le le serveur MCP de Figma : ce pont technique permet à l’IA de naviguer précisément dans l’architecture Figma via les Node IDs (identifiants uniques de chaque élément) et des fonctions comme Get Design Context. Le design system devient ainsi un produit à part entière, avec une synchronisation complète entre tokens Figma et composants React en production.

L’utilisation de Code Connect permet d’exposer directement dans les Dev Tools de Figma les extraits de code reliés au repo GitHub. Cela garantit la concordance entre l’intention du design et le rendu final, sans dette technique liée aux réinterprétations manuelles. En lisant la structure des composants et leurs variants, l’IA génère un code conforme aux standards d’accessibilité et à l’atomic design. Chaque composant reste ainsi parfaitement aligné entre son Storybook et son fichier Figma Design.

Expertise humaine augmentée et gouvernance du design

Le succès de ces avancées impose aujourd’hui une nouvelle structuration du design à l’échelle de l’entreprise. Loin d’automatiser la créativité, l’IA impose une gouvernance précise. Le rôle des designers se concentre autour de sa fonction première : donner la direction. Comme l’a démontré l’expérimentation technique, l’IA a tendance à générer des hallucinations. Avant d’utiliser ces outils et ces modèles, il est nécessaire d’aligner les équipes et de structurer la connaissance, afin qu’elle soit facilement exploitée. La maturité de l’organisation conditionne ainsi la réussite d’un workflow augmenté par l’IA.

En multipliant la productivité par trois, cette transformation replace le designer au cœur de la stratégie. Il définit les règles, supervise l’usine agentique et garantit la cohérence de l’expérience de marque. L’IA est ainsi au service d’une vision humaine augmentée et permet aux maisons de luxe de rester agiles face aux évolutions technologiques, tout en préservant leur excellence opérationnelle.

Publié le 27 octobre 2026