Mermaid : décrire une architecture, un workflow ou un diagramme en texte brut,

1- Décrire une architecture,

L’idée de Mermaid est de décrire une architecture, un workflow ou un diagramme en texte brut, plutôt qu’avec un outil graphique comme Visio, Draw.io ou Figma.

Cela permet :

de versionner les diagrammes dans Git,
de les modifier rapidement,
et surtout de les rendre lisibles et générables par les IA.

Principe de Mermaid

Au lieu de dessiner manuellement :

Frontend → API → Odoo → Blockchain

on écrit un fichier texte structuré :

Et Mermaid génère automatiquement le diagramme visuel.

Pourquoi c’est extrêmement utile avec l’IA

1. C’est du texte

Les LLM comprennent beaucoup mieux :

du Markdown,
du JSON,
du YAML,
du Mermaid,

que des images complexes.

Claude ou GPT peuvent :

lire,
corriger,
générer,
restructurer,
compléter des diagrammes Mermaid.

2. Versionnable dans Git

Avec Draw.io :

le fichier est souvent binaire ou lourd.

Avec Mermaid :

un simple diff Git montre les changements.

Exemple :


- API --> Odoo
+ API --> Odoo
+ API --> Supabase

Très puissant pour :

architecture évolutive,
revues techniques,
CI/CD,
audit.

3. Génération automatique

Une IA peut générer automatiquement :

diagrammes backend,
flows frontend,
séquences d’API,
événements métier,
architecture microservices.

Exemple :

Types de diagrammes Mermaid utiles

Architecture globale

Flow utilisateur

Machine d’états

Très utile pour Odoo + workflows métier :

Event-driven architecture

Très important dans votre approche RWA / tokenisation :

Pourquoi c’est supérieur aux images seules

Critère	Mermaid	Image classique
Lisible par IA	Oui	Limité
Versionnable Git	Excellent	Mauvais
Génération automatique	Oui	Non
Diff de modifications	Oui	Très difficile
Maintenable	Très bon	Moyen
Industrialisable	Oui	Faible

Dans votre architecture cible

Mermaid devient :

la représentation officielle des flows,
la documentation d’architecture,
la base des prompts Claude,
un composant du SpecKit,
un support pour génération automatique.

Exemple concret pour votre projet RWA solaire

Bonne pratique recommandée

Structure :

docs/
 ├── architecture/
 │    ├── global.mmd
 │    ├── payment-flow.mmd
 │    ├── kyc-flow.mmd
 │    └── tokenization-flow.mmd

Conclusion

Mermaid est en réalité :

un “langage d’architecture” textuel,
optimisé pour Git,
optimisé pour les IA,
optimisé pour les workflows modernes de génération de code.

C’est aujourd’hui l’un des meilleurs compromis entre :

documentation humaine,
génération IA,
maintenabilité,
industrialisation logicielle.

B- Est ce que l'on peux demander un mermaid depuis une cinématique d'écran dans le cas d'une Web App ?

Oui, totalement — et c’est même une approche extrêmement pertinente pour les Web Apps modernes pilotées par IA.

Le principe consiste à transformer une :

cinématique d’écrans,
vidéo UX,
storyboard Figma,
suite de screenshots,
ou parcours utilisateur animé,

en :

Mermaid flow,
state machine,
architecture frontend,
mapping des composants,
navigation graph,
voire microtasks techniques.

Ce que l’IA peut déduire depuis une cinématique

À partir d’un flow visuel, Claude/GPT peut reconstruire :

navigation utilisateur,
transitions d’état,
écrans,
composants réutilisables,
appels API probables,
logique métier,
états loading/error/success,
workflows KYC/paiement/wallet,
routing React,
machine d’états.

Exemple concret

Supposons une vidéo :

Landing → Register → KYC → Wallet → Marketplace → Invest → Payment → Portfolio

L’IA peut générer :

Et même une machine d’état métier

Cas extrêmement puissant : React + Design System

Depuis une cinématique UX, l’IA peut aussi détecter :

Composants réutilisables

Exemple :

Navbar
WalletCard
AssetCard
YieldChart
PaymentModal
StepperKYC

Puis générer :

Encore plus puissant : mapping frontend/backend

Depuis les écrans :

Investment Screen
↓
Submit Investment
↓
Payment Confirmation

L’IA peut générer :

Pipeline moderne recommandé

Étape 1 — Vision globale

Sources possibles :

Figma
Canva
Google Stitch
Omni
captures d’écran
vidéo Loom
prototype UX

Étape 2 — Extraction IA

Claude/GPT :

lit les écrans,
détecte les flows,
comprend les transitions,
reconstruit les contextes métier.

Étape 3 — Génération Mermaid

Production automatique :

flowchart
stateDiagram
sequenceDiagram
component graph
architecture graph

Étape 4 — Génération technique

Puis génération :

React routes
APIs OpenAPI
microtasks
composants TypeScript
schémas JSON
specs markdown

Pourquoi c’est très puissant

Parce que la cinématique UI contient implicitement :

Élément visuel	Déduction IA
Bouton	Action
Modal	Transition d’état
Loader	Async API
Formulaire	Validation
Dashboard	Domain model
Navigation	Routing
Popup paiement	Workflow transactionnel
Wallet	Auth + ledger
Portfolio	Aggregation métier

Dans votre cas RWA / SolarCells

Vous pourriez avoir :

Input humain

storyboard PDF,
vidéo Figma,
capture Omni/Canva,
flow UX.

Puis génération automatique :

Mermaid

frontend flow
KYC flow
payment flow
wallet flow
tokenization flow

OpenAPI

/register
/kyc
/wallet
/investments

React structure

routes
pages
shared components

Odoo MDD

modèles métier
états
événements

Microtasks SpecKit

task atomiques générables par Claude Code.

Architecture idéale

Cinématique UX
        ↓
Vision IA multimodale
        ↓
Mermaid
        ↓
Specs Markdown
        ↓
OpenAPI
        ↓
Microtasks
        ↓
Code React + Node + Odoo

Technologies très adaptées

Input UX

Figma
Canva
Google Stitch
Omni
Excalidraw
Whimsical

Extraction IA

Claude Opus
GPT-5 multimodal
Gemini

Génération

Mermaid
Markdown
OpenAPI
JSON Schema
React TS
Tailwind

Limite importante

La cinématique seule ne suffit pas toujours.

Il faut aussi expliciter :

règles métier,
edge cases,
permissions,
conformité,
logique financière,
transitions interdites.

Donc :

la cinématique donne la structure UX,
Mermaid structure les flows,
Markdown complète les règles métier.

Conclusion

Oui, une cinématique d’écran peut devenir :

un Mermaid,
une architecture frontend,
des workflows métier,
des séquences API,
et même une base complète de génération de code.

C’est précisément l’une des évolutions majeures du développement “AI-native” :

partir du visuel,
reconstruire les flows,
formaliser en Mermaid,
puis industrialiser vers le code.

Modèles basés sur Bootstrap

Concevez facilement des modèles Odoo avec du HTML propre et du CSS Bootstrap. Ces modèles offrent un design réactif et adapté aux téléphones portables, ce qui les rend faciles à personnaliser et parfaits pour n'importe quel projet web, qu'il s'agisse d'un site professionnel ou d'un blog personnel.

Compléments nécessaires ?

Cette slide est particulièrement pertinente parce qu’elle formalise ce que beaucoup de prompts “naïfs” oublient :

un LLM performant ne suffit pas si le contexte métier, les modèles de données et les contraintes système ne sont pas explicités.

Voici une explicitation plus “architecte produit / IA / software factory” :

. Compléments nécessaires — Explication détaillée

1. Objectif métier

Définit le “pourquoi” du système.

Sans cela, l’IA produit souvent :

des fonctionnalités inutiles,
une architecture incohérente,
ou des workflows génériques.

Exemple

Tokeniser des actifs solaires
Créer une plateforme de financement RWA
Générer des CCTP énergie
Créer une marketplace secondaire

Ce qu’il faut préciser

Problème business
Valeur créée
Utilisateur cible
KPI métier
Flux financiers
Objectif réglementaire

2. Règles métier

C’est la logique opérationnelle réelle.

Les LLM ont besoin des règles explicites :

validation,
conformité,
permissions,
workflow.

Exemple

KYC obligatoire avant investissement
Wallet bloqué tant que AML non validé
Limite d’investissement par pays
Rendement distribué mensuellement
Actif non revendable avant 12 mois

Très important

Les règles métier :

doivent être exhaustives,
versionnées,
et idéalement exprimées en pseudo-code ou tableaux d’états.

3. Données & Modèles

C’est la structure fondamentale du système.

Un bon prompt doit presque contenir :

le schéma conceptuel,
les entités,
les relations,
les attributs clés.

Exemple

Entités :

User
Wallet
SolarAsset
Investment
Token
Transaction
YieldDistribution

Relations

User possède plusieurs wallets
Wallet détient des tokens
Token représente une fraction d’actif solaire

Pourquoi c’est critique

Sinon :

le backend dérive,
les APIs divergent,
le frontend devient incohérent,
les migrations DB explosent.

4. États & Transitions

C’est souvent le point le plus sous-estimé.

Un logiciel métier = machine à états.

Exemple

Investment :

Draft → Pending Payment → KYC Review → Approved → Invested → Yielding → Redeemed

Importance

Cela permet :

de générer les workflows,
les guards,
les validations,
les notifications,
les automations,
les permissions.

Très utile pour

React state machines
Backend workflow engines
Odoo stages
BPMN
Temporal.io
XState

5. APIs & Intégrations

Le LLM doit connaître :

qui fait quoi,
quelle plateforme est “source of truth”,
où transitent les données.

Exemple

Odoo = métier & ERP
Stripe = paiement fiat
Bridge = conversion stablecoin
Tempo = rail blockchain
Supabase = RAG
Claude/OpenAI = IA
Wallet provider = custody

Ce qu’il faut préciser

REST ou GraphQL
Webhooks
OAuth
JSON-RPC
fréquence des sync
retry policy
ownership des données

6. Contraintes techniques

Sans contraintes :

le LLM optimise souvent pour la rapidité de génération,

pas pour la réalité opérationnelle.

Exemple

React + TypeScript obligatoire
Odoo Community uniquement
Docker Compose
Hébergement Europe
conformité MiCA
faible coût infra
mobile first
multilingue FR/EN
architecture scalable

Très important

Les contraintes :

orientent l’architecture,
empêchent les dérives techniques,
réduisent énormément l’hallucination.

7. Cas limites & Exceptions

Les meilleurs prompts décrivent :

non pas seulement le “happy path”,

mais surtout les problèmes.

Exemple

KYC refusé
paiement Stripe échoué
wallet non provisionné
blockchain timeout
double paiement
token déjà vendu
utilisateur blacklisté
erreur webhook

Pourquoi c’est critique

C’est là que se joue :

la robustesse,
la sécurité,
la crédibilité du système.

8. Design System / UI Kit

Très important pour Claude Opus, GPT-5, Gemini, Codex.

Sinon :

chaque écran devient stylistiquement incohérent.

Exemple

Tailwind
ShadCN
Material UI
palette couleurs
spacing
typography
composants réutilisables
dark/light mode
responsive rules

Bonus énorme

Si vous fournissez :

captures d’écran,
wireframes,
Figma,
cinématiques utilisateur,
design tokens,

… les modèles génèrent un frontend beaucoup plus cohérent.

Ce que cette slide implique en réalité

Elle montre qu’un “prompt moderne” pour générer une vraie WebApp IA devient quasiment :

une mini spécification fonctionnelle,
un mini dossier d’architecture,
un mini cahier des charges,
un mini modèle métier.

Quelle assistance offrons-nous ?

Nous fournissons une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 via différents canaux : chat en direct, e-mail et téléphone, afin de répondre à toutes les questions.

Comment vos données sont-elles sécurisées ?

Vos données sont protégées par des protocoles de sécurité et de cryptage avancés, qui garantissent la sécurité de vos informations personnelles.

Les liens vers d'autres sites web sont-ils autorisés ?

Bien que ce site web puisse être lié à d'autres sites web, nous n'impliquons pas, directement ou indirectement, une quelconque validation.

Prompt pour l'IA

“Prompts pour IA” = couche de spécification
- Le prompt devient un document d’architecture technique.
- Il sert à transformer une idée métier en artefacts exploitables par Claude/Codex.
“Prompts structurés”
- Le prompt n’est pas vague (“fais une app”).
- Il contient :
  - contexte métier,
  - architecture cible,
  - stack technique,
  - contraintes,
  - formats de sortie attendus.
“À partir du flow Mermaid”
- Mermaid décrit :
  - les écrans,
  - les flux utilisateurs,
  - les APIs,
  - les interactions système.
- L’IA utilise ce diagramme comme source de vérité fonctionnelle.
“Règles métier”
Définissent :
- validations,
- workflows,
- permissions,
- calculs,
- contraintes réglementaires.
Exemple :
- “un devis validé devient commande”,
- “un wallet doit être KYC avant investissement”.

“Modèles fournis”

Références déjà définies :
- MDD,
- schémas SQL,
- objets Odoo,
- JSON examples,
- maquettes UI,
- composants React.

Les 5 sorties attendues

1. Spécifications fonctionnelles

Description métier détaillée :
- rôles utilisateurs,
- workflows,
- cas d’usage,
- règles de gestion.

2. APIs OpenAPI (JSON)

Génération des endpoints backend :
- routes REST,
- paramètres,
- réponses JSON,
- sécurité JWT/OAuth,
- documentation Swagger/OpenAPI.

3. Modèles de données (SQL)

Génération :
- tables,
- relations,
- index,
- contraintes,
- clés étrangères.

4. Composants React + Tailwind

Génération du frontend :
- pages,
- formulaires,
- tables,
- dashboards,
- responsive UI,
- composants réutilisables.

5. Microtasks techniques

Découpage projet en tâches IA/dev :
- créer endpoint,
- créer modèle,
- écrire tests,
- intégrer Stripe,
- connecter Odoo,
- générer composant React.

“Respecte les bonnes pratiques”

Architecture modulaire.
Séparation frontend/backend.
Typage TypeScript.
Gestion d’erreurs.
Logging.
Validation Zod.
Documentation.
Tests unitaires/intégration.

“Sécurité”

Authentification.
Permissions RBAC.
Validation inputs.
Protection API.
Chiffrement secrets.
Gestion KYC/AML.
Protection injections SQL/XSS.

“Scalabilité”

APIs stateless.
Architecture modulaire.
Files de jobs.
Cache.
Docker/Kubernetes ready.
Multi-tenant possible.
Extensible à plusieurs pays/projets.

Ce que cette approche change réellement

On passe :
- d’un développement manuel,
- à une génération semi-automatique pilotée par specs.
Le prompt devient :
- un “compiler métier”,
- capable de produire :
  - code,
  - architecture,
  - documentation,
  - backlog technique.
Claude/Codex deviennent :
- des “architectes + développeurs augmentés”.

Pipeline implicite derrière l’image

Idée métier

→ cinématique écran

→ Mermaid

→ prompt structuré

→ génération specs

→ génération APIs

→ génération DB

→ génération React

→ génération tâches techniques

→ développement automatisé partiel.

Un exemple de Mermaid : SolarRWA

Écrivez un ou deux paragraphes décrivant votre produit ou vos services. Pour réussir, votre contenu doit être utile à vos lecteurs.

Commencez par le client : trouvez ce qu'il veut et donnez-le lui.