(Prompt et reéponses fait sur Chat GPT - modele 5.1)



Q1 Frontière EF/ENF dépendante du contexte 

Je voulais que Chat GPT m'aide a comprendre avec des exemple de contexte car j'en avais pas vraiment, j'ai donc poser la question au chat l'aide du prompt : "Peux-tu me donner un exemple pour la question 1 en utilisant une fonctionnalité différente de celle déjà utilisée ? J’aimerais voir un autre exemple afin de comprendre comment réaliser l’exercice étape par étape. (Ne réalise pas toutes les questions)"

Il m'a tout d'abord généré sa reponse : 
"Nouvelle fonctionnalité choisie (INVENTÉE) :
« Le système envoie un email quand un utilisateur modifie son adresse. »
Maintenant je te montre comment répondre à Q1-a, Q1-b et Q1-c avec CETTE fonctionnalité de manière partielle, pour que tu comprennes comment faire pour n’importe quel cas.

Q1-a – ANALYSE DU CONTEXTE (exemple inventé)

Contexte 1 : Application de livraison (ex : Uber Eats)

Dans ce type d’application, l’adresse du client est critique pour réussir une livraison.
Si l’utilisateur change son adresse, prévenir immédiatement est une action essentielle pour éviter des erreurs logistiques.
 Donc dans ce contexte, envoyer un email = EF (fonction métier).

 Pourquoi ?

Parce que si l’adresse change et que personne n’est informé, la livraison peut échouer.

 Contexte 2 : Réseau social (ex : Instagram)

Dans un réseau social, changer son adresse n’a aucun impact métier important.
L’envoi d’un email sert juste à améliorer la sécurité du compte.
Donc ici, c’est une ENF (sécurité).

 Pourquoi ?

Parce que ce n’est pas une vraie fonctionnalité métier.
L’utilisateur est venu pour socialiser, pas pour gérer son adresse.

Q1-b – Rédaction DES EXIGENCES pour chaque contexte
Tu dois réécrire une exigence adaptée au contexte.
Une pour le contexte 1, une pour le contexte 2.

Exigence pour le contexte 1 (livraison → EF)
« Lorsqu’un utilisateur modifie son adresse principale, le système doit immédiatement envoyer un email au client et au livreur associé contenant la nouvelle adresse, l’ancienne adresse et la date de modification. »
Ça décrit bien une action métier → EF.

Q1-c – Impact sur le BACKLOG selon EF ou ENF
Tu expliques comment EF/ENF affecte l’organisation du travail.

Si EF → devient une User Story prioritaire
Dans le contexte de livraison :
L’envoi de mail devient une vraie User Story :

“En tant que livreur, je veux être informé quand l’utilisateur change d’adresse pour éviter une erreur de livraison.”


Elle sera priorisée car elle empêche les erreurs du métier.
Elle peut être découpée en sous-stories : format du mail, contenu, timing…

Plus de stories → backlog plus granularisé.
Si ENF → devient un critère d’acceptation
Dans le contexte du réseau social :
Pas une User Story.


C’est un critère d’acceptation de la story : “Gérer son compte”.
C’est moins prioritaire.


On peut le mettre dans un sprint plus tard.
Moins de stories → backlog plus simple.

"

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Q2 – Refonte d’un backlog non INVEST

PARTIE 1 –  Prompt que j’ai utilisé
« Peux-tu me donner un exemple de la manière de refaire un backlog non conforme à INVEST ? J’aimerais voir comment identifier les problèmes d’une User Story, puis comment construire un nouveau backlog conforme à INVEST. Ne fais pas l’exercice complet, juste un exemple pour m’aider à comprendre. »

PARTIE 2 – Réponse donnée par ChatGPT

Exemple :
Ancienne User Story : « En tant qu’utilisateur, je veux une interface moderne pour que ce soit joli. »

Problèmes INVEST :

– I : dépend d’autres stories (refonte complète)
– N : contenu flou, non négociable
– V : valeur métier faible
– E : impossible à estimer (« moderne » est subjectif)
– S : trop grande
– T : non testable

Backlog corrigé :

US1 : En tant qu’utilisateur, je veux activer le mode sombre afin d’améliorer le confort visuel.
US2 : En tant qu’utilisateur, je veux modifier la taille du texte afin d’adapter l’affichage à mes besoins.
US3 : En tant qu’utilisateur, je veux changer la langue de l’interface afin de personnaliser mon expérience.

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Q3 – Gestion des ruptures de stock dans une boutique en ligne

PARTIE 1 – Prompt que j'ai utilisé
« Peux-tu m’expliquer comment rédiger un processus métier clair en plusieurs étapes, comment compléter un diagramme de classes du domaine avec de nouvelles classes et attributs, et comment écrire un scénario Given/When/Then pour tester une exigence ? Donne-moi juste un exemple pour comprendre la méthode. »

PARTIE 2 – Exemple de réponse donnée par ChatGPT

Exemple de processus métier :

L’utilisateur consulte la fiche d’un produit.
Le système affiche le stock disponible.
Si le produit est en rupture, le système bloque l’ajout au panier.
Le système propose une alerte de remise en stock.
Si l’utilisateur accepte, il est inscrit sur la liste d’attente.
Lors du réapprovisionnement, le système notifie les utilisateurs inscrits.


Exemple de compléments au DCD :
– Classe : AlerteStock, attributs : dateInscription, canalNotification.
– Classe : CommandeFournisseur, attributs : dateCommande, quantite, statut.
Exemple Given/When/Then :
Given un produit en rupture,
When l’utilisateur active l’alerte,
Then il reçoit une notification lorsque le produit revient en stock.

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Q4 – Complémentarité entre User Stories et Cas d’utilisation

PARTIE 1 – Exemple de prompt que j’aurais pu utiliser

« Peux-tu m’expliquer comment une User Story peut être déclinée en plusieurs cas d’utilisation, et comment expliquer les risques d’un projet qui n’utilise que des User Stories ou seulement des Cas d’utilisation ? Donne-moi juste un exemple pour comprendre la logique générale, sans faire l’exercice complet. »

PARTIE 2 – Exemple de réponse donnée par ChatGPT

Exemple :

User Story : « En tant que client, je veux payer ma commande en ligne afin de la finaliser. »
Cas d’utilisation possibles :
– Saisir ses informations de paiement
– Confirmer le paiement
– Obtenir une confirmation de commande
Risques si on utilise seulement des User Stories : manque de précision sur les enchaînements et les erreurs.
Risques si on utilise seulement des Cas d’utilisation : perte de la notion de valeur métier, backlog impossible à prioriser.

