Revue de code IA — auditez et publiez le code d'un site généré par IA en toute confiance !

Réviser le code d'un site généré par IA n'est pas une seule vérification — ce sont cinq vérifications, et le générateur peut réussir l'une et échouer aux autres. Traitez-les dans l'ordre :

• Sémantique — de vrais <header>, <nav>, <main> et <section> avec une hiérarchie de titres unique et ordonnée, pas un empilement de <div>. C'est ce que lisent les lecteurs d'écran et les robots d'indexation.
• Accessibilité — chaque image a un texte alternatif pertinent, les champs de formulaire ont des labels associés, les éléments interactifs sont accessibles au clavier, et le texte respecte le contraste WCAG AA.
• Adaptabilité — flexbox et grid avec des points de rupture, pas des largeurs fixes en pixels ; les zones tactiles restent utilisables à 375px de large.
• Performance — pas de CSS inutilisé, les images ont width, height et loading="lazy", et rien ne bloque le rendu au-dessus de la ligne de flottaison.
• SEO et métadonnées — un vrai <title>, une meta description, des balises Open Graph et un lien canonique.

Une revue qui s'arrête à « ça a l'air correct dans le navigateur » passe complètement à côté de quatre de ces cinq catégories.

La plupart des personnes qui publient des sites générés par IA sont des fondateurs solo, des marketeurs ou des développeurs juniors — pas des ingénieurs expérimentés. Vous pouvez quand même mener une revue crédible :

1. Demandez à l'IA de réviser sa propre production — recollez le code avec « liste tous les problèmes d'accessibilité et de sémantique dans ce balisage ». Elle est bien meilleure pour critiquer du code existant qu'on ne pourrait le penser, et elle explique chaque correction en langage clair.
2. Lancez les outils automatiques gratuits — Lighthouse (intégré à Chrome DevTools), le vérificateur d'accessibilité WAVE et le validateur HTML du W3C font chacun ressortir une catégorie de défauts gratuitement, sans compte nécessaire.
3. Lisez le HTML exporté une fois, du début à la fin — inutile de comprendre chaque ligne, mais vous repérerez un <h1> manquant, un mur de styles inline ou une image sans attribut alt.

L'objectif n'est pas la perfection ; c'est de repérer la poignée de problèmes qui nuisent réellement aux utilisateurs et au référencement avant de publier.

Les frontends générés échouent de façon prévisible. Connaître les suspects habituels accélère la revue :

• Soupe de div — mise en page entièrement construite avec des <div> imbriquées sans repères, si bien que les technologies d'assistance et les robots ne voient qu'un bloc indifférencié.
• Trous dans les titres — passer d'un <h1> directement à un <h4>, ou plusieurs <h1> sur une même page, ce qui casse le plan du document et le SEO.
• Texte alternatif vide ou dupliqué — images décoratives et images porteuses de sens traitées de façon identique, ou attributs alt laissés vides.
• Styles inline partout — couleurs et largeurs codées en dur sur les éléments au lieu d'un CSS réutilisable, ce qui est ingérable et souvent non adaptatif.
• Métadonnées manquantes — pas de meta description, pas de balises Open Graph, pas de canonique, donc la page se partage et s'indexe mal.

Partir d'un constructeur qui produit du balisage sémantique par défaut signifie que la revue confirme la qualité au lieu de trier un chantier. Quand il ne faut inspecter qu'une seule section, un éditeur HTML IA permet de la réviser et de la corriger isolément.

Ces scénarios composites reflètent les façons les plus courantes de réviser le code d'un site généré par IA — considérez-les comme des trames de départ, pas comme des témoignages clients :

• Le fondateur solo qui publie un site marketing. N'a aucun ingénieur sur qui s'appuyer. Génère la page, exporte le code source, lance Lighthouse et WAVE, et recolle le code à l'IA pour obtenir une liste de problèmes d'accessibilité — repérant un texte alternatif manquant et un ordre de titres cassé avant le lancement plutôt qu'après une réclamation client.
• L'agence qui révise les livrables clients. A besoin que chaque livraison passe une barre de qualité de base. Utilise l'export sémantique comme référence, examine le diff dans Git et corrige en langage clair les problèmes de contraste et de métadonnées signalés — transformant un audit manuel complet en une simple vérification rapide par projet.
• Le développeur junior qui apprend le métier. Veut comprendre pourquoi le code est correct, pas seulement qu'il fonctionne. Lit le balisage sémantique exporté, demande à l'IA d'expliquer chaque repère et chaque correction, et traite chaque revue comme une leçon — en construisant l'habitude de vérifier l'a11y et le SEO sur chaque page.

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