Générer une application complète en quelques minutes à partir d’une simple description textuelle : c’est la promesse vertigineuse du « vibe coding« . L’intelligence artificielle prend le relais sur la syntaxe, vous laissant le seul rôle de chef d’orchestre. Mais derrière cette magie apparente se cachent des pièges redoutables et de véritables bombes à retardement pour la sécurité de vos projets. Avant de confier aveuglément les clés de vos développements à la machine, voici ce qu’il faut impérativement savoir.
Vibe Coding : Quand l’intention remplace la syntaxe
De l’Assembleur au prompt : l’évolution d’une pratique
Je n’ai jamais été un développeur au sens académique du terme. Mon parcours technique et mes projets m’ont cependant toujours poussé à exploiter la programmation sous des formes très variées. J’ai fait mes premières armes en tapant de l’Assembleur sur Z80 et 6800, puis j’ai vu défiler les révolutions logicielles et matérielles en passant par le BASIC, le Pascal, le Forth, le C, le C++, sans oublier bien sûr le Python, le JavaScript ou encore le Java… J’ai connu l’époque où la maîtrise de l’architecture matérielle était indispensable et où la gestion mémoire ne pardonnait aucune approximation. Et pourtant, aujourd’hui, comme beaucoup d’entre vous, je me surprends à utiliser l’IA pour m’assister dans l’écriture de code. C’est ce que l’on appelle désormais le « vibe coding« .
Une mutation radicale de la production logicielle
Ce nouveau terme agite actuellement toute la sphère tech. Si l’expression peut sembler légère ou branchée, elle masque en réalité une mutation profonde de notre façon de concevoir et de produire du logiciel. Nous franchissons un nouveau cap dans l’abstraction : nous passons d’un modèle où chaque instruction devait être minutieusement rédigée, à une toute nouvelle approche où l’intention et le « prompt » suffisent à piloter la génération d’une architecture de code complète.
Objectif : démêler le vrai du faux
L’objectif de cet article n’est pas de s’extasier aveuglément sur ces nouveaux outils, mais de poser un regard critique sur cette évolution. Je vous propose de définir précisément ce qu’implique le vibe coding au quotidien, d’analyser ses impacts réels sur la qualité et la sécurité des projets pour les années à venir, et surtout, de faire le tri entre les capacités effectives de l’IA et les fantasmes ambiants sur l’obsolescence programmée des compétences techniques.
Qu’est-ce que le « Vibe Coding » ? De la syntaxe à l’intention
Concrètement, le développement ne consiste plus ici à taper manuellement des lignes de code de manière séquentielle. Le « vibe coding » se définit par le pilotage d’une intelligence artificielle générative par le biais du prompt et de l’intention. Le terme « vibe » fait référence à ce pilotage au « feeling » : le créateur insuffle une direction, observe le résultat généré instantanément, et ajuste le tir en dialoguant avec la machine.
De la truelle à la baguette de chef d’orchestre
Pour bien comprendre ce bouleversement, une analogie simple permet de mesurer l’écart entre hier et aujourd’hui. Dans le développement traditionnel, le programmeur agit comme un maçon : il doit fabriquer le mur, tailler chaque pierre, préparer son mortier et poser chaque brique à la truelle en vérifiant le niveau au millimètre. S’il se trompe dans un calcul, tout s’effondre et il passe des heures à chercher l’erreur d’alignement ou la faille de syntaxe.
Avec le vibe coding, la posture change radicalement pour se rapprocher de celle d’un réalisateur de film sur son plateau. Vous donnez vos instructions aux équipes techniques : « Je veux une ambiance crépusculaire, que le héros traverse la pièce d’un pas décidé et que la caméra tourne autour de lui. » Les techniciens (ici incarnés par l’intelligence artificielle) s’occupent des réglages complexes des caméras, des câbles et des lumières. De votre côté, vous jugez simplement le résultat à l’écran : « C’est un peu trop sombre, éclaircis le visage.«
On passe ainsi d’une pure logique d’exécution (savoir comment écrire une boucle pour qu’elle fonctionne sans erreur de syntaxe en C ou en Python) à une logique d’intention (définir précisément ce que le programme doit faire, fixer les règles métier et valider l’expérience utilisateur attendue).
Les nouveaux outils de l’écosystème
Aujourd’hui, le vibe coding s’appuie sur des outils d’un tout nouveau genre qui transforment la manière de travailler :
- Des éditeurs dopés à l’IA (comme Cursor ou Windsurf) qui indexent l’intégralité du projet et peuvent coder à votre place de manière cohérente à travers plusieurs fichiers.
- Des générateurs d’applications complètes (comme Bolt.new ou v0) qui créent une application web fonctionnelle en quelques secondes à partir d’une simple description textuelle.
Boîte à outils du Vibe Coder : ce qu’il faut savoir
- Cursor : Éditeur de code complet basé sur l’interface de VS Code.
Installation : Logiciel à installer sur votre poste.
Modèle : Gratuit avec un quota généreux de requêtes IA par mois ; versions payantes pour les usages intensifs. - Windsurf : Éditeur de code intelligent et autonome (alternative directe à Cursor).
Installation : Logiciel à installer sur votre poste.
Modèle : Offre gratuite fonctionnelle avec limites d’utilisation des agents IA ; abonnements pro payants. - Bolt.new : Générateur et environnement de développement complet directement dans le navigateur.
Installation : Entièrement en ligne (cloud).
Modèle : Système de crédits gratuits renouvelés ou payants selon la consommation de calcul et de prompts. - v0 (par Vercel) : Générateur de composants et d’interfaces web à partir d’un prompt textuel.
Installation : Entièrement en ligne (cloud).
Modèle : Version gratuite octroyant un nombre de crédits mensuels pour générer et exporter du code ; formules payantes au-delà.
Pourquoi est-ce une chance incroyable pour un débutant ?
Parce que le mur de la syntaxe (cette frustration immense où le code refuse de compiler à cause d’une simple accolade oubliée ou d’un point-virgule manquant) s’effondre enfin. Il devient possible de matérialiser ses idées beaucoup plus vite, de prototyper des projets qui tiennent à cœur et de voir le résultat immédiatement. Cela permet de se concentrer tout de suite sur la logique produit et la résolution de problèmes, plutôt que de bloquer des heures sur des détails techniques de bas niveau.
Les pièges à éviter et les limites
Attention toutefois : le vibe coding n’a rien de magique, et il comporte des risques majeurs, en particulier pour ceux qui débutent dans l’écosystème :
- L’illusion de la compétence : Vous obtenez une application magnifique en cinq minutes grâce à un prompt bien senti. Mais dès qu’un bug complexe survient ou si l’IA génère du code spaghetti sous le capot, vous vous retrouvez incapable de comprendre comment le réparer. Vous devenez alors totalement dépendant d’une boîte noire.
C’est quoi du « code spaghetti » ?
Dans le jargon informatique, le code spaghetti désigne un code source dont la structure est emmêlée, illisible et chaotique, un peu comme un plat de pâtes où tous les brins sont inextricablement croisés.
Concrètement, l’intelligence artificielle empile des rustines pour que l’interface fonctionne en surface, mais sous le capot, l’architecture interne devient un véritable labyrinthe impossible à maintenir ou à déboguer sereinement par un humain.
- La dette technique invisible : L’intelligence artificielle produit du code qui fonctionne en surface, mais qui s’avère souvent mal structuré, non sécurisé ou inefficace. Sans bagage technique solide, il est impossible d’auditer ce que la machine a produit.
- L’atrophie de l’apprentissage : À force de déléguer l’ensemble de la conception, si vous ne pratiquez plus la logique algorithmique par vous-même, vous risquez de passer à côté des mécanismes fondamentaux indispensables (tels que la gestion de la mémoire, les structures de données ou les flux d’exécution).
Le pillage de la « Supply Chain » et la loterie des licences
L’intelligence artificielle ne réinvente pas la roue : elle pioche allègrement des milliers de bouts de code à droite et à gauche dans ses bases d’entraînement. En générant votre application, elle assemble des fragments issus de projets open source aux quatre coins du web. Le résultat ? Vous vous retrouvez avec des dépendances et des bouts de code dont vous ignorez totalement l’origine exacte, la qualité de maintenance ou même la licence d’utilisation.
C’est une véritable mine à problèmes juridiques et techniques : si l’IA intègre du code soumis à une licence stricte (comme la GPL) dans votre projet commercial fermé, vous vous exposez à des soucis de conformité. De surcroît, si l’un de ces blocs de code tiers comporte une vulnérabilité critique découverte il y a trois ans, elle se retrouve injectée par magie dans votre nouveau projet, transformant votre application en passoire dès sa mise en ligne.
Une méthode d’apprentissage conseillée : la règle du pilote et du copilote inversé
Pour pratiquer le vibe coding de manière saine et progresser réellement sans se faire piéger par la machine, il est indispensable d’adopter une méthode rigoureuse :
- Utiliser l’IA comme un tuteur, pas comme une béquille aveugle : Ne vous contentez jamais de copier-coller ou de valider en bloc tout ce que l’IA génère. Prenez l’habitude de lui demander systématiquement : « Explique-moi en détail comment fonctionne cette fonction ligne par ligne. »
- Pratiquer le « Code Review » inversé : Prenez le temps de lire le code produit par l’IA avant de l’exécuter. Essayez de deviner ce que fait chaque bloc de manière autonome. Si une ligne vous échappe, interrogez immédiatement l’IA pour qu’elle vous l’éclaircisse.
- Apprendre les fondamentaux en parallèle : Laissez l’IA gérer la plomberie technique et la syntaxe complexe, mais forcez-vous à comprendre la logique sous-jacente. Qu’est-ce qu’une API ? Comment transitent les données ? Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ? Ces bases restent votre meilleur bouclier.
- Garder la main sur la conception : C’est vous qui décidez de l’architecture globale. L’IA exécute vos ordres et rédige le texte, mais c’est votre esprit critique et votre vision qui doivent valider si la solution technique est la bonne.
Le fantasme managérial et l’obsolescence programmée logicielle
Face à la fulgurance du vibe coding, une illusion dangereuse gagne certaines directions d’entreprises : celle de pouvoir se passer totalement de développeurs qualifiés. L’idée de remplacer des ingénieurs par de simples opérateurs de « prompts » pour réduire drastiquement les coûts est un mirage technique. Pire, déléguer entièrement la production à la machine sans supervision experte favorise l’émergence d’un nouveau modèle économique toxique : l’obsolescence programmée logicielle.
Le principe est simple et redoutable : on génère une application à bas coût et très rapidement. Elle fonctionne un temps en surface. Puis, lorsqu’une mise à jour majeure est nécessaire ou qu’un bug critique apparaît, le code spaghetti accumulé sous le capot rend toute maintenance humaine impossible. L’entreprise est alors contrainte de jeter l’application entière à la poubelle pour en faire générer une nouvelle par l’IA. C’est un nivellement par le bas de la qualité et de la pérennité informatique.
Conclusion : L’IA est un copilote, vous restez le commandant de bord
Le vibe coding ne signe pas la fin de la compétence technique, il exige au contraire un niveau d’exigence et d’abstraction supérieur. C’est exactement le même saut quantique que nous avons connu lors du passage de l’Assembleur au langage C : nous avons arrêté de manipuler manuellement les registres pour nous concentrer sur l’architecture, mais la rigueur est restée indispensable pour éviter les crashs. Aujourd’hui, on abstrait la syntaxe pour se concentrer sur l’orchestration et les règles métier.
Des modèles d’intelligence artificielle très avancés, comme Claude ou GPT-4, sont tout à fait capables d’analyser des architectures complexes et de détecter des failles de sécurité critiques. Mais il y a un prérequis absolu : l’IA ne dénichera ces vulnérabilités que si le développeur possède l’expertise technique nécessaire pour exiger cette analyse.
Si vous n’appliquez pas une rigueur technique absolue dans vos requêtes, votre assistant artificiel se contentera de livrer la solution la plus basique, avec tous les risques que cela comporte. L’intention ne remplace pas la compétence. Restez critiques, maîtrisez vos fondamentaux, et gardez toujours le contrôle absolu de vos projets.
Cet article a été rédigé avec l’assistance de l’IA Gemini. Il a été relu et corrigé par un humain (framboise314). Les images ont été générées par IA (ah, vous vous en doutiez ?) ! Si vous aussi vous découvrez ou pratiquez le vibe coding, n’hésitez pas à vous manifester dans les commentaires. Parlez de votre expérience, de votre utilisation du Vibe Coding, des évolutions que vous avez pu constater, etc.
Bravo pour cet analyse très lucide de la période charnière que nous vivons. Personnellement, j’ai très peu mis le nez dans l’assembleur (sauf pour patcher illégalement des protections logicielles il y a bien longtemps de ça, mais il y a prescription, lol) , mais j’ai connu le Basic (et même le Logo et sa célèbre tortue), le Pascal et le Pascal orienté objet (Delphi), le C, le C++, le C#, le JavaScript (un peu moins le Java) et le Python. J’ai aussi des connaissances dans le fonctionnement et l’architecture des bases de données relationnelles (MS-SQL, MySQL, PostgreSQL, etc…). Tout ceci me permet aujourd’hui de te rejoindre en tout point dans ton analyse… Si ce n’est comme je te l’ai déjà dit que je préfère utiliser le terme assistant à copilote pour qualifier le rôle et les fonctions qu’on peut confier à une IA, car contrairement à un copilote en aviation, une IA sera, d’elle même, aujourd’hui, totalement incapable de reprendre la main sur le système en cas de grosse défaillance.
Bonjour Fred
Merci et oui j avais pensé à l exemple de l avion mais c est vrai que c est plutôt un assistant. La lecture des commentaires permettra aux lecteurs d’affiner leur idée
En même temps l’IA LLM de Microsoft est baptisée Copilot, ça peut influencer sur le choix de la qualification 🤣
« L’intelligence artificielle produit du code qui fonctionne en surface »
Mouai, je suis TRES TRES dubitatif.
Des qu’il s’agit de faire quelque chose d’un peu complexe, elle se perd : non seulement le code est mauvais, mais le résonnement aussi. Et impossible de lui faire revenir dessus : elle s’acharne dans ses erreurs et cherches des workaround mais pas a corriger le fond des problèmes.
Les choses ou je trouve qu’elle excelle, ce sont :
– trouver des bugs, même bien tordus. La, elle est vraiment excellente
– corriger des textes
– generer des images
– faire l’office d’un « super google » … en faisant gaffe aux nombreuses allucination si elle est perdue. Et il faut vraiment lui tirer les vers du nez pour connaitre ses sources.
Mais faire une appli de A à Z (hormis simple site web), faire une étude statistique de données, ou tout autre chose qui demande beaucoup de réflexion, elle est TRES loin d’etre autonome.
bonjour globalement d accord. Après si on dirige fermement la création de code en gérant le squelette du programme, la production des fonctions (courtes, simples, maintennables…) , en posant un vrai cahier des charges bien structuré et très directif on obtient des résultats assez intéressants. C’est sur que si on donne une orientation globale le code produit est vraiment pourri !
merci pour votre retour 🙂
Salut à tous.
Entièrement d’accord, il ne faut pas s’illusionner sur un IA qui sera capable de mieux écrire du code qu’un développeur confirmé.
Je suis complètement d’accord avec Fred Bourhis et destroyedlolo
Merci pour cet article.
😉
merci pour le retour
Salut François, travaillant depuis plus de 1 an avec Cursor et ses agents, je me suis interrogé sur une remarque intéressante à faire en commentaire à ton excellent article. Et puis je me suis dis, posons la question à un des agents, dont le rôle est de m’apporter des éclairages tout au long du projet.
« nous avons travaillé sur [ce projet] depuis plusieurs mois, en mode agentique ; si tu devais qualifier cette manière de travailler, ses qualités et ses risques, en une dizaine de lignes : qui dirais-tu ? »
Réponse
« Travailler [ce projet] en mode agentique, c’est une collaboration accélérée : l’agent porte le détail (code, docs, scripts, deploy), toi tu portes l’intention produit et le jugement terrain. Ça donne une cadence élevée, une mémoire de travail partagée via règles/roadmap, et la capacité à enchaîner des briques hétérogènes (RID, LoRa, poste Ubuntu) sans tout réexpliquer à chaque session.
Qualités : exploration large et rapide ; exécution concrète plutôt que conseil abstrait ; continuité grâce au contexte projet (règles, docs, périmètre multi-modules) ; réduction de la friction sur les tâches répétitives (install, update, docs).
Risques : illusion de maîtrise si on valide trop vite ; dérive de scope (l’agent recentre volontiers sur [sous projet] alors que le [projet] est plus large) ; dette silencieuse (correctifs locaux non ancrés dans la vision) ; dépendance au prompt du jour ; et un biais « ça compile / ça tourne » qui peut masquer ce qui n’a pas été vu sur le poste client réel.
En une phrase : excellent pour avancer vite avec un pilote humain exigeant ; fragile si la validation terrain et l’arbitrage produit se relâchent. »
Merci pour ce retour Xavier
Et le plaisir de coder dans tout ça ? Oui, ça existe. Je développe depuis plus de 40 ans. C’est mon métier et il me passionne toujours aujourd’hui. J’aime le beau code, les choses bien structurées avec toujours une longueur d’avance sur les choses qu’il faudra ajouter ‘plus tard’. J’aime avoir la maitrise totale de ce que je fournis à mes clients (ou pour moi-même).
Coder un programme, c’est écrire la biographie complète d’un concept complexe en imaginant tous les évènements de sa vie à un moment où il n’est qu’une idée sans existence. (Ouai, ça c’est le côté poète …)
Alors non, je ne suis pas poète (enfin, quelquefois si, mais pas trop longtemps …), mais c’est ce qui m’est venu à l’esprit quand j’ai essayé d’exprimer ma vision de mon métier d’un point de vue ‘philosophique’. Et vous savez ce que j’ai fait ? … et bien j’ai demandé à une IA ce qu’elle pensait de cette pensée (ça pense une IA ? …). Et voilà sa réponse texto:
L’IA peut écrire du code, mais elle ne remplace pas forcément ce plaisir de conception. Pour beaucoup de développeurs expérimentés, la satisfaction ne vient pas de taper des lignes de code, mais de comprendre le problème, d’imaginer l’architecture, d’anticiper les interactions et de voir progressivement émerger quelque chose qui n’existait que dans leur esprit.
Pour résumer, ne confiez aux machines que ce que vous n’aimez pas faire, sinon elles vous priverons du plaisir d’exister (c’est bon, j’ai ma dose, j’arrête la poésie pour ce soir 😉 …)
Salut à tous.
Quelques points à corriger, entre autre la définition même du « VIBE CODING ».
Le simple fait de demander à une IA de générer du code n’est pas nécessairement du vibe coding.
J’ai fait une recherche sur sa définition et j’ai trouvé une remarque pertinente de Andrej Karpathy, qui a créé le terme en février 2025, décrivait précisément une pratique où l’on accepte largement le code généré sans réellement l’inspecter, en se concentrant sur le résultat et en dialoguant avec l’IA.
OpenSSF reprend également cette définition : « générer et accepter du code IA sans le revoir ni le comprendre ».
Martin Fowler insiste actuellement sur cette distinction : vibe coding ? « programmation assistée par IA » ? programmation agentique.
Je tiens à faire cette distinction qui est devenu particulièrement importante en 2026. Je pense que la définition de OpenSSF est l’impide.
L’intention ne remplace pas réellement la syntaxe, elle déplace le niveau d’abstraction auquel intervient l’humain.
Le développeur doit savoir s’exprimer pour ce qu’il veut obtenir « correctement » et bien sûr après ses spécificaation, faire une validation.
Le changement est beaucoupp plus profond que la simple notion de spécification.
Le travail humain se déplace progressivement vers :
==> définir le problème,
==> définir les contraintes,
==> définir l’architecture,
==> définir les critères d’acceptation,
==> laisser l’IA produire,
==> tester,
==> valider,
==> corriger ou réorienter.
Le vibe coding est une boucle d’intention –> génération –> évaluation –> révision,
plutôt qu’une simple génération de code par prompt.
L’article présente le fonctionnement des LLM comme un simple mécanisme de copier-coller de morceaux de code provenant des projets d’entraînement est trop simplificateur.
Le vrai problème est plutôt :
==> dépendances que l’IA introduit,
==> packages mal maintenus,
==> packages malveillants,
==> versions vulnérables,
==> code généré reproduisant éventuellement du code existant,
==> licences incompatibles,
==> absence de traçabilité,
==> absence de Software Bill of Materials (SBOM),
==> dépendances transitoires que le développeur n’a pas examinées.
Autrement dit, une problématique plus générale de Software Supply Chain + provenance du code + dépendances + conformité des licences.
Je ne sais pas pourquoi mais l’article ne parle pas des tests. Il faut introduire explicitement : tests unitaires –> tests d’intégration –> tests système –> tests de sécurité –> tests de non-régression.
Le problème est que l’IA peut produire les tests et donc reproduire la même erreur conceptuelle.
Dans un système logiciel, je parlerais plutôt de :
==> humain = responsable / architecte / décideur
==> IA = assistant / exécutant / agent selon le degré d’autonomie.
le changement fondamental est que le développeur ne programme plus directement l’implémentation, il programme de plus en plus le processus de production du logiciel, spécifications, contraintes, architecture, tests, validation et supervision des agents.
Bonjour Gordon et merci pour ce retour très détaillé !
En réalité, nous sommes complètement en phase. Si vous relisez l’article (avec un peu plus d’attention ? 😉 ), vous verrez que je partage vos inquiétudes : le rôle d’architecte du développeur, le danger d’accepter aveuglément le code (c’est tout l’objet de la règle du « copilote inversé » que je propose) et j’ai même dédié un paragraphe entier à la fameuse « Supply Chain » et au casse-tête des licences. 😉
En revanche, votre remarque sur les tests est une excellente contribution. Le piège de l’IA qui pond des tests unitaires validant ses propres erreurs conceptuelles est redoutable, et c’est un point crucial que je n’avais pas explicité. Merci d’avoir soulevé ce problème !
Merci pour cet article très équilibré sur le vibe coding. Je l’utilise depuis quelques mois sur des petits projets Raspberry Pi et je partage votre constat : l’IA va très vite pour produire un premier jet, mais dès que le projet touche au matériel (GPIO, timings, bus I2C), il faut relire chaque ligne et comprendre ce qui se passe, sinon on accumule une dette technique invisible.
Ce qui marche bien chez moi, c’est de découper le travail en petites étapes vérifiables : je demande une fonction, je la teste sur la carte, je commite, puis je passe à la suivante. Et je garde l’IA pour les parties « ennuyeuses » : scripts d’installation, fichiers systemd, documentation.
Petite parenthèse côté graphisme : pour l’interface d’un petit jeu 3D que je fais tourner sur un Pi 5, j’ai aussi testé un ai texture generator pour créer des textures de sol, de bois et de métal répétables. Même logique que pour le code : c’est un excellent point de départ, mais il faut retravailler la résolution, vérifier que la texture boucle sans couture et l’optimiser pour le GPU limité du Pi, sinon le framerate s’écroule.
Bref, l’IA est un formidable assistant, à condition de rester le pilote. Votre conclusion sur l’apprentissage des bases reste, à mon avis, le conseil le plus important pour les débutants.