Vibe coding : définition, fonctionnement, avantages et limites

Qu’est-ce que le vibe coding ?

Le vibe coding est une approche du développement logiciel basée sur le langage naturel et l’intelligence artificielle.

Au lieu d’écrire directement chaque fonction, l’utilisateur explique à une IA ce qu’il souhaite créer. Par exemple :

« Crée une page de connexion avec une authentification par e-mail. Ajoute un lien permettant de réinitialiser le mot de passe et affiche un message d’erreur si les identifiants sont incorrects. »

L’intelligence artificielle transforme ensuite cette intention en code.

L’utilisateur peut tester le résultat, identifier un problème puis poursuivre la conversation :

« Le formulaire ne s’affiche pas correctement sur mobile. Corrige-le et réduis l’espace entre les champs. »

Ainsi, le développement devient une boucle entre intention, génération, test et correction.

Une revue académique récente de la littérature décrit d’ailleurs le vibe coding comme un processus itératif de génération, d’évaluation et de révision, plutôt que comme une simple génération de code en une seule demande.

D’où vient l’expression « vibe coding » ?

L’expression a été popularisée en février 2025 par l’informaticien Andrej Karpathy.

Dans son message original publié sur X, il décrivait volontairement une manière très décontractée de programmer avec l’IA : donner des instructions, accepter les changements et se concentrer davantage sur le résultat que sur le code lui-même.

Le terme s’est ensuite rapidement diffusé dans l’écosystème technologique.

Merriam-Webster définit aujourd’hui le vibe coding comme une pratique permettant de créer du code, des pages web ou des applications en indiquant simplement à un programme d’IA ce que l’on souhaite obtenir.

Cependant, cette définition très libre ne couvre qu’une partie des usages actuels. En entreprise, laisser une IA produire du code sans contrôle serait évidemment risqué. En pratique, les méthodes les plus solides associent génération par IA et supervision humaine.

Le vibe coding se situe donc sur un spectre. À une extrémité, un utilisateur expérimente rapidement sans regarder réellement le code. À l’autre, un développeur expérimenté délègue certaines tâches à l’IA tout en contrôlant l’architecture, les tests et la qualité finale.

Cette évolution s’inscrit plus largement dans l’essor des solutions d’intelligence artificielle appliquées aux entreprises.

Comment fonctionne le vibe coding ?

Le vibe coding repose d’abord sur une idée simple : remplacer une partie des instructions techniques par l’expression d’une intention.

Pour autant, l’IA ne lit pas dans les pensées. La qualité du résultat dépend donc fortement du contexte qu’on lui fournit.

Du langage naturel au code

Prenons un exemple.

Une entreprise souhaite créer un petit outil interne pour suivre ses demandes commerciales. Au lieu de commencer par définir manuellement chaque composant technique, elle peut demander à un agent IA :

« Crée une application permettant d’ajouter un prospect, son entreprise, son adresse e-mail, le montant estimé du projet et son statut commercial. Ajoute une vue sous forme de tableau avec des filtres. »

L’IA peut alors proposer une structure, créer l’interface et générer une partie de la logique applicative.

Ensuite, l’utilisateur affine sa demande :

« Ajoute une authentification. »

Puis :

« Seuls les administrateurs doivent pouvoir supprimer un prospect. »

Enfin :

« Ajoute des tests automatisés pour cette fonctionnalité. »

La création du logiciel progresse donc par itérations successives.

Cependant, plus un projet devient complexe, plus les instructions doivent intégrer des contraintes précises : technologies utilisées, règles métier, architecture, sécurité, performances ou conventions de développement.

Autrement dit, savoir donner du contexte devient presque aussi important que savoir formuler un prompt.

Des assistants aux véritables agents de développement

Les premiers assistants IA pour développeurs fonctionnaient surtout comme une autocomplétion avancée. Ils proposaient quelques lignes ou une fonction à partir du code existant.

Aujourd’hui, les outils vont beaucoup plus loin.

Des solutions telles que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou Codex peuvent intervenir à l’échelle d’un projet. Certains agents peuvent parcourir une base de code, modifier plusieurs fichiers, exécuter des commandes ou préparer des corrections.

OpenAI présente par exemple Codex comme un agent de développement logiciel capable de prendre en charge des tâches telles que l’écriture de fonctionnalités, la correction de bugs ou la préparation de modifications à soumettre pour revue.

De son côté, Anthropic observe que les sessions les plus longues de Claude Code fonctionnent désormais sans intervention humaine pendant des périodes nettement plus importantes qu’auparavant. Cela illustre une évolution claire : nous passons progressivement de l’assistance à la délégation.

Le phénomène dépasse donc le simple vibe coding. Il annonce l’arrivée de ce que l’on appelle de plus en plus l’agentic coding, c’est-à-dire un développement piloté par des agents IA capables de réaliser plusieurs actions pour atteindre un objectif.

Pourquoi le vibe coding séduit-il autant ?

Si le vibe coding attire autant l’attention, c’est d’abord parce qu’il réduit la distance entre une idée et sa première concrétisation.

Auparavant, une personne souhaitant créer un outil devait apprendre à programmer, utiliser une solution no-code ou faire appel à une équipe technique. Désormais, l’IA ajoute une nouvelle possibilité.

Prototyper beaucoup plus rapidement

Le premier avantage concerne le prototypage.

Avec le vibe coding, il devient possible de générer rapidement :

• une interface ;
• un formulaire ;
• une landing page ;
• un script d’automatisation ;
• un tableau de bord ;
• une petite application interne ;
• ou encore une première version de produit.

Cette rapidité change la manière d’aborder un projet.

Plutôt que de débattre longuement d’une idée abstraite, une équipe peut construire une première version, la tester puis décider si elle mérite davantage d’investissement.

C’est particulièrement intéressant dans une démarche de recherche et d’innovation digitale, où la capacité à expérimenter rapidement peut faciliter la validation d’un concept.

Cependant, prototype rapide ne signifie pas produit fini. Une application destinée à des clients ou manipulant des données sensibles demande toujours davantage de contrôle.

Rendre le développement plus accessible

Le vibe coding réduit également une partie de la barrière technique.

Un entrepreneur, un designer, un chef de projet ou un responsable marketing peut désormais expérimenter une idée sans connaître parfaitement la syntaxe d’un langage.

Cela ne signifie pas que tout le monde devient développeur. En revanche, davantage de personnes peuvent créer une première version fonctionnelle d’une idée.

Cette évolution peut aussi améliorer les échanges entre métiers.

Un designer peut tester une interaction sans attendre son intégration complète. Un chef de produit peut matérialiser un concept. Un développeur peut générer rapidement une première implémentation avant de la retravailler.

Par conséquent, le vibe coding ne transforme pas uniquement la programmation. Il modifie aussi la collaboration autour de la création numérique.

Automatiser les tâches à faible valeur ajoutée

Pour les développeurs expérimentés, l’intérêt est différent.

L’IA peut prendre en charge certaines tâches répétitives :

• génération de structures de base ;
• écriture de tests ;
• documentation ;
• refactoring simple ;
• recherche dans une base de code ;
• conversion de formats ;
• correction de certaines erreurs.

Le développeur peut alors consacrer davantage de temps à l’architecture, à l’expérience utilisateur, à la sécurité ou aux décisions métier.

C’est déjà l’un des effets visibles de l’IA dans les métiers du digital. Nous l’abordons également dans notre analyse sur l’impact de l’IA sur les agences web.

GitHub considère d’ailleurs l’IA et les agents comme l’un des grands changements actuels dans la manière de produire des logiciels.

Le vibe coding permet-il vraiment de coder plus vite ?

À première vue, la réponse semble évidente.

Une IA peut produire plusieurs dizaines de lignes de code en quelques secondes. Un humain mettrait beaucoup plus longtemps à les taper.

Pourtant, écrire du code plus rapidement et terminer un projet plus rapidement sont deux choses différentes.

La productivité ne dépend pas seulement de la génération

Le développement comprend de nombreuses étapes.

Il faut comprendre le besoin, concevoir l’architecture, écrire le code, le tester, résoudre les bugs, vérifier sa sécurité, effectuer une revue puis assurer sa maintenance.

Une IA peut accélérer certaines de ces étapes tout en créant du travail supplémentaire ailleurs.

Par exemple, un agent peut produire très rapidement une fonctionnalité presque correcte. Cependant, si un développeur passe ensuite une heure à comprendre une erreur subtile introduite dans le code, le gain initial disparaît.

C’est pourquoi les études sur la productivité donnent encore des résultats nuancés.

Une expérience contrôlée menée par l’organisation de recherche METR auprès de développeurs open source expérimentés a produit un résultat particulièrement intéressant. Dans les conditions étudiées début 2025, les développeurs disposant d’outils IA ont mis 19 % de temps supplémentaire pour terminer leurs tâches.

Plus surprenant encore, ils avaient l’impression que l’IA les avait accélérés.

Toutefois, il serait incorrect d’en conclure que l’IA ralentit systématiquement le développement. METR a publié par la suite de nouvelles observations suggérant que les outils plus récents pourraient produire des gains sur certains groupes et certaines tâches. Les résultats restent néanmoins suffisamment incertains pour éviter les conclusions générales.

La bonne question n’est donc pas : « Le vibe coding est-il plus rapide ? »

Il vaut mieux demander : « Pour quelles tâches et dans quelles conditions le vibe coding fait-il réellement gagner du temps ? »

Pour un prototype ou une fonctionnalité simple, le gain peut être important. En revanche, sur une application complexe, ancienne ou fortement réglementée, la validation du code prend davantage de poids.

Quels sont les risques et limites du vibe coding ?

Le principal danger du vibe coding vient précisément de ce qui fait sa force : il devient extrêmement facile de produire beaucoup de code.

Or, un code qui fonctionne à première vue n’est pas nécessairement un bon code.

Comprendre ce que l’IA produit

Lorsqu’une fonctionnalité fonctionne, la tentation consiste à passer immédiatement à la suivante.

Cependant, chaque nouveau morceau de code augmente la complexité du projet.

Si personne ne comprend réellement la structure générée, plusieurs problèmes peuvent apparaître :

• duplication de logique ;
• architecture incohérente ;
• dépendances inutiles ;
• correctifs qui provoquent de nouveaux bugs ;
• difficulté à faire évoluer certaines fonctionnalités.

À court terme, le résultat semble efficace. À long terme, il peut créer une dette technique importante.

Une étude qualitative sur les pratiques de vibe coding identifie notamment des difficultés récurrentes liées à la fiabilité, au débogage, à la revue de code et à la collaboration.

C’est pourquoi un projet professionnel nécessite toujours une architecture claire et des règles de développement cohérentes.

Dans le cadre d’une création de site internet, par exemple, la génération du code ne représente qu’une partie du travail. Il faut également prendre en compte les objectifs métier, l’expérience utilisateur, les performances, le référencement, l’accessibilité, la maintenance et la sécurité.

Sécurité : ne pas confondre fonctionnement et fiabilité

Un autre risque concerne la sécurité.

Une fonctionnalité peut fonctionner parfaitement lors d’un test manuel tout en contenant une vulnérabilité.

L’IA peut, par exemple, générer :

• une mauvaise gestion des permissions ;
• une validation insuffisante des données ;
• une dépendance vulnérable ;
• une requête mal protégée ;
• ou une logique d’authentification incomplète.

Le problème devient encore plus important lorsqu’un utilisateur non technique ne possède pas les connaissances nécessaires pour identifier ces défauts.

Par conséquent, le code généré par IA doit être traité comme du code à vérifier, et non comme une réponse automatiquement fiable.

Cette vigilance vaut d’ailleurs pour toutes les solutions d’intelligence artificielle. L’autonomie apporte de la valeur uniquement si elle s’accompagne de mécanismes de contrôle adaptés.

Les développeurs eux-mêmes restent prudents

L’adoption de l’IA ne signifie pas non plus que les développeurs lui accordent une confiance aveugle.

Le Stack Overflow Developer Survey montre que 46 % des développeurs interrogés déclarent se méfier de l’exactitude des outils IA, contre 33 % qui leur font confiance. Environ 3 % seulement déclarent leur accorder une forte confiance.

Ce résultat résume assez bien le paradoxe actuel.

Les développeurs utilisent de plus en plus l’IA, tout en sachant qu’ils doivent contrôler ses réponses.

Autrement dit, plus les agents deviennent autonomes, plus la capacité humaine à évaluer leur travail devient stratégique.

Le vibe coding va-t-il remplacer les développeurs ?

C’est probablement la question la plus spectaculaire. Ce n’est pourtant pas forcément la plus pertinente.

L’histoire du développement logiciel est remplie d’outils qui ont réduit la quantité de travail nécessaire pour accomplir certaines tâches. Les frameworks, les bibliothèques, les CMS, le cloud ou les plateformes no-code ont déjà automatisé une partie du développement.

Pourtant, ils n’ont pas fait disparaître le besoin de compétences techniques.

Le vibe coding pourrait provoquer une évolution comparable, mais à une échelle plus importante.

Le métier évolue de l’écriture vers la supervision

Lorsque l’IA écrit davantage de code, la valeur humaine se déplace.

Le développeur doit toujours comprendre ce qu’il faut construire, mais aussi :

• définir une architecture pertinente ;
• exprimer clairement les contraintes ;
• donner le bon contexte à l’agent ;
• évaluer les solutions proposées ;
• identifier les erreurs ;
• arbitrer entre plusieurs approches ;
• sécuriser le résultat ;
• maintenir le projet dans le temps.

Une analyse publiée par Anthropic à partir d’environ 400 000 sessions de Claude Code observe justement une forme de répartition du travail : les personnes définissent davantage ce qu’il faut construire, tandis que l’agent prend une part croissante du comment le construire.

Cela ne rend donc pas l’expertise moins utile. Au contraire, elle peut devenir essentielle pour savoir ce que l’on peut déléguer et ce que l’on doit contrôler.

Du vibe coding à l’agentic coding

À terme, le terme « vibe coding » pourrait d’ailleurs devenir trop restrictif.

La véritable transformation ne consiste plus seulement à générer du code à partir d’un prompt. Elle repose sur la capacité à confier une tâche complète à une intelligence artificielle.

Un développeur peut demander à un agent d’examiner un projet, d’identifier l’origine d’un bug, de proposer une correction, de modifier plusieurs fichiers puis d’exécuter des tests.

Demain, plusieurs agents pourraient également intervenir sur différentes parties d’un même projet sous la supervision d’une équipe humaine.

Nous passons ainsi progressivement du développement assisté par IA au développement orchestré avec l’IA.

Cette transformation pourrait également démocratiser la création de logiciels. Les développeurs professionnels construiront toujours des systèmes complexes. Cependant, des profils non techniques pourront probablement produire davantage de petits outils, d’automatisations ou d’applications très ciblées.

La frontière entre utilisateur et créateur de logiciel devient donc plus floue.

Le vibe coding change la façon de créer, pas le besoin d’expertise

Le vibe coding marque une évolution importante du développement logiciel.

Grâce au langage naturel, il devient possible de transformer une idée en prototype beaucoup plus directement. Les agents IA peuvent déjà générer du code, explorer des projets et résoudre certaines tâches avec une autonomie croissante.

Cependant, la facilité de génération ne supprime ni la complexité du logiciel ni les exigences de qualité.

Un prototype qui fonctionne après quelques prompts peut suffire pour tester une idée. En revanche, un produit utilisé par des clients demande une approche plus rigoureuse : architecture, sécurité, performance, maintenance, accessibilité et expérience utilisateur restent essentielles.

Le rôle du développeur évolue donc plus qu’il ne disparaît.

À mesure que l’IA prend en charge l’exécution, l’humain se concentre davantage sur l’intention, la conception, la supervision et la validation.

Finalement, la grande question du développement ne sera peut-être bientôt plus seulement : « Comment écrire ce code ? »

Elle deviendra de plus en plus : « Comment décrire, guider et contrôler le système que nous voulons construire ? »