Depuis plusieurs semaines, le vibecoding s'est invité dans le débat en ligne. Simple tendance ? Fin des développeurs juniors ? Fin du code « à l'ancienne » ? Après quelque temps passé en tant que spectateur du débat, j’ai moi aussi envie de dire ce que je pense, histoire qu’on puisse me le ressortir dans quelques mois si je me suis trompé.
Utilisé pour la première fois en février 2025 par Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI, ce terme désigne le fait de développer un produit en décrivant ses fonctionnalités et en laissant l’intelligence artificielle s’occuper de toute la production du code, l’humain ne faisant plus que copier-coller et croiser les doigts pour que tout fonctionne.
C’est là une première limite du vibecoding. Tout comme les humains, l’intelligence artificielle n’est pas (encore) un développeur parfait qui rédige du premier coup quelque chose de fonctionnel, et ce pour plusieurs raisons.
La première est que l’utilisateur n’est pas forcément efficace dans sa manière de décrire son produit final ni ses instructions. Si un développeur s’en sort généralement bien, quelqu’un de non familier avec la programmation ou la technique au sens large aura bien plus de mal à se faire comprendre avec précision par l’IA. Et son sentiment d’échec sera accentué par l’apparente facilité qu’a l’IA à tout comprendre.
L’utilisateur ne sera pas forcément capable d’identifier quand l’IA fait fausse route ou propose un outil disproportionné pour résoudre la problématique. On peut réduire cet effet en rédigeant de meilleurs prompts ou en utilisant d’autres agents pour relire, corriger et réorienter le premier, mais cela ajoute de la complexité sans éliminer complètement le problème.
Sans parler du fait que, même avec un profil technique, l’utilisateur aura du mal à faire comprendre toutes les finesses de son projet. L’IA a encore du mal à envisager un projet dans sa globalité. Selon le modèle utilisé, elle aura plus ou moins de difficultés à connecter les différentes fonctionnalités ou pages d’un site, ou à se souvenir du contexte et des détails évoqués précédemment.
Et il ne s’agit là que des erreurs les plus simples. S’ajoutent à cela des problèmes de compatibilité entre modules, des failles de sécurité comme les mots de passe stockés en clair, ou encore la tendance de l’IA à générer beaucoup plus de code que nécessaire (le fameux spaghetti code), ce qui pose des problèmes d’évolutivité et de maintenabilité.
Ce qui fait consensus
Malgré tous les défauts évoqués plus haut, le vibecoding est un outil puissant pour lancer un prototype, un MVP (Minimum Viable Product) ou une alpha : peu de besoins en sécurité, peu d’évolutions à prévoir, juste un besoin de confronter une idée à la réalité. Dans ce cadre là, l’IA a toute sa place. Le produit généré permet de juger la faisabilité, d’en tester l’intérêt et, éventuellement, de lever des fonds ou monter une équipe pour poursuivre le développement.
Qu’elle soit passagère ou non, la pratique existe. S’indigner ou l’encenser ne changera rien. Il est donc, à mon sens, plus pertinent de réfléchir à son usage et à la manière de l’exploiter intelligemment, plutôt que de gaspiller son énergie à l’interdire, la réguler ou en freiner l’adoption.
Ce qui divise
Certains affirment que la baisse de la marche technique nécessaire pour créer un MVP entraîne une explosion du nombre de projets, ce qui, paradoxalement, augmenterait les opportunités pour les développeurs humains : connecter le travail des différentes IA, corriger, optimiser, maintenir...
Un autre enjeu préoccupant : la mauvaise qualité du code généré pourrait à terme « contaminer » les IA. En s’entraînant sur des sources peu fiables, elles verraient leur propre qualité de génération décliner, formant une boucle de dégradation continue. Cela pourrait aussi nuire à la pertinence de plateformes comme Stack Overflow, désertées au profit de l’IA, avec à la clé la disparition des solutions argumentées, privant les IA futures de ressources fiables.
Et à première vue, il n’y aurait pas de solution miracle. Trier les données d’entraînement est coûteux. Restreindre l’IA à une date limite empêcherait l’accès aux dernières technologies. La limiter à un corpus fermé retirerait toute la richesse du web. On peut envisager un système de notation humaine pour valoriser certains raisonnements ou morceaux de code, mais cela reste complexe à mettre en place.
Dans les faits, cela fait quelques semaines que je teste en direct ce type de développement full IA sur un projet relativement simple, en lien avec les algorithmes de YouTube et TikTok. Je n’ai pas encore assez de matière pour un vrai retour d’expérience, mais cela ne saurait tarder.
Pour moi, l’IA dépassera l’humain. Ce n’est plus qu’une question de temps. C’est pourquoi il est urgent de se poser les bonnes questions dès aujourd’hui : quelles responsabilités pour un junior, un senior, un consultant ? Quelles tâches devons-nous redéfinir ou abandonner ?
S.