Découvrez comment le « vibe coding » pourrait évoluer avec l’amélioration des modèles IA, l’élargissement des fenêtres de contexte et des outils ambiants — ainsi que les compétences, risques et workflows nécessaires pour les équipes.
« Vibe coding » est un style de développement où vous commencez par l’intention — ce que vous voulez que le programme fasse — et laissez une IA aider à transformer cette intention en code fonctionnel. Plutôt que d’écrire chaque ligne depuis zéro, vous orientez : vous décrivez le comportement, les contraintes et des exemples, puis vous examinez ce que l’outil produit, l’éditez et itérez.
L’idée clé est que l’unité de travail passe de « taper du code » à « diriger et vérifier ». Vous restez responsable du résultat, mais vous passez plus de temps à façonner les exigences, choisir les compromis et vérifier les résultats.
Le vibe coding consiste à :
Ce n’est pas uniquement de l’autocomplétion. L’autocomplétion prédit les tokens suivants à partir du contexte local ; le vibe coding vise à générer ou transformer des blocs plus larges à partir de votre intention déclarée.
Ce n’est pas des templates. Les templates appliquent un motif connu ; le vibe coding peut adapter un motif à une nouvelle situation et expliquer les choix (même si vous devez vérifier ces choix).
Ce n’est pas du no-code. Les outils no-code abstraient le code derrière des constructeurs UI. Le vibe coding produit et modifie encore du code — souvent plus vite — mais vous restez dans la base de code.
Il brille pour les prototypes, le « glue code » (connexion d’APIs, formats de données, services) et les refactors comme renommages, réorganisation de modules ou migration d’une librairie à une autre. Il est aussi utile pour écrire des tests, de la doc et de petits utilitaires — surtout quand vous pouvez fournir des exemples d’entrées et de sorties attendues.
Il est moins efficace sur des bugs profonds et multi-étapes où la cause réelle est cachée dans le comportement système, le timing ou un manque de connaissance métier. Il peine aussi quand les exigences sont floues ou contradictoires : si vous ne pouvez pas décrire ce que signifie « correct », l’outil ne peut pas le produire de manière fiable.
Dans ces moments, le travail est moins « générer du code » et plus « clarifier l’intention », avec l’IA en support — pas en remplacement — de cette réflexion.
Le vibe coding n’est pas devenu populaire parce que les développeurs ont oublié de coder. Il prend de l’ampleur parce que le coût d’« essayer une idée » a fortement baissé. Quand vous pouvez décrire un changement, obtenir un brouillon fonctionnel en quelques secondes et le tester immédiatement, l’expérimentation cesse d’être une digression et devient la norme.
Beaucoup de temps de développement quotidien est consacré à traduire l’intention en syntaxe, câblage et boilerplate — puis à attendre pour voir si ça marche. La programmation assistée par IA compresse ce cycle en une boucle courte :
Cette rapidité compte surtout pour le travail ingrat : ajouter un endpoint, refactorer un composant, mettre à jour des validations, écrire une migration ou créer un script rapide. Ce sont des tâches « trop petites pour planifier lourdement », mais elles s’accumulent.
Les équipes sont sous pression pour livrer des résultats, pas seulement du produit. Quand l’IA peut esquisser du code rapidement, l’attention se déplace vers la clarification de l’intention produit : ce qui doit arriver pour l’utilisateur, quels compromis sont acceptables et comment le système doit se comporter en conditions réelles.
Ceci est particulièrement visible dans les projets en phase initiale, les outils internes et le travail produit itératif où les exigences changent chaque semaine.
Le grand changement n’est pas seulement la qualité des modèles — c’est l’intégration. L’assistance est de plus en plus disponible là où les décisions se prennent : dans l’éditeur, lors des revues de code, dans les tests et le débogage. Cela réduit la « taxe du changement de contexte » liée au fait de copier des extraits entre outils.
Quand la génération devient bon marché, la vérification devient la partie difficile. Les équipes qui tirent le plus de bénéfice traitent la sortie IA comme un brouillon — puis valident avec des tests, des revues attentives et une définition claire de « fait ».
Les premiers outils d’aide au codage se comportaient surtout comme de l’autocomplétion : ils vous aidaient à taper plus vite, mais vous restiez au volant. À mesure que les modèles progressent, ils agissent moins comme un simple carnet de suggestions et davantage comme un collaborateur capable de mener une tâche de l’intention à l’implémentation.
Les modèles récents gèrent de mieux en mieux le travail multi-étapes : planifier des changements, faire plusieurs modifications liées et garder en tête pourquoi chaque étape compte.
Concrètement, vous pouvez demander des résultats (« Ajouter un niveau de facturation et mettre à jour le flux de checkout ») au lieu de microgérer chaque ligne. Le modèle peut proposer une séquence : mettre à jour les structures de données, ajuster l’UI, changer les règles de validation et ajouter des tests.
La limite est que « meilleur » ne veut pas dire « sans limites ». Les longues chaînes de décisions dépendantes se brisent encore si les exigences sont floues ou si la base de code contient des contraintes cachées. L’amélioration se fera surtout sur les tâches avec des objectifs nets et des interfaces bien définies.
Les modèles fonctionnent mieux quand vous fournissez des contraintes concrètes : entrées/sorties, critères d’acceptation, cas limites et non-objectifs. Alors la génération devient plus cohérente — moins de cas manquants, moins de noms discordants, moins d’APIs inventées.
Un modèle mental utile : le modèle excelle à exécuter un cahier des charges clair, mais est médiocre pour en deviner un.
Un grand changement est le passage de « générer un nouveau fichier » à « modifier en toute sécurité ce qui existe ». Les modèles améliorés savent :
C’est là que l’expérience commence à ressembler à « déléguer des décisions » plutôt que « recevoir des suggestions » : vous déléguez une requête de changement, et l’outil retourne un ensemble cohérent de diffs adaptés au style du projet.
Même si les modèles deviennent plus intelligents, un risque central demeure : ils peuvent paraître certains tout en se trompant. Le mode d’échec devient plus subtil — moins d’erreurs de syntaxe évidentes, plus d’erreurs du type « a l’air plausible mais viole une règle ».
Ainsi, le rôle humain change : au lieu de demander « ça compile ? », vous demanderez « est-ce le bon comportement ? » et « cela respecte-t-il nos contraintes de sécurité et métier ? ».
Le gain est la vitesse. Le prix est une vigilance nouvelle : traiter la sortie IA comme un brouillon solide qui nécessite toujours revue, tests et critères d’acceptation clairs avant d’être considéré comme terminé.
Une « fenêtre de contexte » correspond à la quantité d’information qu’un modèle IA peut garder en mémoire de travail pendant qu’il écrit ou édite du code. Une analogie utile : imaginez demander à un entrepreneur de rénover votre maison. Avec une petite fenêtre de contexte, vous ne pouvez lui montrer qu’une pièce à la fois — il peut peindre parfaitement, mais bloquer accidentellement une porte menant à la pièce suivante. Avec une grande fenêtre, il peut parcourir toute la maison et comprendre comment un changement dans la cuisine affecte la plomberie du sous-sol.
Quand une IA peut « voir » davantage de votre dépôt — modules centraux, utilitaires partagés, contrats d’API, tests et documentation — elle peut faire des modifications qui s’alignent à travers la base de code au lieu de produire des corrections isolées.
Concrètement :
Autrement dit, une fenêtre de contexte plus large pousse l’assistance IA de « aide pour écrire cette fonction » vers « aide pour modifier ce système sans le casser ».
Même si les modèles peuvent ingérer un repo entier, ils ne connaîtront pas automatiquement ce qui n’est pas écrit :
Ainsi, la « compréhension de la base de code entière » n’est pas la même chose que la « compréhension du produit entier ». Les équipes devront toujours fournir objectifs, contraintes et contexte non encodé.
À mesure que les fenêtres de contexte grandissent, le goulot devient moins la limite en tokens et plus la qualité du signal. Si vous fournissez au modèle un tas de fichiers confus et contradictoires, vous obtiendrez des changements confus et contradictoires.
Les équipes qui en tirent le meilleur profit traiteront le contexte comme un atout :
L’avenir n’est pas seulement un contexte plus large — c’est un contexte meilleur, intentionnellement empaqueté pour que l’IA regarde la même source de vérité que vos meilleurs développeurs.
Le plus grand changement ne sera pas une « meilleure fenêtre de chat ». Ce sera une aide IA intégrée aux endroits où vous travaillez déjà : l’éditeur, le terminal, le navigateur et même vos pull requests. Au lieu de demander de l’aide puis coller les résultats dans votre flux, les suggestions apparaîtront là où la décision se prend.
Attendez-vous à ce que l’IA vous suive tout au long de la boucle :
Les outils ambiants feront de plus en plus la chasse au trésor pour vous : récupérer les bons fichiers, configs, tests, ADRs et discussions de PR passées au moment opportun. Au lieu de « voilà une réponse », le comportement par défaut sera « voici les preuves » — les références de code et décisions antérieures sur lesquelles la suggestion se base.
Cette couche de récupération rend l’assistance « invisible » : vous ne demandez pas le contexte, il arrive avec la recommandation.
L’aide la plus utile sera discrète et spécifique :
L’aide ambiante peut devenir du bruit — popups, auto-édits et recommandations concurrentes qui brisent la concentration. Les équipes auront besoin de bons contrôles : « modes silencieux » réglables, indicateurs clairs de confiance et politiques définissant quand des modifications automatiques sont autorisées versus quand l’outil doit demander d’abord.
Le vibe coding déplace le centre de gravité de « écrire du code puis l’expliquer » vers « énoncer l’intention puis façonner le résultat ». Le clavier ne disparaît pas — mais une part plus importante de votre temps ira à définir ce que vous voulez, vérifier ce que vous obtenez et piloter l’outil avec des retours clairs.
Au lieu de plonger directement dans des fichiers, beaucoup de développeurs commenceront par rédiger une courte « fiche de travail » pour l’IA : l’objectif, les contraintes et les critères d’acceptation. Pensez : entrées supportées, limites de performance, frontières de sécurité et ce à quoi ressemble un résultat correct.
Un bon prompt ressemble souvent à un mini-cahier des charges :
Les prompts one-shot qui réécrivent une fonctionnalité entière seront de plus en plus risqués — surtout dans des bases de code partagées. Le rythme plus sain : demander un petit changement, exécuter des tests, revoir le diff, puis passer à l’étape suivante.
Cela vous garde maître du processus et rend les rollbacks trivials. Ça facilite aussi les revues, chaque changement ayant un objectif clair.
Une habitude simple qui fait gagner des heures : demander à l’outil de reformuler la tâche et de proposer un plan d’abord. S’il a mal compris une contrainte ("ne pas changer l’API publique") ou omis un cas clé, vous le découvrez avant toute génération de code.
Cette étape transforme les prompts en conversation à double sens, pas en distributeur automatique.
À mesure que l’IA touche plus de fichiers, les équipes gagneront à garder un enregistrement court et cohérent :
Avec le temps, cela devient la colle entre intention, revue de code et débogage — surtout quand l’« auteur » est partiellement un agent.
Le vibe coding déplace le centre de gravité de « bien rédiger la syntaxe » vers piloter un processus assisté par IA. À mesure que les modèles et les fenêtres de contexte s’améliorent, votre levier viendra de la qualité avec laquelle vous définissez le problème — et de la rapidité avec laquelle vous vérifiez le résultat.
Un modèle utile : passer de « écrire du code » à « définir des contraintes et valider des résultats ». Au lieu de commencer par des détails d’implémentation, vous passerez plus de temps à spécifier :
C’est ainsi que vous alignez des outils agents qui prennent beaucoup de petites décisions en votre nom.
À mesure que l’assistance IDE ambiante rend la génération de code bon marché, le débogage devient le différenciateur. Quand la sortie IA échoue, elle échoue souvent de façon « plausible » — suffisamment proche pour tromper une relecture rapide, assez différente pour causer des bugs subtils. Les développeurs forts seront ceux qui peuvent :
C’est la pensée système : comprendre comment les pièces interagissent, pas seulement comment les fonctions compilent.
La formulation de prompts pour développeurs comptera, mais pas comme des astuces sophistiquées. L’approche à fort effet est la clarté : définir le périmètre, fournir des exemples, nommer les contraintes et décrire les modes d’échec. Traitez les prompts comme des mini-spécifications — surtout pour les tâches IA qui touchent plusieurs modules.
La meilleure habitude dans un workflow humain-dans-la-boucle est de supposer que le modèle a produit un premier bon brouillon, pas une réponse finale. Relisez-le comme une PR d’un collègue junior : vérifiez la justesse, les limites de sécurité et la maintenabilité.
Le vibe coding peut paraître magique : vous décrivez l’intention, l’outil produit du code qui a l’air de fonctionner et vous continuez. Le risque est que « a l’air de fonctionner » n’est pas équivalent à correct, sécurisé ou maintenable. À mesure que l’assistance IA devient plus fréquente — et plus automatique — le coût des petites erreurs se compound rapidement.
Le code généré est souvent plausible mais erroné. Il peut compiler, passer un test manuel happy-path et quand même échouer en conditions réelles : cas limites, concurrence, entrées inhabituelles ou subtilités d’intégration. Pire encore, le code peut être incorrect d’une manière difficile à repérer — par exemple supprimer silencieusement des erreurs, utiliser le mauvais fuseau horaire ou modifier le comportement pour s’aligner sur sa supposition de votre intention.
Implication pratique : la vélocité passe de taper du code à vérifier le comportement.
Les outils IA peuvent involontairement élargir votre surface d’attaque de plusieurs façons communes :
Les garde-fous sont autant des processus que des technologies.
Les changements générés peuvent dégrader la base de code de façon subtile :
Ces problèmes ne cassent pas toujours la production immédiatement — mais ils augmentent le coût de maintenance et rendent les changements futurs plus difficiles.
Les équipes prudentes traitent la sortie IA comme un brouillon qui doit mériter sa place dans le repo :
Le vibe coding reste puissant quand le « vibe » accélère la créativité — mais la vérification protège les utilisateurs, les systèmes et les équipes.
Un copilote suggère. Un agent agit.
Ce simple basculement change la forme du travail : au lieu de demander des extraits puis de les assembler vous-même, vous assignez un objectif ("mettre à jour cette librairie dans tout le repo" ou "ajouter des tests pour ces endpoints"), et l’outil planifie les étapes, édite des fichiers, exécute des vérifications et rend compte avec des preuves.
Les outils agentiques ressemblent davantage à un coéquipier junior à qui déléguer. Vous donnez une tâche avec contraintes, il découpe le travail en étapes, suit ce qu’il a touché et résume les résultats : ce qui a changé, ce qui a échoué, ce qu’il n’a pas pu décider avec certitude.
De bons agents créent aussi des traces : diffs, sorties de commandes et notes que vous pouvez relire rapidement au lieu de tout redéduire.
Les agents brillent sur des travaux fastidieux, répétables et faciles à valider :
La clé est que vous puissiez valider le succès avec des outils : builds, tests, linters, snapshots ou un petit ensemble de comportements connus.
Même avec des modèles meilleurs, les humains restent responsables des décisions sans réponse « unique correcte » :
Les agents peuvent proposer des options, mais vous possédez l’intention.
Quand un outil peut prendre beaucoup d’étapes, il peut aussi s’écarter. Prévenez la dérive par de la structure :
Traitez les runs d’agent comme des mini-projets : objectifs bornés, progrès observable et conditions d’arrêt claires.
À mesure que l’IA aide à écrire plus de code, les équipes gagneront ou perdront selon leurs processus. La production technique peut être plus rapide, mais la compréhension partagée doit toujours être construite — et c’est une habitude d’équipe, pas une fonctionnalité du modèle.
Les pull requests seront de plus en plus des paquets de changements générés. Scanner un diff et faire confiance à ses instincts deviendra moins efficace.
Attendez-vous à ce que les templates de PR mettent l’accent sur l’intention et le risque : ce que le changement est censé faire, ce qui pourrait casser et comment cela a été vérifié. Les revues porteront davantage sur des invariants (règles de sécurité, logique métier, contraintes de performance) et moins sur le formatage ou le boilerplate.
Les tickets deviendront aussi plus structurés : des critères de succès clairs, cas limites et exemples d’entrée/sortie donnent aux humains et aux outils une cible fiable. Un bon ticket devient le contrat qui maintient la sortie IA sur la bonne voie.
Les équipes performantes standardiseront quelques artefacts légers qui réduisent l’ambiguïté :
Ce ne sont pas des formalités — c’est la mémoire. Elles évitent de refaire du travail quand personne ne sait pourquoi un pattern généré existe.
Les équipes auront besoin de politiques explicites pour :
La vélocité seule est trompeuse. Mesurez les résultats : lead time, défauts échappés, incidents en production et signaux de maintenabilité (tendances lint/erreur, complexité, tests instables). Si l’IA augmente le débit mais détériore ces indicateurs, le processus — pas les personnes — doit être ajusté.
Le vibe coding évolue de « aide pour écrire une fonction » à « aide pour piloter un système ». Le changement ne sera pas un unique saut technologique — ce sera un mélange progressif de meilleurs modèles, de contexte plus long et d’outils qui ressemblent moins à un chatbot et plus à un coéquipier toujours présent.
Attendez-vous à moins de copier-coller et plus d’aides « chirurgicales » : modifications multi-fichiers qui compilent réellement, suggestions ancrées dans les conventions du repo et assistants qui récupèrent le bon contexte (tests, docs, PRs récentes) sans que vous le fournissiez manuellement.
Vous verrez aussi plus d’assistance ambiante : explications inline, génération automatique de petits tests et support de revue de code plus rapide — toujours piloté par vous, mais avec moins de friction.
Le grand saut concerne les refactors et migrations : renommages à travers une base, upgrades de dépendances, nettoyages de performance et tâches « rendre tout cohérent ». Ce sont des cas idéaux pour les agents — si les garde-fous sont sérieux.
Attendez des workflows où l’outil propose un plan, exécute des vérifications et produit un ensemble de changements révisables (une PR) plutôt que d’éditer directement la branche principale. Les meilleures équipes traiteront la sortie IA comme toute autre contribution : testée, relue et mesurée.
Avec le temps, davantage de travail partira d’intentions : « Ajouter SSO entreprise avec ces contraintes », « Réduire le p95 de latence de 20 % sans augmenter le coût », ou « Faire en sorte que l’intégration prenne moins de 10 minutes ». Le système transformera cette intention en une séquence de petits changements vérifiés en continu — contrôlant correctitude, sécurité et régressions au fil de l’eau.
Cela ne supprime pas les humains ; ça les déplace vers la définition des contraintes, l’évaluation des compromis et la définition de seuils de qualité.
Commencez petit et mesurable. Choisissez un pilote où les échecs coûtent peu (outils internes, génération de tests, docs, un service contenu). Définissez des métriques de succès : temps de cycle, taux de défauts, temps de revue et fréquence de rollback.
Pour évaluer des outils, priorisez : récupération contextuelle repo-aware, plans de changement transparents, workflows de diff/PR révisables et intégrations avec votre CI et vos contrôles de sécurité existants.
Si vous explorez le « vibe coding » au-delà de l’éditeur — notamment pour des applications complètes — des plateformes comme Koder donnent une bonne idée de la direction : développement axé sur l’intention via une interface de chat, un mode planification pour s’accorder sur le périmètre avant que des changements n’atterrissent, et des fonctions de sécurité comme snapshots et rollback. En pratique, des capacités comme l’export du code source et des changements révisables (plus des options de déploiement/hébergement quand vous le souhaitez) renforcent la leçon centrale : la vitesse est réelle, mais elle ne reste précieuse que si la vérification et le contrôle sont intégrés au flux.
Enfin, investissez dans des compétences qui se capitalisent : rédiger des intentions et contraintes précises, créer de bons tests d’acceptation et instaurer des habitudes de vérification (tests, linters, threat modeling) afin que la vitesse IA ne devienne pas une dette IA.
Le « vibe coding » est un flux de travail centré sur l’intention : vous décrivez le comportement souhaité (avec contraintes et exemples), une IA ébauche du code, et vous vérifiez, éditez et itérez. L’unité de travail devient diriger et valider le résultat plutôt que taper chaque ligne.
Il diffère de :
Vous restez responsable de la correction, de la sécurité et de la maintenabilité. Une bonne approche pratique : traiter la sortie IA comme un brouillon solide d’un coéquipier junior : vérifier les hypothèses, exécuter les tests et confirmer qu’elle respecte vos contraintes et l’intention produit.
C’est le plus efficace pour :
Il peine quand :
Dans ces cas, le levier le plus utile est de clarifier l’intention et d’isoler les preuves avant de demander des modifications de code.
Parce que le coût d’essayer une idée a chuté : décrire → générer → exécuter → ajuster. Quand la génération devient bon marché, les équipes itèrent plus vite sur de petits changements et expérimentations — surtout le travail peu glamour comme validations, endpoints, migrations et refactors.
Demandez une petite « fiche de travail » que l’IA peut exécuter :
Puis demandez un « récapitulatif + plan » avant la génération de code pour attraper les malentendus tôt.
Utilisez une boucle serrée :
Évitez les prompts « one-shot » qui réécrivent toute une fonctionnalité à moins de pouvoir facilement revenir en arrière et vérifier complètement.
Parce que la sortie IA peut être plausible mais fausse. Modes d’échec courants : cas limites manqués, API inventées, changements de comportement silencieux, et explications trop sûres d’elles. La vérification — tests, revues et critères d’acceptation explicites — devient le goulot principal.
Mettez en place des garde-fous en couches :
