Le vibe coding donne l'impression d'aller vite, mais à grande échelle il crée dette technique, complexité cachée, trous de qualité et sécurité, et un excès de confiance risqué. Apprenez des garde‑fous.
« Vibe coding » est un codage guidé par l'intuition et la vitesse : vous suivez l'élan, prenez des décisions rapides et continuez à livrer sans vous arrêter pour formaliser chaque exigence, cas limite ou choix de conception. Il repose souvent sur un mélange d'expérience personnelle, de patterns copiés‑collés, de tests légers et d'un optimisme du type « on nettoiera ça plus tard ».
Cette approche peut être réellement utile quand vous explorez des idées, validez un prototype ou cherchez le product–market fit. L'important est que le code soit traité comme un moyen d'apprendre vite — pas comme un contrat à long terme.
À petite échelle, la même personne (ou une très petite équipe) détient la plupart du contexte dans sa tête. Quand quelque chose casse, on sait généralement où regarder. En grandissant, le contexte se répartit : de nouveaux développeurs arrivent, les systèmes se multiplient, et les « règles non écrites » du code cessent d'être du savoir partagé.
Le vibe coding cesse donc d'être un simple style personnel pour devenir un comportement organisationnel. Le coût des décisions non documentées augmente, les correctifs rapides deviennent des dépendances, et les raccourcis se dupliquent parce qu'ils semblent fonctionner.
À mesure que la base de code grandit, trois modes d'échec reviennent régulièrement :
Il ne s'agit pas d'être anti‑vitesse. L'objectif est de conserver les bénéfices de l'élan tout en ajoutant des garde‑fous pour que le produit puisse monter en charge sans transformer chaque release en pari.
Le vibe coding paraît rapide parce qu'il optimise le flow : vous prenez des décisions vite, réduisez la cérémonie et suivez l'intuition plutôt que des checklists. Cela crée un réel momentum — surtout quand vous partez de rien et que chaque commit change visiblement le produit.
Quand l'objectif est d'apprendre, pas la perfection, le vibe coding peut être une superpuissance. Vous livrez des prototypes bruts, explorez des idées et maintenez la créativité. Les équipes obtiennent souvent :
Cette vitesse est précieuse quand l'incertitude est élevée et que le coût d'une erreur doit rester bas.
La partie trompeuse est que le logiciel en phase initiale est indulgent. Avec une petite base de code, un seul développeur et peu de trafic, beaucoup de problèmes ne se manifestent pas encore. L'absence de tests ne fait pas encore mal. Des noms ambigus restent « dans votre tête ». Une configuration de raccourci fonctionne parce que rien d'autre n'en dépend.
Mais ces fondations se construisent pendant que vous allez vite. Plus tard, quand vous ajoutez des fonctionnalités, intégrez de nouveaux coéquipiers ou des services externes, les mêmes raccourcis deviennent des frictions — et l'approche « rapide » commence à produire des résultats plus lents.
Un schéma courant : quelque chose marche une fois, donc l'équipe suppose que ça continuera. C'est ainsi que des corrections ponctuelles sont copiées, et que des hacks ingénieux deviennent silencieusement « la manière de faire ». La vitesse devient une habitude, et l'habitude devient une culture.
Le vibe coding brille pour les spikes, prototypes et expériences temporaires — des contextes où l'apprentissage compte plus que la maintenabilité. L'erreur est de laisser un prototype devenir un produit sans transition délibérée vers des pratiques d'ingénierie adaptées à la montée en charge.
La dette technique est le coût du « on réparera plus tard » que vous prenez en choisissant le chemin le plus rapide plutôt que le plus clair ou le plus sûr. En vibe coding, cela ressemble souvent à livrer une fonctionnalité avec des tests minimaux, des noms peu clairs, ou un patch rapide qui fonctionne pour la démo actuelle mais n'est pas pensé pour les trois prochaines requêtes.
Quelques exemples concrets :
Un raccourci unique peut aller pour une personne travaillant dans un seul fichier. À l'échelle, il se propage : plusieurs équipes copient des patterns qui semblent fonctionner, les services s'intègrent avec des hypothèses non documentées, et le même « quick fix » est réimplémenté légèrement différemment. Le résultat n'est pas une grosse faille, mais mille petites incompatibilités.
La dette change la nature du travail. Les changements simples prennent plus de temps parce qu'il faut démêler des effets secondaires, ajouter des tests après coup et réapprendre des décisions non documentées. Les bugs deviennent plus fréquents et plus difficiles à reproduire. L'onboarding ralentit parce que les nouveaux ne savent pas ce qui est intentionnel ou accidentel.
La dette technique se cache souvent dans des systèmes « qui marchent ». Elle ressort quand vous tentez un gros changement : refonte, exigence de conformité, optimisation des performances ou nouvelle intégration. Là, les raccourcis exigent paiement — généralement avec intérêts.
Le vibe coding a tendance à optimiser le « ça marche sur ma machine ». À petite échelle, ça passe souvent. À grande échelle, la complexité se cache entre les modules : intégrations, cas limites et parcours réels des données à travers le système.
La plupart des surprises ne viennent pas de la fonction que vous avez modifiée, mais de ce que cette fonction touche.
Les intégrations ajoutent des règles invisibles : particularités d'API, retries, limites de débit, échecs partiels, et réponses « réussies » qui signifient pourtant « quelque chose ne va pas ». Les cas limites s'accumulent dans les données de production : champs manquants, formats inattendus, événements hors ordre ou anciens enregistrements créés avant une règle de validation.
Les flux de données sont le multiplicateur ultime de complexité. Un petit changement dans la façon d'écrire un champ peut casser un job downstream, un tableau de bord analytics ou une exportation de facturation qui supposait l'ancien sens.
Le couplage caché se manifeste par :
Quand ces dépendances ne sont pas explicites, vous ne pouvez pas raisonner sur l'impact — seulement le découvrir après coup.
Un changement peut sembler correct en test local mais se comporter différemment sous vraie concurrence, retries, cache ou données multi‑tenant.
L'aide d'IA peut amplifier ceci : abstractions générées qui cachent des effets secondaires, patterns inconsistants qui compliquent les éditions futures, ou styles de gestion d'erreur légèrement différents qui créent des modes de défaillance étranges.
Un développeur renomme « juste » une valeur de statut pour être plus clair. L'UI marche toujours. Mais un consommateur de webhook filtre sur l'ancien statut, une synchronisation nocturne saute des enregistrements, et les rapports finance perdent du revenu pendant une journée. Rien n'a « crashé » — mais partout, le système a fait le mauvais choix silencieusement.
L'excès de confiance en vibe coding n'est pas juste de la confiance. C'est faire davantage confiance à l'intuition qu'aux preuves alors que les enjeux augmentent — livrer parce que ça ressent juste, plutôt que parce que c'est vérifié.
Les victoires précoces rendent cela tentant. Un prototype rapide marche, les clients réagissent, les metrics montent, et l'équipe apprend une leçon dangereuse : les revues, les tests et la réflexion design sont « optionnels ». Quand on va vite, tout ce qui ralentit peut sembler bureaucratique — même si c'est la seule chose qui empêche un futur incendie.
Le vibe coding commence souvent avec un vrai momentum : moins de réunions, moins de docs, des commits plus rapides. Le problème, c'est l'habitude que ça forme :
C'est gérable avec une personne et une petite base de code. Ça casse quand plusieurs personnes doivent modifier les mêmes systèmes en toute sécurité.
L'excès de confiance produit souvent des patterns de héros : une personne qui livre d'énormes changements tard le soir, sauve des releases et devient le propriétaire officieux de tout. Ça semble productif — jusqu'à ce que cette personne soit en vacances, parte de l'entreprise ou s'épuise.
À mesure que la confiance augmente, les estimations raccourcissent et les risques sont sous‑estimés. Migrations, refactors et changements de données sont traités comme des réécritures simples plutôt que des projets coordonnés. C'est là que les équipes s'engagent sur des dates en supposant que tout se passera bien.
Si la vitesse est récompensée plus que l'apprentissage, l'équipe copie le comportement. Les gens cessent de demander des preuves, de partager l'incertitude et de remonter les problèmes. Un bon processus d'ingénierie n'est pas synonyme de lenteur — il vise à créer des preuves avant que la production ne les impose.
Le vibe coding peut donner l'impression d'un mouvement constant — jusqu'à ce que la base de code atteigne une taille où de petits changements se répercutent partout. À ce stade, la qualité ne lâche pas d'un coup. Elle dérive. La fiabilité devient « globalement correcte », puis « occasionnellement bizarre », puis « on a peur de déployer le vendredi ».
À mesure que la surface augmente, les cassures les plus courantes ne sont pas spectaculaires — elles sont bruyantes :
Le test manuel scale mal avec la fréquence de release. Quand vous déployez plus souvent, chaque release a moins de temps pour une vérification minutieuse, et l'approche « tester rapidement tout » devient un échantillonnage. Cela crée des angles morts, surtout sur les cas limites et les interactions cross‑feature. Avec le temps, les équipes en viennent à dépendre des rapports utilisateurs comme mécanisme de détection — coûteux, lent et destructeur de confiance.
La dérive de qualité est mesurable même si elle semble subjective :
À grande échelle, « fini » ne peut pas signifier « ça marche sur ma machine ». Une définition raisonnable inclut :
La vitesse sans qualité se transforme en vitesse plus lente plus tard — parce que chaque changement nouveau coûte plus à vérifier, diagnostiquer et expliquer.
La vitesse est un atout — jusqu'à ce qu'elle saute les étapes « ennuyeuses » qui empêchent les failles. Le vibe coding optimise souvent le progrès visible (écrans, endpoints, intégrations rapides), ce qui peut contourner le threat modeling, la revue basique de sécurité et même des questions simples comme : que peut-il se passer si cet input est malveillant ou ce compte compromis ?
Quelques patterns reviennent quand les équipes vont vite sans garde‑fous :
Ces lacunes peuvent rester silencieuses jusqu'à ce que la base de code soit trop grande pour que quelqu'un se rappelle pourquoi un raccourci existe.
Dès que vous stockez des données utilisateurs — emails, métadonnées de paiement, localisation, données de santé, ou analytics comportementales — vous êtes responsable de leur collecte, stockage et partage. L'itération rapide peut conduire à :
Si vous êtes soumis au RGPD, à la CCPA, au SOC 2, au HIPAA ou à des exigences sectorielles, « on ne savait pas » n'est pas une défense.
Ajouter des bibliothèques vite — surtout pour l'auth, la crypto, l'analytics ou le tooling de build — peut introduire des vulnérabilités, du télémétrie non désirée ou des licences incompatibles. Sans revue, une seule dépendance peut élargir considérablement votre surface d'attaque.
Utilisez l'automatisation et des gates légers plutôt que d'espérer que les gens se souviennent :
Bien faits, ces garde‑fous préservent la vitesse tout en évitant une dette de sécurité irréversible.
Le vibe coding « marche » souvent là où il a été créé : un laptop de dev avec des credentials en cache, des données seedées et un runtime indulgent. La production retire ces coussins. « Ça marche sur ma machine » coûte cher quand chaque décalage se transforme en deploys ratés, outages partiels ou bugs visibles par les clients difficiles à reproduire.
Quand la vitesse prime sur la structure, les équipes sautent fréquemment la plomberie qui explique ce que fait le système.
De mauvais logs empêchent de répondre à « que s'est‑il passé ? » après une panne.
L'absence de métriques empêche de voir une dégradation progressive des performances avant qu'elle n'atteigne un seuil critique.
L'absence de traces empêche de voir où le temps est passé entre services, queues ou APIs tierces.
Un reporting d'erreurs faible fait que les exceptions s'empilent dans l'ombre, transformant des incidents réels en devinettes.
La dette opérationnelle est l'écart entre « l'app tourne » et « l'app peut être exploitée en toute sécurité ». Elle ressemble souvent à des déploiements fragiles, des fixes spécifiques à un environnement, des étapes de rollback peu claires et des actions manuelles cachées (« exécutez ce script après le deploy », « redémarrez ce worker s'il se bloque »). Les runbooks n'existent pas ou sont obsolètes et détenus par « celui qui l'a touché en dernier ».
Signes courants que la production devient votre goulot d'étranglement :
Commencez tôt avec des routines opérationnelles légères : une page de runbook par service, quelques dashboards liés à l'impact utilisateur, un reporting d'erreurs automatique et de courts postmortems qui produisent une ou deux corrections concrètes. Ce ne sont pas des « processus en plus » — c'est ce qui permet de garder la vitesse sans faire de la production votre QA gratuite.
Le vibe coding peut sembler collaboratif au début parce que tout le monde « livre ». Mais à mesure que l'équipe grandit, la base de code devient l'interface partagée entre les personnes — et l'incohérence se transforme en friction.
Quand chaque fonctionnalité suit un pattern différent (structure des dossiers, nommage, gestion d'erreur, state management, appels API), les ingénieurs passent plus de temps à traduire qu'à construire. Les revues deviennent des débats de goût plutôt que de correction, et les petits changements prennent plus de temps parce que personne n'est sûr du « bon » pattern pour cette zone.
Le résultat n'est pas seulement une livraison plus lente — c'est une qualité inégale. Certaines parties sont bien testées et lisibles, d'autres sont fragiles. Les équipes commencent à router le travail vers « qui connaît cette partie », créant des goulots.
Les nouveaux ont besoin de prévisibilité : où se trouve la logique métier, comment les données circulent, comment ajouter un endpoint, où placer une validation, quels tests écrire. Dans une base de code vibe, ces réponses varient selon la fonctionnalité.
Cela augmente le coût d'onboarding de deux manières :
Quand plusieurs personnes travaillent en parallèle, des hypothèses incohérentes créent du retravail :
Au final, l'équipe ralentit non pas parce que le codage est dur, mais parce que coordonner est dur.
Quand vous sautez des choix explicites — frontières, ownership, contrats d'API, « manière de faire X » — vous accumulez de la dette de décision. Chaque changement futur rouvre d'anciennes questions. Sans limites claires, personne n'ose refactorer et tout devient interconnecté.
Vous n'avez pas besoin d'une bureaucratie lourde. Quelques « primitives d'alignement » légères suffisent :
Ces outils réduisent le coût de coordination et rendent la base de code plus prévisible — permettant à l'équipe de garder sa vitesse sans se marcher dessus.
Le vibe coding peut sembler OK — jusqu'au jour où il ne l'est plus. L'astuce est de détecter la bascule entre « bazar temporaire qu'on nettoiera » et « dette systémique qui se propage ». Surveillez à la fois les chiffres et le comportement de l'équipe.
Quelques métriques bougent souvent en premier :
Ce sont souvent des signaux plus précoces que les dashboards :
Le bazar temporaire est intentionnel et limité dans le temps (ex. une expérience rapide avec ticket de cleanup et propriétaire). La dette systémique est le comportement par défaut : les raccourcis n'ont pas de plan, se répandent et ralentissent les changements futurs.
Utilisez un « registre de dette » et des vérifications de santé tech mensuelles : une courte liste des principales dettes, leur impact, un propriétaire et une date cible. La visibilité transforme une inquiétude vague en travail gérable.
Le codage rapide reste rapide si vous définissez ce qu'est une « vitesse sûre ». L'objectif n'est pas de ralentir les gens — c'est de faire en sorte que la voie rapide soit la voie prévisible.
Gardez les changements petits et responsabilisés. Privilégiez les PR qui font une seule chose, ont un reviewer clair et peuvent être rollbackées facilement.
Règle simple : si un changement ne peut pas être expliqué en quelques phrases, il doit probablement être découpé.
Les garde‑fous fonctionnent mieux quand ils sont automatiques et constants :
Pensez en couches pour ne pas tout tester de la même façon :
Écrivez moins, mais écrivez les bonnes choses :
Utilisez les assistants IA pour des drafts : code de première passe, scaffolding de tests, suggestions de refactor et plans de doc. Mais gardez la responsabilité humaine : les reviewers valident la merge, les équipes décident des dépendances, et personne ne doit accepter du code généré qu'il ne peut pas expliquer.
Une façon pratique de conserver la « vitesse prototype » tout en réduisant le risque opérationnel est de standardiser la passation des prototypes générés en chat vers des systèmes maintenus. Par exemple, si vous utilisez une plateforme vibe‑coding comme Koder.ai pour générer des apps web (React), backends (Go + PostgreSQL) ou mobiles (Flutter) depuis une interface chat, traitez la sortie comme n'importe quel artefact d'ingénierie : exportez la source, passez‑la dans vos gates CI normaux et exigez tests + revue avant usage étendu. Des fonctions comme snapshots/rollback et un mode planification aident à aller vite tout en rendant les changements traçables et réversibles.
Le vibe coding peut être un choix intelligent quand vous devez apprendre vite, valider une idée ou débloquer une équipe. Il devient une mauvaise décision quand la vitesse remplace la clarté et que le code est traité comme « assez bon » pour un usage long terme.
Utilisez le vibe coding quand la plupart de ces éléments sont vrais :
Évitez‑le quand vous touchez paiements, auth, permissions, workflows critiques ou tout ce dont vous seriez gêné d'expliquer lors d'un incident.
Choisissez un garde‑fou à implémenter en premier : « Aucun prototype n'atteint 20 % des utilisateurs sans tests + revue. » Alignez‑vous là‑dessus en équipe pour garder la vitesse sans hériter du chaos.
« Vibe coding » est un développement guidé par l'intuition et la vitesse : on privilégie l'élan et le déploiement plutôt que la spécification complète des exigences, des cas limites et de la conception à long terme.
C'est souvent efficace pour des prototypes et pour apprendre rapidement, mais ça devient risqué lorsque le code doit devenir un système durable que d'autres doivent pouvoir étendre en toute sécurité.
Utilisez-le pour des spikes, des prototypes et des expériences limitées dans le temps — surtout quand l'incertitude est élevée et que le coût de l'erreur doit rester faible.
Évitez-le pour les paiements, l'authentification, les permissions, les workflows cœur, les bibliothèques partagées et tout ce qui implique des données sensibles ou réglementées. Si ça doit démarrer de manière « vibe », déployez derrière un feature flag et planifiez le durcissement avant un déploiement large.
La montée en charge distribue le contexte. Ce qui tenait dans la tête d'une personne devient du savoir tribal, et ce savoir tribal ne survit pas à la croissance d'une équipe.
À grande échelle, les décisions non documentées, les réparations ponctuelles et les patterns incohérents sont copiés. Le coût n'est pas une grosse panne unique, mais de nombreuses petites surprises : changements plus lents, plus de régressions, intégration plus difficile et sorties risquées.
Créez un point de transition explicite : « prototype » vs « production ». Ensuite, faites un court passage de durcissement :
Timeboxz cela et traitez-le comme une graduation : rendez-le maintenable ou supprimez-le.
Commencez par rendre la dette visible et assignée :
Le but n'est pas zéro dette, mais éviter une accumulation silencieuse.
Rendez explicites les dépendances et testez les « poignées de main » :
Si vous ne pouvez pas expliquer ce qui pourrait casser, le couplage est trop caché.
Adoptez une stratégie de tests en couches pour préserver la vitesse :
Gardez les PR petites ; les changements plus petits sont plus faciles à tester et à rollbacker.
Ajoutez l'observabilité minimale viable par service :
Associez cela à des runbooks basiques : comment déployer, rollbacker et diagnostiquer les incidents courants.
Mettez en place des « valeurs par défaut sûres » qui ne reposent pas sur la mémoire :
Ces mesures sont légères comparées au coût d'une fuite ou d'une mise en conformité forcée.
Surveillez chiffres et langage d'équipe :
Quand vous voyez cela, considérez que vous avez besoin de serrer les garde‑fous, standardiser les patterns et réduire le couplage caché avant que les releases ne deviennent un tirage au sort.
