Le vibe coding est une manière rapide, orientée expérimentation, de construire avec l’IA. Découvrez son fonctionnement au quotidien, en quoi il diffère du génie logiciel traditionnel et quand l’adopter.
Le « vibe coding » est une construction centrée sur l’intention : vous commencez par ce que vous voulez obtenir, essayez rapidement quelque chose, puis orientez le résultat au ressenti et aux retours plutôt qu’en concevant chaque détail à l’avance. Le « vibe » est la boucle serrée — écrire un peu, exécuter, réagir, ajuster — jusqu’à ce que le produit se comporte comme vous l’imaginiez.
Au mieux, le vibe coding est un développement piloté par prompts avec une mentalité de bâtisseur : vous décrivez le résultat, générez ou écrivez un premier jet, puis itérez en vous basant sur ce que vous voyez. Ce n’est pas tant « un plan parfait, puis exécution » que « rendre concret, puis façonner ».
La programmation assistée par IA accélère cette approche parce qu’elle peut générer de la charpente, suggérer des implémentations et traduire une intention vague en code opérationnel. Mais l’approche existait avant les outils actuels — l’IA réduit simplement le coût d’essai des idées.
La compétence centrale reste humaine : décider quoi construire ensuite, repérer quand quelque chose cloche, et garder la boucle d’itération et de retour honnête.
Si vous voulez un exemple de workflow centré sur cette boucle, Koder.ai est essentiellement « vibe coding en tant que plateforme » : vous décrivez l’app en chat, itérez sur les comportements et l’UI, et laissez un système agent‑based générer et ajuster le projet (apps web en React, backends en Go/PostgreSQL, et apps mobiles en Flutter). Le point n’est pas qu’un outil « remplace l’ingénierie » — c’est qu’il compresse le temps idée → slice exécutable → raffinement.
Le vibe coding correspond à la culture créatrice : les gens veulent livrer de petites expériences, des prototypes et des outils personnels sans demander la permission. Des outils accessibles — environnements de dev hébergés, templates d’app, copilots puissants — rendent le prototypage rapide normal plutôt que « réservé aux experts ».
Ce n’est pas magique, et cela ne dispense pas de réfléchir. Il faut toujours définir le périmètre, tester et faire des compromis. Le vibe coding n’est pas non plus « sans structure » : c’est choisir juste assez de structure pour garder l’élan pendant que vous apprenez ce que le produit doit être.
En pratique, le vibe coding ressemble moins à « planifier un système » et plus à « guider un pair‑programmeur intelligent vers un résultat utile ». L’objectif est l’élan : obtenir quelque chose qui fonctionne vite, puis l’affiner en courtes boucles.
Choisissez un petit résultat testable que vous pouvez finir en une session — quelque chose qui produit un résultat visible. Par exemple : « Une page où je peux ajouter des éléments à une liste et qu’ils persistent après actualisation. » Une fine tranche verticale vaut mieux qu’une longue checklist car elle fait apparaître tôt des contraintes réelles.
Avant de nommer des fichiers ou débattre d’architecture, écrivez ce que la fonctionnalité doit faire en anglais clair : entrées, sorties, cas limites et ce que signifie « fini ». Cela devient l’ancre pour vos prompts et votre évaluation.
Demandez à l’IA de générer une implémentation initiale, puis ajoutez immédiatement des garde‑fous :
Vous n’acceptez pas le code aveuglément — vous façonnez l’espace de recherche.
Exécutez, cassez, ajustez. Quand quelque chose échoue, fournissez à l’IA des signaux concrets : messages d’erreur, comportement actuel vs attendu, et les plus petites étapes permettant de reproduire. Alternez entre ajustements de prompt et petites modifications de code pour ne pas perdre le contrôle des changements.
Conservez un « journal de décisions » léger : ce que vous avez essayé, pourquoi vous avez changé de direction, et quels compromis vous avez acceptés. Cela évite de répéter des impasses et facilite la transmission du projet plus tard — même si la session a été improvisée.
Le vibe coding et l’ingénierie logicielle traditionnelle peuvent produire des résultats similaires (une fonctionnalité qui marche, une app déployée), mais ils optimisent des choses différentes.
Le vibe coding favorise le mouvement : tester une idée, voir le résultat, ajuster rapidement. L’objectif est l’apprentissage et l’élan. L’ingénierie traditionnelle favorise la prévisibilité : s’assurer que le travail est estimable, relu, testé et maintenable dans le temps.
Cette différence apparaît tôt : le vibe considère la première version comme une sonde ; l’ingénierie la considère comme le début d’un système.
Dans un workflow vibe, la « spec » est souvent un prompt plus quelques exemples : « Simplifie la validation du checkout », « Ajoute un filtre comme ceci », « Adapte le ton de cette page ». C’est conversationnel et flexible.
L’ingénierie traduit habituellement l’intention en exigences, critères d’acceptation et tickets. Cette structure facilite la coordination et la vérification — surtout quand plusieurs personnes touchent la même zone.
Le vibe coding encourage les expérimentations locales : scripts rapides, composants ponctuels, cérémonie minimale. L’ingénierie traditionnelle pousse vers des patterns partagés et une architecture commune pour garder le système cohérent à mesure qu’il grandit.
Aucun n’est « plus correct » — ils servent juste des contraintes différentes.
Le vibe coding s’arrête souvent à « ça fonctionne et ça donne la sensation attendue ». L’ingénierie pose des questions supplémentaires : résistera‑t‑il à la charge ? Est‑il testable ? La gestion des erreurs est‑elle cohérente ? Les cas limites sont‑ils couverts ?
Le vibe coding est optimisé pour le flux individuel. L’ingénierie est optimisée pour les équipes : conventions, normes de revue de code, documentation et une définition partagée du « done » pour que le progrès ne dépende pas du contexte d’une seule personne.
Le vibe coding brille quand l’objectif est la vitesse, l’apprentissage et l’élan — pas une architecture parfaite dès le jour 1. Si vous utilisez la programmation assistée par IA comme partenaire pour prototyper et itérer rapidement, voici les situations où le développement piloté par prompts paye généralement.
Pour une démo, un outil interne ou une petite fonctionnalité, le vibe coding est difficile à battre. Vous décrivez le résultat (« un tableau de bord montrant les inscriptions et erreurs d’hier »), laissez le modèle ébaucher la première version, puis affinez via les retours. Utile quand le travail est autonome et le risque de casser des systèmes centraux faible.
Quand les exigences sont imprécises, l’ingénierie traditionnelle peut passer du temps à planifier des scénarios qui ne se produisent jamais. Le vibe coding permet de construire une tranche fine et exploitable, la mettre devant des utilisateurs et apprendre ce qui compte. La « spec » devient le résultat de cycles courts d’itération et de retours.
Avec une mentalité de bâtisseur, on apprend souvent plus vite en faisant qu’en lisant. Le vibe coding aide à débloquer l’apprentissage des frameworks inconnus : générer du code de démarrage, suggérer une structure de fichiers et expliquer les erreurs. Vous apprenez les concepts en contexte, avec quelque chose de tangible à l’écran.
Les parties prenantes réagissent mieux à « essayez ceci » qu’à des descriptions abstraites. Le vibe coding est idéal pour obtenir un prototype cliquable — flux basiques, UI simple, données d’exemple — pour rendre les discussions produit concrètes.
Petites automatisations (scripts de rapport, nettoyeurs de données, bots Slack simples) sont parfaites. Elles demandent peu de cérémonial, sont faciles à tester et apportent une valeur immédiate — l’assistance IA accélère nettement leur réalisation.
Le fil commun : ces cas bénéficient de la vitesse et de l’apprentissage. Quand le coût d’un peu de désordre est faible, le vibe coding offre le chemin le plus rapide vers quelque chose de réel.
Le vibe coding est excellent pour explorer « est‑ce que ça peut marcher ? » L’ingénierie traditionnelle l’emporte quand la question devient : « est‑ce que ça peut continuer à marcher — de façon prévisible, sûre et avec d’autres personnes dépendantes ? »
Si la fonctionnalité touche aux paiements, à l’authentification, aux permissions ou à tout élément critique pour la sécurité, la vitesse n’est généralement pas le goulot. L’essentiel est la correction face aux cas limites, attaques et pannes opérationnelles.
Une implémentation assistée par IA peut rester utile comme esquisse, mais la mise en production exige modélisation des menaces, codage défensif et revue. Dans ces domaines, « presque correct » équivaut souvent à « incorrect ».
Les systèmes soumis à des exigences de conformité ou d’audit nécessitent traçabilité : qui a changé quoi, pourquoi, et des preuves de tests. De même, les systèmes orientés uptime exigent monitoring, plans de rollback, gestion de capacité et playbooks d’incident.
Ces besoins vous poussent vers :
Dès que plusieurs personnes contribuent, conventions partagées et interfaces stables comptent plus que l’élan individuel. Les pratiques d’ingénierie — contrats d’API, versioning, revues de code, patterns cohérents — réduisent les coûts de coordination et évitent les « cassages surprises ».
Pour des produits destinés à durer des années, la maintenabilité prime sur la vitesse brute. Cela signifie des tests couvrant les comportements, des modules lisibles, un nommage cohérent et un modèle de données qui ne vous enferme pas.
Certains bugs ne se résolvent pas en essayant des variations jusqu’à ce que quelque chose marche. Les systèmes distribués, règles métier complexes, goulots de performance et problèmes « uniquement en production » nécessitent souvent une compréhension de domaine et une enquête méthodique — la discipline classique de l’ingénierie.
Le vibe coding semble spontané : vous décrivez, l’IA écrit, vous poussez jusqu’à obtenir le résultat. Mais le vrai différenciateur n’est pas « être bon avec l’IA ». C’est être bon pour cadrer — transformer une idée floue en un problème borné que le modèle peut résoudre sans deviner.
Une bonne session commence par une définition de petit problème et une définition claire de « fini ». Par exemple : « Convertir un CSV de leads en une liste dédupliquée par email, en conservant le timestamp le plus récent » est résoluble. « Nettoyer mon pipeline de leads » invite l’ambiguïté.
Avant de demander du code, écrivez clairement ce que réussir veut dire, ce que vous êtes prêt à ignorer et ce qui ne doit pas casser.
Les prompts utiles ressemblent à une mini‑spec :
Cela empêche l’IA d’inventer des hypothèses non voulues.
Au lieu de « écris le code », essayez : « Donne‑moi 2–3 approches, explique les compromis, puis recommande‑en une. » Vous ferez apparaître tôt les choix (script rapide vs module réutilisable, validation stricte vs parsing tolérant) et éviterez de tout réécrire ensuite.
Demandez tests, données d’exemple et modes de défaillance. Des prompts comme « Quels inputs casseront ça ? » ou « Ajoute des tests pour les cas limites et montre les sorties attendues » attrapent souvent les problèmes avant l’exécution.
Traitez chaque prompt comme un petit changement avec un seul objectif. Quand quelque chose cloche, ne recommencez pas — resserrez la spec, ajoutez une contrainte manquante, et relancez. Ce rythme est le « vibe », mais la compétence est la clarté disciplinée.
Le vibe coding va vite — l’objectif n’est pas l’architecture parfaite, mais d’éviter le type de désordre qui rend le prochain changement deux fois plus dur. Un peu de structure tôt conserve l’élan parce que vous perdez moins de temps à démêler les surprises.
Démarrez par une tranche fine qui marche de bout en bout : une action utilisateur qui traverse l’UI (si présente), la logique et le stockage/API, même sommaire. Cela crée une colonne vertébrale stable pour itérer. Quand vous ajoutez des fonctionnalités, vous étendez quelque chose de réel — pas des morceaux à moitié finis.
Quelques garde‑fous légers paient de suite :
Ce n’est pas un processus lourd — c’est une assurance qui vous permet de continuer d’expérimenter.
Gardez le code lisible et régénérable : petites fonctions, noms clairs et modules évidents (par ex. api/, services/, ui/). Si vous pouvez décrire l’objectif d’un fichier en une phrase, c’est bien.
Écrivez juste ce qu’il faut pour que quelqu’un puisse lancer le projet sans vous :
Avant d’envoyer un lien ou d’ouvrir une PR, faites une checklist rapide : supprimez le code mort, renommez les variables confuses, ajoutez des TODOs là où vous avez fait des raccourcis, et vérifiez que la tranche fine fonctionne toujours. Ces cinq minutes font souvent la différence entre « prototype sympa » et « point de départ utilisable ».
Le vibe coding va vite, donc la qualité doit être légère, reproductible et facile à appliquer en cours de route. Le but n’est pas de transformer un prototype en bureaucratie — c’est de repérer les erreurs qui vous coûtent des heures plus tard.
Avant de faire confiance, assurez‑vous que le projet s’exécute de façon fiable depuis un état propre. Installation fraîche, étapes claires et une commande qui fonctionne.
Si vous ne pouvez pas reproduire votre propre résultat, vous n’avez pas un produit — vous avez une machine chanceuse.
N’essayez pas la couverture complète. Ajoutez les tests qui protègent le cœur :
Ces tests créent un filet de sécurité pour d’autres itérations assistées par IA, où un petit refactor peut changer le comportement discrètement.
Le code généré peut être incohérent. Un formateur et un linter gardent le code lisible sans débats d’équipe. Ils attrapent aussi des erreurs courantes (variables inutilisées, imports erronés) avant le déploiement.
Posez des questions simples :
C’est crucial quand l’IA propose des « corrections rapides » comme un accès admin large ou un dump de debug.
L’IA peut réécrire des extraits reconnaissables. Si quelque chose semble copié (en particulier des gros blocs), remplacez‑le ou confirmez qu’il provient d’une source permissive. En cas de doute, gardez l’originalité et documentez la provenance.
Le vibe coding peut sembler informel — prompts rapides, résultats rapides — mais dès que le code touche des utilisateurs réels, la responsabilité vous revient. « L’IA l’a écrit » ne change pas qui est responsable de la sécurité, de la conformité ou des dommages potentiels.
Traitez prompts, historique de chat et extraits collés comme des artefacts de production. Ils peuvent être stockés, relus, exportés ou partagés accidentellement.
Quand un assistant génère du code, on ignore souvent à quoi il ressemble. Cette incertitude compte. Soyez explicite sur les sources quand vous adaptez du code (docs, GitHub, Stack Overflow). Évitez d’insérer des extraits d’« origine inconnue » dans un produit sans revue. Une habitude simple : ajouter un commentaire avec le lien de référence quand vous adaptez volontairement quelque chose.
La logique générée par l’IA peut encoder des hypothèses : noms, adresses, devises, genre, langue, besoins d’accessibilité. Testez avec des entrées et des utilisateurs divers — surtout pour les flux d’onboarding, paiements, modération et éligibilité.
Le vibe coding est excellent pour prototyper rapidement, mais les prototypes peuvent sembler terminés. Dites aux parties prenantes ce qui est réel et ce qui est provisoire : renforcement de la sécurité, monitoring, performance et revue juridique peuvent manquer. Une simple ligne dans le README (« qualité : demo ») évite des malentendus coûteux.
Un prototype vibe prouve un concept, mais les équipes ont besoin de plus que « ça marche sur ma machine ». L’objectif est de préserver la vitesse gagnée tout en rendant le travail lisible, testable et pris en charge.
Emballez le prototype comme un passage de témoin, pas une boîte mystère. Écrivez un court « README pour humains » : ce que fait la fonctionnalité, comment la lancer, ce qui est mocké, ce qui est hard‑codé et quelles parties sont expérimentales. Incluez un script de démo rapide (étapes + résultats attendus) pour que les autres puissent valider en quelques minutes.
Si vous avez construit le prototype sur une plateforme comme Koder.ai, profitez des fonctionnalités de handoff pratiques : exporter le code source, capturer un instantané avant des changements majeurs et garder un chemin de rollback simple pour que les premières expériences ne deviennent pas irréversibles.
Vos prompts sont un historique utile, mais les tickets ont besoin de clarté. Convertissez l’intention du prototype en :
Si vous avez encore le fil de prompts, collez des extraits clés dans le ticket comme contexte — pas comme spec finale.
Lors de la mise en production initiale, les réviseurs devraient prioriser :
Le style peut suivre une fois les risques maîtrisés.
« Fini » signifie typiquement : objectifs de fiabilité, monitoring/alertes basiques, docs minimales et chemin d’oncall/ownership clair. Sans propriétaire, c’est toujours un prototype.
Refactorez si la conception de base est saine mais désordonnée. Réécrivez si la structure du prototype bloque les tests, la performance ou la sécurité. Bon repère : si vous ne pouvez pas expliquer l’architecture en quelques phrases, arrêtez‑vous et redesign avant d’empiler des fonctionnalités.
Le vibe coding résonne avec une génération qui a appris en faisant : regarder un tutoriel court, essayer immédiatement et partager vite. Quand une idée devient un prototype fonctionnel en une heure, la distance entre « j’ai une idée » et « j’ai construit quelque chose » rétrécit — et cela change qui se sent autorisé à construire.
Les outils assistés par IA enlèvent beaucoup de friction initiale : configuration boilerplate, anxiété syntaxique et la peur de la « page blanche ». Cela n’annule pas les problèmes difficiles, mais permet aux débutants de partir d’un résultat — une app qui tourne, une fonctionnalité qui marche — et d’apprendre les détails en chemin.
Le vibe coding colle naturellement à des boucles d’itération serrées : prompt, exécution, ajustement, répétition. Vous obtenez des signaux immédiats du produit lui‑même — est‑ce que ça a la bonne sensation, est‑ce utile, est‑ce confus ? —. Cette vitesse rend l’apprentissage plus ludique et moins punitif que des semaines de planification sans résultat visible.
Beaucoup de nouveaux bâtisseurs ne visent pas un « système parfait » dès le jour 1. Ils veulent livrer de petits outils, les partager et itérer d’après des réactions réelles. Le vibe coding soutient cette approche car il est optimisé pour l’élan : tester des idées comme des expériences plutôt que s’engager sur un long build.
Au lieu de traduire l’intention en instructions rigides dès le départ, vous pouvez décrire ce que vous voulez en langage courant, affiner avec l’outil et vous diriger vers le résultat. Pour beaucoup, cela ressemble plus à un brainstorming qu’à du « codage ».
L’artisanat bascule de la mémorisation des API vers la capacité à prendre de bonnes décisions : quoi construire ensuite, quoi simplifier, quoi supprimer et quand le résultat est « assez bon » pour l’objectif. Dans le vibe coding, le goût — allié à la volonté d’itérer — devient un véritable avantage technique.
Le vibe coding excelle à l’exploration : transformer une idée floue en quelque chose cliquable et testable. L’ingénierie traditionnelle excelle à la durabilité : rendre cette chose fiable, compréhensible et sûre à modifier. L’astuce n’est pas de choisir, mais de savoir quand changer de mode.
Explorer (vibe‑first) : esquisser la fonctionnalité avec des prompts rapides, accepter le code désordonné et optimiser l’apprentissage. Gardez une « zone d’attente » pour ce que vous sautez volontairement (auth, cas limites, gestion d’erreur).
Valider (vérification de réalité) : lancez l’app, essayez des inputs stupides et confirmez que le flux principal fonctionne. Si ce n’est pas franchement mieux que l’alternative, arrêtez‑vous — c’est là que le vibe vous fait gagner du temps.
Durcir (passage ingénierie) : refactorez en modules clairs, ajoutez des tests autour des comportements les plus précieux et rendez les échecs visibles (bonnes erreurs, valeurs par défaut sûres). Consignez les hypothèses et compromis pour que votre futur vous n’ait pas à deviner.
Maintenir (compatibilité équipe) : documentez l’exécution, le déploiement et comment changer sans tout casser.
Pour garder la vitesse sans le chaos, apprenez les bases du debugging, des tests et de l’hygiène de sécurité (validation des entrées, frontières d’auth, gestion des secrets). C’est suffisant pour préserver l’élan tout en évitant des casse‑têtes évitables.
Prochaine étape : améliorez votre workflow de prompting avec /blog/how-to-write-better-prompts-for-coding, et si vous évaluez des outils ou des plans, consultez /pricing.
C’est une approche de construction axée sur l’intention : on part du comportement souhaité, on génère ou écrit rapidement une première version, puis on itère en courtes boucles en se basant sur ce qu’on observe en fonctionnement.
Une bonne session de vibe n’est pas « sans règles », mais plutôt « feedback rapide + juste assez de structure pour garder le contrôle ».
Non — l’IA accélère le processus, mais le workflow (construire une tranche, tester, ajuster) existait bien avant les copilots.
L’IA réduit surtout le coût d’essai d’idées en écrivant la charpente, en proposant des implémentations et en aidant au debug — mais vous restez responsable des décisions.
Commencez par un résultat minuscule et testable que vous pouvez finir en une session.
Exemple : « Une page où je peux ajouter des éléments à une liste et qu’ils persistent après actualisation. » Cette tranche fine met en évidence les contraintes réelles sans s’engager sur une grosse architecture.
Rédigez une mini‑spec en langage naturel :
Puis utilisez cela comme ancre pour vos prompts et pour juger si le résultat est vraiment correct.
Donnez des signaux concrets :
Évitez de repartir de zéro ; resserrez une contrainte à la fois pour voir ce qui change et pourquoi.
Un journal de décisions empêche les itérations rapides de devenir des impasses répétées.
Gardez‑le léger — juste des points :
Il facilite aussi la transmission et le nettoyage ultérieur.
Le vibe coding optimise la vitesse et l’exploration ; l’ingénierie optimise la prévisibilité, la coordination et la maintenance long terme.
Concrètement :
Très adapté pour :
Fil conducteur : le coût d’un peu de désordre est faible et la vitesse d’apprentissage compte.
Préférez l’ingénierie traditionnelle quand la sécurité et la correction priment sur la vitesse :
Une version vibe peut servir d’esquisse, mais la mise en production exige revue, tests et modélisation des menaces.
Utilisez des contrôles légers et répétables qui ne tuent pas l’élan :
Si vous voulez une routine simple : explore → validate → harden → maintain.
C’est excellent pour les prototypes rapides, mais dès que le code touche de vrais utilisateurs, la responsabilité est humaine : sécurité, conformité, et dommages potentiels sont de votre ressort.
Quelques points clés :
Emballez le prototype comme un passage de relais, pas comme une boîte noire : README humain avec ce que fait la fonctionnalité, comment l’exécuter, ce qui est mocké ou hard‑codé, et ce qui est expérimental. Incluez un script de démo (étapes + sortie attendue).
Convertissez les prompts en tickets clairs : exigences, critères d’acceptation et tests à automatiser. En revue de code, priorisez les risques (sécurité, confidentialité, dépendances) avant le style. Définissez « fini » : objectifs de fiabilité, monitoring basique, docs minimales et ownership.
Réfactorez si la conception de base tient ; réécrivez si la structure du prototype bloque les tests, la sécurité ou la perf.
