Pourquoi le « vibe coding » prospère grâce à l'imperfection et au changement

Ce que signifie le « vibe coding » (et ce que ce n’est pas)

« Vibe coding » est une façon de construire des logiciels en s’appuyant sur l’élan : partir d’une idée approximative, écrire la chose la plus simple qui fonctionne, et laisser les retours réels orienter la suite. Il s’agit moins de suivre un plan parfait que de maintenir le projet en mouvement assez longtemps pour découvrir ce qui compte vraiment.

Ce que c’est

Le « vibe coding » est un état d’esprit pragmatique :

• Partir petit, livrer quelque chose que l’on peut tester.
• Apprendre de ce qui casse, embrouille les utilisateurs ou prend trop de temps.
• Ajuster rapidement, même si cela signifie changer de direction.

Au début, la vitesse compte parce que l’incertitude est élevée. Vous ne savez pas encore quelles fonctionnalités apportent de la valeur, quels cas limites sont réels, ou si l’idée mérite une version « finale ». Les itérations rapides achètent de la clarté.

Ce que ce n’est pas

Le « vibe coding » n’est pas « peu importe, ça ira ». Ce n’est pas une excuse pour ignorer des bases comme la sécurité des données, la sûreté ou la confiance des utilisateurs. Et ça ne veut pas dire qu’on ne refactorera jamais—seulement qu’on remet la finition à plus tard, une fois qu’on l’a méritée.

Rapide vs. négligent

« Rapide » signifie faire des compromis délibérés pour réduire le temps d’apprentissage :

• Vous simplifiez les exigences.
• Vous coupez les fonctionnalités optionnelles.
• Vous acceptez un hack temporaire avec un plan clair pour le revoir.

« Négligent » signifie ne pas réfléchir du tout :

• Pas de note sur ce qui est temporaire.
• Pas de vérifications minimales.
• Aucun moyen de reproduire les problèmes.

Le vrai objectif : apprendre

L’objectif du vibe coding n’est pas la perfection, c’est l’information. Chaque petite version est une question posée au monde réel : Est‑ce que quelqu’un veut ça ? Quelle partie est confuse ? Quoi automatiser ensuite ? Vous construisez du savoir autant que du logiciel.

L’imperfection est une caractéristique du travail réel

Les plans parfaits sont rares parce que les projets réels ne sont pas statiques. Les exigences bougent après un appel client, un coéquipier propose une meilleure approche, ou vous voyez enfin le produit en usage. Le « vibe coding » fonctionne parce qu’il considère ce désordre comme normal, pas comme un manque de discipline.

Pourquoi la perfection vous ralentit

La peur de l’erreur crée souvent un retard caché : on attend de commencer tant qu’on n’est pas certain. Mais la certitude arrive généralement seulement après avoir construit quelque chose et observé son comportement.

Quand vous visez « pas d’accrocs », vous avez tendance à :

• reporter la mise en production jusqu’à ce que vous ayez prévu tous les cas,
• éviter les décisions qui génèrent du feedback (parce que le retour pourrait être négatif),
• surconstruire des protections pour des problèmes qui ne se produiront peut‑être jamais.

Le résultat n’est pas une meilleure qualité—c’est un apprentissage plus lent.

Les bugs et accrocs sont des signaux

Les imperfections sont des informations. Un écran confus indique où les gens butent. Une fonction fragile révèle les véritables limites de votre système. Un ticket de support « bizarre » montre ce que les utilisateurs tentent vraiment, pas ce que vous aviez imaginé.

Ainsi vus, les bugs ne sont pas seulement des défauts à cacher. Ce sont une carte de ce qui importe ensuite.

« Assez bon pour l’instant » est une décision valide

Livrer du code imparfait ne veut pas dire livrer du code négligent. Cela signifie adapter l’effort à l’incertitude.

« Assez bon pour l’instant » est la bonne décision quand :

• la fonctionnalité est encore façonnée par les retours,
• le coût d’une erreur est faible et réversible,
• vous avez besoin de données d’usage réelles pour choisir la bonne direction.

Si vous pouvez revenir en arrière, limiter la portée des dégâts et apprendre rapidement, l’imperfection devient un outil. Vous ne baissez pas les standards—vous les séquencez : d’abord prouver la valeur, puis durcir ce qui perdure.

Hacks temporaires : le bon, le mauvais et l’utile

Les hacks temporaires font partie du vibe coding : vous cherchez à comprendre le travail réel avant de vous engager sur une architecture « propre ». L’astuce est de distinguer les raccourcis sains de ceux qui deviennent silencieusement problématiques.

Le bon : des hacks qui achètent de l’apprentissage

Les raccourcis « faire marcher » courants incluent :

• valeurs codées en dur (clés API dans un fichier local, identifiants fixes, un seul compte utilisateur),
• étapes manuelles (exécuter une commande, copier/coller un CSV, déclencher un deploy à la main),
• scripts simples (Python/Bash ponctuel pour renommer des fichiers ou backfiller des données),
• intégrations fines (« appeler juste l’endpoint », sans retry ni monitoring encore).

Ils sont valables comme prototypes parce qu’ils répondent vite à des questions à haute valeur : Est‑ce que quelqu’un veut ça ? Quelles entrées comptent ? Où sont les vrais cas limites ? Un hack est utile quand il réduit l’incertitude et garde le périmètre sous contrôle.

Le mauvais : des hacks qui deviennent des dépendances invisibles

Les hacks deviennent nuisibles quand ils cessent d’être perçus comme temporaires.

Le schéma dangereux : « ça marche, donc personne n’y touche ». Avec le temps, les coéquipiers (ou le vous du futur) commencent à compter sur des hypothèses cachées :

• une valeur codée en dur devient « la seule valeur » que le système accepte,
• une étape manuelle devient le point de défaillance unique d’une release,
• un script rapide devient le seul enregistrement de la transformation des données.

C’est ainsi que des raccourcis temporaires deviennent des dépendances invisibles : des comportements critiques non documentés, non testés, et sans propriétaire.

« Temporaire » est une promesse à tenir

Qualifier quelque chose de temporaire n’est pas une étiquette—c’est un engagement.

Rendez la promesse concrète :

• Notez pourquoi c’est un hack et ce que signifie « fait correctement »,
• Mettez une date d’expiration ou un déclencheur (« retirer après le premier client payant », « remplacer avant le lancement public »),
• Suivez‑le dans votre backlog, pas seulement dans votre tête.

Un hack bien géré est honnête, limité dans le temps et facile à remplacer. Un hack non géré n’est que de la dette technique avec de meilleures vibes.

Le changement continu vaut mieux que la prédiction parfaite

Essayer de « bien faire » dès le départ semble responsable—jusqu’à ce que la réalité arrive. Le vibe coding s’appuie sur une vérité plus simple : vous ne pouvez pas prédire ce que les utilisateurs valoriseront tant qu’ils n’utilisent pas réellement quelque chose.

Les releases rapides créent du vrai feedback

Une release rapide transforme les opinions en preuves. Plutôt que de débattre des fonctionnalités en réunion, vous livrez une petite tranche et observez : où les gens cliquent, ce qu’ils ignorent, ce qu’ils demandent, ce qui les confond.

Ce feedback est difficile à falsifier. C’est aussi le seul type d’information qui change réellement les priorités. Un plan est une supposition ; une fonctionnalité livrée est un test.

Le code initial est destiné à être remodelé

La première version n’est pas une fondation—c’est une sonde. Le code initial est souvent :

• remplacé parce que vous avez appris une meilleure approche,
• simplifié parce que la fonctionnalité n’était pas aussi importante que prévu,
• étendu parce que les utilisateurs ont trouvé un besoin réel inattendu.

Ce n’est pas un échec. C’est le coût attendu d’un apprentissage rapide.

La boucle feedback : build → ship → learn → adjust

La puissance vient de la boucle, pas de la première tentative :

1. Build la plus petite version utile
2. Ship aux vrais utilisateurs (même si c’est rugueux)
3. Learn du comportement et des tickets de support
4. Adjust le périmètre, le design et l’implémentation

Quand la boucle est courte, changer coûte peu. Quand elle est longue, changer devient effrayant—alors les équipes s’accrochent aux prédictions.

Exemple simple : les exigences changent après la première démo

Imaginons que vous montrez en démo une fonctionnalité « Recherches sauvegardées ». Vous avez construit une UI pour nommer et stocker des filtres, en pensant que les utilisateurs géreraient une bibliothèque de vues.

Après la démo, trois choses se produisent :

• Les utilisateurs ne nomment pas les recherches—ils veulent juste « relancer en un clic » le dernier filtre.
• La vraie douleur est de partager les recherches avec des collègues.
• Le support signale de la confusion sur ce qui est sauvegardé (filtres vs résultats).

Si vous aviez tout planifié parfaitement, vous auriez encore eu tort. Si vous avez livré rapidement, vous avez maintenant une direction claire : prioriser les « Filtres récents » et les « Liens partageables », et simplifier le modèle de stockage. Le code écrit n’est pas perdu—c’est une marche qui vous a montré quoi construire ensuite.

L’objectif n’est pas de prédire le changement. C’est de concevoir votre workflow pour que le changement soit normal, sûr et productif.

Comment rendre l’imparfait sûr

Le travail imparfait devient dangereux quand personne ne sait ce qui est « temporaire » et ce qui est « le système maintenant ». L’objectif n’est pas d’éviter les raccourcis—c’est de rendre les raccourcis visibles, réversibles et bornés.

Rendre le raccourci explicite

Le geste de sécurité le plus simple est de nommer ce que vous faites pendant que vous le faites. Utilisez des labels comme « hack », « prototype » ou « v1 » dans les commits ou tickets pour que le vous du futur (ou un collègue) ne traite pas un patch rapide comme une conception long terme.

Si vous travaillez seul, ça compte quand même. Dans un mois, vous ne vous souviendrez pas quelles parties étaient intentionnelles et lesquelles étaient « juste pour l’instant ».

Créer le « reçu » immédiatement

Les raccourcis sont acceptables ; les raccourcis oubliés sont coûteux. Ajoutez une tâche de suivi dès que vous introduisez un raccourci—tant que le contexte est frais et que vous savez encore à quoi ressemblerait la version « correcte ».

Une tâche de suivi utile est spécifique et testable :

• Remplacer une limite codée en dur par une config + validation
• Ajouter la gestion d’erreur pour timeouts et stratégie de retry
• Supprimer un flag temporaire et migrer les données stockées

Écrire les hypothèses avant qu’elles ne vous mordent

La plupart des hacks reposent sur des hypothèses cachées : petite taille de données, faible trafic, un seul utilisateur, entrées bienveillantes. Notez les hypothèses que vous faites (taille de données, patterns d’usage) dans la description du ticket, un court doc, ou même un commentaire près du workaround.

Ce n’est pas de la bureaucratie—c’est un déclencheur pour quand le code devra changer. Quand une hypothèse cesse d’être vraie (par ex. « seulement 100 enregistrements »), vous avez déjà documenté pourquoi le raccourci peut échouer.

Garder une petite liste « problèmes connus »

Maintenez une liste visible et concise des risques et accrocs pour que n’importe qui puisse répondre rapidement :

• Qu’est‑ce qui peut casser en cas de croissance ?
• Qu’est‑ce qui est volontairement incomplet ?
• Qu’est‑ce qui nécessite une attention avant qu’on n’appelle ça « v1 » ?

Le travail imparfait reste sûr quand il est étiqueté, suivi et entouré de limites claires. C’est ainsi qu’on va vite sans construire une machine mystérieuse.

Garde‑fous : où il ne faut pas improviser

Le « vibe coding » marche parce que vous allez vite et apprenez vite. Mais certains domaines ne pardonnent pas un « on réglera plus tard ». L’astuce : garder votre vitesse créative tout en posant quelques rails durs autour des parties qui peuvent causer un dommage irréversible.

Choisir vos « non négociables »

Choisissez 1–2 catégories où vous n’improvisez pas :

• Sécurité (auth, contrôle d’accès, secrets, limites de débit)
• Confidentialité (gestion des PII, consentement, rétention)
• Paiements (idempotence, retries, reçus, bases antifraude)
• Sauvegardes (restauration testée, pas seulement créée)

Vous n’avez pas besoin d’une conformité entreprise. Vous avez besoin de lignes claires : si vous touchez un non négociable, vous ralentissez, vous le révisez et vous le documentez.

Tester les points douloureux, pas tout

Ajoutez des tests basiques là où l’échec ferait le plus de mal. Cela signifie généralement :

• Connexion/inscription et vérifications de permissions
• Tout code qui écrit des enregistrements liés à de l’argent
• Migrations de données ou éditions en masse
• Les « portes sans retour » (suppression, emails, changements d’état irréversibles)

Une poignée de tests ciblés peut prévenir la classe de bugs qui détruisent la confiance.

Livrer en sécurité : flags, paliers et rollbacks

Utilisez des feature flags ou des déploiements par paliers quand c’est possible, surtout pour des changements de facturation, modèles de données ou flux centraux. Même un simple toggle « interne uniquement » vous donne du temps pour observer le comportement réel avant qu’il soit généralisé.

Définissez un plan de rollback pour les changements risqués. Concrètement : sachez quelle version vous reviendrez, quelles données pourraient être impactées et comment vérifier la récupération. Si le rollback est impossible, traitez le changement comme plus risqué et ajoutez une revue supplémentaire.

Si vous voulez une checklist légère à garder sous la main, liez vers votre propre /release-notes ou /runbook et mettez‑les à jour au fur et à mesure que vous apprenez.

Dette technique sans culpabilité

La dette technique n’est pas une confession d’avoir « mal fait ». C’est le coût supplémentaire que vous acceptez quand vous choisissez la vitesse ou la simplicité maintenant, en sachant que vous rangerez plus tard. Dans le vibe coding, ce compromis peut être intelligent—surtout quand vous apprenez encore ce que doit devenir le produit.

La dette est un outil, pas un défaut de caractère

Parfois, on prend de la dette volontairement : valeurs codées, copier‑coller rapide, sauter les tests, utiliser un modèle de données temporaire. L’essentiel est d’être honnête sur ce qui est temporaire et pourquoi. La dette devient un problème seulement quand elle commence à dicter votre rythme.

Signes qu’elle gonfle trop vite

Surveillez ces symptômes pratiques :

• De petites modifications semblent étrangement lentes parce que vous craignez de tout casser
• Les bugs reviennent dans les mêmes zones (le code « fuit »)
• Les corrections entraînent de nouvelles cassures ailleurs
• Vous évitez de toucher certains fichiers, routes ou écrans

Quand ces signes apparaissent, votre dette accumule des intérêts.

Suivez‑la avec une petite liste

Ne lancez pas un plan de réécriture massif. Gardez une courte « Liste de Dette » (5–15 éléments) facile à parcourir. Chaque élément devrait inclure :

• Ce qui gêne (ex. « validation du checkout dupliquée en 3 endroits »)
• L’impact (vitesse, fiabilité, douleur client)
• Une petite prochaine étape (pas « réécrire les paiements », mais « centraliser la fonction de validation »)

Cela transforme la culpabilité vague en travail gérable.

Définir un rythme de remboursement

Choisissez une règle par défaut et tenez‑la. Une pratique commune : 20 % de chaque cycle (ou un jour par semaine) dédié au remboursement : nettoyages, tests autour des zones risquées, suppression de code mort, simplification de flux confus. Si les délais compressent, réduisez le scope—mais gardez le rythme. L’entretien régulier bat les feux de dette occasionnels qui n’arrivent jamais.

Workflow pratique : livrer petit, puis étendre

Le vibe coding fonctionne quand vous traitez votre première version comme un mouvement, pas comme un monument. L’objectif est de délivrer quelque chose d’utile, puis de laisser l’usage réel vous dire quoi construire ensuite.

1) Définir la plus petite version utile (votre vrai MVP)

Ne commencez pas par « toutes les fonctionnalités qu’on veut un jour ». Commencez par une tâche concrète que votre code doit accomplir de bout en bout.

Une bonne définition de MVP inclut généralement :

• Une action utilisateur principale (ex. « créer et sauvegarder une note »)
• Un indicateur de succès (« ça se sauvegarde de façon fiable et se charge assez vite »)
• Une contrainte (« pas de comptes pour l’instant »)

Si le MVP ne tient pas en une phrase, c’est probablement une v2.

2) Limitez dans le temps les expérimentations pour qu’elles restent des tests

L’exploration est utile jusqu’à ce qu’elle se transforme en détour de plusieurs semaines. Mettez‑y une horloge : heures ou jours, pas semaines.

Exemples :

• « Tester deux approches pendant 3 heures, choisir une fin de journée. »
• « Prototyper l’UI en une après‑midi, valider avec un ami. »

Le timeboxing force les décisions. Il permet aussi de jeter un cul‑de‑sac sans sentir qu’on a perdu un mois.

3) Choisir des solutions simples que vous pouvez remplacer plus tard

Privilégiez tôt la version la plus facile à comprendre et à retirer. Une implémentation basique remplaçable vaut mieux qu’une solution intelligente qui vous bloque.

Demandez‑vous : « Si ça casse, puis‑je l’expliquer et le réparer en 10 minutes ? » Si non, c’est peut‑être trop sophistiqué pour ce stade.

4) Rendre explicites les coupes de périmètre

Écrivez ce que vous ne construisez pas encore—littéralement.

Les items « pas encore » peuvent inclure : permissions, onboarding, analytics, polish mobile, gestion parfaite des erreurs. Les coupes de périmètre réduisent le stress, évitent la complexité accidentelle et font de l’expansion suivante un choix délibéré plutôt qu’une obligation rampante.

Où les plateformes peuvent aider (sans changer l’état d’esprit)

Si vous utilisez une plateforme de vibe‑coding comme Koder.ai, elle peut resserrer la boucle build → ship → learn : aller d’une invite chat à une webapp fonctionnelle (React) ou un backend (Go + PostgreSQL) rapidement, puis itérer au fil des retours. L’essentiel est d’utiliser la vitesse pour tester des hypothèses, pas pour sauter les garde‑fous—gardez vos non négociables (sécurité, confidentialité, paiements) explicites même si l’outillage facilite le prototypage.

Transformer un hack en un v1 maintenable

Un hack devient v1 quand vous cessez de le traiter comme une expérience personnelle et que vous le traitez comme quelque chose sur lequel d’autres vont dépendre. Pas besoin de réécriture complète. Il suffit de quelques améliorations délibérées qui rendent le comportement actuel compréhensible, diagnosticable et supportable.

Checklist « Fait pour l’instant »

Avant d’appeler ça v1, parcourez une checklist légère qui force la clarté sans vous freiner :

• Quelqu’un d’autre peut‑il l’exécuter ? Une commande ou une courte liste d’étapes.
• Les hypothèses sont‑elles écrites ? Entrées, environnements, identifiants et « ça ne marche que si… »
• Que se passe‑t‑il en cas d’échec ? Les erreurs doivent être visibles et exploitables.
• Y a‑t‑il un rollback ou un interrupteur ? Même manuel, c’est mieux que rien.
• Le périmètre est‑il gelé pour cette version ? Les nouvelles idées vont dans une liste, pas dans la release.

Documenter les accrocs (volontairement)

Un v1 maintenable ne prétend pas être parfait. Il dit la vérité.

Créez une courte note « Limitations connues » qui répond :

• Qu’est‑ce qui casse ? Cas limites, limites de scalabilité, bizarreries navigateur/appareil.
• Qu’est‑ce qui manque ? Fonctionnalités attendues plus tard.
• Qu’est‑ce qui est manuel ? Étapes humaines restantes (approbations, corrections de données, tâches planifiées).

Placez‑la près du code ou dans un doc interne simple, et liez‑la depuis le README. Cela transforme la connaissance tribale en information exploitable pour vous‑même plus tard.

Ajouter de l’observabilité basique tôt

Pas besoin d’un programme de monitoring complet. Il vous faut des signaux.

Commencez par :

• Logs structurés pour actions clés (qui/quoi/quand) et détails d’erreur.
• Suivi des erreurs pour que les plantages ne dépendent pas d’un retour utilisateur.
• Quelques compteurs : inscriptions, exécutions réussies, exécutions échouées, latence si pertinent.

Le but : quand quelqu’un signale « ça n’a pas marché », vous trouviez la raison en minutes, pas en heures.

Mettre en place un chemin de support simple

Si les utilisateurs ne peuvent pas signaler les problèmes, ils partent sans mot dire.

Choisissez un canal et rendez‑le visible :

• Un court formulaire de feedback
• Une adresse email dédiée
• Un lien « Signaler un problème » qui ouvre un template d’issue

Puis décidez qui triage, en combien de temps vous répondez, et ce que signifie « on réparera plus tard ». C’est là que le hack cesse d’être fragile et devient un produit.

Refactorer en chemin (sans réécritures sans fin)

Le refactoring est le moyen pour le vibe coding de rester rapide sans se transformer en tas de raccourcis fragiles. L’astuce : le traiter comme une suite de petites améliorations ciblées—pas un événement dramatique de « tout recommencer ».

Refactorer après avoir appris, pas avant

Le code initial pose surtout une question au produit : Ce flux sera‑t‑il utilisé ? Quels cas limites comptent ? Refactorez après avoir appris ce qui est réel. Si vous nettoyez trop tôt, vous poliserez des hypothèses qui ne survivront pas au contact des utilisateurs.

Un bon signal : vous avez déployé une version fine, elle est utilisée, et vous touchez sans cesse la même zone.

Remplacer le hack le plus risqué d’abord

Tous les hacks ne se valent pas. Certains sont laids mais sûrs ; d’autres sont des bombes à retardement.

Priorisez ce qui est à la fois haut impact et le plus susceptible d’échouer :

• Tout ce qui peut perdre des données, facturer incorrectement ou exposer des infos privées
• Un contournement qui casse dès qu’on ajoute une option ou un type de client
• Une étape manuelle que seule une personne sait faire

Éliminer d’abord le hack le plus risqué vous donne de la sécurité et de l’air.

Éviter les réécritures motivées par le goût

Les réécritures tentent parce qu’elles semblent propres. Mais « je n’aime pas ce code » n’est pas un résultat business. Visez des refactorings ayant des résultats : moins de bugs, changements plus rapides, meilleure ownership, tests plus simples, onboarding plus facile.

Si vous ne pouvez pas nommer le résultat, vous refactorez probablement pour le style.

Utiliser des tranches fines pour améliorer sans tout casser

Au lieu d’arracher un système entier, améliorez un chemin étroit de bout en bout.

Exemple : laissez l’ancien flux fonctionner, mais refactorez uniquement le chemin « créer facture »—ajoutez validation, isolez une dépendance, écrivez quelques tests—puis passez au suivant. Progressivement, le chemin amélioré devient la norme et l’ancien code s’éteint naturellement.

Quand ralentir et nettoyer

Le vibe coding récompense le mouvement, mais l’élan n’est pas synonyme de progrès. Parfois, le moyen le plus rapide pour livrer est de faire une pause, réduire le risque et rendre les prochains changements moins coûteux.

Signaux d’alarme qui disent « pause et réparer »

Si vous voyez l’un de ces signes, vous n’échangez plus de la finition contre de la vitesse—vous échangez de la fiabilité contre de la chance :

• Pannes répétées ou incidents récurrents (« même bug, nouveau jour »)
• Problèmes de sécurité (clés exposées, auth bâclée, permissions non revues)
• Déploiements bloqués parce que le code est trop fragile pour changer sereinement
• Régressions de performance impactant les clients et revenant sans cesse
• Une pile croissante d’étapes manuelles que seule une personne connaît

« Stop and fix » vs « keep moving »

Règle utile : stop and fix quand le bazar actuel rend le prochain changement imprévisible.

Moments « stop and fix » :

• Un bug peut causer perte de données, problèmes de vie privée ou facturation incorrecte
• Vous ne pouvez pas tester sans « essayer en prod et voir »
• Une petite modification demande de toucher cinq fichiers non liés et casse quelque chose à chaque fois

Moments « keep moving » :

• Le problème est cosmétique ou affecte un outil interne avec un contournement clair
• Vous avez un hack temporaire isolé et facile à supprimer plus tard
• Le risque est compris, documenté et limité dans le temps

Comment communiquer le compromis

Soyez explicite sur coût, risque et bénéfice. Au lieu de « on devrait refactorer », dites :

• Ce qui se passe maintenant (ex. « les déploiements échouent deux fois par semaine à cause de migrations incohérentes »)
• L’impact (temps perdu, dommage utilisateur, risque de revenu)
• Le plus petit nettoyage qui change la tendance (1–3 tâches concrètes)
• Ce que vous repoussez en le faisant (et pourquoi ça vaut le coup)

Terminez par un résumé d’état d’esprit simple : apprendre vite, réparer souvent—livrez l’expérience, puis remboursez l’incertitude avant qu’elle ne s’accumule.