Le vibe-coding combine prompts IA et itération rapide pour livrer des fonctionnalités plus vite. Découvrez ce que c'est, où ça fonctionne, les risques et comment les équipes peuvent l'utiliser en toute sécurité.
« Vibe-coding » est un nom informel pour décrire la construction de logiciels en décrivant ce que vous voulez en langage courant, puis en laissant un outil de codage IA générer la majeure partie du code pendant que vous orientez la direction. Plutôt que de commencer par une conception détaillée et de taper chaque ligne vous-même, vous itérez : demandez une fonctionnalité, exécutez-la, réagissez à ce que vous voyez et affinez le prompt jusqu'à ce que l'application se comporte comme prévu.
Ce n'est pas du « sans code ». Vous prenez toujours des décisions, déboguez, testez et façonnez le produit. La différence est où se concentre votre effort : davantage sur l'intention (ce qui doit se produire) et la vérification (est-ce arrivé de manière sûre et correcte), et moins sur l'écriture du boilerplate ou la recherche de patterns.
Les développeur·euse·s et fondateur·rice·s ont commencé à utiliser « vibe-coding » d'une manière un peu ironique pour décrire une nouvelle réalité : on peut passer d'une idée à un prototype fonctionnel en heures—parfois en minutes—en collaborant avec un LLM. Cette vitesse donne l'impression de « coder au ressenti », en ajustant la sortie jusqu'à ce qu'elle corresponde à la vision produit.
C'est tendance parce que cela capture un vrai changement culturel :
Cet article décompose le vibe-coding en termes pratiques et non surchauffés : ce qui est nouveau, où c'est réellement plus rapide, et où cela peut causer des problèmes pour les équipes plus tard. Nous parcourrons un workflow simple que vous pouvez copier, les outils couramment utilisés, et les garde-fous qui empêchent la vitesse de se transformer en code désordonné, problèmes de sécurité ou coûts surprises. Nous aborderons aussi les habitudes de prompting, les normes de revue et les considérations basiques de confidentialité et de droit que les équipes devraient avoir dès le jour 1.
Le travail logiciel traditionnel commence souvent par une spec : exigences, cas limites, critères d'acceptation, puis des tickets, puis du code visant à correspondre au plan. Le vibe-coding inverse souvent cette séquence pour beaucoup de tâches. Vous commencez par explorer une solution—souvent en conversation avec une IA—puis resserrez les exigences après avoir quelque chose qui fonctionne.
Dans une approche spec-first, la « forme » du projet est décidée tôt : architecture, modèles de données, contrats d'API et définition claire du « done ». Le vibe-coding commence typiquement par un brouillon exécutable : une UI approximative, un endpoint qui marche, un script qui prouve l'idée. La spec compte toujours, mais elle est fréquemment écrite après que la première implémentation existe, en se basant sur ce que vous avez appris.
Au lieu de commencer à partir d'un fichier vierge, vous commencez à partir d'un prompt.
Les outils de chat IA vous aident à :
Les suggestions inline dans l'IDE poussent cela plus loin : pendant que vous tapez, l'outil devine la fonction suivante, le test ou le refactor. Cela transforme le développement en une boucle continue de « décrire → générer → ajuster », plutôt que « concevoir → implémenter → vérifier ».
Le vibe-coding n'est pas entièrement nouveau—il emprunte à des workflows familiers :
La différence est d'échelle : l'IA rend cette itération conversationnelle rapide possible sur des blocs de code plus grands, pas seulement des lignes ou de petites expériences.
Le vibe-coding paraît rapide parce qu'il remplace les longues phases « réfléchir d'abord, construire ensuite » par des cycles serrés et continus. Au lieu de passer une heure à planifier l'approche parfaite, vous pouvez essayer quelque chose en quelques minutes, voir ce qui se passe et piloter depuis là.
L'accélération essentielle est la boucle. Vous décrivez ce que vous voulez, obtenez du code fonctionnel, l'exécutez, puis affinez votre demande en vous basant sur le comportement réel. Ce moment rapide de « est-ce que ça marche ? » change tout : vous ne devinez plus dans votre tête—vous réagissez à un prototype vivant.
Cela raccourcit aussi le laps de temps entre une idée et un artefact concret que vous pouvez partager. Même un résultat approximatif facilite la décision de ce qu'il faut garder, jeter ou définir comme « fini ».
Beaucoup de tâches n'ont pas besoin d'une architecture parfaite pour être utiles : un script ponctuel, un générateur de rapports, un tableau de bord simple, une page d'administration interne. Le vibe-coding vous amène rapidement à un état « assez bon pour tester », qui est souvent le principal goulot d'étranglement.
Parce que vous pouvez demander un comportement précis (« importer ce CSV, nettoyer ces colonnes, produire un graphique »), vous passez moins de temps sur le boilerplate et plus de temps à valider si l'outil résout le problème.
Le vibe-coding réduit les moments de page blanche. Avoir quelque chose—n'importe quoi—qui tourne crée de l'élan : il est plus facile d'éditer que d'inventer. Vous pouvez explorer rapidement des alternatives, comparer des approches et continuer d'avancer même quand le design final est incertain.
Le vibe-coding n'est pas un produit unique—c'est une pile. La plupart des équipes combinent quelques catégories d'outils selon le degré d'immersion souhaité versus le niveau de contrôle et de traçabilité requis.
Assistants de chat sont le partenaire de réflexion rapide : vous décrivez ce que vous voulez, collez du contexte et itérez sur idées, corrections ou explications. Ils sont excellents pour les moments « je ne sais pas par où commencer », transformer des exigences en plan ou demander des alternatives.
Copilotes IDE fonctionnent directement dans votre éditeur, suggérant du code pendant que vous tapez et aidant pour de petites étapes continues. Idéal pour l'élan : moins de context-switch, boilerplate plus rapide et refactors rapides.
Outils de recherche de code et Q&A se concentrent sur la récupération : trouver le bon fichier, mettre en avant des fonctions liées ou expliquer une base de code inconnue. Ils comptent quand le dépôt est grand et le risque de « glue code halluciné » est élevé.
Une catégorie plus récente est celle des plateformes end-to-end « chat-to-app », qui vont au-delà des snippets et aident à générer et itérer des applications entières (UI, backend, base de données) depuis un seul flux conversationnel. Par exemple, Koder.ai est construit autour de ce style vibe-coding : vous décrivez le produit, itérez en chat et générez des applis web/serveur/mobile fonctionnelles, avec des options comme mode planning, snapshots, rollback et export du code source.
Les modèles cloud donnent généralement l'impression d'être plus « intelligents » et rapides au démarrage, mais posent des questions de confidentialité (surtout pour du code propriétaire) et entraînent des coûts d'utilisation continus.
Les modèles locaux peuvent réduire l'exposition des données et parfois diminuer les coûts à long terme, mais ils peuvent être plus lents, nécessiter une configuration et demander un prompting plus soigné pour atteindre des résultats comparables.
Utilisez les outils intégrés à l'IDE lorsque vous éditez du code existant, faites de petites modifications ou comptez sur des suggestions de type autocomplétion.
Utilisez une fenêtre de chat séparée quand vous avez besoin de planification, de raisonnement multi-étapes, de comparaison d'approches ou de produire des artefacts comme des plans de tests ou des checklists de migration. Beaucoup d'équipes font les deux : chat pour la direction, IDE pour l'exécution. Si vous construisez une application from scratch, un workflow dédié chat-to-app (comme Koder.ai) peut réduire la configuration et le câblage qui ralentissent normalement le « jour zéro ».
Le vibe-coding fonctionne mieux quand vous traitez le modèle comme un·e pair rapide—pas comme un distributeur automatique de fonctionnalités finies. L'objectif est de livrer une fine tranche fonctionnelle, puis de l'étendre en toute sécurité.
Choisissez un seul parcours utilisateur que vous pouvez accomplir en heures, pas en semaines—comme « connexion → voir le tableau de bord → déconnexion ». Définissez ce que signifie « terminé » (écrans, appels API et quelques vérifications d'acceptation). Cela empêche le projet de se transformer en tas de composants à moitié finis.
Avant de demander du code, collez le contexte minimum dont le modèle a besoin :
Un bon prompt ressemble à : « Voici notre routes.ts actuel et le middleware d'auth. Ajoute un endpoint GET /me en utilisant notre cookie de session existant, et inclue des tests. »
Si vous utilisez une plateforme qui génère plusieurs couches (frontend, backend, BD), soyez tout aussi explicite sur les frontières : « React UI only », « Go + PostgreSQL backend », « Flutter client », « garder le schéma existant », etc. Ces contraintes sont précisément ce qui garde la sortie du vibe-coding alignée dans des outils comme Koder.ai.
Demandez un changement à la fois : un endpoint, un état d'UI, un refactor. Après chaque modification :
Une fois la tranche fonctionnelle établie, demandez au modèle d'aider au nettoyage : préciser les messages d'erreur, ajouter les tests manquants, mettre à jour la doc et proposer des suivis. Le workflow reste rapide parce que la base de code demeure cohérente.
Le vibe-coding brille quand vous essayez d'afficher quelque chose de réel rapidement—surtout quand vous êtes encore en train de définir « la bonne chose ». Si l'objectif est d'apprendre, d'explorer ou de valider une idée auprès d'utilisateurs, le gain de vitesse peut valoir plus qu'une architecture parfaite dès le jour 1.
Prototypes UI et expériences produit sont un bon match. Quand la question principale est « Les utilisateurs comprennent-ils ce flux ? », vous pouvez itérer en heures plutôt qu'en semaines. Le vibe-coding est aussi efficace pour des outils internes simples où l'interface et le modèle de données sont directs.
Apps CRUD (create/read/update/delete) sont un autre terrain favorable : dashboards d'administration, outils d'inventaire légers, portails clients simples ou formulaires back-office. Ces apps répètent souvent des patterns familiers—routing, formulaires, validation, pagination—où l'assistance IA peut générer rapidement une base solide.
Automatisations fonctionnent bien aussi : scripts qui extraient des données, les transforment et les poussent ailleurs ; rapports programmés ; « glue code » reliant des API. La sortie est facile à vérifier (le job s'est exécuté, le fichier a l'air correct, le message Slack est arrivé), ce qui maintient le risque maîtrisable.
Le vibe-coding est particulièrement efficace quand les exigences émergent encore. En phase initiale, les équipes n'ont pas besoin de solutions parfaites—elles ont besoin d'options. Utiliser l'IA pour générer plusieurs variantes (différentes mises en page UI, modèles de données alternatifs, approches multiples d'un même workflow) aide les parties prenantes à réagir à quelque chose de concret.
C'est aussi utile pour le travail exploratoire : proof-of-concepts rapides, pipelines de données en phase d'essai ou spikes « peut-on faire ça ? ». L'objectif est de réduire l'incertitude, pas de produire un système final durable.
Évitez d'utiliser le vibe-coding comme approche principale pour les systèmes critiques pour la sécurité (dispositifs médicaux, automobile, aviation), où de petites erreurs peuvent causer des dégâts réels. Soyez prudent dans les environnements à forte conformité où la traçabilité, le contrôle strict des changements et la documentation sont obligatoires. Et méfiez-vous pour la concurrence complexe ou les systèmes hautement distribués : le code généré par IA peut sembler plausible tout en cachant des conditions de course subtiles et des problèmes de fiabilité.
Dans ces cas, le vibe-coding peut aider pour la documentation, de petits utilitaires ou le scaffolding de tests—mais la logique cœur doit suivre des pratiques d'ingénierie plus délibérées.
Le vibe-coding peut donner l'impression d'un super-pouvoir : vous décrivez et du code fonctionnel apparaît. Le piège est que la vitesse déplace l'endroit où le risque se cache. Au lieu que les erreurs apparaissent pendant que vous tapez, elles émergent souvent plus tard—pendant les tests, en production ou quand un·e coéquipier·e doit maintenir ce qui a été généré.
Le code généré par LLM peut référencer avec assurance des API inexistantes, utiliser des fonctions de bibliothèques obsolètes ou supposer des formes de données incorrectes. Même quand il s'exécute, des problèmes subtils surviennent : erreurs d'indexation, cas limites manquants, gestion d'erreur incorrecte ou pièges de performance. Comme la sortie est généralement bien formatée et plausible, les équipes peuvent lui accorder trop de confiance et éviter la lecture attentive qu'elles feraient normalement.
Quand le code est créé rapidement, la sécurité peut être omise tout aussi vite. Les échecs courants incluent des risques d'injection (SQL, commande, template), des secrets en dur ou des logs de données sensibles, et l'ajout de dépendances non sûres parce que « ça marche dans le snippet ». Un autre risque est le copier-coller du code généré dans plusieurs services, multipliant les vulnérabilités et compliquant les correctifs.
Le vibe-coding tend à optimiser « faire fonctionner maintenant », ce qui peut conduire à une architecture désordonnée : logique dupliquée, patterns incohérents et frontières peu claires entre modules. Avec le temps, les équipes peuvent perdre la clarté sur qui possède quelles parties du comportement—surtout si beaucoup de personnes génèrent des composants similaires. Le résultat est un coût de maintenance plus élevé, un onboarding plus lent et des releases plus fragiles, même si les prototypes initiaux ont été livrés vite.
Se préparer à ces risques ne signifie pas rejeter le vibe-coding—cela signifie le traiter comme un outil de rédaction à haute production qui nécessite toujours vérification, contrôles de sécurité et intention architecturale.
Le vibe-coding peut ressembler à une pure poussée—jusqu'à ce qu'un petit changement casse quelque chose dont vous ignoriez l'existence. L'astuce est de maintenir la vitesse créative tout en posant des « rails » sur ce qui est autorisé à être livré.
Quand l'IA génère ou modifie du code, votre meilleure défense est une définition claire et exécutable de « ça marche ». Utilisez les tests comme cette définition :
Une habitude utile : demandez au modèle d'écrire ou mettre à jour les tests en premier, puis implémentez les changements jusqu'à ce qu'ils passent. Cela transforme les « vibes » en comportements vérifiables.
Les humains ne devraient pas gaspiller leur attention sur le formatage, les erreurs évidentes ou ce qui peut être détecté automatiquement. Ajoutez des portes automatisées :
C'est là que l'IA aide deux fois : elle écrit rapidement du code et peut corriger vite les échecs de lint/type.
L'IA est excellente pour produire de gros diffs—et de gros diffs sont difficiles à comprendre. Préférez de petits refactors plutôt que de grandes réécritures, et faites circuler le travail via pull requests qui expliquent clairement l'intention, les risques et comment tester.
Si quelque chose tourne mal, les petites PR permettent de revenir en arrière, d'isoler le problème et de continuer à livrer sans drame. Si votre workflow propose snapshots/rollback (par exemple, Koder.ai inclut des snapshots que vous pouvez restaurer), utilisez-les comme filet de sécurité supplémentaire—mais ne les considérez pas comme un substitut à la revue et aux tests.
Un bon vibe-coding ne consiste pas à trouver des « prompts astucieux ». Il s'agit de donner au modèle les mêmes signaux dont un·e bon·ne coéquipier·e aurait besoin : contraintes, contexte et définition claire du succès.
Commencez par les contraintes, puis l'intention, puis les critères d'acceptation. Les contraintes empêchent le modèle d'inventer un framework, de tout réécrire ou de s'éloigner de votre codebase.
Un schéma fiable :
Ajoutez une ligne cruciale : « Posez des questions clarificatrices d'abord si quelque chose est ambigu. » Cela fait souvent gagner plus de temps que toute autre astuce, car cela évite des réitérations multiples.
Les modèles apprennent vite à partir d'exemples concrets. Si vous avez un pattern existant—un handler d'API, un style de test, une convention de nommage—collez un petit extrait représentatif et dites : « Respecte ce style. »
Les exemples fonctionnent aussi pour le comportement :
La sortie complète d'un fichier est difficile à relire et facile à mal appliquer. Demandez plutôt :
Cela vous garde en contrôle, rend la revue plus propre et vous aide à repérer les dérives accidentelles.
Les équipes performantes standardisent les prompts comme elles standardisent les templates de PR. Créez quelques prompts « go-to » pour des tâches courantes :
Stockez-les dans le repo (par exemple, /docs/ai-prompts.md) et faites-les évoluer avec la base de code et les conventions. Le résultat est une sortie plus cohérente—et moins de surprises—quelle que soit la personne qui fait du vibe-coding.
Le vibe-coding accélère la rédaction du code, mais n'enlève pas le besoin de jugement. La norme centrale à adopter est simple : traitez la sortie IA comme non fiable jusqu'à ce qu'un humain l'ait revue. Cet état d'esprit empêche les équipes de confondre « ça tourne » avec « c'est correct, sûr et maintenable ».
Le code généré par l'IA doit être revu comme s'il avait été soumis par un·e nouveau·elle sous-traitant·e que vous ne connaissez pas : vérifiez les hypothèses, contrôlez les cas limites et confirmez qu'il respecte les règles produit.
Une checklist pratique de revue :
Les équipes vont plus vite quand elles arrêtent de renégocier les standards à chaque PR. Écrivez des règles claires sur :
Intégrez ces règles dans votre template de PR et l'onboarding, pas dans le savoir tacite.
Du code rapide sans contexte devient coûteux plus tard. Exigez une documentation légère :
De bonnes normes transforment le vibe-coding en un workflow d'équipe répétable—vitesse avec responsabilité.
Le vibe-coding va vite, ce qui facilite l'oubli que « demander de l'aide à une IA » revient parfois à partager des données avec un tiers ou à introduire du code dont l'origine est floue. Quelques habitudes simples évitent la plupart des issues effrayantes.
Si un outil envoie les prompts à un modèle hébergé, supposez que tout ce que vous tapez peut être stocké, examiné pour la prévention d'abus ou utilisé pour améliorer le service—selon les conditions du fournisseur.
Si vous avez besoin d'aide IA sur du code sensible, préférez la redaction, les modèles locaux ou des offres enterprise avec garanties claires sur le traitement des données. Lors de l'évaluation de plateformes (y compris Koder.ai), demandez spécifiquement comment les données sont traitées, la rétention et où les workloads peuvent être hébergés pour répondre aux exigences transfrontalières et de confidentialité.
L'IA peut produire des patterns non sécurisés (crypto faible, désérialisation dangereuse, vérifications d'auth manquantes) tout en étant confiante. Maintenez vos contrôles de sécurité standard :
Pour les équipes, une règle légère aide : tout ce que l'IA écrit doit passer les mêmes gates CI et la même checklist de revue que le code humain.
Le code généré peut ressembler à des exemples d'entraînement. Cela n'implique pas automatiquement une infraction, mais soulève des questions pratiques sur les licences et l'attribution.
Surveillez aussi les « prompts copiés-collés » qui incluent des extraits sous licence. Si vous ne le colleriez pas dans un forum public, ne le collez pas dans un modèle.
Quand le travail va vite, la responsabilité compte d'autant plus.
Un minimum utile : mentionner l'outil utilisé, l'intention (« génération d'un premier jet de X ») et ce que vous avez vérifié (tests lancés, checks de sécurité effectués). Cela rend la conformité et la réponse aux incidents gérables sans transformer le vibe-coding en paperasserie.
Le vibe-coding déplace l'effort loin du fait de taper le code ligne par ligne vers le pilotage, la vérification et l'intégration. Les équipes qui l'adoptent bien voient souvent le « centre de gravité » basculer de la rapidité d'implémentation individuelle vers le jugement partagé : quoi construire, quoi faire confiance et comment garder les changements sûrs.
Les développeur·euse·s passent plus de temps en mode product-thinking : clarifier les exigences, explorer rapidement des alternatives et traduire des idées floues en comportements testables. En parallèle, la fonction de revue prend plus d'importance : quelqu'un doit confirmer que les changements générés par l'IA s'intègrent au système, respectent les conventions et n'introduisent pas de bugs subtils.
Les tests deviennent aussi une partie plus grande du rythme quotidien. Quand le code peut être produit rapidement, le goulot devient la confiance. Attendez-vous à un accent accru sur l'écriture de bons cas de test, l'amélioration des fixtures et le resserrement des boucles de retour dans le CI.
Les compétences les plus précieuses pour le vibe-coding sont étonnamment classiques :
Les équipes gagnent aussi avec des personnes capables de traduire produit ↔ ingénierie—transformer « simplifie cela » en contraintes spécifiques, critères d'acceptation et résultats mesurables.
Commencez par un projet pilote : un petit outil interne, une fonctionnalité contenue ou un refactor à faible risque. Définissez quelques métriques en amont—cycle time, temps de revue, taux de défauts et fréquence des revert.
Puis rédigez un playbook léger (1–2 pages) couvrant : quels outils sont autorisés, ce qui doit être testé, ce que les reviewers doivent vérifier et quelles données peuvent ou ne peuvent pas être collées dans les assistants. Avec le temps, transformez les leçons répétées en normes d'équipe et checklists.
Si votre équipe veut aller au-delà de « assistant dans un éditeur » vers la génération complète d'apps, choisissez un workflow contenu et testez une plateforme chat-to-app comme Koder.ai en parallèle de votre stack existante. Évaluez-la comme tout pipeline de livraison : qualité du code, ergonomie des diffs/reviews, sécurité du déploiement/rollback et si elle réduit réellement le cycle time sans augmenter les défauts.
Bien fait, le vibe-coding ne remplace pas la discipline d'ingénierie—il en fait le multiplicateur.
Le vibe-coding est un flux de travail où vous décrivez le comportement souhaité en langage naturel, laissez une IA générer un premier jet de code, puis vous exécutez, inspectez et affinez itérativement.
Vous restez responsable des décisions, du débogage, des tests et du déploiement sécurisé — le « vibe » est la boucle rapide décrire → générer → exécuter → ajuster.
La démarche « spec-first » tente de définir l'architecture, les cas limites et les critères d'acceptation avant l'implémentation. Le vibe-coding commence souvent par un projet exécutable (une UI approximative, un endpoint ou un script) puis raffine la spécification après avoir vu et testé quelque chose de concret.
Beaucoup d'équipes combinent les deux : prototypes rapides d'abord, puis formalisation des exigences une fois la direction validée.
Il semble plus rapide parce qu'il réduit la planification et l'implémentation en cycles courts avec un retour immédiat. Voir un prototype fonctionnel rapidement réduit la friction de la « page blanche » et facilite le choix de ce qu'il faut garder ou éliminer.
Il accélère aussi les motifs récurrents (écrans CRUD, connexion, boilerplate) pour que vous passiez plus de temps à vérifier le comportement qu'à taper du code standard.
Une pile pratique inclut généralement :
La plupart des équipes utilisent le chat pour la direction et l'éditeur pour l'exécution.
Commencez par une thin slice que vous pouvez terminer de bout en bout (un seul flux utilisateur), puis itérez par petites étapes testables.
Une boucle fiable :
Donnez des contraintes et un contexte concret pour que le modèle n'ait pas à deviner. Incluez :
Deux habitudes très efficaces :
Les risques courants incluent :
La mitigation repose surtout sur le process : petits diffs, revues rigoureuses et tests comme contrat.
Considérez la sortie de l'IA comme non fiable tant qu'un humain ne l'a pas revue et validée :
Un schéma utile est le « tests first » : demandez au modèle de rédiger ou mettre à jour les tests, puis implémentez jusqu'à ce qu'ils passent.
Faites preuve de prudence pour les systèmes critiques (médical, automobile, aviation), les environnements de conformité stricte demandant traçabilité et contrôle des changements, et les systèmes concurrents/distribués complexes.
Le vibe-coding convient bien pour :
Si vos prompts sont envoyés à un modèle hébergé, traitez-les comme des messages externes :
Côté légal, évitez de coller du code sous licence que vous ne partageriez pas publiquement, et définissez une politique d'équipe pour l'attribution/la licence. Dans les PR, laissez une trace légère (outil utilisé, intention, tests/vérifications effectués) pour garder la responsabilité claire.
