Découvrez comment le vibe coding transforme le codage de specs rigides en dialogue : changements de rôles, workflows, contrôles qualité et pratiques concrètes pour garder la main.
« Vibe coding » est une idée simple : au lieu de construire un logiciel en écrivant chaque ligne vous-même, vous le construisez via une conversation continue avec une IA qui propose du code, explique les compromis et itère avec vous.
Vous orientez avec une intention (« rendre cette page plus rapide », « ajouter la connexion », « respecter la forme de cette API »), et l'IA répond par des modifications concrètes que vous pouvez exécuter, inspecter et réviser.
Les workflows traditionnels ressemblent souvent à : rédiger une spécification détaillée → découper en tâches → implémenter → tester → réviser. Cela fonctionne bien, mais suppose que vous pouvez prédire la bonne conception dès le départ et que l'écriture du code est le principal goulot d'étranglement.
Le vibe coding déplace l'accent vers : décrire l'objectif → obtenir une implémentation de départ → réagir à ce que vous voyez → affiner par petites étapes. La « spec » n'est pas un gros document — c'est un dialogue évolutif appairé à un résultat fonctionnel.
Trois forces poussent ce changement :
Le vibe coding brille quand vous explorez, prototypez, intégrez des patterns courants ou peaufinez des fonctionnalités par micro-itérations rapides. Il induit en erreur quand vous considérez la sortie de l'IA comme « correcte par défaut », notamment sur la sécurité, la performance et des règles métier subtiles.
La bonne mentalité : l'IA est un collaborateur rapide, pas une autorité. Vous restez responsable de la clarté, des contraintes et de la définition du « terminé ».
Les spécifications traditionnelles visent à éliminer l'ambiguïté d'un problème avant d'écrire du code. Elles cherchent à figer les décisions tôt : champs exacts, états exacts, cas limites exacts. Cela peut être utile — mais suppose aussi que vous savez déjà ce que vous voulez.
Le vibe coding inverse la séquence. Au lieu de traiter l'incertitude comme un échec, vous la traitez comme matière à explorer. Vous partez d'une intention et laissez la conversation faire émerger les éléments manquants : contraintes, compromis et moments « ah, on n'avait pas pensé à ça ».
Une spec dit : « Voici le système. » Une conversation demande : « Que doit faire le système quand ceci arrive ? » Cette approche orientée questions facilite la découverte d'exigences qui n'auraient jamais été inscrites dans un document — par exemple la rigueur attendue de la validation, le contenu des messages d'erreur, ou la réaction lorsqu'un email est déjà pris.
Quand l'IA peut produire une implémentation en quelques minutes, l'objectif du premier jet change. Il ne s'agit plus de produire un plan définitif, mais quelque chose de testable : une tranche fine que vous pouvez cliquer, exécuter ou simuler. Le retour de ce prototype devient la vraie exigence.
Le progrès n'est plus « nous avons fini la spec ». C'est « nous l'avons exécuté, avons vu le comportement et ajusté ». La conversation produit du code, le code produit des preuves, et les preuves guident le prompt suivant.
Au lieu d'écrire un PRD complet, vous pouvez demander :
Cela transforme un désir vague en étapes concrètes — sans prétendre connaître tous les détails dès le départ. Le résultat : moins de paperasserie en amont et plus d'apprentissage par l'action, avec des humains orientant les décisions à chaque itération.
Le vibe coding ne remplace pas le « développeur » autant qu'il fait ressembler le travail à des chapeaux distincts que vous portez — parfois dans la même heure. Nommer ces rôles aide les équipes à rester intentionnelles sur qui décide quoi, et empêche l'IA de devenir silencieusement le décideur.
Le Directeur définit ce que vous construisez et ce que signifie « bien ». Ce n'est pas que des fonctionnalités — ce sont aussi des limites et des préférences :
Quand vous agissez en tant que Directeur, vous ne demandez pas à l'IA la réponse. Vous demandez des options qui respectent vos contraintes, puis vous choisissez.
L'Éditeur transforme la sortie de l'IA en produit cohérent. C'est là que le jugement humain compte le plus : cohérence, cas limites, nommage, clarté, et si le code correspond vraiment à l'intention.
Une posture utile : traiter les suggestions de l'IA comme un brouillon d'un collègue junior rapide. Vous devez vérifier les hypothèses, demander « qu'avons-nous oublié ? » et vous assurer que cela s'intègre au reste du système.
L'Exécutant est l'endroit où l'IA excelle : générer du boilerplate, raccorder des endpoints, écrire des tests, traduire entre langages ou produire rapidement plusieurs approches.
La valeur de l'IA est la vitesse et l'étendue — proposer des patterns, combler les lacunes et faire le travail répétitif pendant que vous gardez le volant.
Même si l'IA a écrit 80 % des lignes, les humains possèdent les résultats : exactitude, sécurité, confidentialité et impact utilisateur. Rendre cela explicite dans votre workflow — qui approuve, qui révise, qui déploie.
Pour garder une collaboration saine :
Le but est une conversation où l'IA produit des possibilités — et où vous apportez direction, standards et jugement final.
Le vibe coding déplace l'unité de travail par défaut de « finir la fonctionnalité » à « prouver la prochaine petite étape ». Au lieu d'un gros prompt essayant d'anticiper tous les cas limites, itérez en boucles serrées : demander, générer, tester, ajuster.
Une règle utile : passer des demandes massives à des incréments petits et testables. Demandez une seule fonction, un seul endpoint, ou un seul état UI — pas tout le module. Puis exécutez, lisez, et décidez quoi changer.
Cela vous garde proche de la réalité : tests qui échouent, erreurs de compilation réelles, et problèmes UX concrets sont de meilleurs guides que des suppositions.
Les micro-itérations fonctionnent mieux quand vous gardez un rythme régulier :
Si vous sautez l'étape plan, l'IA peut produire du code plausible qui s'écarte de votre intention.
Avant d'écrire du code, demandez à l'IA de reformuler les exigences et hypothèses avec ses propres mots. Cela fait émerger les lacunes tôt : « Traite-t-on les chaînes vides comme manquantes ? » « C'est synchrone ou asynchrone ? » « Quel est le format d'erreur ? » Vous pouvez corriger en un message au lieu de découvrir des discordances plus tard.
Parce que les décisions se prennent par dialogue, maintenez un changelog léger : ce que vous avez changé, pourquoi, et ce que vous avez remis à plus tard. Cela peut être une courte section dans la description de PR ou un simple fichier de notes. Le bénéfice : de la clarté, surtout quand vous revenez sur la fonctionnalité une semaine plus tard ou la confiez à quelqu'un d'autre.
Si vous utilisez une plateforme de vibe-coding comme Koder.ai, des fonctionnalités comme le mode planification, les snapshots et le rollback peuvent rendre ces micro-itérations plus sûres : explorer rapidement, checkpoint des états fonctionnels et annuler des expérimentations sans perdre l'élan.
Le vibe coding fonctionne mieux quand les prompts ressemblent moins à « écris-moi une fonction » et plus à « aide-moi à prendre une bonne décision produit ». La compétence cachée n'est pas une formulation futée, c'est d'être explicite sur ce que signifie le succès.
Débutez en décrivant la situation où le code vivra : objectifs, utilisateurs, contraintes et non-objectifs. Cela empêche le modèle de combler les vides par des hypothèses que vous n'avez pas choisies.
Par exemple :
Avant de décider une implémentation, demandez plusieurs approches avec avantages/inconvénients. Vous ne générez pas que du code — vous sélectionnez des compromis (rapidité vs maintenabilité, précision vs complexité, cohérence vs nouveauté).
Un pattern de prompt utile :
"Donne-moi 3 approches. Pour chacune : comment ça marche, bénéfices, risques, ce qu'il faudrait vérifier. Puis recommande-en une basée sur mes contraintes."
L'IA peut produire une sortie convaincante pour le chemin heureux. Contrez cela en lui demandant une auto-audit via une checklist : cas limites, états d'erreur, accessibilité et performance. Cela transforme le prompting en une QA produit légère.
Demandez d'abord des exemples minimaux, puis élargissez. Commencez par une tranche fine que vous pouvez exécuter et comprendre, puis itérez : MVP → validation → polissage. Cela garde le contrôle et rend les erreurs moins coûteuses à détecter tôt.
Quand une IA propose du code, ça ressemble moins à « écrire » qu'à « accepter ou rejeter » des options. Ce glissement est précisément la raison pour laquelle le contrôle qualité compte : le code suggéré peut être plausible, rapide et subtilement faux.
Le code généré doit être traité comme une première ébauche d'un collègue qui a travaillé vite et n'a rien exécuté. Supposez qu'il nécessite modifications, vérifications et alignement avec vos conventions avant d'entrer dans la base de code.
Appliquez votre checklist de revue habituelle, même pour un petit changement :
Si le code est difficile à lire, il est difficile à faire confiance — et plus dur à maintenir.
Avant de merger, demandez une explication en langage clair de ce que fait le code, des hypothèses clés et des cas limites qu'il peut manquer. Si l'explication est vague ou évite les détails, ralentissez et simplifiez.
Demandez à l'IA de proposer des tests qui prouvent le comportement, pas seulement l'intention :
Même des tests légers imposent de la clarté. Si vous ne pouvez pas le tester, vous ne le contrôlez pas vraiment.
N'acceptez une suggestion que si vous pouvez (1) l'expliquer, (2) l'exécuter, et (3) la vérifier avec des tests ou contrôles reproductibles. La vitesse est excellente — jusqu'à ce qu'elle expédie de l'incertitude.
Le vibe coding est excellent pour explorer, prototyper ou itérer sur des patterns bien compris. Il échoue quand l'IA « aide » en comblant des lacunes que vous n'aviez pas remarquées.
Les suggestions de l'IA contiennent souvent des suppositions non dites : quelle base de données vous utilisez, comment l'auth fonctionne, ce que signifie « utilisateur actif », ou quel niveau de gestion d'erreur est acceptable. Ces hypothèses peuvent sembler raisonnables dans un diff — mais être fausses pour votre produit.
Un indice pratique : si le code introduit des concepts nouveaux que vous n'avez pas mentionnés (un cache, une queue, une librairie spécifique), traitez cela comme une hypothèse plutôt qu'une réponse.
Les modèles peuvent inventer des APIs, flags ou méthodes entières qui n'existent pas — surtout avec des frameworks qui évoluent vite. Le ton est persuasif, ce qui peut tromper les équipes et faire livrer de la fiction.
Moyens de le détecter rapidement :
Une IA peut optimiser pour la satisfaction des tests tout en ratant les vrais besoins : accessibilité, latence, cas limites ou règles métier. Passer les tests peut seulement prouver que vous avez testé la mauvaise chose.
Si vous vous surprenez à écrire toujours plus de tests pour justifier une approche douteuse, faites un pas en arrière et redéfinissez le résultat utilisateur en termes simples avant de continuer.
Arrêtez le prompting et consultez la doc officielle (ou un expert humain) quand :
Le vibe coding est une conversation rapide, mais certaines décisions nécessitent une réponse référencée — pas une supposition fluide.
Le vibe coding transfère beaucoup de réflexion dans la fenêtre de chat. C'est utile — mais cela facilite aussi le collage d'éléments que vous ne publieriez pas normalement.
Une règle simple aide : traitez chaque prompt comme s'il pouvait être journalisé, revu ou fuiter. Même si votre outil promet la confidentialité, vos habitudes doivent supposer « partageable par accident ».
Certaines informations sont un non catégorique dans les prompts, captures d'écran ou logs collés :
Si vous doutez, supposez que c'est sensible et retirez-le.
Vous pouvez toujours obtenir de l'aide sans exposer de vraies données. Remplacez les valeurs sensibles par des placeholders cohérents pour que le modèle raisonne sur la structure.
Utilisez des patterns comme :
API_KEY=REDACTED\n- user_email=<EMAIL>\n- customer_id=<UUID>\n- s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>En partageant des logs, supprimez headers, query strings et payloads. En partageant du code, enlevez les identifiants et configs d'environnement et gardez seulement le minimal nécessaire pour reproduire le problème.
Les suggestions d'IA peuvent inclure du code ressemblant à des exemples publics. Considérez tout ce que vous n'avez pas écrit comme potentiellement « emprunté ». Garde-fous pratiques :
Rendez-la suffisamment courte pour être suivie :
Une page suffit. L'objectif : garder le vibe coding rapide — sans transformer la rapidité en risque.
Le vibe coding fonctionne mieux quand l'humain reste « au poste de pilotage » et que l'IA est traitée comme un assistant rapide et bavard. La différence n'est que rarement le modèle — ce sont les habitudes de communication qui évitent la dérive, les hypothèses silencieuses et le glissement de périmètre.
Traitez chaque chat ou session comme un mini-projet. Commencez par un objectif clair et une frontière. Si l'objectif change, ouvrez un nouveau fil pour que le contexte ne se mélange pas.
Exemple : « Ajouter validation côté client au formulaire d'inscription — pas de changements backend. » Cette phrase donne une condition de succès propre et une ligne d'arrêt.
Après toute étape significative — choix d'approche, mise à jour d'un composant, changement de dépendance — rédigez un résumé de deux à quatre lignes. Cela verrouille l'intention et rend plus difficile la dérive de la conversation.
Un résumé simple doit répondre :
Avant de merger (ou même de changer de tâche), demandez un récapitulatif structuré. C'est un mécanisme de contrôle : il force l'IA à faire émerger les hypothèses cachées et vous fournit une checklist à vérifier.
Demandez :
Si une suggestion d'IA a influencé le code, gardez le « pourquoi » proche du « quoi ». Stockez les prompts clés et les sorties avec les PRs ou tickets pour que les réviseurs comprennent l'intention et reproduisent le raisonnement plus tard.
Un template léger à coller dans la description de PR :
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Ces schémas n'alourdissent pas le travail — ils évitent les retours en arrière en rendant la conversation auditable, relisable et clairement sous responsabilité humaine.
Le vibe coding déplace l'apprentissage de « étudier d'abord, construire ensuite » à « construire, puis étudier ce qui vient d'arriver ». Cela peut être une superpuissance — ou un piège — selon la manière dont les équipes posent les attentes.
Pour les juniors, le plus grand bénéfice est la vitesse de retour. Au lieu d'attendre un cycle de revue pour savoir qu'une approche est hors sujet, ils peuvent demander des exemples, alternatives et explications en langage clair sur le champ.
Un bon usage : générer un petit extrait, demander pourquoi ça fonctionne, puis le réécrire avec leurs propres mots et code. Le risque est de sauter cette dernière étape et de prendre les suggestions pour de la magie. Encouragez l'apprentissage en demandant une courte note « ce que j'ai changé et pourquoi » dans les PRs.
Les ingénieurs seniors profitent surtout sur le boilerplate et l'exploration d'options. L'IA peut rapidement esquisser des tests, raccorder du glue code ou proposer plusieurs designs à comparer. Cela libère du temps pour l'architecture, les cas limites et le coaching.
Le mentorat devient plus éditorial : revoir les questions posées par les juniors, les hypothèses dans les prompts et les compromis choisis — plutôt que seulement le code final.
Si les gens arrêtent de lire les diffs soigneusement parce que « le modèle a sûrement eu raison », la qualité des revues baisse et la compréhension s'amenuise. À terme, le debug devient plus lent parce que moins de coéquipiers raisonnent depuis les principes.
Une norme saine : l'IA accélère l'apprentissage, ne le remplace pas. Si quelqu'un ne peut pas expliquer un changement, ça ne passe pas — peu importe la propreté de la sortie.
Le vibe coding peut sembler productif alors qu'il crée silencieusement des risques : intentions floues, tests superficiels, ou changements qui « semblent corrects » mais ne le sont pas. Mesurer le succès revient à choisir des signaux qui récompensent la justesse et la clarté — pas seulement la vitesse.
Avant de demander une solution à l'IA, écrivez ce que signifie « fini » en termes quotidiens. Cela ancre la conversation sur les résultats plutôt que les détails d'implémentation.
Exemples :
Si vous ne pouvez pas décrire le succès sans mentionner classes, frameworks ou fonctions, vous n'êtes probablement pas prêt à déléguer des suggestions de code.
Quand le code est suggéré plutôt que rédigé ligne par ligne, les contrôles automatisés deviennent votre première ligne de vérité. Un bon workflow vibe-coding augmente régulièrement la part des changements qui passent les checks au premier ou deuxième incrément.
Checks courants :
Sans ces outils, les métriques seront surtout subjectives — et cela ne tient pas dans la durée.
Indicateurs utiles observables dans les habitudes d'équipe et la stabilité en production :
Si les PRs grossissent, deviennent plus difficiles à relire ou plus « mystérieuses », le processus déraille.
Définissez des catégories qui nécessitent toujours une approbation humaine explicite : auth, paiements, suppression de données, permissions, paramètres de sécurité et logique métier centrale. L'IA peut proposer ; une personne doit confirmer l'intention et le risque.
« Bien » signifie que l'équipe expédie plus vite et dort mieux — parce que la qualité est mesurée en continu, pas supposée.
Le vibe coding marche mieux quand vous le traitez comme un processus léger de production, pas comme une conversation qui « devient » du logiciel par magie. L'objectif : garder la conversation concrète : petit périmètre, critères clairs, vérification rapide.
Choisissez un projet réalisable en un ou deux jours : un petit outil CLI, un widget interne simple, ou un script qui nettoie un CSV.
Rédigez une définition de fini incluant des résultats observables (sorties, cas d'erreur, limites de performance). Exemple : « Parse 10k lignes en moins de 2s, rejette les lignes malformées, produit un JSON récapitulatif et inclut 5 tests. »
Une structure répétable réduit la dérive et facilite les revues.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Si vous voulez un guide plus approfondi sur la structure des prompts, gardez une page de référence pour l'équipe (ex. : /blog/prompting-for-code).
Note : le bloc ci-dessus est un exemple de template à usage interne — il est dans un bloc de code et n'est pas traduit pour préserver sa forme originelle.
Utilisez-la après chaque itération :
Demandez le prochain plus petit changement (une fonction, un endpoint, un refactor). Après chaque étape, exécutez les tests, parcourez les diffs et ne demandez la suite qu'après. Si la scope grandit, faites une pause et redéfinissez les contraintes avant de poursuivre.
Si votre objectif est de rendre ce workflow reproductible en équipe, utilisez un outillage qui intègre des garde-fous : Koder.ai, par exemple, couple la construction pilotée par chat avec un flux de planification structuré et des fonctions de livraison pratiques comme l'export de sources et le déploiement/hebergement — ainsi la « conversation » reste liée à du logiciel exécutable plutôt que de ressortir en tas d'extraits.
"Vibe coding" consiste à créer un logiciel via une conversation itérative avec une IA : vous décrivez l'intention et les contraintes, l'IA propose du code et explique les compromis, puis vous exécutez/inspectez/testez le résultat avant de demander la prochaine petite modification.
Une définition pratique : prompts → code → vérification → raffinement, répété en boucles courtes.
Une spécification cherche à éliminer l'ambiguïté en amont ; le vibe coding utilise l'ambiguïté pour découvrir des exigences en observant rapidement un résultat fonctionnel.
Utilisez le vibe coding pour l'exploration rapide (parcours UI, intégrations, motifs courants). Utilisez des specs quand l'erreur coûte cher (paiements, permissions, conformité) ou quand plusieurs équipes ont besoin d'un contrat stable.
Commencez par :
Demandez ensuite à l'IA de avant d'écrire du code ; corrigez tout écart immédiatement.
Gardez chaque itération petite et testable :
Évitez les prompts « construire toute la fonctionnalité » tant que la tranche fine n'a pas été validée.
Trois « chapeaux » à porter :
Même si l'IA écrit la majorité des lignes, les humains gardent la responsabilité de la justesse et des risques.
Demandez :
Si vous ne pouvez pas expliquer le chemin d'exécution de bout en bout après une ou deux itérations, simplifiez ou consultez la documentation.
Règle d'acceptation rapide :
Concrètement : exigez au moins une vérification automatisée (test unitaire/intégration, typecheck ou lint) pour chaque changement significatif, et vérifiez les API inconnues dans la doc officielle.
Modes d'échec courants :
Traitez les ajouts surprenants (nouvelle dépendance, cache, file) comme des hypothèses et demandez justification + vérification.
Ne jamais envoyer :
Utilisez des placeholders comme API_KEY=REDACTED et partagez le plus petit extrait/log reproductible possible en supprimant headers et payloads.
Suivez des signaux qui favorisent la clarté et la justesse, pas seulement la vitesse :
Ajoutez une validation humaine explicite pour les zones à fort impact (auth, paiements, permissions, suppression de données), même si l'IA a rédigé le code.