Vibe coding : principes et premiers essais

Auteur : Rédaction Domeny.ForSale Publié le 20.09.2026

En bref : Le vibe coding est une façon de créer des logiciels : vous décrivez à l’intelligence artificielle le résultat attendu, et elle génère puis corrige le code. Au sens strict, le travail repose surtout sur la conversation et l’évaluation du fonctionnement de l’application, sans analyse détaillée de son code. Cette approche facilite la création de prototypes, mais un écran qui fonctionne ne prouve pas que le programme est sûr, correct et prêt à être utilisé par des clients.

Comment travaille-t-on en vibe coding ?

Au lieu d’écrire vous-même les instructions du programme, vous donnez à l’outil AI une consigne en langage courant, appelée prompt. Vous pouvez lui demander : « Crée un calculateur simple pour estimer le prix d’une prestation, avec un choix de forfait et un nombre d’heures ». L’outil propose du code et, dans certains environnements, crée aussi les fichiers, lance l’application et affiche un aperçu.

Vous examinez ensuite le résultat et décrivez les modifications souhaitées : « Ajoute un bouton de réinitialisation », « Sur téléphone, le formulaire déborde de l’écran » ou « Le prix ne peut pas être négatif ». AI modifie la solution, puis vous la testez à nouveau. Vous pilotez principalement le travail en discutant du résultat, plutôt qu’en modifiant le code à la main.

Le terme est parfois employé plus largement pour désigner presque toute programmation avec AI. Il est pourtant utile de maintenir une distinction : le vibe coding ne se définit pas par la seule présence d’un assistant, mais par le fait d’accepter ses modifications surtout en fonction du comportement et de l’apparence de l’application.

Quelle différence avec la programmation assistée par AI ?

Un développeur qui utilise AI peut lui demander d’écrire une fonction, puis lire le code, vérifier les hypothèses retenues et l’intégrer au projet en connaissance de cause. En vibe coding, cette étape est parfois réduite ou omise : l’utilisateur se concentre sur le résultat et demande au modèle de corriger les problèmes à mesure qu’ils apparaissent.

Méthode de travail	Critères d’acceptation des modifications	Principale limite
Vibe coding	Aperçu de l’application et essais d’utilisation	Les problèmes invisibles à l’écran passent facilement inaperçus
Programmation assistée par AI	Revue du code, tests et compréhension de la solution	Nécessite des connaissances techniques et du temps de vérification

La frontière n’est pas rigide. Un projet peut commencer par une expérimentation libre, puis évoluer vers un travail d’ingénierie structuré. L’essentiel est de ne pas confondre un prototype réalisé rapidement avec un produit fini.

Le vibe coding peut être accessible à une personne qui ne connaît aucun langage de programmation. Ce manque de connaissances rend toutefois plus difficile de comprendre pourquoi l’application échoue et de déterminer si la correction proposée élimine réellement la cause du problème.

À quelles tâches convient-il le mieux ?

Cette approche se prête raisonnablement à de petites expériences où les conséquences d’une erreur restent limitées : une maquette interactive de site, la démonstration d’une idée, un calculateur utilisant des données fictives ou un outil destiné à transformer une seule fois la copie d’un fichier. Ces projets permettent de vérifier rapidement si une idée est utile.

Par exemple, le propriétaire d’une entreprise de services souhaite tester un formulaire de devis. Il peut demander à AI un prototype comprenant trois forfaits et des règles de calcul définies, puis le montrer à ses collaborateurs. À ce stade, le formulaire n’a pas besoin d’accepter des paiements, d’enregistrer les données des clients ni d’envoyer des offres.

La situation change lorsque le calculateur doit traiter de vraies commandes. Il faut alors vérifier, entre autres, les calculs, la protection des données et l’impossibilité pour l’utilisateur de modifier lui-même le prix transmis au système. Il ne s’agit plus seulement de l’apparence de l’interface.

Une règle pratique : plus les conséquences d’une erreur sont importantes, moins il est raisonnable de se fier uniquement à la conversation avec AI et à des essais manuels dans l’application. Les systèmes qui gèrent des paiements, des données sensibles ou des droits d’accès nécessitent un contrôle technique adapté.

Quels risques se cachent derrière un aperçu fonctionnel ?

AI peut générer un code qui paraît convaincant, mais contient des erreurs. L’application peut fonctionner avec les données d’exemple, puis échouer face à un champ vide, un caractère inhabituel ou deux opérations simultanées. Corriger un problème peut aussi perturber une autre fonction.

La sécurité constitue un risque distinct. Une clé API, c’est-à-dire un secret donnant accès à un service externe, ne doit pas se retrouver dans le code public du site. Masquer un bouton ne suffit pas à sécuriser une opération, et la présence d’un écran de connexion ne prouve pas que l’application limite correctement l’accès aux données.

Il faut aussi prendre en compte la maintenance du projet. Si vous ne comprenez pas sa structure, il est plus difficile d’évaluer les effets d’une mise à jour des bibliothèques, ces composants prêts à l’emploi utilisés par le programme. Les corrections successives peuvent accroître la complexité au lieu de traiter la cause du problème.

Avant d’utiliser un outil, consultez sa documentation officielle pour vérifier les règles de traitement du code et des données que vous lui transmettez, l’étendue de son accès aux fichiers et les coûts de fonctionnement de l’application. Ne supposez pas que la génération du projet inclut son maintien en fonctionnement gratuitement et indéfiniment.

Comment créer un premier prototype en limitant les risques ?

Pour commencer, choisissez une tâche dont vous pouvez vérifier vous-même le résultat. Pour un calculateur de devis, vous pouvez suivre cette procédure :

Écrivez les règles avant la génération. Définissez les prix, les valeurs autorisées et la méthode d’arrondi du résultat.
Limitez le périmètre. Demandez une version sans connexion, sans paiement et sans enregistrement de données personnelles.
Procédez par petites modifications. Après chacune d’elles, vérifiez aussi les fonctions qui marchaient auparavant.
Testez les cas limites. Essayez zéro, un nombre négatif, un champ vide et une valeur très élevée. Comparez les résultats avec des calculs manuels.
Conservez les versions fonctionnelles. Utilisez l’historique des modifications ou des copies du projet pour pouvoir annuler une modification erronée.

Avant de mettre le prototype à disposition des clients, faites-le examiner par une personne capable d’évaluer le code et la façon dont l’application est exécutée. Si vous en êtes encore à tester une idée, commencez par une seule fonction utilisant des données fictives, sans connecter les comptes ni les systèmes de l’entreprise.

À lire aussi : Qu’est-ce qu’un LLM ?