17 ans de dev plus tard : mes conseils et mon avis sur le « Vibe Coding » (coder avec l'IA)

J’ai écrit mes premières lignes de code à 14 ans, sur un simple éditeur texte. Aujourd’hui, à 32 ans, spécialisé en intelligence artificielle, je vois émerger une nouvelle façon de programmer qui bouleverse mes habitudes : le vibe coding. Ce concept – coder « au feeling » en décrivant ce qu’on veut à une IA – a transformé ma manière de développer. Dans cet article au ton personnel, je partage mon expérience de vétéran du code face à cette révolution des IDE intelligents et assistants IA, avec enthousiasme mais aussi un regard critique.

Qu’est-ce que le vibe coding ?

Le vibe coding, c’est l’idée d’écrire du code en se laissant guider par une IA, à partir d’instructions en langage naturel dans un environnement de développement intelligent. En pratique, au lieu de taper chaque ligne de code manuellement, on décrit ce qu’on souhaite (« génère-moi une application web qui fait X »), et l’IDE dopé à l’IA se charge de produire le code correspondant. Des outils récents comme Cursor permettent déjà cela : on « parle » de l’application à créer, et la plateforme génère le code – elle va même jusqu’à aider à corriger les bugs automatiquement.

Le terme a été popularisé par Andrej Karpathy (ancien directeur de l’IA chez Tesla). Selon lui, le vibe coding consiste à « se laisser complètement porter par l’IA, oublier presque que le code existe ». Autrement dit, ce n’est plus vraiment “coder” de façon traditionnelle : on regarde ce que propose l’IA, on commente oralement ou textuellement nos intentions, on exécute le résultat, on copie-colle par-ci par-là… et ça marche, la plupart du temps. Cette approche abaisse radicalement la barrière à l’entrée du développement logiciel : aujourd’hui, même un débutant peut créer une application qui fonctionne en une heure ou deux en « discutant » avec un assistant IA dans un IDE. C’est un changement de paradigme fascinant, qui fait écho aux promesses de la Silicon Valley sur l’automatisation du code.

De l’éditeur classique aux IDE intelligents

Revenons un peu en arrière. Quand j’ai commencé à coder adolescent, j’utilisais des éditeurs simples, puis des IDE classiques comme Eclipse ou Visual Studio. Durant 16 ans, mon compagnon de route principal a été PyCharm : un environnement robuste, avec de l’autocomplétion basique, de la coloration syntaxique, et quelques refactorings automatiques. Mais rien de « magique » – il fallait connaître son langage, fouiller la documentation, chercher sur Google ou StackOverflow dès qu’on bloquait sur un bug ou une erreur de syntaxe.

Les choses ont évolué progressivement : arrivée de VS Code, de meilleurs linters, puis des outils comme GitHub Copilot ou TabNine qui commençaient à suggérer du code tout seul. Mais la véritable bascule, je l’ai vécue récemment avec l’avènement des IDE à assistant intégré type Cursor (que j’ai adopté il y a peu), ou encore des solutions émergentes comme Bolt.new, Windsurf (l’IDE IA de Codeium) et même un Firebase Studio tourné vers le développement assisté par IA. Désormais, l’IDE ne se contente plus de compléter vos lignes, il comprend vos intentions. Par exemple, dans Cursor je peux écrire en langage naturel « crée une classe User avec authentification JWT » et l’outil génère la classe correspondante, voire le fichier entier, en quelques secondes.

Cette évolution s’observe dans toute l’industrie. Une enquête de 2024 indique que 75 % des développeurs ont déjà essayé un outil d’IA pour coder et que 82 % l’utilisent régulièrement pour écrire du code. GitHub Copilot compte plus d’un million d’utilisateurs, et ce genre d’assistant devient peu à peu aussi incontournable que la compilation ou le contrôle de version dans le workflow du développeur. En somme, on est passé de l’ère du « je code tout moi-même » à « je code avec un copilote IA à mes côtés ». Et honnêtement, après avoir goûté à ces nouveaux IDE intelligents, il m’est difficile de revenir en arrière tant la sensation de puissance et de fluidité est grande.

Une productivité multipliée (x30 ?) – révolution ou illusion ?

Ce qui frappe le plus, c’est le gain de productivité. J’ai parfois l’impression d’être devenu un « super-développeur », capable de produire en une journée ce qui m’aurait pris un mois. Sur certaines tâches routinières, le ressenti frôle le x30 : l’IDE fait en 2 minutes ce qui m’aurait pris une heure. Cela peut sembler exagéré, mais c’est vraiment l’effet que ça fait quand tout se passe bien.

Prenons un exemple concret : générer la structure d’un nouveau micro-service backend. Avant, il fallait créer les fichiers, écrire le boilerplate de l’API REST, configurer la base de données, etc. Maintenant, je décris en quelques phrases mon service (les entités principales, les endpoints voulus), et l’assistant me génère une bonne partie du squelette automatiquement. En quelques minutes j’ai quelque chose qui tourne, alors qu’avant j’en aurais eu pour la matinée rien qu’à tout mettre en place.

Bien sûr, ce x30 est un ressenti dans des cas idéaux. Les études plus rigoureuses parlent par exemple de développement 2 fois plus rapide en moyenne grâce à l’IA, ou de 55 % de temps gagné sur des tâches de programmation selon une recherche de Microsoft/GitHub. Quoi qu’il en soit, même un simple doublement de productivité est énorme à l’échelle d’un projet. Et dans la pratique, je me surprends à boucler des fonctionnalités entières en un éclair, comme si j’avais un collègue ultra-compétent disponible 24h/24 qui code plus vite que son ombre. Ce collègue, c’est mon assistant IA intégré à l’IDE.

Enfin, au-delà des chiffres, il y a le confort mental. Finies les heures passées sur des bugs bêtes ou à retrouver la bonne syntaxe d’une fonction. L’IA supporte une partie de la charge, me laissant plus d’énergie pour réfléchir aux vraies solutions et à l’architecture globale. Un développeur sur le site de Cursor raconte que l’outil « anticipe exactement ce que je veux faire 25 % du temps, au point que j’ai l’impression de coder à la vitesse de la pensée » ( cursor.com ). C’est exactement ça : quand tout s’aligne, on a presque l’impression de penser le logiciel et de le voir se matérialiser instantanément.

Vibe coding au quotidien : exemples concrets de tâches simplifiées

Comment ce vibe coding se traduit-il dans mon travail de tous les jours ? Voici quelques cas concrets où il m’a fait gagner un temps fou :

Débogage éclair : Fini le temps où je restais bloqué des heures sur un bug obscur. Désormais, je peux simplement décrire le problème à l’assistant (« telte fonction renvoie une erreur X dans telles conditions ») et il m’oriente vers la solution. Souvent, il suggère le correctif directement. Par exemple, j’ai eu un bug sur une API qui ne renvoyait pas les bonnes données : j’ai montré le code fautif à l’IA, et elle a tout de suite repéré un appel de fonction mal placé qui causait le problème, proposant la modification à apporter. En quelques minutes, bug résolu, là où j’aurais peut-être mis une demi-journée à le traquer.
Recherche de syntaxe oubliée : Plus besoin de fouiller la doc pendant 20 minutes pour retrouver ce satané paramètre de pandas ou la bonne méthode d’une API. Si j’hésite entre pandas.DataFrame.dropna() et un hypothétique drop_values(), je peux demander directement dans l’IDE : « Comment supprimer les valeurs nulles dans un DataFrame pandas déjà ? ». L’assistant me répond avec le bon bout de code ou la bonne méthode, et souvent même un exemple d’utilisation. C’est comme avoir StackOverflow intégré en temps réel, sans quitter mon éditeur. Le fameux oubli de syntaxe devient un non-problème : l’IA me souffle la réponse instantanément.
Implémentation de fonctionnalités express : Lorsque je conçois une nouvelle feature, je peux commencer par écrire en langage naturel le comportement attendu. Par exemple : « Ajouter une fonctionnalité de reset de mot de passe : un utilisateur entre son email, on génère un token unique, envoie un email avec un lien, et on permet la réinitialisation du mot de passe via ce lien ». Dans un IDE intelligent, je peux donner ces instructions, et l’IA va générer une première ébauche de code pour les routes correspondantes, la logique de création du token, voire un modèle de mail. Je me retrouve avec un prototype fonctionnel sans avoir eu à taper tout le code moi-même. Bien sûr, il faut ensuite ajuster, tester et sécuriser, mais le gros du travail répétitif est mâché. Pour moi, c’est comme démarrer un sprint avec un booster.

Ces exemples illustrent comment le vibe coding change la donne. Des tâches autrefois fastidieuses sont accélérées ou simplifiées par le dialogue avec l’IA. J’y gagne en productivité et en sérénité : je n’ai plus peur d’« oublier » une fonction ou de perdre du temps sur du code boilerplate. Mon focus peut rester sur l’essentiel : la logique métier et la qualité du produit.

Les limites du vibe coding : prudence et bonnes pratiques

Tout n’est pas rose pour autant. À force de coder « au feeling » avec l’IA, j’ai découvert des limites et écueils dont il faut avoir conscience. L’assistant IA est puissant, mais il ne réfléchit pas à notre place en termes d’architecture ou de décisions produits. Voici quelques points de vigilance (retours d’expérience obligent) :

Des choix d’architecture hasardeux : L’IA, si on ne la guide pas précisément, a tendance à tout coder au même endroit de la façon la plus directe. Par exemple, lors du développement d’un jeu en vibe coding, un utilisateur a constaté que le modèle mettait toutes les fonctionnalités dans un seul fichier JS, au lieu de bien séparer l’affichage, la gestion d’état, le menu, etc. Résultat : un code très couplé, une séparation des responsabilités quasi nulle. J’ai vu des cas similaires en web : l’IA me proposait d’appeler une nouvelle API, mais sans propager correctement cet appel dans toute l’architecture front-end, ce qui créait des incohérences. En clair, l’IA code vite, mais pas toujours bien – à nous de rester architectes et de veiller à la propreté du design logiciel.
L’IA n’est pas devin : Si nos instructions sont floues, le résultat sera… hasardeux. Lui dire « améliore ce module pour qu’il soit plus rapide » sans autre précision, c’est la porte ouverte aux solutions à côté de la plaque. Un développeur raconte qu’en vibe coding, s’il disait juste « Make it better », l’IA partait dans des modifications imprévues et parfois absurdes. J’ai moi-même expérimenté des réponses à côté de la demande quand mon prompt était trop vague. La leçon : il faut apprendre à bien formuler ses demandes, quasiment comme écrire un mini-spec pour l’IA. Sinon, on perd du temps à corriger le tir.
Bugs et code « boîte noire » : Lorsque l’IA génère beaucoup de code à la volée, on peut être tenté d’accepter sans tout lire en détail (après tout, ça “semble” marcher). Karpathy lui-même a avoué cliquer sur “Accepter tout” sans lire les diffs de code ( nmn.gl ). Le problème, c’est qu’on risque de perdre la compréhension de son propre code. Qui dit incompréhension dit dette technique en embuscade. J’ai eu le cas sur un projet où le code avait “poussé” plus vite que ma capacité à tout suivre : quand un bug subtil est apparu, j’ai dû me replonger longuement dans un code que je maîtrisais mal pour le corriger. Depuis, je force ma discipline : même si l’IA propose, je relis et je comprends chaque ajout avant de l’intégrer. Cela introduit un petit frein, mais c’est indispensable pour garder la main sur son travail.
Risques de sécurité : C’est un point crucial qu’on a tendance à oublier quand tout est généré automatiquement. L’IA peut proposer du code qui, à première vue, fonctionne, mais qui cache des failles. Un exemple réel m’a marqué : un code d’authentification généré par IA exposait les clés API en clair côté client sans qu’on le remarque immédiatement. L’interface avait l’air correcte, mais en inspectant le réseau on voyait la clé OpenAI transmise publiquement ! Ce genre de boulette arrive si on fait trop confiance à l’IA sans appliquer nos bonnes pratiques de sécurité. Il m’est également arrivé que l’assistant suggère de stocker un mot de passe en dur dans le code, ou d’ignorer une validation d’entrée utilisateur. La vigilance humaine reste obligatoire : passez en revue les aspects sécurité de tout ce que l’IA vous souffle, comme si c’était un junior un peu tête en l’air qui vous faisait une MR (merge request).

En résumé, le vibe coding est un formidable accélérateur, mais il ne faut pas « débrancher » son cerveau pour autant. Même Karpathy prévient que cette approche convient mieux à des petits projets improvisés du week-end qu’à du développement logiciel sérieux en production. Pour les projets d’envergure, il est vital de garder une rigueur d’ingénierie : définir une architecture cible, écrire des tests, relire le code généré et ne pas tout accepter les yeux fermés. L’IA écrit du code, oui, mais c’est à nous de décider s’il est bon ou non.

Un développeur solo peut-il tout faire ? L’exemple inspirant de Shoot IA

Parlons d’un cas concret qui illustre la puissance (et les limites) du vibe coding. Shoot IA est une plateforme web que j’ai développée entièrement en solo, en exploitant à fond ces nouveaux outils assistés par IA. Le concept : générer des portraits photo professionnels à partir de vos images grâce à l’IA. En quelques mois, sans équipe derrière moi, j’ai pu lancer ce produit et attirer plus de 10 000 utilisateurs shootia.fr. C’est un cap que bien des startups n’atteignent qu’avec une équipe entière (développeurs front, back, devops, etc., parfois des dizaines de personnes). Personnellement, ça m’a frappé : seul avec mon IDE intelligent, j’ai accompli ce qui aurait sans doute nécessité 5 à 10 développeurs il y a quelques années, ou une équipe de 50 personnes dans une structure plus traditionnelle.

Comment est-ce possible ? Justement grâce à cette efficacité démultipliée par l’IA. Pour Shoot IA, j’ai utilisé Cursor et d’autres assistants pour coder plus vite le front-end, générer des templates d’email, tester différentes implémentations d’algorithmes d’image, etc. Chaque fois que j’étais bloqué ou que j’hésitais sur une techno, l’assistant était là pour m’aider (un peu comme un collègue expert disponible sur demande). J’ai pu explorer rapidement plusieurs approches, ce que seul j’aurais mis beaucoup plus de temps à faire. Le résultat : une plateforme complète (frontend, backend, entraînement de modèles IA, interface utilisateur) réalisée en un temps record.

Et mon histoire n’est pas un cas isolé. On voit émerger une nouvelle vague de fondateurs solo qui, armés d’IA, lancent des produits à succès. En 2024, 36 % des startups étaient fondées par une personne seule – deux fois plus qu’en 2017. Des exemples comme Bhanu Teja, qui en un week-end a codé le prototype de SiteGPT (un outil de chatbot personnalisé) et l’a transformé en SaaS rentable à 15 000 $/mois, ou Samanyou Garg, créateur solo de l’assistant rédactionnel Writesonic, monté à plus de 10 millions d’utilisateurs en 3 ans, montrent que le scale n’est plus réservé aux grosses équipes. Cela ne veut pas dire que tout le monde va réussir seul grâce à l’IA, bien sûr. Mais la possibilité existe désormais : un développeur déterminé, qui maîtrise le vibe coding et les outils modernes, peut aller beaucoup plus loin qu’avant en termes de réalisation et d’impact.

Ce renversement est grisant. À titre personnel, passer de mes projets perso limités (faute de temps et de bras) à un service comme Shoot IA avec des milliers d’utilisateurs, ça a été incroyablement motivant. J’ai le sentiment que chaque développeur disposant de ces outils peut devenir une équipe à lui tout seul, du moins jusqu’à un certain point. Les startups 100 % solo assistées par l’IA deviennent une réalité. Bien sûr, il arrive un moment où il faut s’entourer (ne serait-ce que pour la maintenance, le support client, ou accélérer encore plus le développement), mais ce moment vient beaucoup plus tard qu’avant. L’IA me permet de tenir la distance tout seul bien plus longtemps, en absorbant une partie de la charge.

Conclusion : une révolution qui redéfinit le rôle du développeur

Le vibe coding et plus généralement les assistants de code à base d’IA constituent à mes yeux une révolution dans le développement logiciel. Après 17 ans de code, je n’avais jamais vu un changement d’outils aussi impactant sur ma productivité et ma façon de travailler. Est-ce que cela va “enlever du travail” aux développeurs ? Je ne le crois pas. Ça va surtout déplacer le travail. Les tâches répétitives, la « plomberie » du code, sont de plus en plus automatisées – et tant mieux. Cela libère du temps pour la conception, la réflexion, la créativité, en un mot pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Comme le note la CTO de GitLab, les ingénieurs logiciels restent indispensables pour guider la stratégie, superviser la qualité du code et repérer les bugs ou failles que la machine peut introduire. En pratique, je me sens plus puissant avec l’IA, pas menacé par elle.

Bien sûr, cette révolution impose aux développeurs d’évoluer. Ceux qui adopteront ces outils seront immensément avantagés par rapport à ceux qui s’y refusent. J’en suis convaincu : un codeur qui embrasse l’IA peut délivrer plus, plus vite, et avec potentiellement moins d’erreurs (s’il reste conscient des limites). À l’inverse, ignorer ces avancées reviendrait à se priver d’un levier désormais standard dans l’industrie. On a souvent parlé du « développeur 10x » (dix fois plus productif que la moyenne) – et si l’IA permettait à beaucoup d’entre nous de le devenir ?

En tout cas, moi qui ai commencé en tappant laborieusement du code dans un éditeur basique, je vois d’un œil enthousiaste cette nouvelle ère où coder ressemble de plus en plus à discuter avec un assistant surpuissant. Le vibe coding a déjà transformé ma façon de travailler, et ce n’est que le début. Je pense sincèrement que nous, développeurs, avons tout à gagner à surfer sur cette vague d’innovation. Plutôt que de craindre que l’IA nous remplace, utilisons-la pour nous augmenter. C’est une chance inédite de faire passer notre métier au niveau supérieur.

Pour conclure, je dirais que cette révolution ne nous rend pas obsolètes, elle nous met à niveau. Elle nous pousse à être meilleurs, à nous concentrer sur ce qui compte vraiment, tout en accomplissant plus avec moins d’effort. Ceux qui sauront s’adapter et collaborer avec l’IA deviendront les développeurs phares de demain – les autres risquent de décrocher. Autant embrasser le changement dès maintenant : le futur du code est déjà là, et il vibre au rythme de l’intelligence artificielle.