Imaginez : vous lancez votre idée d’application en discutant avec une IA comme ChatGPT, sans connaître un seul langage de programmation. Quelques minutes plus tard, voilà votre prototype en place. Ce scénario semble issu d’un rêve de startup, et pourtant c’est la promesse du vibe coding, nouveau buzz de la tech en 2025. Après les promesses du “no code” et “low code”, c’est l’IA conversationnelle qui débarque pour démocratiser le développement. Le vibe coding (un néologisme lancé par Andrej Karpathy, co-fondateur d’OpenAI) consiste à guider l’IA avec des instructions en langage naturel plutôt que de taper des lignes de code. En clair, on décrit à l’ordinateur ce que l’on veut et… il l’implémente pour nous. L’essor fulgurant de ChatGPT et de ses cousins a rendu cette approche crédible : comme le note Andreas Maier, “on imagine décrire une appli en anglais courant – et l’IA la programme pour vous”.

Cet article fait le point sur cette tendance : comment ça marche, quels en sont vraiment les avantages concrets, et quelles sont ses limites. Car même si le vibe coding séduit par sa rapidité et son accessibilité, il ne transforme pas miraculeusement un novice en expert. Et comme pour tout nouvel outil, des exemples d’échecs ou de bugs inattendus commencent déjà à fleurir. Enfin, nous comparerons l’usage du vibe coding chez un non-technicien et chez un développeur chevronné, pour montrer que l’IA n’a pas vocation à éliminer le métier de programmeur, mais plutôt à le changer. L’objectif ? Démêler le vrai du faux pour savoir si le vibe coding est une révolution, ou simplement un outil de plus à manier avec prudence.

Qu’est-ce que le vibe coding ?

Derrière ce terme un peu funky se cache une idée simple : on ne tape plus le code, on lui parle. Le vibe coding est une approche où “n’importe qui peut décrire ce qu’il veut en langage courant – et l’IA se charge de coder”. Plutôt que d’écrire chaque instruction en Python, JavaScript ou autre, on rédige des phrases explicatives. Par exemple : « Crée-moi une application web de gestion de tâches avec un formulaire d’ajout, une liste filtrable, et une base de données SQLite. » L’IA (via ChatGPT, GitHub Copilot, Replit Ghostwriter, Claude, Cursor, etc.) interprète ces consignes et génère le code correspondant.

C’est un changement de paradigme : “le codage devient comme une conversation avec l’ordinateur, plutôt que de taper manuellement des instructions”. Andrej Karpathy a popularisé le concept en début 2025 : il décrit le vibe coding comme « un nouveau genre de codage où l’on cède totalement aux vibes, embrasse les exponentiels, et oublie que le code existe ». La formule est humoristique, mais l’idée est claire : l’utilisateur “voit” sa fonctionnalité, “la dit” à l’IA, et l’IA la réalise. Techniquement, cela repose sur les grands modèles de langage (LLM) qui ont appris à transformer des phrases en code.

Exemple concret : Sur Reddit et les blogs, on trouve des témoignages d’utilisateurs novices qui demandent à ChatGPT de “créer une app Uber” ou un petit jeu, et qui obtiennent en quelques itérations un premier prototype fonctionnel. Ces « non-coders » fondent leurs espoirs sur ces outils IA et testent des idées sans écrire une seule ligne de code.

Les plateformes dédiées au vibe coding commencent à émerger (Replit Agent, Cursor Composer, Hostinger Horizons, etc.), proposant souvent un éditeur hybride avec un assistant IA intégré. Mais on peut aussi l’expérimenter directement avec ChatGPT : l’utilisateur entre un prompt, évalue le résultat, corrige, et le refait tourner jusqu’à satisfaction. L’accent est mis sur l’itération rapide (on insiste souvent sur le Rapid Prototyping) plutôt que la précision immédiate du code final. En somme, le vibe coding fait de l’anglais (ou du français) la “langue de programmation” du moment, comme l’a souligné Karpathy – « the hottest new programming language is English ».

Les avantages concrets du vibe coding

Le vibe coding suscite l’enthousiasme car il promet plusieurs bénéfices palpables :

• Prototypage ultra-rapide. Plus besoin de jours entiers à taper, déboguer et relire du code boilerplate. En un prompt et quelques corrections mineures, on dispose d’un prototype fonctionnel. Comme le note un développeur expérimenté, la vitesse à laquelle un LLM génère du code est souvent supérieure à celle d’un programmeur chevronné. En pratique, plusieurs sources affirment que des créateurs conçoivent désormais leurs idées 5 à 10 fois plus vite qu’avant grâce à ces outils. Certains fondateurs rapportent par exemple qu’avec l’IA ils sont passés « d’un concept à un produit opérationnel jusqu’à dix fois plus rapidement ».

• Accessibilité et démocratisation. Le vibe coding abaisse drastiquement la barrière d’entrée à la programmation. Pas besoin de maîtriser un langage ou de suivre une formation longue : les curieux et les porteurs de projet peuvent « parler » à l’IA comme un coéquipier. D’après une analyse de Nucamp, cette tendance “rend la création d’applications plus accessible” et permet même à des personnes sans bagage technique de produire des logiciels simples. Kevin Weil (CPO d’OpenAI) résume bien cette vision : « Imaginez tout ce que l’on peut faire si on n’a plus besoin d’être ingénieur pour créer des logiciels ». En clair, un entrepreneur solo ou un étudiant peut tester son idée sans attendre de programmer.

• Coûts réduits (pour un prototype). En l’absence d’équipe de développement, le budget initial chute : on n’embauche pas de développeur pour la première version. L’utilisation massive de l’IA peut être économique à court terme, surtout pour valider un concept. Moins de factures d’agence ou d’heures de dev = du cash économisé pour d’autres postes. De façon analogue au “no code”, l’investissement en formation ou en personnel s’amenuise. (Bien sûr, ces économies s’équilibrent plus tard par d’autres coûts si le projet se développe sérieusement.)

• Expérimentation et créativité. En supprimant la contrainte technique, les utilisateurs se focalisent sur l’idée et les fonctionnalités. Cela encourage la créativité et la prise de risque. On peut tester des variants de produits ou itérer très vite (une stratégie en vogue est de lancer plusieurs “mini-SaaS” en parallèle grâce à l’IA). Selon Victor Leung, le vibe coding favorise la “rapidité d’expérimentation” : on bâtit d’abord un squelette rapide, puis on améliore au fil de l’eau. Cette méthode “move fast and break things” a déjà séduit des startups qui se concentrent d’abord sur la preuve de concept.

Au final, ces avantages ont un enjeu stratégique : accélérer l’innovation. En prototypant très vite, les entreprises (et même les particuliers) peuvent tester des idées sans grands risques. On voit d’ailleurs des chiffres impressionnants : une étude rapporte qu’en 2025 jusqu’à 25 % des nouvelles startups basent 80–90 % de leur code sur de l’IA assistant ! Même les développeurs professionnels utilisent de plus en plus ces assistants pour s’affranchir des tâches répétitives.

Limites et inconvénients du vibe coding

Malgré tout cet enthousiasme, le vibe coding n’est pas un laissez-passer magique. De multiples experts alertent sur ses failles intrinsèques :

• Qualité du code incertaine. Le code généré “fonctionne pour l’instant” mais peut s’avérer difficile à maintenir. Des études montrent que les programmes écrits par une IA sont souvent confus pour un humain : logique hors contexte, duplications inutiles, et code “bloaté” sans raison claire. Par exemple, des développeurs constatent fréquemment des boucles ou des fonctions superflues dans le code IA, qu’un expert n’aurait jamais écrites. Le résultat ? Un dépôt difficile à lire, à documenter, voire à sécuriser. En conséquence, on accumule du technical debt : il faudra énormément retravailler ce code plus tard, ou le réécrire complètement.

• Bugs et manque de recul. L’IA peut introduire des erreurs insidieuses. Elle “devine” des solutions en se basant sur son entraînement, mais sans véritable compréhension. Le résultat : des bugs souvent surprenants. Par exemple, un ingénieur rapporte avoir demandé “Crée-moi Uber” à un assistant AI – sans détailler le système global – et obtenu un code “pataud” qui ne fonctionnait pas du tout. Comme le souligne Michael Lin sur LinkedIn, l’utilisateur doit penser comme un ingénieur logiciel pour avoir du succès : « on ne peut pas dire “Construis-moi Uber” à l’IA et s’attendre à ce que ça marche. Il faut décomposer l’application en parties, construire et tester chaque composant, puis laisser l’IA les assembler ». Sans cette réflexion architecturale, on obtient uniquement du « slop d’IA » sans structure réelle.

• Dépendance à un outil opaque. Le vibe coding concentre le pouvoir de production dans la “boîte noire” de l’IA. L’utilisateur est tributaire du service (ChatGPT, Copilot, etc.) : si l’IA plante ou change son fonctionnement, le projet peut devenir difficile à gérer. De plus, l’IA n’explique pas toujours ses choix de code : on ne sait pas toujours pourquoi elle écrit tel bout de code, ni si elle a respecté les bonnes pratiques. L’absence de documentation interne claire est à craindre : comme le soulignent des analyses, le code généré manque souvent de commentaires ou de structure logique explicite. En d’autres termes, la vision d’ensemble du projet reste floue.

• Questions de sécurité et de fiabilité. Les modèles IA ont appris sur un code « issu du web » – parfois de qualité médiocre. Il existe donc un risque de réintroduire des vulnérabilités connues ou des bouts de code non sécurisés. Les experts rappellent qu’un assistant IA peut « court-circuiter » les bonnes pratiques de sécurité et insérer des failles sans les détecter. Dans un contexte sérieux, tout code généré ainsi doit être revu avec attention. Sans cela, le système peut être vulnérable, ou se comporter de façon non maîtrisée en production.

• Applications limitées. Le vibe coding est idéal pour des projets simples ou prototypes : petits outils internes, scripts d’automatisation, maquettes d’application. En revanche, il atteint vite ses limites sur les gros systèmes critiques. Les auteurs de [16] recommandent de ne pas l’utiliser pour des systèmes de production nécessitant haute fiabilité ou normes de sécurité strictes. Pour des gros projets complexes, l’approche conversationnelle perd son avantage – mieux vaut revenir à l’ingénierie logicielle traditionnelle.

En résumé, ces inconvénients apparaissent déjà dans les témoignages du web et sur les forums. Les retours d’expérience soulignent que sans examen rigoureux du code, on se retrouve rapidement submergé par des bugs ou par un résultat « bricolé ». Comme le rappelle un article de Nucamp, la meilleure pratique est de voir l’IA comme un assistant, et non comme un remplaçant : chaque bout de code suggéré doit être vérifié, testé et documenté par un humain pour éviter les pièges.

Comparatif : non-technicien vs développeur expérimenté

Cette comparaison souligne une évidence : le vibe coding lisse le chemin pour le non-technicien, mais ne remplace pas l’expertise du développeur. Comme le dit Nucamp, cette tendance « abaisse les barrières pour les non-programmeurs, mais les développeurs expérimentés restent essentiels ». En clair, un débutant pourra créer un prototype de son idée, mais c’est le développeur qui saura transformer ce prototype brut en un vrai produit fiable. Ce dernier possédera le recul nécessaire pour décomposer le projet, vérifier la sécurité, optimiser les performances et pérenniser l’application – des étapes que l’utilisateur lambda omet ou ignore.

Conclusion : entre hype et réalité

Le vibe coding n’est pas un gadget éphémère : il marque indéniablement un tournant dans la façon de penser le développement. Cependant, il doit être vu comme un levier puissant en bonnes mains, et non comme un argument pour supprimer les développeurs. Comme plusieurs leaders de la tech le soulignent, l’IA va d’abord prendre en charge les tâches répétitives et faciliter la vie de tous, mais les compétences humaines restent incontournables. Kevin Weil (OpenAI) résume bien la situation : même si l’IA surpassera bientôt les humains sur les tâches de codage répétitives, « les développeurs seront toujours nécessaires pour concevoir les systèmes, résoudre les problèmes complexes et superviser les projets ». Autrement dit, on confiera à l’IA la génération de code courant, tandis que le programmeur se concentre sur l’architecture, l’expérience utilisateur, la stratégie globale.

En pratique, le vibe coding est d’ores et déjà un atout pour les professionnels. Bien utilisé, il accélère les phases de prototypage et de développement rapide. En effet, dans les mains d’un expert – prompt engineer et architecte à la fois – il devient un assistant redoutablement efficace. Mais en mains peu avisées, il peut donner de faux espoirs et aboutir à des catastrophes techniques. C’est pourquoi « traiter l’IA comme un assistant et non comme un remplaçant » est la recommandation clé. Pour les porteurs de projets et PME, cette méthode offre donc un nouvel outil de rapidité, à condition de s’entourer ou de former quelqu’un qui saura en gérer les limites.

En résumé, le métier de développeur n’est pas mort ; il évolue. Les notions de vibe coding illustrent que l’avenir du développement sera une collaboration étroite entre humains et IA. Loin d’être un danger pour les programmeurs, cette tendance peut les décharger des tâches ingrates et leur laisser le champ libre pour l’innovation. Le « language machine » qu’est l’anglais devient un super-pouvoir, mais c’est toujours l’esprit humain qui fixe la direction et garde le volant.

Sources : analyses des experts en IA et développement.