Le codage vibratoire, une approche transformatrice dans le développement de logiciels
Le « vibe coding » représente un changement significatif dans la manière dont l’IA est utilisée par les développeurs. Inventé par Andrej Karpathy, ancien responsable de l’IA chez Tesla et architecte fondateur d’OpenAI, le vibe coding est une méthode qui permet aux développeurs de prendre du recul et de laisser l’IA générative prendre le volant. Il s’agit d’une collaboration pratique avec des systèmes intelligents, où le rôle du développeur consiste davantage à guider l’intention qu’à écrire chaque fonction ligne par ligne. C’est Karpathy qui l’a le mieux exprimé : le code grandit « au-delà de [sa] compréhension ». Lorsque vous déchargez l’IA de la génération de code avec suffisamment de contexte, les résultats sont rapides, évolutifs et, parfois, suffisamment bons pour être expédiés.
Des outils tels que Composer de Cursor AI, ainsi que des plateformes émergentes telles que GitHub Copilot et JetBrains AI Agents, se développent pour passer de l’exécution d’une seule fonction à la conception d’une application complète et à la gestion de plusieurs fichiers. Cela signifie que moins de développeurs sont nécessaires pour créer des prototypes, des outils internes ou même des applications complètes. Et ils le font en quelques heures, pas en quelques semaines.
Du point de vue de l’entreprise, il s’agit d’une accélération sans ajout d’effectifs. Il ne s’agit pas seulement de vitesse, même si la vitesse en fait partie, mais de passer des goulets d’étranglement au débit dans la création de logiciels. C’est pourquoi les startups financées par le capital-risque et les laboratoires de produits intègrent déjà cette approche dans leurs équipes.
Si vos équipes continuent à développer leurs produits de la même manière qu’il y a un an, vous devriez vous demander pourquoi. Parce qu’à grande échelle, ces nouvelles approches du codage modifient l’économie du développement de produits. Le codage vibratoire n’est pas une théorie. Il est déjà en train de remodeler la façon dont les produits numériques sont fabriqués.
L’IA générative redéfinit les rôles et les flux de travail des développeurs
Le mode de fonctionnement des équipes logicielles évolue rapidement. Et elle est pilotée par des systèmes qui peuvent désormais générer du code au niveau de l’entreprise avec une qualité proche de celle de l’homme.
Selon Jared Friedman de Y Combinator, 25 % des startups interrogées déclarent que plus de 95 % de leur base de code est générée par l’IA. Cette statistique n’est pas marginale. Elle suggère que nous avons atteint un point d’inflexion où la majorité du code ne provient plus des humains, du moins dans certains contextes. Chez ObligeAI, par exemple, le directeur technique Ken Schirrmacher gère un pipeline en temps réel pendant les réunions, avec cinq instances de codage vibratoire en direct sur ses écrans. Son équipe n’écrit pas à partir de zéro. Ils valident, intègrent et développent des idées à un rythme que les flux de travail plus anciens ne peuvent pas concurrencer.
Cela ne signifie pas que les développeurs disparaissent. Cela signifie que leur travail évolue. Au lieu de partir de zéro, la nouvelle base de référence est plus élevée. Les développeurs itèrent désormais sur le code généré par l’IA, en filtrant les bogues, en alignant les résultats sur les objectifs de l’entreprise et en l’améliorant sur le plan de la sécurité et de l’évolutivité. Le temps passé à écrire 40 000 lignes de code standard pendant des semaines est réduit à des révisions finales et à l’intégration de composants rédigés par l’IA en quelques minutes.
Cela a des répercussions sur l’ensemble de votre structure organisationnelle. Vous n’êtes plus limité par les mesures traditionnelles de productivité. Votre ratio développement-productivité peut évoluer. Vous n’avez pas besoin d’équipes d’ingénieurs plus importantes pour faire évoluer la technologie, vous avez besoin de développeurs qui savent comment travailler avec l’IA pour y parvenir plus rapidement.
Il s’agit d’un changement dans la manière de coder, mais surtout dans la signification même du terme « coder ». La suppression de la charge de travail répétitive permet aux développeurs de passer plus de temps à concevoir des fonctionnalités et moins de temps à créer des blocs de construction. Il s’agit là d’un avantage structurel pour toute entreprise disposée à adapter sa culture et ses flux de travail.
Inquiétudes croissantes concernant le déplacement potentiel des emplois des promoteurs immobiliers
L’une des questions les plus brûlantes actuellement est de savoir si l’IA va rendre les développeurs de logiciels obsolètes. Soyons clairs : cette préoccupation n’émane pas de voix marginales, elle est débattue au plus haut niveau de l’industrie de l’IA.
Dario Amodei, PDG et cofondateur d’Anthropic, a prévu que 90 % du code pourrait être écrit par l’IA d’ici six mois, et la quasi-totalité d’ici un an. Cela ne s’est pas encore totalement concrétisé, pas à cette échelle extrême, mais la direction est précise. La pression monte. Des entreprises comme Shopify et Fiverr ont déjà commencé à évaluer les nouveaux employés en fonction de leur capacité à surpasser les outils d’IA. Ce changement recadre le modèle d’embauche : il ne s’agit plus seulement de compétences, mais d’une différenciation de la valeur par rapport au rendement de la machine.
Au niveau des startups, ces conversations ne sont pas théoriques, elles sont opérationnelles. Les développeurs doivent désormais prouver qu’ils peuvent guider des outils intelligents, et pas seulement coder sans aide. Les entreprises commencent à faire de même. Attendez-vous à ce que ces filtres d’évaluation fassent leur chemin dans les pratiques d’embauche plus larges de la technologie au cours de l’année prochaine.
La question la plus importante est d’ordre stratégique. Si l’IA peut fournir du code plus rapidement, à moindre coût et avec une qualité acceptable, à quel moment les grands départements d’ingénierie deviennent-ils économiquement inefficaces ? C’est la question soulevée par Ken Schirrmacher, directeur technique d’ObligeAI. Il pense que les entreprises qui emploient des milliers de développeurs risquent de ne pas pouvoir se développer au cours de la prochaine décennie, à moins que leurs techniciens ne se tournent vers des fonctions à plus forte valeur ajoutée. C’est une question de durabilité. Les entreprises qui s’accrochent à des modèles de développement de logiciels dépassés risquent d’être distancées par celles qui se restructurent d’abord autour de systèmes intelligents.
La plupart des développeurs ne disparaîtront pas, mais leur travail pourrait ne plus ressembler à ce qu’il était il y a cinq ans. Et cela devrait faire partie de toutes les discussions dans les conseils d’administration.
L’adoption par les entreprises du code généré par l’IA est plus lente que prévu
Il existe un fossé entre ce qui est possible avec l’IA générative et la façon dont elle est réellement utilisée dans les grandes organisations. Les prédictions selon lesquelles les machines prendraient en charge le développement de logiciels du jour au lendemain ne se sont pas concrétisées, car les systèmes d’entreprise ne pivotent pas aussi rapidement et les modèles ont encore des limites.
Dans une interview accordée en mars 2025, le PDG d’IBM, Arvind Krishna, a déclaré qu’il s’attendait à ce que le code généré par l’IA plafonne à environ 30 % de la production totale. Satya Nadella de Microsoft et Sundar Pichai de Google ont fait écho à des chiffres similaires, estimant que l’IA contribue entre 20 et 30 % de leur production de code.
Le code généré par l’IA comporte encore des risquesLe code généré par l’IA comporte des risques tels que des erreurs de précision, des hallucinations, des angles morts réglementaires et des lacunes en matière de sécurité. Ces problèmes sont gérables, mais ils rendent l’automatisation complète trop risquée pour les systèmes centraux. Pour l’instant, de nombreuses organisations utilisent l’IA pour accélérer le développement de prototypes ou de solutions à un stade précoce, mais les environnements de production réels continuent de dépendre de développeurs humains expérimentés pour valider, renforcer et mettre à l’échelle les résultats.
Diego Lo Giudice, de Forrester Research, s’est fait l’écho de cette réalité. Il constate une forte traction de l’IA dans les flux de travail de prototypage et d’idéation, mais pour les projets critiques, les vrais développeurs continuent de porter le fardeau. En effet, en cas de panne ou de non-conformité, ce n’est pas l’outil qui sera blâmé, mais votre entreprise.
Comprendre le plafond actuel de l’utilité de l’IA vous permet de l’utiliser de manière responsable. Vous pouvez en profiter dès maintenant en vous concentrant sur les domaines où l’IA apporte de la rapidité et de la valeur ajoutée, généralement en amont du cycle de développement, tout en maintenant les systèmes de base sur des bases solides.
Abordez cette question en toute lucidité et avec une planification structurée, et vous prendrez une longueur d’avance sur vos concurrents. Ne partez pas du principe que ce qui a fonctionné lors d’un hackathon sera valable pour un marché réglementé ou un produit SaaS à l’échelle de la production.
Responsabilités accrues pour les développeurs seniors dans le cadre de l’intégration de l’IA
À mesure que l’IA s’intègre dans le processus de développement de logiciels, la charge de travail n’a pas disparu, elle s’est déplacée. Le soi-disant gain de productivité du code généré par l’IA est réel, mais il a transféré d’importantes responsabilités opérationnelles aux ingénieurs principaux. Au lieu d’écrire chaque fonctionnalité à partir de zéro, ils examinent, affinent et valident les résultats de l’IA à grande échelle.
Kyler Middleton, ingénieur logiciel principal chez Veradigm, a décrit la révision de dix fois plus de code que l’année précédente en raison de l’afflux de contributions générées par l’IA. Cette situation n’est pas extensible, à moins que les équipes ne changent leur façon de gérer la bande passante de l’ingénierie. Le volume d’examen est écrasant, et la vitesse sans la qualité ne profite pas à l’entreprise à long terme.
Les développeurs juniors, quant à eux, se concentrent de moins en moins sur les principes fondamentaux. Alors qu’ils s’appuient de plus en plus sur des outils d’IA pour générer du code, ils sautent l’expérience pratique du codage qui aide les ingénieurs à développer des capacités de résolution de problèmes à long terme. Rob Strechay, analyste chez TheCube Research, a signalé cette atrophie des compétences comme un risque à long terme pour le développement des talents. Si vos juniors commencent à travailler comme des techniciens au lieu d’être des ingénieurs, votre pipeline de futurs architectes seniors s’affaiblit.
Les dirigeants devraient reconnaître rapidement ce déséquilibre et agir en conséquence. Vous devrez investir dans une supervision plus structurée, des pratiques de contrôle de version et des outils de validation du code. Plus important encore, vous devrez repenser la manière dont vous formez et faites évoluer les jeunes talents. Si vos développeurs ne peuvent pas évoluer vers des postes d’ingénieurs seniors sans que l’IA ne se charge de réfléchir à leur place, vous ne construisez pas une équipe technique résiliente, vous créez une dépendance.
Utilisez l’IA, mais ne pensez pas qu’elle remplace les compétences de base en ingénierie. Veillez à ce que la structure de votre équipe tienne compte de la couche de pensée critique, car l’automatisation ne remplace pas un jugement solide en matière de conception de systèmes, de sécurité ou de gestion du cycle de vie des logiciels.
Les gains de productivité de l’IA sont tempérés par des défis en matière de qualité et de processus
Les outils d’IA génèrent du code rapidement, mais la rapidité n’est pas toujours synonyme d’efficacité, surtout lorsqu’elle est mesurée sur l’ensemble du cycle de développement. Dans la pratique, les équipes découvrent que le nettoyage d’une IA peut parfois prendre plus de temps que de l’écrire soi-même.
Rob Strechay a fait remarquer que le code généré par l’IA nécessite souvent deux fois plus de temps pour être validé et corrigé, en particulier lorsqu’il est utilisé sans que des systèmes d’examen rigoureux soient en place. Ces outils peuvent bien gérer une logique simple, mais pour des systèmes plus importants et interconnectés, ils introduisent parfois des bogues subtils, des modèles non conformes ou des redondances. Les ingénieurs sont alors chargés de détecter et de résoudre ces problèmes après coup.
DORA, une équipe interne de Google axée sur le DevOps et la productivité de l’ingénierie, a rapporté en avril 2025 que si les outils d’IA accélèrent les tâches préférées, ils ne réduisent pas efficacement les frais généraux de l’organisation. Des problèmes tels que les réunions excessives, les opérations répétitives et les obstacles bureaucratiques continuent d’éroder la productivité. Les niveaux d’épuisement professionnel sont restés largement inchangés, ce qui suggère que l’automatisation ne s’est pas attaquée aux inefficacités structurelles sous-jacentes qui ralentissent les équipes.
Cela doit être compris au niveau de la direction. Les mesures de productivité ne devraient pas être basées uniquement sur la vitesse de livraison du code. Vous devez avoir une vue d’ensemble : combien de temps faut-il pour déployer ? Quelle est sa stabilité ? Quel est le taux d’échec en production ? L’IA accélère la production, mais elle n’améliore pas toujours les résultats.
Les dirigeants devraient se concentrer sur les intégrations qui favorisent la précision plutôt que la rapidité. Et lors de l’adoption d’outils de développement de l’IA, le processus de supervision devrait être intégré dans le pipeline de déploiement. Utilisée de cette manière, l’IA devient un multiplicateur, mais seulement lorsqu’elle s’appuie sur une supervision technique de haut niveau, une réflexion au niveau des systèmes et des meilleures pratiques reproductibles.
Le potentiel de l’automatisation complète de l’IA dans le développement de logiciels
Certains leaders de l’espace IA ne se demandent plus si l’IA peut remplacer le développement de logiciels, ils décrivent comment et quand cela se produira. La position émergente concerne l’automatisation complète du cycle de développement, alimentée par des agents d’IA qui écrivent uniquement le code et valident, déploient et maintiennent les systèmes logiciels sans intervention humaine.
Humayun Sheikh, PDG de Fetch.ai, prédit ce résultat en se basant sur son travail actif dans les plateformes agentiques. Son équipe utilise des modèles de consensus soutenus par la blockchain pour valider les résultats générés par l’IA, un système conçu pour réduire la nécessité d’un examen manuel. Il s’attend également à ce que l’informatique quantique accélère cette trajectoire. L’objectif : éliminer les cycles redondants dans les entreprises en utilisant des agents d’IA intelligents et autonomes capables de produire des résultats centralisés avec une variance minimale.
Cette évolution vers l’automatisation totale n’est pas imminente. Elle dépend d’une infrastructure qui n’a pas encore été redimensionnée et de risques qui n’ont pas encore été pris en compte, notamment l’alignement des modèles, l’interprétabilité des résultats et la transparence des défaillances. Pour les décideurs de la suite, c’est là que commence la feuille de route à long terme. Une planification intelligente devrait dès à présent prévoir un espace pour les plateformes natives de l’IA qui restructurent la façon dont les logiciels sont créés et gérés à l’échelle.
L’opportunité est de positionner votre organisation tôt pour tirer parti de cette évolution, non seulement en termes d’outils, mais aussi dans la façon dont votre équipe est structurée, dont vous envisagez les rôles et dont vous gérez les risques. L’automatisation totale n’arrivera pas du jour au lendemain, mais son architecture est déjà en cours de construction. Les dirigeants qui anticipent et adaptent l’infrastructure aux cycles de développement pilotés par l’IA seront mieux positionnés pour affronter la concurrence au cours de la prochaine décennie.
Évolution des rôles des développeurs et émergence de nouvelles disciplines
L’essor de l’IA générative n’élimine pas le besoin de développeurs, il modifie ce que signifie le développement et introduit des disciplines entièrement nouvelles dans le processus. La définition du « développeur » s’élargit pour inclure les développeurs citoyens et les parties prenantes de l’entreprise qui, auparavant, ne faisaient pas partie du cycle de vie du logiciel.
Nick Cassidy, ingénieur en chef de l’innovation chez Stellarus Group, a expliqué que de nouveaux outils tels que InstructLab de Red Hat permettent à des non-ingénieurs d’affiner les modèles d’IA et de créer des applications sans expérience technique approfondie. Ces plateformes axées sur l’IA élargissent l’accès au développement dans toutes les disciplines, réduisant ainsi considérablement les obstacles temporels et techniques à l’action.
Les développeurs sont toujours essentiels, mais les types de problèmes qu’ils résolvent sont différents. Aujourd’hui, les développeurs ne se contentent pas d’écrire du code. Ils gèrent la logique qui sous-tend les interactions de l’IA, optimisent les invites, valident les résultats et veillent à ce que les applications générées par l’IA respectent les normes d’évolutivité, de sécurité et de conformité réglementaire. Cette évolution influence déjà la manière dont les équipes d’ingénieurs et d’entreprises interagissent.
David Strauss, directeur technique de Pantheon.io, a expliqué comment il utilise des outils d’IA pour prototyper des concepts d’interface et des flux de travail avant de les confier à l’ingénierie, ce qui permet une collaboration beaucoup plus étroite entre les différents services. Ce modèle est en train de se généraliser. Dans le même temps, de nouveaux ensembles de compétences tels que l’ingénierie rapide commencent à devenir essentiels pour les équipes de produits modernes.
Pour les dirigeants, cette extension des rôles implique de repenser les dichotomies traditionnelles entre les contributeurs techniques et les utilisateurs professionnels. Si votre modèle organisationnel n’intègre pas étroitement ces fonctions, vous risquez de perdre en rapidité et en valeur. Pour gérer cette évolution, il ne s’agit pas de recruter davantage d’ingénieurs, mais de fournir les bonnes interfaces et les bons flux de travail afin que des équipes diversifiées puissent utiliser efficacement l’IA là où cela compte le plus.
Lars Maaløe, directeur technique et cofondateur de Corti, a souligné que si l’IA peut bien reproduire une logique reproductible, elle ne produit pas de véritable innovation créative. C’est toujours l’homme qui est à l’origine de cette innovation. Et c’est quelque chose que les dirigeants doivent préserver même s’ils développent l’IA, car la vélocité perd son sens sans l’originalité de la réflexion sur le produit.
En conclusion
Nous sommes à l’aube d’un changement important dans la manière dont les logiciels sont créés et dans les personnes qui dirigent ce processus. L’IA générative n’est pas seulement un outil permettant d’accélérer le développement. Elle restructure la dynamique des équipes, redéfinit les rôles techniques et établit une nouvelle référence en matière de productivité. Les startups qui exploitent déjà le codage vibratoire et le développement assisté par l’IA n’attendent pas. Elles avancent plus vite, embauchent plus légèrement et créent des produits en deux fois moins de temps.
Cela ne signifie pas que chaque entreprise doive supprimer son organisation d’ingénierie ou courir après tous les modèles brillants. Mais cela signifie que les dirigeants doivent avoir un regard lucide sur la façon dont l’IA modifie les intrants et les extrants du travail logiciel. Des décisions d’embauche aux choix d’infrastructure, des programmes de formation aux dépenses de plateforme, tout change lorsque l’IA devient un collaborateur essentiel du développement, et non un simple accessoire.
Le maintien de l’avance technique n’est plus une question d’effectifs bruts. Il s’agit de l’efficacité avec laquelle vos équipes s’intègrent à des systèmes intelligents. Cela signifie que les cadres doivent diriger de manière décisive, en fixant des normes, en posant des questions plus difficiles et en étant honnêtes sur les besoins actuels de leurs équipes par rapport à ce qu’elles ont toujours fait.
L’essentiel de la pression est déjà là. Les entreprises qui s’adaptent le plus rapidement prendront de l’avance. Celles qui attendent des certitudes perdront un terrain qu’elles ne peuvent se permettre d’abandonner.
