L’IA favorise le prototypage rapide et le développement accéléré
La vitesse est importante. Lorsque vous souhaitez agir rapidement et réduire le temps de latence entre l’idée et l’exécution, l’intelligence artificielle commence à rendre cela possible, à grande échelle.
Lors du développement de « Vaani », une application de bureau universelle de synthèse vocale, le processus a commencé par une simple invite vocale. Cette demande, « créer une application légère de synthèse vocale hors ligne pour Windows », était suffisante. L’IA, Claude Sonnet 3.7, a généré une structure d’application fonctionnelle en quelques secondes. Elle a pris en charge la conception de l’interface utilisateur, la fonctionnalité des touches de raccourci, la reconnaissance vocale hors ligne à l’aide de Vosk et même l’intégration dans la barre d’état système. Ce sont toutes ces choses que les développeurs passent généralement des heures, voire des jours, à construire manuellement.
La traduction d’instructions en langage clair en un véritable logiciel est un véritable changement. Vous passez incroyablement vite d’un code zéro à une base de travail. Dans ce cas, le prototype complet a été construit en moins de 15 heures. C’est une vitesse de développement qui bat la plupart des équipes agiles sur un sprint de deux semaines, et cela ne vous oblige pas à sacrifier la confidentialité ou à tout construire dans le cloud. Il fonctionne hors ligne. Il fonctionne sur n’importe quelle application. Il est privé depuis le premier jour.
Par conséquent, si vous dirigez une entreprise pour laquelle la rapidité est un avantage concurrentiel, cette approche mérite qu’on s’y intéresse. Il s’agit de donner aux développeurs les outils qui éliminent les frictions dès le départ. Moins de temps consacré à la mise en place, c’est plus de temps pour affiner ce qui est important.
Boucle d’itération réactive, centrée sur l’IA, en cours de développement
Une fois que les fondations sont posées, la manière de construire change. Vous cessez de travailler étape par étape en suivant une feuille de route et commencez à réagir à des signaux, à un retour d’information immédiat qui conduit directement à des corrections. C’est ce que permet le codage vibratoire.
La boucle de développement qui a suivi s’est construite sur des interactions en langage naturel. Lorsqu’un bogue apparaissait ou qu’une nouvelle fonctionnalité était nécessaire, le développeur expliquait le problème et l’IA répondait par du code. Parfois, elle créait de nouveaux modules. Parfois, elle réécrivait la logique. Chaque cycle, demande de fonctionnalité, création de code, test, correction, était rapide. Parfois quelques minutes. Parfois moins.
Par exemple, l’application avait besoin de détecter les mots-clés. Plutôt que de concevoir un sous-système complet, une simple demande à l’IA a permis de lancer la boucle. Le développeur a décrit ce qui ne fonctionnait pas. L’IA a fourni une logique actualisée. Le développeur l’a testée, puis a demandé des ajustements en fonction des résultats. Il ne s’agissait pas d’une approche agile en théorie. Il s’agissait d’agilité opérationnelle, d’itération réelle, sans frais généraux.
Ce modèle fonctionne, mais il est réactif. Vous ne préparez pas à l’avance une documentation parfaite sur la conception. C’est bien, jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas. La complexité s’accroît rapidement, en particulier entre les threads et les composants d’interface utilisateur avec état. Dans ce projet, les problèmes classiques de concurrence de l’interface utilisateur ont fait surface, comme les blocages et les ressources partagées inaccessibles. L’IA a proposé des solutions, mais il a fallu plusieurs boucles pour en trouver une qui fonctionne de manière cohérente.
Pour les décideurs, vous avez besoin d’un développeur dans la boucle, capable de guider l’IA, de la tester en profondeur et de comprendre quand elle dévie de sa trajectoire. Il s’agit toujours d’ingénierie logicielle, mais avec une interface différente. Et cela permet d’obtenir des résultats, rapidement.
La tendance de l’IA à sur-ingénieriser les solutions
L’IA est rapide. C’est l’avantage. Mais la rapidité peut s’accompagner d’une complexité inutile, surtout si vous adoptez la première solution qu’elle vous propose.
Lors de la construction de Vaani, l’IA, Claude Sonnet 3.7, a constamment favorisé des implémentations génériques et lourdes là où une logique simple aurait mieux fonctionné. Elle a proposé un système de mise en mémoire tampon entièrement modulaire pour traiter les résultats de la transcription vocale. Cela a fonctionné, bien sûr. Mais il était surchargé. Lorsqu’on lui a posé la question d’un point de vue pratique, pourquoi ne pas se contenter de détecter les pauses dans la parole ? L’IA a accepté et a proposé une solution beaucoup plus simple et pragmatique. Cette solution fonctionnait proprement, utilisait moins de ressources et était plus facile à maintenir.
Ce schéma s’est répété tout au long de la construction. Lors de l’implémentation de l’étalonnage audio, Claude a essayé de conserver les paramètres d’étalonnage pour tous les appareils d’enregistrement possibles. Mais en réalité, la plupart des utilisateurs s’en tiennent à un seul micro. Lorsque Gemini 2.5 Pro, utilisé ici comme réviseur de code, a signalé cette inefficacité, le développeur a poussé l’IA à simplifier. La même fonctionnalité, avec moins de bruit et moins d’hypothèses, a donné un meilleur résultat.
Voici ce que les dirigeants doivent en retenir : l’IA n’est pas paresseuse, elle dépasse les bornes. Elle veut tout résoudre. Vous avez besoin d’un développeur expérimenté et discipliné pour la maîtriser. Plus de code ne signifie pas un meilleur code. Dans certains cas, c’est le minimum qui l’emporte. Si vous ne contrôlez pas la complexité dès le début, vous risquez de le payer plus tard en termes de maintenabilité et de surcharge de performance.
Un produit performant repose souvent sur la clarté. L’IA ne saura pas toujours où couper. Cette décision appartient toujours à des personnes qui comprennent les modèles d’utilisation, les contraintes et les priorités.
Architecture émergente ou planifiée dans le codage vibratoire
Lorsque vous laissez l’IA piloter la mise en œuvre initiale, l’architecture ne vient pas en premier, elle évolue. Ce n’est pas un défaut. Mais c’est quelque chose que vous devez gérer.
Vaani en est un bon exemple. L’objectif initial était clair : créer une application de synthèse vocale minimale, privée et universelle. Plutôt que d’élaborer un système détaillé dès le départ, le développeur s’est concentré sur la construction et la résolution des problèmes au fur et à mesure qu’ils se présentaient. Il en a résulté des progrès rapides. Des fonctionnalités ont été ajoutées en permanence : activation des touches de raccourci, capture audio, transcription de la parole, paramètres de l’interface utilisateur et conditionnement. Mais elles ont été guidées par l’utilité, au lieu d’un cadre strict.
Au fur et à mesure de l’apparition de bogues, tels que des collisions d’états partagés ou des problèmes de threading, l’architecture a dû évoluer. De nouveaux contrôles de concurrence ont été introduits. La couche d’interface utilisateur est passée de Tkinter à PySide6 pour une meilleure intégration et un meilleur support des threads. La modularisation n’a pas été une décision de conception prise au premier jour, elle est devenue une nécessité lorsque la complexité a rattrapé la vitesse d’itération.
Les chefs d’entreprise doivent faire un choix. Vous pouvez adopter des flux de travail basés sur l’IA qui vous donnent de la vitesse dès le départ, mais vous devez les associer à un raffinement structuré par la suite. Il ne s’agit pas d’une question ouverte. Il y a un seuil dans le cycle de vie de chaque produit où le fait de fonctionner sans une architecture claire commence à devenir une friction, et non une liberté. Cela signifie qu’il faut prévoir du temps pour la stabilisation, la modularisation de la base de code, l’optimisation des composants, la documentation du comportement et l’application de contraintes.
L’architecture émergente fonctionne, jusqu’à ce que vous ayez besoin d’évolutivité, de maintenabilité et d’intégration. C’est alors que la structure l’emporte. Sachez quand pivoter et assurez-vous que vos équipes le font aussi.
L’IA peut compléter l’expertise des développeurs
L’IA est puissante, mais ce n’est pas une solution complète. Elle peut générer du codeexpliquer la logique et corriger les bogues. Ce qu’elle ne peut pas faire, du moins pas encore, c’est égaler la capacité d’un développeur à reconnaître le contexte, à évaluer l’aspect pratique et à anticiper l’impact.
Tout au long du développement de Vaani, l’IA a fait le gros du travail. Claude Sonnet 3.7 a écrit presque tout le code initial, les fonctions de bout en bout, la logique d’interface, les mécanismes de concurrence. Mais ce n’était pas en pilotage automatique. Le rôle du développeur est passé de l’écriture de chaque ligne à celui de guide : il a examiné les soumissions d’IA, repoussé les complications excessives, corrigé les hypothèses mal alignées et orienté vers des compromis plus appropriés. C’est là que réside la véritable valeur ajoutée.
Ce modèle de travail a clairement montré que l’IA ne remplace pas les ingénieurs. Elle les complète. Un développeur compétent agit désormais plus rapidement, fournit des fonctionnalités plus étendues et évite le travail répétitif. Mais c’est ce même développeur qui s’assure que le résultat est viable, sûr et conforme au problème et à l’utilisateur.
Pour les cadres, cela modifie la façon dont les équipes doivent être structurées. L’objectif ne doit pas être de réduire les effectifs. Il s’agit d’améliorer les capacités. Vous pouvez produire davantage avec des équipes plus légères, mais seulement si les personnes impliquées sont équipées pour diriger l’IA au lieu de s’en remettre à elle. Cela signifie qu’il faut recruter des ingénieurs capables de penser au niveau du système, de communiquer clairement et de faire preuve de discernement sous la pression.
En fin de compte, le code écrit par l’IA doit toujours être lu, entretenu et optimisé.
Risque de compréhension superficielle en raison d’une dépendance excessive à l’égard des correctifs générés par l’IA
La rapidité a un coût, surtout lorsqu’elle ne permet pas une compréhension approfondie. Lorsque l’IA intervient pour résoudre les problèmes, les développeurs peuvent devenir paresseux. Pas intentionnellement, mais fonctionnellement. Les problèmes sont résolus, mais le pourquoi reste inexploré.
Dans le projet Vaani, des bogues subtils sont apparus concernant les conditions de course, la réactivité de l’interface utilisateur et la stabilité du threading. Claude a résolu la plupart d’entre eux rapidement. Vous déposez un message d’erreur, il vous donne un correctif. Mais si le développeur ne demande pas de suivi détaillé, l’IA passe à autre chose. Cela signifie que les correctifs ont été mis en œuvre sans toujours expliquer les causes profondes. L’apprentissage ne se fait pas automatiquement à moins qu’il ne soit explicitement demandé.
C’est important. Si le développeur continue à prendre des correctifs sans demander d’explications, la compréhension réelle commence à s’éroder. Les modèles leur échappent. Les performances de l’équipe en pâtissent. Dans le pire des cas, les mêmes problèmes réapparaissent dans de nouvelles configurations ou à une nouvelle échelle.
Pour les entreprises qui investissent dans le développement assisté par l’IA, ce n’est pas une mince affaire. Vous devez concevoir des flux de travail qui préservent la profondeur technique. Formez vos équipes à interroger les réponses de l’IA. Demandez du contexte. Examinez les cas limites. Et assurez-vous qu’elles apprennent.
Passage d’un codage vibratoire à une ingénierie structurée et prête pour la production
L’IA peut faire passer rapidement votre projet du concept au code de travail. Mais au moment de la publication, cette rapidité se heurte à un mur, à moins qu’une structure n’intervienne. C’est exactement ce qui s’est passé avec Vaani.
Les premières itérations ont été construites sans plan rigide. Le développeur s’est appuyé sur Claude Sonnet 3.7 pour générer la majeure partie de l’application par des cycles rapides. Cela a fonctionné pendant un certain temps. Les fonctionnalités ont été mises en ligne rapidement. Les bogues ont été résolus de manière réactive. Mais lorsque le projet s’est approché d’une version publique, un changement s’est imposé. Le code devait être modulaire. L’architecture devait être claire. La couverture des tests devait être améliorée. La documentation n’était plus facultative.
Le développeur a fait appel à Google Gemini 2.5 Pro pour revoir la structure et l’efficacité. Le processus est passé de l’itération créative à l’ingénierie délibérée. Il s’agissait notamment d’organiser des modules distincts, de définir des composants réutilisables, d’introduire une meilleure discipline de threading et de préparer le référentiel pour un public open-source.
C’est la partie que les dirigeants doivent planifier, car l’accélération de l’IA n’est que la première phase. Si vous mettez quelque chose en production ou si vous diffusez du code dans la nature, le nettoyage devient obligatoire. Prévoyez un budget à cet effet. Recrutez du personnel pour cela. Et assurez-vous que vos développeurs ne sont pas coincés à supporter une base de code fragile, difficile à naviguer, qui a évolué trop rapidement sans garde-fous.
La rapidité permet de gagner rapidement. La qualité finale gagne à long terme. C’est à vous qu’il incombe de veiller à ce que les deux existent.
Avantages et risques du codage vibratoire assisté par l’IA
Le développement assisté par l’IA présente des avantages évidents dès le départ, mais aussi de véritables défis s’il n’est pas géré. La clé est de comprendre les compromis et de les contrôler dès le début.
Du côté des avantages : le prototypage devient plus rapide. Les frictions liées à l’échafaudage, au câblage de bibliothèques communes ou à l’écriture d’un modèle standard répétitif ont disparu. Dans Vaani, le développeur a pu créer une application de bureau multifonctionnelle, exécutée localement et pouvant être utilisée hors ligne, en moins d’une journée. Il s’agit là d’un véritable rendement.
L’IA a également géré des tâches multithread, intégré des paquets comme PySide6, géré les boucles d’événements de l’interface utilisateur et débogué les failles de concurrence. Sans l’aide de l’IA, ces tâches nécessitent beaucoup de temps et d’expertise. L’IA allège cette charge, ce qui représente un gain de productivité évident.
Mais il faut ensuite faire des compromis. Les bogues apparaissent souvent dans des recoins que l’IA n’a pas testés, notamment en ce qui concerne l’état ou la logique temporelle. Les bases de code se densifient avec la logique automatisée, ce qui peut les rendre plus difficiles à comprendre ou à mettre à l’échelle. Et oui, il y a un risque d’érosion des compétences de base si les développeurs deviennent trop dépendants.
Plus important encore, l’IA se concentre sur ce qu’on lui demande de faire. Elle ne s’intéresse pas aux performances, à la sécurité ou aux garanties opérationnelles, à moins d’y être explicitement invitée. Dans les premières phases de développement, ces aspects sont souvent ignorés.
Pour les organisations qui adoptent ce modèle, l’attention de la direction devrait se concentrer sur deux domaines : (1) donner aux développeurs les moyens de remettre en question les suggestions de l’IA et (2) mettre en œuvre des pratiques qui permettent de détecter ce que l’IA rate, la gestion des erreurs, les contraintes de performance et l’intégrité de l’architecture. L’IA accélère les choses. Vos équipes continuent de définir où il est possible d’aller en toute sécurité.
L’implication stratégique des développeurs est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA
L’IA ne dirige pas, elle réagit. Sa valeur dépend de la qualité des données d’entrée et de ce qui se passe après la sortie. C’est pourquoi le leadership des développeurs n’est pas négociable si vous voulez obtenir des résultats cohérents.
Au cours du développement de Vaani, l’IA (Claude Sonnet 3.7) s’est chargée de la majeure partie de la mise en œuvre, mais la qualité ne s’est maintenue dans le temps que parce que le développeur a activement façonné le processus. Il ne s’agissait pas seulement d’une incitation. Il a audité le code de l’IA, filtré la complexité et exigé des améliorations lorsque les solutions étaient inefficaces ou peu pratiques. Gemini 2.5 Pro a également été introduit plus tard dans le cycle pour l’examen par les pairs, essentiellement en faisant intervenir une autre IA comme second point de vue, mais même dans ce cas, c’est un humain qui prenait les décisions.
Ce développeur a agi comme un filtre de complexité. Lorsque l’IA proposait des flux de travail trop généralisés ou des abstractions axées sur les cas limites, le développeur ripostait et demandait des approches plus légères et plus ciblées. Le résultat a été une solution qui correspondait au cas d’utilisation réel, et non à la portée maximale possible imaginée par l’IA.
Si vous dirigez une équipe ou élaborez une stratégie, cela devrait redéfinir les attentes. L’IA n’élimine pas le besoin de jugement technique, elle l’accroît. Cela signifie qu’il faut recruter des ingénieurs qui pensent clairement, qui savent comment tester les contraintes de conception et qui ne se contentent pas d’accepter par défaut. Cela signifie également qu’il faut confier aux développeurs le soin de diriger l’utilisation de l’IA d’une manière pratique, et ne pas la traiter comme un outil totalement autonome.
L’IA a un effet de levier, mais seulement si vos collaborateurs savent où exercer la pression.
Le codage Vibe redéfinit les rôles et les flux de travail des développeurs
L’IA modifie la façon dont les logiciels sont construits, ce qui change le rôle du développeur. Au lieu d’écrire chaque ligne de logique, les développeurs qui utilisent le vibrocodage passent plus de temps à décider ce qui vaut la peine d’être construit, quand simplifier et comment valider les solutions générées par l’IA.
Lors du développement de Vaani, l’humain n’a pas fait de microgestion. L’IA a écrit la majeure partie du code initial. Mais le développeur a gardé le contrôle de l’architecture, de la hiérarchisation des fonctionnalités et des tests. Au fur et à mesure que le logiciel mûrissait, le développeur a également pris des décisions de refonte, a imposé la séparation des modules et a amélioré la maintenabilité à long terme, autant d’éléments essentiels à la préparation d’un logiciel libre.
C’est là le changement. Les développeurs ne se contentent pas d’écrire la syntaxe, ils évaluent le comportement du système, guident les choix d’implémentation, affinent les conceptions, passant de vagues invites à des systèmes fonctionnels. Et ils le font plus rapidement et avec plus de souplesse que ne le permettent les circuits de développement standard.
Si vous dirigez une équipe de produits ou d’ingénieurs, vous devez changer d’état d’esprit. Ne vous contentez pas de prendre en compte les capacités de codage brutes. Concentrez-vous sur les développeurs capables de synthétiser les besoins, d’interroger les résultats de l’IA et de maintenir une discipline architecturale. Le retour sur investissement est significatif. Les projets avancent plus vite, moins de temps est consacré au code redondant, et les équipes peuvent exécuter avec moins de ressources à une vitesse plus élevée.
L’IA ne remplace pas les ingénieurs qualifiés. Elle leur permet d’élargir leur champ d’action. Ce qui compte maintenant, c’est de savoir qui guide cette portée, et avec quelle efficacité.
Dernières réflexions
L’IA modifie la manière dont les logiciels sont construits. Vous pouvez traduire des idées en code fonctionnel en quelques heures. Vous pouvez éliminer le fardeau des modèles standard, de la configuration et même d’une grande partie de la complexité du niveau intermédiaire. Mais la vitesse sans structure n’est qu’une accélération précoce. Ce qui compte, c’est la façon dont vous terminez.
Pour les dirigeants, ce changement ne se limite pas à l’adoption de nouveaux outils. Il s’agit de redéfinir le mode de fonctionnement de vos équipes, leur façon de penser et la manière dont elles apportent de la valeur. On demande aux développeurs de diriger différemment, en guidant l’IA, en validant ses résultats, en filtrant la complexité inutile et en appliquant les principes qui assurent la fiabilité des systèmes.
Si vous investissez dans l’IA pour réduire les coûts de développement, vous passez à côté d’un gain plus important. Le véritable avantage est l’effet de levier. Des équipes plus petites se déplacent plus rapidement, livrent plus et restent alignées sur les besoins de l’entreprise dans des cycles plus serrés. Mais elles ont toujours besoin de structure. Elles ont toujours besoin de jugement. Et elles ont encore besoin d’espace pour remettre la machine en question.
L’IA ne résout pas à elle seule le problème des logiciels. Elle amplifie les personnes qui savent à quoi ressemble vraiment un bon logiciel. Soutenez ces personnes, formez-les bien et donnez-leur l’espace nécessaire pour diriger. C’est là que les bénéfices commencent à se faire sentir.
