Les risques et les avantages de laisser l’IA construire votre produit

Le codage vibratoire représente l’innovation et une responsabilité critique en matière d’ingénierie.

Le vibrocodage se développe rapidement. Il s’agit d’une pratique dans laquelle des personnes, parfois des développeurs, souvent non, utilisent des outils d’intelligence artificielle pour générer des logiciels avec un minimum d’intervention manuelle. Vous interrogez l’IA, obtenez des résultats et exécutez. C’est rapide. Des projets qui prenaient des mois sont désormais lancés en quelques semaines. Certains y parviennent sans le moindre code écrit à la main. Des produits entiers passent de l’idée à la monétisation sans l’aide des équipes traditionnelles de génie logiciel.

Cette nouvelle vague n’est pas qu’un simple effet d’annonce. Un produit, Workcade, une application de productivité basée sur les jeux, a attiré des centaines d’utilisateurs dès la première semaine. Autre exemple : un fondateur non technicien a créé une application de 100 000 lignes générée par l’IA et a réalisé des bénéfices en quelques semaines. Il ne s’agit pas de petites victoires. Elles témoignent d’un changement de capacité induit par l’IA qui pourrait affecter la vitesse d’exécution, la structure de l’équipe et la stratégie budgétaire.

Mais soyons clairs. Ce n’est pas parce que l’IA peut écrire le code qu’il s’agit d’un bon code ou d’un code sécurisé. Enrichlead est une étude de cas parfaite. L’application a été créée avec Cursor, entièrement générée par l’IA, sans aucun code écrit à la main. Son fondateur, Leo Jr, qui n’est pas un développeur, l’a lancée rapidement, a constaté une traction précoce et a été attaqué dans les 48 heures. Les barrières d’abonnement ont été contournées. Les coûts d’infrastructure ont grimpé en flèche. Le grand modèle linguistique (LLM) de l’application a créé des pistes de vente à partir de rien. Il ne s’agit pas d’un problème. Il s’agit d’un risque produit multiplié à grande échelle.

Cela est important pour toute personne qui souhaite intégrer l’IA dans le développement de produits. Une fois que vous utilisez une IA pour construire, vous devez encore gérer le résultat, la sécurité, la performance, la conformité, l’évolutivité. Si vous sautez cette étape, vous construisez plus vite, mais sans garde-fou. Pour un public de niveau C, posez-vous la question suivante : votre réputation peut-elle supporter un effondrement public parce que votre assistant IA a « halluciné » les données des utilisateurs ou a exposé votre produit à une attaque ?

David Beale, une voix respectée dans le domaine du DevOps, l’a dit clairement : ce n’est pas un nouveau comportement. Les développeurs ont toujours puisé des idées dans les forums, collé du code sur GitHub et construit par référence. Ce qui change aujourd’hui, c’est la vitesse, l’échelle et l’automatisation. Et cela signifie que nous n’avons plus le contrôle par défaut. Nous avons besoin d’une discipline d’exécution plus forte, pas moins.

Steven Donaghy, directeur de l’ingénierie chez Microsoft, a eu le bon réflexe : « L’IA, c’est comme l’alcool. Elle amplifie ce que vous êtes déjà. Si vous êtes un excellent codeur, elle vous rend meilleur. Si vous êtes nul, le résultat est encore pire. »

En fin de compte, l’IA peut accélérer vos équipes les plus fortes. Mais si vous éliminez les ingénieurs et espérez le meilleur, vous n’innovez pas. Vous externalisez le contrôle et invitez au chaos technique.

Le codage vibratoire doit être appliqué de manière sélective

Il y a une place pour le le codage vibratoire. Il fonctionne particulièrement bien au début d’un projet. Les outils d’IA aident les équipes à démarrer plus rapidement, en générant des prototypes fonctionnels, des échafaudages d’interface utilisateur, une logique de base, le tout en quelques heures, et non en quelques semaines. Cette vélocité précoce a de la valeur. Les équipes évitent de trop planifier, produisent rapidement des résultats utiles et testent les concepts avant d’investir massivement.

Mais cette rapidité n’est pas suffisante. Lorsque les équipes passent des prototypes aux produits réels, les exigences changent. Vous avez besoin de cohérence, de fiabilité, d’auditabilité et de conformité. Ces exigences ne sont pas facultatives. La finance, la santé, la logistique, la plupart des secteurs sont soumis à une forme ou une autre de réglementation. Cela signifie que le code ne peut pas être « suffisamment bon » sur la base d’un sentiment. Il doit répondre à des directives de sécurité, à des normes de codage et à des critères de performance.

Steven Donaghy, de Microsoft, a soulevé un point important. Selon lui, l’IA est surtout utile au début et à la fin d’un projet. Au début, c’est un outil qui permet de briser l’inertie. À la fin, elle accélère les tâches répétitives. Mais au milieu, là où les systèmes sont intégrés et où l’échelle, la logique, l’infrastructure et la sécurité des utilisateurs comptent, vous avez besoin de précision. Ce n’est pas quelque chose que l’IA fournit par défaut.

Adam D’Angelo, directeur chez Slalom, a précisé l’argument : les modèles de langage de grande taille peuvent introduire des vulnérabilités, générer du code avec des licences problématiques ou permettre des manquements à la conformité sans avertissement. Dans un environnement réglementé, les résultats incontrôlés de l’IA peuvent créer un risque juridique à grande échelle. Vous n’avez pas besoin de ce risque.

Pour les directeurs techniques ou les PDG qui envisagent d’adopter pleinement ces outils, il convient de faire une pause et d’évaluer dans quelle mesure ils s’intègrent dans vos flux de travail. Utilisez-les pour débloquer la créativité et la rapidité, mais insérez une structure avant de passer à la production. L’intégration de l’IA dans les flux de production réels nécessite une séparation claire entre l’expérimentation et l’exécution, avec des humains aux commandes à chaque point de contrôle critique.

Le codage vibratoire n’est pas une question de oui ou de non. Appliquez-le avec précision. Il ne doit pas être le moteur de votre produit principal sans surveillance humaine. Évitez d’intégrer des expérimentations occasionnelles dans des systèmes où les erreurs coûtent de l’argent, de la confiance ou du temps. Le choix des outils est une stratégie. Veillez à ce que votre équipe dirigeante soit alignée sur ce principe.

L’intégration responsable du codage vibratoire

Le code généré par l’IA n’est pas automatiquement bien structuré, sécurisé ou conforme. Il s’agit d’un résultat synthétique basé sur des modèles probabilistes. Cela ne signifie pas qu’il est inutile, mais que vous devez mettre en place des systèmes et des normes pour qu’il soit digne de confiance. Si vous adoptez le codage vibratoire dans votre organisation, vous devez l’encadrer par des règles. Il ne s’agit pas seulement de politiques, mais aussi de cadres qui garantissent la qualité du code, les contrôles de sécurité et le contrôle des versions pour tout ce qui touche à l’intelligence artificielle.

Adam D’Angelo, de Slalom, a mis en évidence les principaux risques : Les LLM peuvent produire du code présentant des vulnérabilités, comme des chemins d’injection, des problèmes XSS ou une logique d’authentification défectueuse. Ils peuvent également intégrer des composants open-source avec des licences contradictoires, ce qui pose des problèmes juridiques si vous ne les suivez pas. Ces problèmes ne se manifestent pas toujours immédiatement. Ils apparaissent plus tard, à grande échelle, sous charge ou lors d’audits.

Laisser les équipes fonctionner uniquement sur la base de « vibrations » encourage les raccourcis. Le recours répétitif à des solutions générées par l’IA sans comprendre la logique sous-jacente crée des cultures techniques faibles. D’Angelo appelle cela « l’impuissance apprise ». Il ne s’agit pas d’un problème de personnel, mais d’une fragilité organisationnelle. C’est quelque chose que les dirigeants doivent mesurer et corriger.

Alors, que faire ? Vous mettez en place des contraintes stratégiques. Cela signifie que les résultats générés par l’IA doivent être soumis à un examen du code. Cela signifie qu’il faut embaucher et perfectionner les compétences pour obtenir une fluidité hybride, c’est-à-dire des personnes qui peuvent travailler avec des outils d’IA tout en sachant comment et quand les ignorer. Cela signifie que la discipline d’ingénierie n’est pas négociable, en particulier dans les environnements où la fiabilité et la sécurité définissent la viabilité du produit.

David Beale, de l’espace DevOps, a offert une perspective intelligente. Il ne rejette pas le codage vibratoire. Il recommande de le maîtriser intentionnellement. Ne paniquez pas. Ne réagissez pas de manière excessive. Au lieu de cela, formez vos équipes, créez des couches de supervision et utilisez le vibe coding comme un multiplicateur, et non comme une béquille.

Pour les dirigeants, cela devient une question de leadership. Vos développeurs comprennent-ils ce que l’IA vient d’écrire ? Vos architectes ont-ils le dernier mot ? Vos équipes de conformité sont-elles intégrées dans les procédures d’examen du code ? Si la réponse n’est pas claire, l’IA n’est pas votre avantage actuel, c’est votre prochain risque.

Les progrès en matière de codage assisté par l’IA ne sont pas seulement techniques. Ils sont opérationnels, juridiques et stratégiques. Traitez-le comme tel. Utilisez-la là où elle apporte une valeur ajoutée, exercez une pression là où la qualité est importante et, surtout, gardez le contrôle.

Faits marquants

• Le codage vibratoire accélère l’expédition, mais il entraîne un risque systémique : Le code généré par l’IA permet de créer des produits rapidement et à faible coût, même par des utilisateurs non techniques, mais il est souvent dépourvu de sécurité, de contrôle de la qualité et de dispositifs de sécurité de base. Les dirigeants doivent considérer l’IA comme un outil d’accélération et non comme un substitut viable à l’ingénierie.
• N’utilisez le codage vibratoire de manière stratégique que lorsque la rapidité est plus importante que la stabilité : Cette approche est particulièrement efficace pour les premiers prototypes et les tâches de mise en œuvre répétitives, mais elle ne doit pas être appliquée aux systèmes centraux ou aux environnements réglementés. Les dirigeants doivent définir des limites d’utilisation claires afin d’éviter tout risque juridique, financier ou opérationnel.
• Les garde-fous et la formation sont essentiels pour un développement sûr de l’IA : En l’absence d’examens du code, de contrôles de conformité et de formation continue, les équipes risquent d’être trop dépendantes de l’IA et de voir leur jugement d’ingénieur se dégrader. Les dirigeants doivent imposer des cadres de surveillance et investir dans les compétences hybrides des développeurs afin de maintenir la qualité des produits.