Quand le vibe coding ouvre la voie à la dette technique

Le développement assisté par l’IA renforce la nécessité de l’intuition humaine

L’IA dans le développement de logiciels n’élimine pas les développeurs de l’équation. En fait, elle fait le contraire. L’IA s’occupe des parties répétitives, de la génération de code, des suggestions de syntaxe, de l’échafaudage. C’est utile. Mais lorsque les systèmes logiciels cessent de se comporter comme nous l’attendons, ou lorsque les décisions relatives aux produits ne sont pas tout à fait logiques, les machines ne sont pas équipées pour prendre la bonne décision. Les développeurs sont toujours responsables de cette partie.

Comprendre le contexte global d’un système, identifier les failles cachées et faire preuve de discernement, c’est du domaine de l’humain. C’est la différence entre savoir ce que fait le code et savoir s’il devrait exister. Les développeurs expérimentés ne se contentent pas d’écrire un code propre, ils repèrent les problèmes avant qu’ils ne deviennent des pannes et comprennent comment la solution rapide d’aujourd’hui devient le risque de demain.

Cela peut sembler paradoxal pour les responsables non techniques : lorsque le développement devient plus facile grâce à l’IA, les développeurs expérimentés deviennent encore plus précieux. Pourquoi ? Parce que la production elle-même n’est plus rare, n’importe qui peut générer dix mille lignes de code en un après-midi. Ce qui est rare maintenant, c’est une structure significative, l’alignement sur des objectifs à long terme et l’atténuation des risques. C’est le rôle de l’instinct humain, qui lit entre les lignes, perçoit l’impact sur l’ensemble du système et guide l’architecture au-delà de la logique superficielle de l’IA.

Pour les responsables des produits et des technologies, il ne s’agit pas seulement d’une perspective opérationnelle, mais aussi d’une perspective stratégique. L’IA est un outil de vélocité. Mais sans humains formés pour la piloter, un développement plus rapide ne signifie qu’une accumulation plus rapide de futurs maux de tête.

Gary Marcus, chercheur et auteur dans le domaine de l’IA, a récemment partagé les propos d’un utilisateur qui s’est entièrement appuyé sur des outils d’IA tels que ChatGPT pendant 90 jours. Le résultat ? Ils ont abandonné leur projet, non pas parce qu’ils n’avaient pas généré suffisamment de code, mais parce que chaque petite modification cassait des parties inattendues du système. La complexité cachée n’était pas visible pour eux. C’est là le point essentiel : savoir où et comment les systèmes peuvent se briser est une compétence humaine, et pas seulement un modèle de machine.

Le « Vibe Coding » peut conduire à l’accumulation de la dette technique

Certains développeurs parlent de « vibe coding » (codage vibratoire). En termes simples, il s’agit de construire des logiciels en se basant sur l’intuition ou sur des indications floues, souvent par le biais d’invites de l’IA. C’est rapide, c’est créatif. Mais cette rapidité a un prix.

Permettez-moi d’être clair : la création de logiciels à l’aide d’invites en langage simple est puissante. Ce qui prenait des semaines ne prend plus que quelques heures. Vous pouvez créer des squelettes de produits presque instantanément. C’est très bien au début. Le problème commence lorsque ces structures évoluent sans discipline. Des données changeantes, des cas particuliers, des exigences floues, sans supervision technique, le projet commence à dériver vers le chaos. Et vous ne le voyez pas tout de suite.

Ce qui commence par « essayer quelque chose » se transforme souvent en des centaines de chemins de code connectés sans logique ou plan central. À un moment donné, les changements deviennent pénibles parce que chaque petite modification interfère avec cinq autres. Il ne s’agit pas d’un problème de performance. Il s’agit d’une dette technique, le coût caché d’un progrès rapide et non structuré.

Les cadres dirigeants doivent comprendre cela, non pas du point de vue de la peur, mais du point de vue des ressources. Un développement accéléré n’est pas synonyme de logiciel durable. Si votre équipe utilise l’IA pour coder sans avoir mis en place une architecture solide, vos coûts d’ingénierie futurs augmenteront rapidement. Plus de correctifs, plus de systèmes fragiles, plus de risques de dépendance. Ce n’est pas de l’innovation, c’est de la décadence.

Une fois de plus, le billet partagé de Gary Marcus montre à quoi cela ressemble dans la pratique. Un utilisateur a passé des mois à utiliser l’IA pour créer une application personnelle. Il a décrit un véritable cauchemar : une petite modification entraînait la disparition de plusieurs autres fonctionnalités. La correction d’une partie en démêlait d’autres. Il a abandonné. Cette histoire n’est pas rare, elle n’est tout simplement pas rendue publique dans les rapports mensuels.

C’est là que le leadership est important. L’IA ne remplace pas votre équipe logicielle. Elle leur donne les moyens d’agir. Mais cela ne fonctionne que si votre équipe dirige le développement avec un objectif, l’architecture d’abord, les invites ensuite. Construisez une structure pour que l’IA puisse l’accélérer, ne comptez pas sur l’IA pour définir la structure. Sinon, vous n’êtes pas en train de changer d’échelle. Vous ne faites que repousser un problème croissant au prochain trimestre.

La collecte adéquate des besoins reste un défi crucial

Une idée fausse circule dans l’espace de développement de l’IA, selon laquelle il suffit d’écrire des données en anglais simple pour construire un logiciel entièrement fonctionnel. L’idée est simple : décrivez ce que vous voulez et l’IA vous donne un code fonctionnel. Sur le papier, cela semble efficace. En pratique, elle échoue à l’une des étapes les plus difficiles et les plus négligées du développement logiciel : le recueil des besoins.

Tout cadre expérimenté dans le domaine des produits ou de la technologie sait combien il est difficile de définir une cible mouvante. Les utilisateurs ont souvent du mal à décrire ce dont ils ont besoin. Les parties prenantes changent de priorités. L’adéquation produit-marché change en cours de développement. Il ne s’agit pas de problèmes que l’IA peut résoudre automatiquement parce que nous utilisons le langage naturel. L’IA exécutera toujours exactement ce qu’on lui demande, même si les instructions sont vagues, incomplètes ou contradictoires.

Les bons développeurs évoluent dans les deux mondes. Ils comprennent les contraintes techniques et peuvent interpréter les objectifs des utilisateurs, parfois lorsque ces objectifs ne sont pas clairs ou évoluent. C’est cette interprétation qui constitue la compétence. C’est ainsi que les développeurs traduisent le « je le saurai quand je le verrai » en un produit vivant qui apporte réellement de la valeur.

Pour les dirigeants, cela signifie que l’IA n’élimine pas le besoin de professionnels expérimentés, mais que vous en avez davantage besoin. Vous pouvez désormais construire plus rapidement, mais seulement si vous avez un objectif précis dès le départ. Dans le cas contraire, vous perdrez du temps et de l’argent à retravailler des résultats fondés sur des prémisses erronées. Ce n’est pas un problème d’outillage. C’est un problème de communication.

Ce problème n’est pas apparu avec l’IA. Il a toujours existé dans le développement de logiciels. La différence, c’est qu’aujourd’hui, il est exposé plus rapidement et à travers davantage de couches. C’est la contrepartie de la vitesse. L’accélération de la production amplifie le manque de clarté des données d’entrée. Et la plupart du temps, le manque de clarté n’est pas dû à une mauvaise intention, mais à une médiation technique insuffisante entre les parties prenantes et les équipes. C’est le travail que l’IA ne peut pas faire. C’est le travail de votre responsable du développement. Et ils ont besoin d’espace pour le faire correctement.

Les développeurs restent au cœur du maintien de la qualité et de la cohérence de l’architecture logicielle.

Il y a une limite à ce que les générateurs de code peuvent faire, même lorsqu’ils comprennent le contexte et réagissent instantanément. Le code n’est pas seulement un résultat, il fait partie d’un système. Ces systèmes se développent rapidement, évoluent à chaque mise à jour et s’interconnectent d’une manière qui les rend fragiles. Si personne ne surveille la structure, les performances et la maintenabilité s’effondrent avec le temps.

Les développeurs restent l’épine dorsale de la cohérence du système. Ils décident où la modularité doit exister, comment les données circulent à travers chaque composant et où le risque peut croître en raison de dépendances inattendues. Il ne s’agit pas d’écrire une syntaxe, mais d’architecture, de coordination et de contrôle. Et l’IA n’a pas la vision d’ensemble nécessaire pour cela. C’est à l’homme qu’il revient de juger comment une chose doit être construite pour résister à l’épreuve de l’échelle, du changement et de l’intégration.

Même dans les petites équipes, les développeurs expérimentés comprennent comment une décision dans un service backend peut avoir un impact sur le comportement en aval, la fiabilité et même la conformité. L’IA voit la tâche. Les développeurs voient les conséquences.

Pour les fondateurs techniques ou les directeurs techniques, il s’agit d’une question d’effet de levier. Utilisez l’IA pour multiplier la productivité, mais veillez à ce que les développeurs restent ceux qui guident la conception, garantissent la fiabilité des versions et maintiennent les systèmes alignés sur les objectifs de l’entreprise. Car si vous transférez cette responsabilité à l’IA, ce que vous gagnerez en rapidité, vous le récupérerez plus tard en heures d’ingénierie non planifiées.

L’article décrit les logiciels modernes comme étant « quantiquement enchevêtrés ». Cela peut sembler dramatique, mais quiconque a eu à faire face à des défaillances en cascade dues à une hypothèse erronée sait à quoi ressemble cette complexité. Ce qu’il faut retenir : seuls les développeurs humains ont actuellement la conscience et la profondeur stratégique nécessaires pour maintenir l’intégrité de l’architecture dans des conditions changeantes et sur des plateformes en évolution rapide. L’IA peut aider, mais ils doivent toujours diriger.

L’IA doit être considérée comme un puissant amplificateur

L’IA ne remplace pas le jugement et ne peut pas porter un projet à elle seule. Ce qu’elle fait, c’est multiplier la vitesse et faire émerger des idées rapidement. Il s’agit là d’un changement important. Mais c’est aussi là que de nombreux développeurs, en particulier les moins expérimentés, se trompent. Lorsque vous commencez à vous fier à l’IA pour déboguer ou restructurer le code sans comprendre son fonctionnement sous-jacent, vous pouvez facilement créer des problèmes plus rapidement que vous ne pouvez les résoudre.

L’expérience est souvent trompeuse. L’IA vous donne des réponses qui semblent plausibles. Parfois, elles fonctionnent même, pour l’instant. Mais au fil du temps, ces corrections superficielles peuvent entraîner des incohérences plus profondes qui se transforment en instabilité. Et lorsque ces problèmes surviennent, l’IA ne vous guide pas dans le contexte. Vous ferez des allers-retours, observant le système se briser d’une manière qu’aucune aide de l’IA ne peut démêler.

Les dirigeants devraient considérer l’IA comme un multiplicateur de force, mais pas comme un décideur. Si votre équipe ne comprend pas ce qui est amplifié, qu’il s’agisse d’une conception solide ou d’une mise en œuvre fragile, vous n’obtiendrez pas de valeur durable. Ce que vous obtiendrez, c’est de la rapidité sans clarté. Cette distinction est importante, en particulier dans les lignes de produits où le temps de fonctionnement, l’intégrité des données ou la confiance des clients sont au cœur de l’activité.

Les équipes doivent être habilitées à appliquer leurs propres instincts et expériences en matière d’ingénierie. C’est la partie que l’IA ne peut pas toucher. Il est utile que l’IA examine les journaux et propose des correctifs potentiels. Mais seul un développeur formé peut tracer les résultats à travers les services, comprendre les effets secondaires à long terme et savoir quand écarter ce qui semble être une solution efficace.

La référence de l’article à des outils d’intelligence artificielle tels que Gemini CLI et DevTools explique bien ce problème : même lorsque l’intelligence artificielle a une idée des résultats du système, elle peut toujours faire tourner les développeurs en rond. Elle suggérera une solution, créera un autre problème et occultera la cause première. Dans ces moments-là, la présence d’un développeur ayant une connaissance approfondie du système n’est pas seulement utile, c’est aussi la seule façon d’aller de l’avant.

La pratique fondamentale du développement de logiciels reste un équilibre entre la structure et l’innovation.

Nous avons fait des progrès considérables dans l’automatisation des aspects mécaniques de l’écriture de logiciels. C’est un point positif. Mais cela n’a pas rendu l’ingénierie qualifiée obsolète. Elle est devenue plus importante. L’équilibre de base, qui consiste à construire des systèmes qui tiennent ensemble tout en explorant des idées qui font avancer le produit, reste inchangé.

Le développement de logiciels ne se résume pas à l’exécution d’une tâche. Il s’agit d’une combinaison de stratégie de système, de résolution créative de problèmes et de précision au niveau du code. L’IA permet de réduire les frictions dans certaines de ces couches, notamment en ce qui concerne la répétition et la génération de variations. Mais la structure générale doit encore être pensée par des développeurs qui comprennent ce qui rend quelque chose évolutif, sûr et utile à long terme.

C’est sur ce point que les responsables des produits et de l’ingénierie doivent se concentrer. L’IA modifie la courbe, mais pas les fondamentaux. Une équipe dépourvue de développeurs solides ne construira pas des systèmes résilients simplement parce qu’elle dispose d’assistants d’IA. En fait, elle accélérera probablement le désalignement, car elle évolue plus rapidement sans base stable.

Les dirigeants qui développent des équipes, des zones géographiques ou des lignes de produits ne doivent pas penser que l’adoption de l’IA résout les contraintes en matière de ressources. Elle les modifie. Vous obtiendrez plus de résultats en moins de temps, mais seulement si la structure est claire et en place pour soutenir ces résultats. Si ce n’est pas le cas, vous obtiendrez du bruit au lieu de progrès.

La conclusion est simple : L’IA augmente à la fois les risques et les bénéfices du développement de logiciels. Les équipes qui en bénéficieront le plus seront celles qui sauront faire preuve de discernement, gérer la complexité et utiliser l’IA pour éliminer les goulets d’étranglement opérationnels, sans perdre de vue les objectifs de conception à long terme. C’est là que réside l’équilibre. Et pour l’instant, seuls les humains peuvent le maintenir.

Faits marquants

• L’IA met en évidence la valeur humaine : Les dirigeants devraient renforcer le rôle des développeurs expérimentés, car l’IA accélère la production mais ne dispose pas du jugement nécessaire pour prendre des décisions durables au niveau du système.
• Le codage vibratoire échange la vitesse contre des coûts cachés : Évitez le développement d’IA non structuré et basé sur l’intuition à grande échelle, car il conduit à l’accumulation de la dette technique et à un comportement imprévisible du système qui épuise les ressources futures.
• Les exigences définissent toujours le succès : Des exigences claires et bien définies restent essentielles malgré les progrès de l’IA ; les dirigeants devraient investir dans la clarté interfonctionnelle dès le début afin d’éviter un désalignement coûteux en aval.
• L’architecture a besoin d’une supervision humaine : L’IA peut aider à coder, mais seuls des développeurs compétents peuvent maintenir l’intégrité structurelle des systèmes interconnectés ; les dirigeants doivent veiller à ce que la propriété technique soit appropriée.
• Traitez l’IA comme un amplificateur : Les outils d’IA mettent à l’échelle leurs forces et leurs faiblesses ; les dirigeants doivent intégrer l’examen humain et la discipline d’ingénierie dans les flux de travail assistés par l’IA afin de réduire la fragilité.
• L‘équilibre du développement de base reste inchangé : l ‘innovation dépend toujours de la capacité des développeurs à aligner la vitesse sur la rigueur structurelle ; veillez à ce que les équipes soient formées pour gérer la complexité, même dans des environnements où l’IA est accélérée.