Vibe coding permet aux non-codeurs de créer des applications utilisant l’IA
Grâce à l’essor des outils de codage de l’IA tels que Bolt, il est étonnamment facile pour les non-ingénieurs de créer des applications fonctionnelles. Il suffit d’une simple invite. Vous décrivez une idée et le logiciel vous donne quelque chose d’utilisable en quelques minutes. C’est puissant. Il élimine des obstacles qui auraient rendu le développement impossible pour de nombreuses personnes il y a seulement quelques années.
Mais le résultat n’est toujours pas suffisant. Les utilisateurs inexpérimentés ne comprennent souvent pas les systèmes qu’ils créent. L’interface peut sembler fonctionnelle, mais sous la surface, le code est défectueux, il manque des tests, il est rempli d’une logique désorganisée ou il n’est pas du tout sécurisé. Ces lacunes apparaissent rapidement lorsque vous confiez le code à quelqu’un qui le comprend réellement. C’est ce qui s’est passé dans ce cas : l’application fonctionnait en surface, mais a échoué en termes de fiabilité et de structure dès qu’elle a été examinée.
Il n’y a rien de mal à utiliser l’IA comme point de départ. Mais considérer ces outils comme un substitut à l’expertise en matière de développement est un manque de vision. Si vous déployez des applications réelles au sein d’une entreprise, ou même si vous les exposez simplement à des utilisateurs externes, vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer la structure et la sécurité. Les outils ne comprennent pas encore ces contraintes aussi profondément qu’un ingénieur qualifié. Ils en feront juste assez pour que vous puissiez cliquer sur quelque chose, mais pas assez pour que ce soit digne de confiance.
La conversation la plus importante porte sur les attentes. Les dirigeants doivent comprendre qu’à ce niveau, l’automatisation exige toujours une supervision. Vous gagnez en rapidité et en accessibilité, c’est vrai. Mais le remplacement complet des compétences techniques n’est pas pour tout de suite.
Une enquête menée auprès des développeurs de 2024, citée ici, mérite que l’on s’y attarde : 66 % des développeurs déclarent subir une « taxe de productivité » en raison de l’utilisation de ces outils de codage de l’IA. Cela signifie qu’ils passent plus de temps à nettoyer le code généré pour le rendre stable, évolutif et sécurisé. Il ne s’agit pas d’une efficacité accrue. Il s’agit simplement d’une dette technique créée plus rapidement.
Les outils de codage Vibe sont très prometteurs en tant qu’aides pédagogiques pour les nouveaux programmeurs
Parlons maintenant d’une véritable réussite. Un physicien théorique titulaire d’un doctorat de Stanford, qui s’est reconverti dans le développement de logiciels, a utilisé des outils d’IA tels que ChatGPT, GitHub Copilot et Gemini pour s’auto-éduquer. Pas de diplôme en sciences de l’information. Pas de formation formelle. Mais il était très motivé. Il a utilisé ces outils non pas pour ne pas apprendre, mais pour apprendre plus vite.
Il s’agit là d’une distinction importante. Ces outils ne remplacent pas la compréhension, ils l’accélèrent. Pour les personnes déjà curieuses et disciplinées, l’IA peut réduire le temps nécessaire à l’acquisition de la maîtrise technique requise. Considérez-les comme des moteurs de recherche à grande vitesse, avec un contexte. Elles ne se contentent pas de vous donner une réponse. Si vous la demandez, elle vous explique pourquoi c’est la bonne réponse. C’est ce qu’a fait cette personne. Il a résolu des bogues, en a compris les raisons et a conservé ces connaissances.
Les dirigeants qui s’intéressent à l’amélioration des compétences de la main-d’œuvre doivent comprendre que le codage vibratoire n’est pas réservé aux amateurs. Il s’agit d’une voie évolutive vers l’acquisition de connaissances techniques pour les personnes qui ne jouent pas un rôle d’ingénieur traditionnel. Cela est important car les équipes techniques sont soumises à une pression constante et la pénurie de talents ne se résorbera pas d’elle-même. Le développement de nouveaux ingénieurs en interne, grâce à des outils tels que ceux-ci, vous rapproche de la réduction de ce fossé. De plus, il n’est pas nécessaire de retirer des talents du travail existant sur les produits ou l’infrastructure.
Mais cela ne fonctionne que si l’état d’esprit est correct. Ces outils récompensent la curiosité et l’action. Ils ne créent pas de valeur pour les utilisateurs passifs. La véritable opportunité n’est pas de traiter l’IA comme une boîte magique. Il s’agit de traiter l’IA comme un moteur d’apprentissage, qui comprime des années d’essais et d’erreurs en quelques semaines ou quelques mois d’interaction guidée. C’est ainsi que l’on peut former de nouveaux opérateurs techniques sans attendre des diplômes de quatre ans ou des cycles de recyclage formels.
Ce n’est pas l’avenir. C’est maintenant que ça se passe.
Les interfaces peuvent masquer des lacunes techniques sous-jacentes qui sont critiques pour le développement dans le monde réel.
Des outils comme Bolt sont conçus pour réduire les frictions. Vous ouvrez l’interface, écrivez une invite de base et le système génère une application fonctionnelle. C’est intuitif. Vous n’avez pas besoin de savoir où se trouve le terminal ou comment installer les dépendances. L’ensemble de l’expérience s’adresse à des non-développeurs. Ce qui, en soi, élargit le nombre de personnes capables de créer des outils numériques.
Mais la simplicité cache la complexité. Les utilisateurs non techniques peuvent croire qu’ils construisent un logiciel durable, alors qu’en fait, ils ne produisent qu’une fonctionnalité temporaire. Les systèmes sous-jacents, le contrôle des versions, les API, les environnements réels, tous requièrent encore de la précision. Sans cela, le déploiement devient fragile. L’application peut fonctionner, mais elle n’évoluera pas ou ne s’intégrera pas proprement.
Dans l’exemple cité, le manque de compréhension de commandes telles que npm run dev, ou les suppositions sur le comportement des subreddits et des instances d’applications, ont conduit à des erreurs d’utilisation qui ne se seraient jamais produites avec une expérience de développeur, même minime. Il y avait également des malentendus fondamentaux sur la façon dont les versions des applications évoluent, ce qui révèle à quel point le manque de connaissances est encore critique.
Pour les chefs d’entreprise, cela signifie que les gains à court terme peuvent avoir un coût à long terme. Les applications créées dans ces environnements sans code ou à faible code qui ne sont pas régis par un examen technique finissent par produire des couches de confusion et d’instabilité. La gouvernance du développement est toujours importante, même lorsque les outils semblent infaillibles en surface.
Ce n’est pas un défaut de Bolt en particulier. Toutes les solutions de codage de l’IA reposent sur des abstractions. Mais l’abstraction sans surveillance conduit à une fausse confiance. Et dans les environnements d’entreprise, cela se traduit directement par un risque. Une interface propre et un aperçu fonctionnel ne garantissent pas l’aptitude à la production. Les propriétaires de produits internes et les responsables de l’innovation doivent s’assurer que de véritables talents d’ingénieurs sont mis à contribution dès le début, et pas seulement en tant qu’équipe de nettoyage à la fin.
La sécurité reste une préoccupation majeure pour les applications générées par l’IA et créées par des non-codeurs.
La sécurité n’est pas automatique. Dans l’application créée par Bolt, il n’y avait pas de garde-fous pour empêcher l’exposition des données. Pas d’authentification. Pas d’autorisation. Les champs de saisie étaient en direct, les soumissions d’examen n’étaient pas sécurisées et les systèmes dorsaux n’étaient pas protégés par défaut.
Dans ce cas, cela n’avait pas d’importance. Il s’agissait d’une application de test pour évaluer les terribles toilettes publiques sur Reddit. Mais les dirigeants ne peuvent pas se permettre de traiter ce résultat avec désinvolture. Lorsque des applications générées par l’IA commencent à collecter des données réelles, des adresses électroniques, des emplacements, des mots de passe, des failles comme celles-ci deviennent des responsabilités. Le GDPR ne se préoccupe pas de savoir si votre outil est issu de l’IA. Il se préoccupe uniquement de savoir si vous avez protégé les informations des utilisateurs.
Les outils d’IA se concentrent sur la génération et non sur la gouvernance. Ils créent des formulaires, des pages et des flux de travail de soumission, mais ils n’appliquent pas automatiquement les meilleures pratiques en matière de stockage ou de cryptage des données. Cela doit être commandé explicitement, ou ajouté pendant le nettoyage par quelqu’un ayant une expertise en matière de sécurité. La plupart des non-développeurs ne savent pas par où commencer avec ces étapes.
Les dirigeants doivent reconnaître que cet outil introduit de nouveaux risques s’il n’est pas contrôlé. La vitesse à laquelle quelqu’un peut livrer des applications non sécurisées s’accélère. Cela signifie que les organisations ont besoin de nouvelles normes pour l’audit des outils développés en interne, même les plus petits. Surtout les plus petits. Tout ce qui est en contact avec les clients ou les données des utilisateurs doit faire l’objet d’un examen de sécurité, même s’il a été créé par codage vibratoire au cours d’un week-end.
Attendre que quelque chose se casse n’est pas une stratégie. Bolt, dans ce cas, a répondu de manière utile aux invites de débogage, mais le risque sous-jacent est resté. Les personnes qui n’ont pas de connaissances en matière de sécurité peuvent lancer par inadvertance des applications qui exposent une organisation à des violations de la conformité et à une atteinte à sa réputation.
Veillez à ce que chaque produit généré par l’IA, aussi banal qu’il puisse paraître, soit examiné comme s’il était destiné à la production. Parce qu’un jour ou l’autre, il pourrait l’être.
Le codage vibratoire peut créer un faux sentiment de capacité
L’une des principales faiblesses de la génération de code assistée par l’IA n’est pas sa rapidité, mais l’illusion d’exhaustivité. Vous pouvez produire une interface fonctionnelle en quelques minutes, et elle peut même se comporter comme prévu en surface. Mais dès qu’un développeur compétent examine la base de code, les défauts sont immédiatement visibles. Dans l’exemple cité, une fois que Bolt a livré une application fonctionnelle d’examen des salles de bains, il est rapidement apparu que le code manquait d’organisation, de modularité et de pratiques de développement de base.
Le code était intégré. Il n’y avait pas de tests unitaires. Les composants étaient surdimensionnés et difficiles à maintenir. Le projet GitHub était mal structuré, un problème simple qui a de graves répercussions en aval sur la collaboration ou la mise à l’échelle. Il ne s’agit pas de savoir si l’application fonctionne. Il s’agit de savoir si elle peut être comprise, évaluée et étendue par d’autres. Dans ce cas, elle ne pouvait pas l’être, pas sans un important remaniement.
Pour les dirigeants, le risque n’est pas de construire rapidement, mais de supposer que le résultat est pleinement opérationnel ou prêt à évoluer. Cette erreur peut entraîner des retards dans les versions, une charge de travail supplémentaire pour les équipes d’ingénieurs et des problèmes de confiance entre les départements. Elle remet également en cause l’idée selon laquelle les outils d’IA peuvent remplacer efficacement les développeurs en début de carrière. Même avec l’aide d’outils comme Bolt, l’application a toujours nécessité l’intervention et le nettoyage éventuel de personnes ayant une expérience fondamentale.
La vitesse n’élimine pas la valeur de l’artisanat. En fait, plus la construction d’un produit est rapide, plus il est important de vérifier s’il répond aux normes techniques, structurelles et de conformité. Il est facile de déployer un MVP. Il est beaucoup plus difficile de le déployer de manière responsable. C’est là que les plateformes générées ne sont pas à la hauteur.
La collaboration avec des développeurs expérimentés reste essentielle pour peaufiner le code généré par l’IA
Les assistants de codage de l’IA ne remplacent pas l’expérience en ingénierie. Ce sont des amplificateurs. Mais la direction de cette amplification dépend de l’apport de l’utilisateur. Si l’utilisateur n’a pas une compréhension de base de la structure des logiciels, l’IA ne peut que suivre les instructions, elle ne peut pas évaluer en profondeur si le résultat répond aux exigences en matière de maintenabilité, de réutilisation ou d’évolutivité.
Dans ce cas, l’auteur s’est fortement appuyé sur les amis développeurs pour interpréter les messages d’erreur, améliorer la structure des fichiers et valider la logique frontale. Un ingénieur a souligné la mauvaise organisation du code et a suggéré d’aplatir le répertoire. Un autre a signalé que tous les éléments de style étaient intégrés dans les composants, ce qui les rendait plus difficiles à analyser et à ajuster. Un troisième a indiqué que l’absence de tests unitaires constituait un obstacle majeur à la compréhension de la qualité au niveau des composants.
Ces personnes n’ont pas seulement aidé, elles ont été essentielles pour rendre l’application utilisable. S’ils n’avaient pas revu le travail, le projet serait resté fragile et peu sûr. Cela reflète une vérité plus large : l’IA peut générer les fondations, mais les ingénieurs restent responsables de l’intégrité architecturale. Sans cette supervision, ces outils produisent un travail qui peut sembler complet, mais qui n’est finalement pas fiable.
Pour les chefs d’entreprise, l’implication est claire. Les outils d’IA peuvent éliminer certaines frictions dans le développement de logiciels, mais ils n’éliminent pas la nécessité d’une révision technique. L’engagement précoce de développeurs qualifiés et leur retour à des étapes clés garantissent que ce qui est construit est plus qu’une démo. Le produit est stable, utilisable et peut être intégré en toute sécurité.
Laisser l’IA s’occuper de tout le développement sans validation professionnelle introduit un risque à long terme. Travailler avec des ingénieurs compétents, même en tant que consultants ou réviseurs, permet d’extraire la véritable valeur de ces outils tout en maintenant le contrôle de la qualité dans l’ensemble de votre portefeuille technologique.
La communauté des développeurs exprime de sérieuses inquiétudes quant à la qualité du code et à la maintenabilité des résultats générés par l’IA.
La réaction des développeurs au code généré par l’IA est cohérente : le résultat peut fonctionner, mais peu de professionnels lui font confiance sans le réviser en profondeur. Dans le cas décrit, les pairs techniques inspectant la base de code ont noté plusieurs défauts persistants, un style en ligne qui encombre les fichiers de composants, un manque de modularité, un composant surdimensionné (LocationDetails.tsx) qui aurait dû être divisé en plus petits morceaux, et l’absence totale de tests unitaires.
Chacune de ces questions pointe vers le même problème : le code produit par les outils d’IA comme Bolt manque souvent des qualités clés nécessaires à la maintenabilité à long terme. Il devient plus difficile d’intégrer des collaborateurs, de tester les changements et plus risqué de les déployer à grande échelle. Les développeurs expérimentés le remarquent immédiatement. Les projets générés ne suivent pas de modèles de génie logiciel cohérents, à moins qu’on ne leur demande explicitement de le faire, ce qu’un non-ingénieur ne sait généralement pas demander.
Pour les dirigeants, la conclusion stratégique est simple. Si vos équipes, ou vos clients, utilisent l’IA pour accélérer le développement, vous devez partir du principe que le code sur lequel ils travaillent devra être débogué manuellement, nettoyé et remanié. Sinon, vos équipes souffriront d’inefficacités croissantes.
L’enquête citée dans l’article quantifie clairement ce phénomène : 66 % des développeurs déclarent subir une « taxe de productivité » lorsqu’ils utilisent des plateformes de codage assistées par l’IA. Le temps gagné lors de la génération est souvent perdu plus tard lors des révisions de code, de l’intégration et du remaniement. Ce coût supplémentaire affecte la planification, les besoins en personnel et les délais de livraison.
Les dirigeants qui prévoient d’intégrer l’IA dans leurs chaînes d’outils de développement devraient soutenir les flux de travail de normalisation du code dès le départ. Appliquez les révisions de code, définissez des protocoles de test et incluez des ingénieurs chevronnés dans les cycles de produits où des ressources générées par l’IA sont impliquées. Sans ces systèmes en place, les équipes hériteront d’un code qui semble opérationnel mais qui n’est pas assez performant dans les environnements d’entreprise.
Le talent et l’expérience de votre équipe d’ingénieurs restent les meilleurs contrôles de qualité disponibles. L’IA peut produire rapidement, mais le jugement des ingénieurs rend la production fiable.
Dernières réflexions
Les outils de codage alimentés par l’IA évoluent rapidement. Ils abaissent la barrière à l’entrée, accélèrent l’expérimentation et aident les équipes non techniques à diffuser leurs idées. Il s’agit là d’un progrès considérable. Mais la vitesse sans structure crée des risques. Les applications qui semblent fonctionnelles peuvent cacher un code désordonné, des tests manquants et de réels problèmes de sécurité, en particulier lorsqu’elles sont créées par des personnes sans expérience en matière de développement.
Pour les décideurs, le signal est clair : le codage vibratoire ne remplace pas la discipline d’ingénierie. C’est un complément. Vous pouvez utiliser ces outils pour démarrer plus rapidement, créer des prototypes sans attendre et soutenir l’innovation interne. Mais vous aurez toujours besoin d’ingénieurs pour nettoyer, sécuriser et mettre à l’échelle ce qui a été construit. Sauter cette étape ne vous fait pas gagner du temps, mais repousse les coûts en aval.
Il s’agit également d’une opportunité. Le codage assisté par l’IA peut soutenir l’apprentissage, accélérer l’intégration et aider les employés non techniques à acquérir de l’aisance. Mais cela ne fonctionne que s’il y a une base de curiosité et des conseils techniques clairs. Certains de vos futurs développeurs les plus compétents ne seront pas diplômés en informatique. Donnez-leur les outils, mais protégez le processus.
Si vous construisez quelque chose d’important, en contact avec les clients ou basé sur des données, les outils d’IA ne vous protégeront pas à eux seuls. Vous avez toujours besoin d’une supervision technique, de normes cohérentes et d’une qualité de code évolutive. Utilisez les outils pour obtenir un effet de levier, pas pour prendre des raccourcis. C’est ainsi que vous obtiendrez une valeur réelle de cette vague d’automatisation.
