J’ai Appris À Ma Grand-Mère À Coder Le Vibe (Voici Ce Qui S’est Passé)

Ma grand-mère a géré des tableurs d’inventaire pour une entreprise de textile pendant 40 ans. Elle calcule les remises composées dans sa tête plus rapidement que la plupart des gens avec des calculatrices, mais elle n’a aucune expérience en codage. 

Quand j’ai suggéré de construire ensemble une application de suivi de jardin utilisant l’IA, son scepticisme a été presque instantané.

Deux heures après, elle avait une application web fonctionnelle jusqu’à ce que nous demandions une chose de plus, et l’application a planté. C’est une histoire trop fréquente du codage à l’instinct. 

Maintenant, j’ai un cadre de compréhension de ce que le codage de vibe offre réellement par rapport à ce qu’il promet, afin que tu puisses regarder au-delà du battage marketing et utiliser réellement le produit. 

D’abord, Qu’est-Ce Que Le Vibe Coding ?

Vibe coding consiste à construire des logiciels en décrivant ce que tu veux en anglais simple et à laisser l’IA écrire le code pour toi. 

L’ancien directeur de l’IA chez Tesla et cofondateur d’OpenAI, Andrej Karpathy, a inventé le terme en février 2025 lorsqu’il a tweeté : “Il y a un nouveau type de codage que j’appelle ‘vibe coding’, où tu te laisses complètement aller aux vibes, embrasses les exponentielles, et oublies même que le code existe.” 

Le post a explosé avec plus de 5 millions de vues, capturant une approche de développement qui se répandait déjà dans la communauté tech. 

Au lieu d’apprendre des langages de programmation et de lutter avec la syntaxe, tu dis simplement à une IA ce que tu veux construire. L’IA génère le code. Tu deviens un chef de produit plutôt qu’un programmeur, concentré sur ce que l’application doit faire au lieu de comment la faire fonctionner.

Pourquoi Le Codage Vibe Est-Il Important Maintenant ?

87 % des entreprises font face à des pénuries de talents ou s’attendent à en rencontrer dans les prochaines années, selon McKinsey. 

Les outils de codage IA tels que Bolt.new, Lovable, Replit Agent et Cursor promettent de résoudre ce problème en améliorant la productivité des développeurs existants et en permettant aux non-développeurs de tester rapidement leurs idées.

Les chiffres confirment le battage médiatique :

• En mars 2025, Y Combinator a révélé que 25% de leur promotion hiver 2025 avaient 95% de leurs bases de code générées par l’IA.
• En avril 2025, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a révélé que 20 à 30% de la base de code était écrite par l’IA.
• Un quart des startups dans la cohorte actuelle de YC ont des bases de code presque entièrement générées par l’IA.
• Le PDG de Google, Sundar Pichai, a rapporté des chiffres similaires, affirmant que plus de 25% du code de Google sont générés par l’IA.

Nous sommes passés de la simple autocomplétion à la rédaction de applications complètes avec un minimum d’intervention humaine. 

Mais les mêmes fonctionnalités qui rendent la programmation de vibe accessible, comme l’entrée en langage naturel, la génération autonome de code et la gestion automatique de la complexité, créent de sérieux problèmes lorsque ton application doit évoluer au-delà de cette première version. 

Que Peux-Tu Réellement Construire Avec Vibe Coding ?

Quand tu peux réellement construire avec le codage de vibe dépend de trois choses :

• Quelle complexité ton application doit avoir
• Si tu peux détecter du mauvais code et des failles de sécurité
• Si tu sais quand arrêter d’ajouter des fonctionnalités

Si les exigences de ton application sont simples, et que tu peux identifier les lacunes techniques et résister à l’ajout de fonctionnalités inutiles, le codage vibe peut t’aider à obtenir rapidement des résultats fonctionnels.

Cependant, à mesure que la complexité augmente ou si tu as besoin de construire des applications de production, la révision professionnelle et la planification architecturale deviennent incontournables.

L’expérience de ma grand-mère dans la création d’une application de suivi de jardin a clairement montré où se situent ces limites.

Que S’est-Il Passé Dans La Première Heure ? Des Instructions Simples Ont Fonctionné

Il existe au moins une douzaine de plateformes de codage AI comme Bolt, Lovable, OpenAI Code, Claude Code, Google Opal, etc. 

Nous avons commencé avec l’extension OpenAI Codex dans VS Code car j’avais déjà un abonnement, mais je recommanderais de commencer avec Bolt.new, Lovable, ou Vercel pour une expérience de codage plus visuelle. 

Notre première proposition : “Crée un application de suivi de jardin où je peux enregistrer ce que j’ai planté, quand je l’ai planté, et combien j’ai récolté. Inclus une manière de voir quelles plantes ont le mieux performé chaque saison.”

Cette invite a fonctionné car elle contenait trois éléments cruciaux :

• Structure claire des données (nom de la plante, date de plantation, quantité récoltée, saison)
• Résultat défini (comparaison des performances par saison)
• Contexte d’utilisation spécifique (suivi de jardin personnel)

En quelques minutes, Codex a généré une application complète. Elle disposait d’une base de données SQLite avec des tables pour plantes, plantations et récoltes, des points de terminaison d’API REST pour les opérations CRUD, un frontend Python avec des tables de données et des formulaires de saisie, et un style de base avec CSS.

Il contenait même des données de démonstration par défaut.

L’application web semblait bonne. C’est le superpouvoir du codage vibe et son plus grand danger. Mais avant de plonger là-dedans, laisse-moi expliquer ce qui se passe réellement derrière la réflexion de Codex. J’ai joué avec l’application, compris ce que nous avions et ce dont nous avions besoin. 

Ce Qui S’est Passé Derrière L’Interface

Le code généré a pris des décisions architecturales pour une application à utilisateur unique. Le schéma de la base de données pouvait gérer facilement de nouvelles entrées. L’API suivait les conventions RESTful. Les composants du frontend étaient séparés logiquement. 

Cependant, j’ai remarqué qu’il ne prenait pas en compte les considérations de sécurité critiques par défaut. Il n’y avait aucune validation des entrées, aucune couche d’authentification, aucune limitation de taux, aucune considération des vulnérabilités d’injection SQL, et aucune encryption.

L’architecture de l’agent IA supposait un utilisateur unique de confiance dans un environnement contrôlé.

Étant donné que c’était un projet pour ma grand-mère et personne d’autre, ces omissions sont des risques gérables. Cependant, pour quiconque envisage de coder une application web multi-utilisateurs, ce sont des risques de sécurité critiques qui ne peuvent tout simplement pas être ignorés. 

Je vois souvent des discussions à ce sujet sur Reddit ou PostStatus : les développeurs itèrent avec succès sur du code généré par IA car ils identifient ces lacunes et mettent en place des couches de sécurité appropriées. Les utilisateurs non techniques voient une application fonctionnelle et supposent qu’elle est prête pour la production.

Que S’est-Il Passé à la Deuxième Heure ? L’Extension Des Fonctionnalités Est Devenue Évidente

L’application a fonctionné comme prévu, et ce moment décisif a aidé ma grand-mère à prendre confiance. Elle a commencé à penser à des améliorations. C’est là que les limites du codage des ambiances deviennent évidentes.

Nous avons essayé une demande de fonctionnalité : “Ajouter la capacité de télécharger des photos de chaque plante afin que je puisse voir à quoi elles ressemblaient à différents stades de croissance.”

Cette demande apparemment simple a déclenché une cascade de complexité architecturale.

Modifications requises du schéma de base de données et des modules d’application :

• Nouvelle table de photos avec les colonnes : id, plant_id (clé étrangère), photo_url, upload_date, growth_stage
• Définition de la relation entre les plantes et les photos (un-à-plusieurs)
• Stratégie de migration pour les données existantes

Modifications du backend nécessaires :

• Point de terminaison de téléchargement de fichier avec gestion de formulaire multipart
• Solution de stockage de fichier (système de fichiers local vs. stockage cloud)
• Nouveaux points de terminaison API pour les opérations CRUD de photos
• Mettre à jour les points de terminaison de plantes existants pour inclure les données de photos

Modifications du frontend requises :

• Composant d’entrée de fichier avec glisser-déposer
• Fonctionnalité d’aperçu d’image
• Affichage de la galerie photo pour chaque plante
• Mise à jour des fiches de plantes existantes pour afficher des miniatures
• États de chargement pour la progression du téléchargement

OpenAI Codex a tenté d’exécuter tout simultanément. Le dernier modèle GPT5-Codex-High a réussi à faire fonctionner cela dans environ ~5 minutes après avoir entré l’invite. 

Le problème est qu’il a créé un code bogué et non sécurisé. Voici ce qui s’est cassé :

• La structure de la table des plantes originale a changé
• Les composants de frontend qui référençaient l’ancien schéma ont cessé de fonctionner
• Des conflits CSS entre les nouveaux composants photo et l’interface utilisateur existante (comme visible sur la capture d’écran) sont apparus

Et puis il y avait le problème de surdimensionnement : Codex a généré un système complexe avec un traitement d’image inutile et des données prises pour chaque photo, etc. 

Chaque tentative de correction introduisait de nouveaux problèmes. Mettre à jour le schéma de la base de données, casser l’API. Réparer l’API, casser le frontend. Résoudre les problèmes du frontend, découvrir de nouveaux bugs backend. La base de code qui fonctionnait parfaitement avec 200 lignes de code s’étendait maintenant sur 1 500 lignes avec des dépendances interconnectées.

Le Piège de l’Architecture Non Extensible

L’architecture de l’application a été optimisée pour seulement ce que nous avons demandé lors de la première heure. Avec le codage de vibe, tu dois être très spécifique, et c’est la partie difficile pour les non-développeurs.

Tu ne saurais pas ce que signifie une architecture extensible si l’IA l’implémentait.

Si tu as une application simple prête et que tu as ensuite besoin de l’étendre, une architecture non extensible signifierait de réécrire le code depuis le début pour l’IA. 

Suppositions architecturales dès la première heure :

• Conception de table unique (raisonnable pour des données simples)
• Requêtes directes de l’API à la base de données (rapide pour les opérations lourdes en lecture)
• Définitions de composants inline (acceptable pour de petites interfaces utilisateur)
• Aucune séparation entre la logique métier et l’accès aux données (convenable pour un CRUD simple)

Pourquoi ces hypothèses sont devenues des contraintes :

• Le design de table unique empêchait une modélisation relationnelle appropriée pour les photos
• Les requêtes directes nécessitaient des réécritures complètes lorsque le schéma changeait
• Les composants intégrés signifiaient que les changements se propageaient à travers tout le code
• L’absence de couche de logique métier signifiait que chaque fonctionnalité touchait directement la base de données

Nous avions dépassé le point de non-retour. Trop de code existait pour abandonner. Chaque tentative de correction consommait plus de jetons en essayant de sauver une architecture qui ne pouvait pas supporter les nouvelles exigences.

Que S’est-il Passé à la Troisième Heure ? Épuisement des Jetons et Code à Peine Fonctionnel Apparu

Après que la fonctionnalité de téléchargement de photo ait fonctionné, nous avons tenté des améliorations supplémentaires.

• “Ajouter des catégories pour les types de plantes (légumes, herbes, fleurs)”
• “Afficher les recommandations de plantation en fonction de la saison”
• “Me permettre de marquer des plantes comme favorites”

Chaque demande suivait le même modèle : Codex essayait une mise en œuvre approfondie pour des demandes apparemment simples, introduisait des changements majeurs, créait des solutions surdimensionnées et consommait des milliers de jetons en essayant de corriger les bugs résultants.

L’appli fonctionne très bien, et ma grand-mère était satisfaite du résultat. 

En tant que développeur, cependant, je pouvais clairement voir que nous étions sur la dernière jambe en termes de code. Quelques fonctionnalités de plus et l’application serait un désordre. 

via Imgflip

Pourquoi Est-Ce Un Problème Si Courant ?

Les agents de codage sont simplement de grands modèles de langage « sollicités » pour produire du code. 

Donc ils ont tous les problèmes que les grands modèles de langage ont, y compris :

• Ne pas être précis sur ce qui est attendu d’eux
• Inventer des appels de fonction aléatoires (hallucinations)
• Écrire du code compliqué pour des objectifs simples

De plus, à mesure que l’historique des discussions s’accumule, les agents de codage atteignent leurs limites de fenêtre de contexte. 

• Décisions d’architecture originales et leur justification
• Modifications ultérieures et leurs interdépendances
• Bugs actuels et leurs causes principales
• Fonctionnalités souhaitées pour les nouvelles fonctionnalités

Chaque nouvelle consigne était interprétée isolément sans une compréhension complète de l’histoire de l’architecture. L’IA proposait des solutions qui avaient du sens pour des fonctionnalités individuelles mais créaient des conflits systémiques lors de l’intégration avec le code existant.

Ce guide sur Reddit souligne : “Quand la discussion devient très grande, il suffit d’ouvrir une nouvelle. La fenêtre de contexte de l’IA est limitée. Si la discussion est très grande, elle oubliera tout ce qui est antérieur, oubliera tous les motifs et designs, et commencera à produire de mauvais résultats.”

Mais ouvrir une nouvelle discussion signifiait perdre tout le contexte de ce qui existait. Fournir ce contexte consommait des jetons. Même avec un contexte « résumé », nous manquons encore de détails importants en ce qui concerne le code. 

Nous Avons Rencontré le Problème de l’App TEA à une Échelle Réduite

L’application TEA a démontré ce modèle exact d’échec à l’échelle de production. Lancée en 2023 en tant que plateforme de sécurité pour femmes, elle a rapidement atteint 1,6 million d’utilisatrices. 

Ensuite, en juillet 2025, il a échoué de manière catastrophique :

• La Fuite : Des chercheurs en sécurité ont découvert un Bucket Firebase non sécurisé contenant 72 000 images d’utilisateurs, dont 13 000 selfies de vérification et pièces d’identité gouvernementales. Une seconde base de données a exposé 1,1 million de messages privés.
• Les Défaillances Techniques : Clés API codées en dur dans le code source, Bucket Firebase accessible publiquement sans authentification, absence de protections en temps réel, et absence de couche de révision de sécurité. Des experts ont lié ces vulnérabilités à des pratiques de codage axées sur la vitesse de déploiement des fonctionnalités, éclipsant l’architecture de sécurité.
• Le Résultat : Un internaute anonyme de 4chan a découvert et partagé des outils de téléchargement. Des actions en justice de classe ont été déposées dans les 48 heures. La plateforme a été fermée. Coût moyen de la violation : 4,88 millions de dollars.

L’échec de TEA suit le même schéma que celui que nous avons expérimenté à une échelle si minuscule, ce qui me fait me demander pourquoi les gens ne vérifient pas le code généré par IA. 

Nous avions une implémentation initiale qui fonctionnait bien ; cependant, l’ajout de fonctionnalités a compliqué l’architecture, les considérations de sécurité ont été négligées pour les nouvelles fonctionnalités, et des vulnérabilités systémiques ont été involontairement laissées ouvertes à l’exploitation.

Comment Coder Avec Vibe Sans Rencontrer Les Mêmes Problèmes Que Nous

Si tu n’es pas développeur, il est impossible d’éviter complètement les problèmes. Cependant, il existe des moyens de minimiser les problèmes. 

1. Commencez Avec Un Minimalisme Fonctionnel Implacable

Définis l’ensemble minimal de fonctionnalités avant d’écrire la première invite, mais résiste toujours à la tentation d’ajouter des fonctionnalités pendant le développement initial.

Cadre de délimitation efficace :

1. Liste toutes les fonctionnalités souhaitées
2. Identifie les 3 à 5 fonctionnalités qui valident ton hypothèse principale
3. Construis uniquement ces fonctionnalités dans la première version
4. Lance, valide et itère

Ne donne pas des instructions comme, ‘Construis-moi toute cette fonctionnalité.’ L’IA va halluciner et produire un code terrible. Décompose toute fonctionnalité en au moins 3 à 5 demandes séquentielles.

Si tu ne peux pas identifier l’ensemble minimal de fonctionnalités, utilise le « Mode Plan » ou le « Mode Chat » disponible dans la plupart des outils de codage IA. 

Cela te permet de dire à l’agent ce que tu veux en langage naturel et permet à l’IA de déterminer comment diviser l’application en fonctionnalités ou fichiers individuels. 

2. Valide Sur Git Après Chaque Fonctionnalité Opérationnelle

Pour un non-développeur, le contrôle de version peut sembler compliqué, mais c’est un ajout nécessaire. Git est un outil de contrôle de version qui crée des points de restauration lorsque l’ajout de fonctionnalités perturbe les fonctionnalités existantes. 

Workflow Git pour le codage vibe :

1. Initialise le dépôt avant la première invite
2. Valide après la première version fonctionnelle
3. Crée une nouvelle branche pour chaque ajout de fonctionnalité
4. Valide fréquemment pendant le développement de la fonctionnalité
5. Teste minutieusement avant de fusionner avec la branche principale

Tu peux demander à l’agent de codage de ton choix de le faire pour toi si tu n’es pas à l’aise avec les commandes Git. 

3. Conception Pour L’Extension Dans Les Invites Initiales

Ta première instruction définit la base de code. Des instructions simples te donneront seulement une application fonctionnelle jusqu’à ce que tu commences à demander de nouvelles fonctionnalités. 

Demande plutôt une architecture extensible dès le début. 

• Phrase d’introduction inefficace : “Construis un app de suivi de jardin où je peux enregistrer ce que j’ai planté et récolté.”
• Phrase d’introduction efficace : “Construis une application de suivi de jardin avec un schéma de base de données extensible qui peut intégrer des fonctionnalités futures. Utilise une architecture modulaire où les composants du frontend, les points de terminaison de l’API et l’accès à la base de données sont séparés. Inclut une documentation claire du schéma et de la structure de l’API pour les modifications futures.”

Cela augmente initialement l’utilisation des jetons. Cependant, lorsque tu commences à ajouter de nouvelles fonctionnalités, l’IA n’aura pas besoin de gaspiller des jetons pour refactoriser l’ancien code afin de traiter les demandes. 

4. Choisis Les Outils Basés Sur La Stabilité Architecturale

• Bolt.new, Replit agent, et Lovable : Excellent pour les prototypes à session unique et le déploiement facile. Peu adapté pour les ajouts de fonctionnalités multi-sessions. L’architecture devient progressivement plus fragile à chaque modification.
• Claude/OpenAI/Gemini coding agents : Parfois utiles pour le codage complexe, mais peuvent sembler plus compliqués comparés aux applications web visuelles que nous avons vues auparavant.
• DreamHost Liftoff : Excellent comme fondation WordPress avec des schémas d’extensibilité éprouvés. L’architecture WordPress est conçue pour la modification et l’ajout de plugins. Cela résout le problème d’architecture non extensible en commençant avec une fondation extensible éprouvée au combat.

5. Implémenter La Sécurité Dès La Première Heure

Comme pour l’extensibilité, tu veux intégrer la sécurité dès la première sollicitation. Donc, en plus de demander une architecture extensible et modulaire, tu veux également ajouter des composants orientés sécurité au prompt initial.

Voici un exemple de comment j’ajouterais de la sécurité dans la première invite : “Construis une application de suivi de jardin avec le hachage de mot de passe bcrypt, la validation des entrées sur tous les champs, des requêtes SQL paramétrées pour prévenir les attaques par injection, une limitation de débit sur tous les points de terminaison de l’API, et des secrets stockés dans des variables d’environnement jamais exposées au code frontend.”

Si tu développes une application orientée client, voici quelques points à garder à l’esprit :

• Ne fais jamais confiance aux données du client—valide et assainis côté serveur
• Garde les secrets dans les variables d’environnement
• Vérifie les permissions pour chaque action
• Utilise des messages d’erreur génériques—des logs détaillés uniquement pour les développeurs
• Implémente des vérifications de propriété pour prévenir l’accès non autorisé aux données
• Protège les API avec des limites de taux

Comprendre comment fonctionne l’IA générative t’aide à reconnaître quand l’IA fait des suppositions de sécurité qui créent des vulnérabilités.

6. Savoir Quand Recommencer À Zéro Ou Continuer

Reconnais les signes indiquant que continuer gaspillera des jetons.

Commencer à neuf quand :

• La consommation de jetons dépasse les 300k sans fonctionnalités opérationnelles
• Chaque correction de bug introduit deux nouveaux bugs
• Les modifications architecturales compromettent plusieurs fonctionnalités existantes
• L’historique du chat dépasse les 30 échanges
• Tu ne peux pas expliquer l’architecture actuelle de la base de code

Continue quand :

• Les nouvelles fonctionnalités s’intègrent proprement au code existant
• Les corrections de bugs résolvent les problèmes sans effets secondaires
• La consommation de tokens reste dans les budgets
• L’architecture reste compréhensible

Quand l’IA se trompe et prend la mauvaise direction, revenir, modifier l’invite et renvoyer serait bien mieux que de compléter ce code merdique.

7. Revue Avec Analyse de Sécurité IA

Après avoir construit les fonctionnalités principales, copie la base de code complète vers Gemini 2.5 Pro pour une analyse de sécurité complète. Je préfère ce modèle de langage en raison de sa large fenêtre de contexte de deux millions de jetons, ce qui te permet de déplacer toute la base de code dedans. 

Invite à la révision de sécurité : “Agis comme un expert en sécurité. Analyse ce code source complet pour détecter les vulnérabilités. Identifie les risques d’injection SQL, les vulnérabilités XSS, les faiblesses d’authentification, les défauts d’autorisation, l’exposition des identifiants et tout problème du Top 10 de l’OWASP. Fournis des emplacements de code spécifiques et des recommandations de remédiation.”

Cela équivaut à une évaluation de sécurité professionnelle pour une fraction du coût. 

Il est insuffisant pour un déploiement en production, mais il identifie les défauts catastrophiques dans les prototypes avant qu’ils n’atteignent les utilisateurs.

Quand Le Codage Vibe A-t-il Un Sens Commercial ?

Tu n’as pas besoin de renoncer complètement à coder avec vibe juste parce que cela ne permet pas de créer des applications compliquées pour le moment. Voici quelques cas où je pense qu’un prototype ou une application codée avec vibe a vraiment du sens.

• Validation Rapide des Concepts : Construis des prototypes en quelques heures pour tester l’intérêt du marché. Le coût moyen de validation est passé de 15 000 $ à plus de 100 000 $ à moins de 500 $. Utilise le codage vibe pour répondre à : “Les clients veulent-ils cela assez pour l’utiliser ?”
• Automatisation des Processus Internes : Fournis des outils à ton équipe où tu contrôles l’accès et acceptes une tolérance au risque plus élevée car le rayon d’impact reste limité. Les outils internes peuvent évoluer vers la sécurité au lieu de la nécessiter dès le premier jour.
• Spécification Pré-Développement : Comprends les exigences avant d’embaucher des développeurs pour réduire les coûteux malentendus. Les prototypes codés vibe servent de documents d’exigences interactifs.
• MVP pour la Levée de Fonds : Démontre la fonctionnalité aux investisseurs tout en étant transparent sur la maturité technique. De nombreuses startups utilisent des MVP codés vibe pour sécuriser des fonds de démarrage, puis reconstruisent correctement avec des équipes professionnelles.

Quand Le Développement Professionnel Devient Incontournable

Les applications orientées client traitant des données d’utilisateurs requièrent une évaluation de sécurité professionnelle. Le coût d’une mise en œuvre incorrecte de la sécurité dépasse toutes les économies réalisées par la programmation intuitive.

Certaines situations où tu as besoin d’une révision professionnelle incluent :

• Authentification multi-utilisateur
• Traitement des paiements
• Stockage des informations personnelles
• Déploiement public
• Situations impliquant des exigences de conformité (telles que GDPR, CCPA, HIPAA)

Le PDG de Microsoft a révélé que 30 % du code de l’entreprise est désormais généré par l’IA. Google a rapporté des chiffres similaires. Les deux entreprises maintiennent des processus d’examen de sécurité approfondis, des tests automatisés et une supervision humaine. 

Le déploiement en production nécessite des garanties similaires, quelle que soit la méthode de génération de code.

Comprendre si l’IA remplacera les développeurs aide à définir des attentes réalistes sur ce que tu peux construire et déployer seul. Explore les meilleures ressources en ligne pour apprendre à coder afin de combler le fossé entre les prototypes de codage ambiance et les systèmes prêts à la production.

FAQ Sur Le Codage Vibe

Qu’est-ce que le coding vibe, et en quoi est-il différent de la programmation traditionnelle ?

Le vibe coding est le processus de création d’applications en décrivant les exigences en anglais simple à une IA, qui génère le code pour toi. Contrairement à la programmation traditionnelle, qui exige la connaissance des langages de programmation, le vibe coding se concentre sur la gestion de produit et l’intention plutôt que sur le codage manuel.

Les non-développeurs peuvent-ils créer des applications prêtes pour la production en utilisant la programmation Vibe ?

Alors que le codage par vibe permet aux non-développeurs de prototyper rapidement des applications fonctionnelles, la plupart des codes générés par IA manquent de la sécurité et de la robustesse nécessaires pour un déploiement en production. Cela dit, les prototypes codés par vibe sont excellents pour la validation de concepts.

Quels sont les plus grands risques de l’utilisation de code généré par IA pour le développement d’applications ?

Les risques les plus significatifs incluent les failles de sécurité (comme l’absence de validation, d’authentification, de limitation de taux et de protection contre les injections SQL), une architecture non extensible et l’accumulation de fonctionnalités qui conduit à des systèmes fragiles ou défectueux. La brèche de l’application TEA est un exemple de développement rapide sans révision de sécurité adéquate, entraînant des conséquences catastrophiques.

Quand est-il judicieux d’utiliser le codage Vibe pour de réels projets commerciaux ?

La programmation Vibe est idéale pour les prototypes rapides, les outils internes, la spécification pré-développement (collecte des exigences) et les MVP pour la levée de fonds. Cependant, pour les applications orientées client ou celles qui traitent des données sensibles, investis toujours dans un développement professionnel et des revues de sécurité.

L’Essentiel : Connais Tes Limites Architecturales

Ma grand-mère maintient son suivi de jardin simplifié pour usage personnel. Elle a également ajouté des analyses fonctionnelles (le bouton de la barre de navigation ne menait nulle part auparavant) pour voir comment son jardin se porte. 

Cela fonctionne comme une application mono-utilisateur. Si tu construis une plateforme pour plusieurs clients, tu pourrais toujours créer des prototypes codés sur l’ambiance, des MVPs, etc., pour lancer le projet. Mais se reposer uniquement sur le codage d’ambiance sans comprendre ce qui se passe revient simplement à répéter l’histoire de l’application TEA. 

Vibe coding démocratise la création de logiciels tout en introduisant de nouvelles responsabilités. Tu peux construire des applications en 30 minutes. Cependant, tu dois comprendre les limites architecturales, les implications de sécurité et les modèles de consommation de jetons avant de les distribuer aux utilisateurs.

L’avenir appartient aux constructeurs qui comprennent l’écart entre le prototype et la production. 

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