La fin du vibe coding : bâtir un processus de développement avec les LLM qui ne sabote pas le projet

Selon diverses enquêtes, plus de 70% des développeurs utilisent déjà régulièrement des outils d'IA pour écrire du code — mais les méthodes de travail avec ces outils se construisent encore de manière empirique. Un développeur qui utilise des LLM au quotidien depuis plus d'un an a décrit son parcours douloureux : du « vibe coding » naïf à un système d'ingénierie fondé sur trois principes, qui permet de recourir aux assistants IA sans dégrader la qualité de la base de code.

Qu'est-ce que le vibe coding et pourquoi il échoue

Le terme « vibe coding » s'est imposé chez les développeurs pour décrire, avec ironie, une pratique où le programmeur se contente de soumettre ses tâches à un modèle de langage et accepte tout ce qu'il génère, quasiment sans relecture. Au départ, tout paraît parfait : le modèle génère rapidement des fonctions, écrit des tests, propose des choix d'architecture ; le code est visuellement propre, les variables soigneusement nommées, les commentaires en place. Mais à mesure que le projet grandit, une dette technique invisible s'accumule.

Le modèle ne se souvient pas qu'il a déjà écrit un utilitaire similaire trois chats plus tôt, ignore le pattern de gestion des erreurs adopté dans le projet et insère des bouchons là où une vraie logique s'impose — avec une telle assurance qu'on les prend facilement pour du code fonctionnel. Résultat : le débogage coûte plus cher, le refactoring devient plus pénible et la confiance dans le code généré s'effrite. Aujourd'hui, la plupart des approches du travail avec les LLM se résument à deux extrêmes : soit une confiance totale dans le modèle, soit son abandon pur et simple après le premier bug sérieux.

Les trois principes de la méthode

Premier principe : répartir le contexte entre plusieurs chats. Plutôt qu'un dialogue sans fin dans lequel le modèle perd peu à peu le fil, l'auteur ouvre des sessions dédiées à des tâches précises : décisions d'architecture, écriture de la logique métier, tests, refactoring. Chaque chat reçoit son propre prompt système, qui décrit la stack, les conventions clés et l'état actuel du module. Cela ne règle pas entièrement le problème de la fenêtre de contexte limitée, mais réduit le risque que le modèle « oublie » des détails critiques.

Deuxième principe : des livrables obligatoires à chaque étape. Pas seulement du code, mais une sortie structurée qui décrit les décisions prises, liste les dépendances et les hypothèses, et signale explicitement les endroits où des bouchons ou des simplifications ont été utilisés. Le travail avec le LLM cesse alors d'être une boîte noire pour devenir un processus transparent, où chaque décision est documentée et peut être contestée lors de la revue de code.

Troisième élément : les check-lists de vérification. Après chaque génération, l'auteur contrôle le résultat : y a-t-il des doublons avec le code existant, le style respecte-t-il les conventions adoptées, tous les bouchons sont-ils marqués TODO, les cas limites sont-ils correctement traités ? Une partie des contrôles est automatisée par des linters et de l'analyse statique, une autre exige une inspection manuelle — mais la vérification n'est pas optionnelle : c'est une étape obligatoire du pipeline, sans laquelle le code n'intègre pas la branche principale.

Le prix de la discipline et le rôle du développeur

Cette approche alourdit la charge de travail : répartir le contexte, rédiger les prompts et vérifier les résultats prend du temps, qui pourrait être consacré à l'écriture du code proprement dite. L'auteur soutient que cet investissement est largement rentabilisé sur la durée : un projet qui n'accumule pas de dette technique cachée finit par avancer plus vite qu'un projet où chaque sprint commence par le nettoyage des dégâts d'une génération irréfléchie.

Pour l'industrie, l'intérêt de cette approche tient à ce qu'elle formalise le rôle du développeur face aux assistants IA : le programmeur n'est plus un opérateur qui appuie sur un bouton et accepte le résultat, il devient l'architecte du processus — celui qui fixe le cadre, contrôle la qualité et prend les décisions finales. Une position que défendent de plus en plus souvent les grandes entreprises : l'IA ne remplace pas l'ingénieur, elle le renforce, mais seulement s'il fait preuve de discipline. L'ère du vibe coding naïf touche visiblement à sa fin : les développeurs s'attachent désormais à bâtir des processus matures autour des modèles de langage, et ceux qui transformeront la génération chaotique en chaîne d'ingénierie maîtrisée en tireront un réel avantage concurrentiel : non pas la vitesse seule, mais la vitesse sans perte de qualité.

Qu'est-ce que le vibe coding ?

Le vibe coding désigne, avec ironie, une pratique où le programmeur se contente de soumettre ses tâches à un modèle de langage et accepte presque tout ce qu'il génère, sans relecture sérieuse. Au départ, le code paraît propre et soigné, mais à mesure que le projet grandit, une dette technique cachée s'accumule : logique dupliquée, contexte oublié par le modèle et bouchons qu'on prend facilement pour du code fonctionnel.

Quels sont les trois principes proposés par l'auteur de la méthode ?

La méthode repose sur trois principes : répartir le contexte entre des chats distincts dédiés à des tâches précises (architecture, logique métier, tests, refactoring), chacun doté de son propre prompt système ; produire à chaque étape des livrables structurés obligatoires — description des décisions, des dépendances, des hypothèses et des bouchons explicites ; et appliquer après chaque génération des check-lists de vérification portant sur la duplication, le style, les marqueurs TODO et les cas limites, dont une partie est automatisée par des linters.

Combien de développeurs utilisent déjà des outils d'IA dans leur travail ?

Selon diverses enquêtes, plus de 70% des développeurs utilisent régulièrement des outils d'IA pour écrire du code. Pourtant, comme le souligne l'auteur, une approche d'ingénierie intermédiaire, entre confiance totale dans le modèle et abandon pur et simple après le premier bug sérieux, reste encore rare.