Le vibe coding est une méthode de développement dans laquelle on décrit en langage naturel le comportement souhaité d’une application, et où un modèle de langage génère, exécute et fait évoluer le code source sans qu’on en vérifie chaque ligne. L’expression est popularisée en février 2025 par Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI, dans un message resté célèbre : « on se laisse porter par les vibes, embrasse les exponentielles, et oublie que le code existe ». Elle s’est imposée depuis pour désigner une nouvelle façon de produire du logiciel, assistée par l’IA générative.
D’où vient le terme vibe coding ?
Le terme naît dans un contexte précis : celui des LLM de nouvelle génération (GPT-4o, Claude, Gemini) couplés à des environnements de développement pensés pour l’IA (Cursor, Replit, Lovable, Bolt, v0). Ces outils permettent de décrire un besoin (« crée-moi un tableau de bord qui affiche mes ventes par région »), de laisser le modèle produire l’intégralité du code, puis d’itérer par nouvelles instructions en langage naturel plutôt qu’en modifiant directement les fichiers. Karpathy insistait sur un point clé : celui qui « vibe code » accepte de ne plus lire ni comprendre en détail le code produit, tant que le résultat fonctionne.
Comment fonctionne le vibe coding concrètement ?
Le vibe coding s’appuie sur trois éléments : un LLM capable de générer du code dans plusieurs langages et frameworks, un environnement qui exécute et affiche immédiatement le résultat (souvent avec rechargement à chaud), et un cycle de prompts successifs qui remplace le cycle classique specs → code → tests. Des outils comme Cursor, Lovable, Replit ou Bolt incarnent cette approche : dans Lovable par exemple, un prompt du type « crée une application de suivi de dépenses, avec une page d’ajout de dépense (montant, catégorie, date) et un tableau de bord qui affiche le total par catégorie » suffit à obtenir une interface fonctionnelle connectée à une base de données, en quelques minutes.
Exemple concret : une équipe produit veut valider l’intérêt d’un configurateur en ligne avant d’investir dans un développement complet. Avec un outil de vibe coding, elle fait générer en une journée une interface fonctionnelle connectée à une base de données minimale, la teste auprès de quelques utilisateurs, puis tranche. Si le concept convainc, il reste à le développer en profondeur avec une équipe d’ingénierie : architecture pensée pour monter en charge, tests automatisés, revue de sécurité. Autant de garanties que l’outil de vibe coding n’apporte pas de lui-même.
Vibe coding : le nouveau no-code ?
Le vibe coding est en train de prendre de vitesse le no-code sur son terrain de prédilection : la création rapide de MVP. Mais les deux approches ne fabriquent pas la même chose. Le no-code (Bubble, WeWeb, Xano) assemble une application via l’interface visuelle d’une plateforme propriétaire, là où le vibe coding fait produire du code source classique par un LLM, à partir d’instructions en langage naturel.
Chez theTribe, nous privilégions désormais le vibe coding au no-code pour la plupart de nos MVP. Le code généré est réutilisable et industrialisable dès le premier jour, quand un prototype no-code doit souvent être reconstruit dès qu’il dépasse les capacités de la plateforme. C’est aussi une façon d’écarter les risques propres au no-code : la dépendance à un fournisseur dont les coûts peuvent exploser à l’usage, des limites de performance connues (Bubble, par exemple, peine à monter en charge), des plafonds fonctionnels qui finissent par contraindre le produit plutôt que de le servir.
Le no-code garde sa place pour des besoins internes simples, ou quand le client doit pouvoir modifier l’outil lui-même sans compétence de développement. Mais dès qu’un MVP a vocation à devenir un vrai produit, nous partons sur du vibe coding encadré, via theTribe Station (on en reparle un peu plus loin).
Vibe coding pur ou vibe engineering : deux pratiques à ne pas confondre
Le terme vibe coding s’est répandu au point de désigner, dans l’usage courant, à peu près n’importe quelle pratique de développement assistée par IA. Andrej Karpathy, qui l’a forgé, et Simon Willison s’accordent pourtant sur un critère net : le vibe coding, au sens strict, consiste à laisser un LLM écrire le code sans jamais le relire ni le comprendre. Dès qu’un développeur relit, teste et peut expliquer ce que fait le code généré, on parle plutôt de développement assisté par IA, ou de « vibe engineering » selon l’expression proposée par Willison : des agents IA utilisés à l’intérieur d’un processus discipliné (tests, revue de code, contrôle de version).
Le vibe coding pur reste adapté à l’exploration d’une idée ou à un prototype jetable, comparable dans son usage à un MVP rapide. Il devient risqué dès qu’on veut en faire un produit destiné à durer.
| Approche | Qui écrit le code | Le code est-il relu | Usage adapté |
|---|---|---|---|
| Vibe coding pur | Un LLM, sans intervention humaine sur le code | Non | Exploration, prototype jetable |
| Vibe engineering | Un LLM, piloté et vérifié par un développeur | Oui, systématiquement | Développement de production assisté par IA |
| No-code | L’utilisateur, via une interface visuelle propriétaire | Non applicable (pas de code source) | MVP simple, sans compétence de développement |
Les risques du vibe coding pur pour une entreprise
Utilisé au-delà d’un prototype de démonstration, le vibe coding expose à des risques concrets :
- Dette technique accélérée : sans revue humaine, les incohérences architecturales s’accumulent à chaque itération, un phénomène documenté dans la littérature sur la dette technique.
- Failles de sécurité : un LLM peut reproduire des schémas de code vulnérables (gestion des accès, validation des entrées, secrets exposés) sans que l’utilisateur en ait conscience.
- Absence de tests et de documentation : le cycle « prompt → résultat visible » ne prévoit ni couverture de tests ni traçabilité, ce qui complique toute reprise du projet.
- Extension du périmètre d’attaque : en rendant la création d’applications accessible à des équipes sans compétence sécurité, le vibe coding multiplie les points d’entrée non maîtrisés dans le système d’information.
Ces risques tiennent à l’absence de cadre autour de l’usage du LLM, bien plus qu’au modèle lui-même. C’est précisément ce que corrige le vibe engineering : les mêmes agents IA, mais à l’intérieur d’un processus qui impose systématiquement ce que le vibe coding pur laisse de côté.
theTribe Station : accélérer sans perdre la structure
theTribe Station est le socle technique interne sur lequel nos équipes démarrent et développent les nouveaux projets clients, connecté aux autres outils de l’agence (Jira pour le suivi, theTribe Studio pour la documentation et le pilotage de projet). Elle répond directement aux quatre risques ci-dessus, sans intervention manuelle à répéter à chaque projet :
- une architecture commune (backend en architecture hexagonale, frontend, gestion d’identité) et des modules clés en main (authentification, feature flags) évitent de reconstruire, et donc de fragiliser, la même plomberie à chaque démarrage ;
- une chaîne d’intégration continue impose des invariants stricts avant toute fusion (typage, linting, respect de l’architecture, tests, règles de dépendance), qu’un développeur ou un agent IA ait écrit le code ;
- la documentation technique doit rester à jour en continu, ce qui garantit la traçabilité qu’un cycle « prompt → résultat » seul ne fournit pas ;
- le périmètre d’action des agents reste circonscrit au cadre du projet, plutôt que d’avoir un accès libre au reste du système d’information.
La vitesse vient de ce que ces vérifications sont automatisées et systématiques.
La preuve la plus parlante reste interne à theTribe : pendant une absence de trois semaines du CTO, un chef de projet sans profil de développeur a construit seul, en vibe coding pur sur theTribe Station, une application complète (API, back-office et application mobile), sans jamais relire le code produit. À son retour, l’audit du CTO a été sans complaisance : architecture claire, garde-fous de la CI respectés, qualité générale au-dessus des attentes, mais aussi du code de template non nettoyé et un mélange de français et d’anglais dans le nommage. De quoi confirmer les deux faces du sujet : un cadre qui tient, et une vigilance qui reste nécessaire même avec le meilleur outillage.
Bonnes pratiques pour encadrer le vibe coding en entreprise
- Réserver le vibe coding à l’exploration, au prototypage et à la validation d’idées, jamais directement à la production sans revue.
- Faire auditer tout prototype généré par IA par un développeur senior avant toute mise en ligne, même partielle.
- Documenter les prompts et les décisions prises pendant les itérations, pour permettre une reprise du projet par une équipe technique.
- Prévoir dès le départ une trajectoire claire entre « prototype généré par vibe coding » et « produit développé selon des standards d’ingénierie », plutôt que de laisser le prototype devenir l’application de production par défaut.
- S’appuyer sur une agence experte comme theTribe pour former les équipes au vibe coding, auditer les outils déjà générés en interne, reprendre et faire évoluer un prototype une fois la preuve de concept validée, ou migrer en code source une application construite avec un outil comme Lovable (nos 7 règles pour reprendre un projet vibe-codé en React détaillent ce travail de reprise). C’est souvent le moyen le plus sûr de sécuriser l’usage du vibe coding en entreprise et de pérenniser les outils qui en sortent.
Ce qu’il faut retenir
Le vibe coding change la façon dont une idée peut être testée rapidement, en s’appuyant sur un LLM pour générer du code à partir de langage naturel. C’est un accélérateur précieux en phase d’exploration. Pour un logiciel destiné à la production, il faut une équipe experte pour reprendre et sécuriser le travail en aval, sinon la vitesse gagnée au départ se paie en dette technique et en failles de sécurité. Plus largement, cette pratique s’inscrit dans la vague de l’IA générative appliquée au développement logiciel, aux côtés d’autres briques comme le RAG qui ancrent ces systèmes dans les données réelles d’une entreprise, et qui redéfinissent ensemble la frontière entre exploration rapide et ingénierie durable.
Sources : Simon Willison, Not all AI-assisted programming is vibe coding
