Vibe coding

Le vibe coding (de l'anglais vibe, « ambiance », « ressenti », et coding, « programmation ») est une manière de développer des logiciels : on décrit en langage naturel ce que l'on souhaite obtenir, et un modèle d'intelligence artificielle (IA) génère, modifie et corrige le code. La personne qui pilote le travail, développeur ou non, guide l'outil par la conversation, teste le résultat et itère. Elle n'écrit pas le code ligne par ligne et, dans la forme la plus stricte de la pratique, ne le relit même pas.

Apparu en février 2025, le terme s'est diffusé très rapidement. Le dictionnaire Collins l'a désigné « mot de l'année 2025 »¹, et Merriam-Webster l'a ajouté à son dictionnaire en ligne en septembre 2026². Il désigne aussi bien une pratique d'amateurs qu'une tendance de fond dans l'industrie du logiciel, et il fait l'objet de débats sur la qualité, la sécurité et la maintenabilité du code produit.

Origine du terme

Andrej Karpathy, chercheur en IA, qui a lancé l'expression en février 2025. Photo : Gladwin Analytics, CC BY 3.0, via Wikimedia Commons.

L'expression a été lancée le 2 février 2025 par Andrej Karpathy, chercheur en intelligence artificielle, membre fondateur d'OpenAI et ancien directeur de l'IA chez Tesla, dans un message publié sur le réseau social X³. Il y décrivait une nouvelle façon de programmer où l'on « se laisse complètement porter par les vibrations » et où l'on « oublie que le code existe ». Il expliquait dicter ses instructions à un éditeur assisté par IA, accepter les modifications proposées sans lire les différences, et coller les messages d'erreur dans la conversation jusqu'à ce que le programme fonctionne. Il précisait que la méthode convenait à des « projets jetables de week-end ».

Le terme a rapidement dépassé ce cadre. En annonçant son choix du 6 novembre 2025, le dictionnaire Collins le définit comme l'usage de l'intelligence artificielle, sollicitée en langage naturel, pour aider à écrire du code informatique, et note une très forte hausse de son emploi depuis sa première apparition en février¹. En septembre 2026, Merriam-Webster l'a fait entrer dans son dictionnaire, parmi 1 400 nouveaux mots et sens².

Définitions et débat sur le sens

Deux usages du mot coexistent :

• Au sens strict, celui de Karpathy et du développeur et blogueur Simon Willison, le vibe coding consiste à construire un logiciel avec un grand modèle de langage sans relire le code qu'il produit. Dans un billet du 19 mars 2025, Willison souligne que « tout développement assisté par IA n'est pas du vibe coding » : dès qu'un développeur relit, teste et comprend le code généré, il fait selon lui de la programmation assistée, pas du vibe coding⁴.
• Au sens large, devenu courant dans les médias et le marketing des outils, le terme désigne toute création de logiciel où l'IA écrit l'essentiel du code à partir d'instructions en langage naturel, y compris par des professionnels qui vérifient ce code.

Cette distinction compte. Le sens strict décrit une pratique adaptée aux prototypes et aux outils personnels. Le sens large recouvre une évolution générale du métier de développeur.

Principe

Le vibe coding suit une boucle simple :

1. Décrire l'application, la fonctionnalité ou la correction voulue, par écrit ou à la voix.
2. Générer : l'IA produit ou modifie les fichiers de code.
3. Tester l'application pour vérifier qu'elle se comporte comme prévu.
4. Itérer : signaler à l'IA les erreurs, coller les messages d'erreur, demander des ajustements.

L'utilisateur juge le logiciel sur son comportement observable, pas sur la lecture du code source.

Outils

Un assistant conversationnel à qui l'on demande d'écrire une fonction JavaScript : la demande est formulée en langage naturel, le code est produit par le modèle. Capture d'écran, domaine public, via Wikimedia Commons.

Les outils utilisés se répartissent en plusieurs familles :

• les assistants conversationnels généralistes, auxquels on demande du code dans une conversation ;
• les éditeurs de code assistés par IA, qui modifient directement les fichiers d'un projet ;
• les agents de programmation, capables d'exécuter des commandes, de lancer des tests et de travailler de façon autonome sur une base de code entière ;
• les plateformes de génération d'applications, qui produisent et hébergent une application web complète à partir d'une description.

Adoption

Les données disponibles montrent une adoption rapide de l'IA dans le développement, mais une place plus limitée du vibe coding au sens strict chez les professionnels.

En mars 2025, Jared Friedman, associé de l'incubateur américain Y Combinator, indiquait qu'environ un quart des startups de la promotion de l'hiver 2025 avaient une base de code générée à 95 % par l'IA. Il précisait que ces fondateurs étaient des profils techniques, capables d'écrire eux-mêmes leur produit⁵.

L'enquête annuelle de Stack Overflow publiée le 29 juillet 2025, menée auprès de plus de 49 000 développeurs de 177 pays, indique que 84 % des répondants utilisent ou prévoient d'utiliser des outils d'IA, contre 76 % en 2024. Mais 46 % déclarent ne pas faire confiance à l'exactitude de leurs résultats, et près de 77 % affirment que le vibe coding ne fait pas partie de leur travail professionnel⁶.

Avantages

• Accessibilité : des personnes sans formation en programmation peuvent créer des prototypes, des outils internes ou de petites applications fonctionnelles.
• Rapidité : le délai entre une idée et une première version utilisable est fortement réduit, ce qui facilite l'expérimentation.
• Productivité des développeurs, qui peuvent déléguer les tâches répétitives : code standard, tests, migrations, documentation.
• Coût : pour un entrepreneur, il devient possible de valider une idée avant d'engager une équipe technique.

Limites et critiques

Sécurité

Plusieurs études signalent des failles fréquentes dans le code généré. Le rapport de l'éditeur Veracode publié le 30 juillet 2025, portant sur 80 tâches de programmation soumises à plus de 100 modèles de langage, conclut que le code produit introduit une faille de sécurité dans 45 % des cas. Les modèles ont notamment échoué à se protéger contre le cross-site scripting dans 86 % des cas pertinents⁷. Un code que l'on ne relit pas peut donc exposer des données personnelles, des clés d'accès ou des moyens de paiement.

Fiabilité des agents

Les agents autonomes peuvent exécuter des actions destructrices. En juillet 2025, l'entrepreneur Jason Lemkin, qui menait une expérience publique de vibe coding de douze jours sur la plateforme Replit, a rapporté que l'agent avait supprimé la base de données de production de son projet, malgré la consigne de ne rien modifier sans autorisation. Le directeur général de Replit a qualifié l'incident d'« inacceptable » et annoncé de nouvelles protections, dont la séparation automatique des bases de développement et de production⁸.

Productivité réelle

Le gain de temps n'est pas toujours au rendez-vous. Une étude contrôlée de l'organisme de recherche METR, publiée le 10 juillet 2025, a suivi 16 développeurs expérimentés travaillant sur 246 tâches réelles de leurs propres projets open source : avec les outils d'IA de début 2025, ils ont mis en moyenne 19 % de temps de plus, alors qu'ils pensaient avoir été plus rapides⁹. METR a depuis indiqué que ces résultats portaient sur les outils de début 2025 et publié des données plus récentes.

Maintenance et apprentissage

• Un projet volumineux devient difficile à faire évoluer sans en comprendre la structure : l'accumulation de code non relu crée une « dette technique ».
• Les débutants qui ne pratiquent que le vibe coding risquent de ne pas acquérir les bases nécessaires pour diagnostiquer un problème lorsque l'IA échoue.
• Le projet dépend des outils et des modèles utilisés, de leurs tarifs et de leur disponibilité.

Bonnes pratiques recommandées

Les praticiens recommandent de partir de bases de code ou de modèles éprouvés, d'utiliser un système de gestion de versions, de tester systématiquement, de ne jamais confier de secrets (mots de passe, clés d'API) en clair, de séparer les environnements de test et de production, et de faire relire par un humain les parties critiques : authentification, paiements, données personnelles.

En Afrique francophone

En Afrique de l'Ouest francophone, le vibe coding est présenté par ses promoteurs comme un moyen d'abaisser le coût d'entrée dans la création de logiciels, dans des écosystèmes où les développeurs expérimentés sont peu nombreux et où le financement de départ est limité. Il permet de construire des outils adaptés aux réalités locales, comme le paiement par Mobile Money, le fonctionnement sur des connexions lentes ou l'usage du français et des langues nationales.

Ses limites y sont les mêmes qu'ailleurs, avec des enjeux particuliers : coût des abonnements aux outils d'IA, souvent facturés en dollars, qualité de la connexion internet, et protection des données des utilisateurs dans les applications de paiement.

Au Bénin, des formations en français consacrées à cette méthode sont apparues, parmi lesquelles The Vibe Codeur, programme créé par l'entrepreneur Camel Dagbegnon, qui enseigne la construction et le lancement d'un logiciel en ligne (SaaS) avec l'IA.

Voir aussi

• The Vibe Codeur
• L'intelligence artificielle dans les projets de Camel Dagbegnon
• Mobile Money

Notes et références

1. Collins Dictionary, Collins Word of the Year 2025: AI meets authenticity as society shifts, 6 novembre 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩ ↩²

2. Fox Business, Merriam-Webster welcomes 'looksmaxxing,' 'vibe coding' and 'cuffing season' to new word list, 20 septembre 2026, consulté le 13 octobre 2026. Voir aussi l'entrée vibe coding du Merriam-Webster. ↩ ↩²

3. Andrej Karpathy, message publié sur X, 2 février 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

4. Simon Willison, Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks), 19 mars 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

5. TechCrunch, A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated, 6 mars 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

6. Stack Overflow, Stack Overflow's 2025 Developer Survey Reveals Trust in AI at an All Time Low, 29 juillet 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

7. Veracode, AI-Generated Code Poses Major Security Risks in Nearly Half of All Development Tasks, Veracode Research Reveals, 30 juillet 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

8. Aminu Abdullahi, eWeek, 'Catastrophic Failure': AI Agent Wipes Production Database, Then Lies About It, 22 juillet 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩

9. METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10 juillet 2025, consulté le 13 octobre 2026. ↩