Le vibe coding est une pratique de développement logiciel dans laquelle le développeur exprime ses intentions en langage naturel — descriptions, instructions, corrections — et délègue l’écriture du code à un assistant IA. Le terme a été introduit par Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI et ancien directeur de l’IA chez Tesla, dans un post sur X (anciennement Twitter) en février 2025.
L’idée originale
Karpathy décrivait sa propre expérience : il codait en décrivant ce qu’il voulait à un LLM, acceptait les suggestions sans toujours lire le code en détail, et corrigeait les erreurs en copiant-collant les messages d’erreur dans le chat. Son expression “I just see things, say things, run things, and copy-paste things, and it mostly works” résume l’approche. Le “vibe” fait référence à cette sensation de coder “au feeling”, guidé par l’intuition plutôt que par une compréhension ligne par ligne du code produit.
Comment ça fonctionne en pratique
Le vibe coding s’appuie sur des outils d’IA générative spécialisés pour le code :
IDE augmentés. Des éditeurs comme Cursor intègrent un LLM directement dans l’environnement de développement. Le développeur peut sélectionner du code, demander une modification en langage naturel, et l’IA réécrit le passage. L’outil Claude Code d’Anthropic pousse le concept plus loin en permettant de piloter l’ensemble du workflow de développement depuis le terminal.
Générateurs d’applications. Des plateformes comme Bolt, Lovable ou v0 (Vercel) permettent de décrire une application complète en quelques phrases et obtiennent un prototype fonctionnel en minutes. L’utilisateur itère ensuite par des instructions successives : “ajoute un bouton de connexion”, “change la couleur du header”, “connecte le formulaire à une API”.
Assistants intégrés. GitHub Copilot, Codeium ou Amazon CodeWhisperer suggèrent du code en temps réel à partir du contexte du fichier ouvert et des commentaires du développeur.
Ce que le vibe coding change
Abaissement de la barrière d’entrée. Des personnes sans formation en programmation peuvent créer des prototypes fonctionnels. Des product managers, des designers ou des entrepreneurs construisent des MVPs sans dépendre d’une équipe technique. Cela rejoint le mouvement des “product builders” — des profils hybrides qui combinent vision produit et capacité d’exécution technique via l’IA.
Accélération du prototypage. Pour les développeurs expérimentés, le vibe coding accélère les phases exploratoires : tester une idée, construire un POC, valider une architecture. Le code produit n’est pas nécessairement de qualité production, mais il permet de valider rapidement des hypothèses.
Nouveau rapport au code. Le vibe coding déplace la compétence clé du développeur : de “écrire du code” vers “formuler des intentions claires et évaluer le résultat”. C’est une forme de prompt engineering appliquée au développement logiciel.
Les risques et limites
Dette technique invisible. Le code généré par l’IA peut fonctionner sans que le développeur comprenne comment. Les bugs subtils, les failles de sécurité ou les mauvaises pratiques passent inaperçus quand personne ne lit le code en détail.
Dépendance au modèle. Si le LLM ne comprend pas une technologie spécifique ou récente, le vibe coder se retrouve bloqué sans les compétences pour déboguer manuellement.
Scalabilité limitée. Le vibe coding fonctionne bien pour des projets de petite à moyenne taille. Sur des codebases complexes avec de nombreuses interdépendances, les modifications en langage naturel deviennent ambiguës et le LLM perd en cohérence.
Sécurité. Du code généré sans revue approfondie peut contenir des vulnérabilités. Les guardrails de sécurité (linting, tests automatisés, revue de code) restent indispensables, voire davantage qu’avant.
Vibe coding vs programmation traditionnelle
Le vibe coding ne remplace pas la programmation — il la complète. Les développeurs expérimentés l’utilisent comme un accélérateur tout en gardant la capacité de comprendre, modifier et déboguer le code produit. Les non-développeurs l’utilisent pour créer des outils internes ou des prototypes, en acceptant les limites de ce qu’ils ne maîtrisent pas.
La distinction qui se dessine est celle entre le “vibe coding” pur (accepter le code sans le comprendre) et le “AI-assisted coding” (utiliser l’IA comme un outil de productivité tout en restant maître du code). Les deux pratiques coexistent, avec des niveaux de risque différents.