Résumé : Il y a encore peu de temps, créer une application nécessitait de recruter un développeur expérimenté ou de passer des mois à apprendre à coder. Aujourd'hui, il suffit de décrire précisément son besoin à une intelligence artificielle pour qu'elle génère le code source. Découvrez comment le vibe coding et l'agentic engineering révolutionnent le développement web et mobile.
Cette nouvelle approche porte un nom : le vibe coding. Elle multiplie la vitesse de développement par dix et rend la programmation accessible à des profils non techniques. Une évolution plus récente, appelée agentic engineering (ou ingénierie pilotée par des agents), propose d'aller encore plus loin : il ne s'agit plus de se laisser guider par l'IA, mais de la piloter comme un véritable chef de projet.
Cet article vous aide à clarifier ces deux concepts pour vous montrer, étape par étape, comment développer une application en une journée tout en conservant la maîtrise totale de votre projet.
Le vibe coding est une méthode de développement où l'utilisateur dialogue en langage naturel avec une intelligence artificielle pour générer le code d'une application prête à l'emploi. Au lieu d’écrire du code manuellement, l’utilisateur décrit ce qu’il souhaite créer, et l’IA génère la structure, l’interface et une partie de la logique du système.
La principale différence par rapport à la programmation traditionnelle réside dans le fait que l’accent est mis sur le résultat final et non sur la mise en œuvre technique. Il n’est pas nécessaire de maîtriser le HTML, le SQL ou React pour se lancer. Il suffit d’expliquer ce que l’application doit faire.
Ce concept a été popularisé en février 2025, notamment grâce aux réflexions d'Andrej Karpathy (OpenAI) sur l'évolution du métier de développeur. En novembre dernier, le dictionnaire Collins Dictionary a élu le « vibe coding » mot de l'année. La méthode ne cesse de gagner en popularité et séduit aujourd'hui aussi bien les entrepreneurs que les développeurs : les développeurs professionnels l'utilisent pour prototyper à toute vitesse et générer des tests, tandis que les entrepreneurs s'en servent pour créer leurs propres outils internes sans budget technique.
Si les deux approches utilisent les mêmes outils (les LLM), elles reposent sur des postures radicalement opposées :
En résumé, le vibe coding répond parfaitement aux besoins de prototypage rapide et aux MVP. Pour un projet professionnel destiné à durer, mieux vaut adopter l'agentic engineering.
Cette approche couvre un large spectre, de la simple page de vente (landing page) aux systèmes métiers complexes.
Exemple : Une responsable marketing passait trois heures par jour à compiler manuellement les statistiques de cinq régies publicitaires sur Excel. Grâce au vibe coding, elle a généré un tableau de bord connecté aux API de ces plateformes. Désormais, ses indicateurs (clics, conversions, coût par lead) s'actualisent seuls. Le reporting lui prend 15 minutes.
Exemple : Le gérant d'une salle de sport perdait des clients à cause des réservations par téléphone. En une semaine, en s'aidant de l'IA, il a codé un portail web avec planning interactif et paiement en ligne. Il n'a fait appel à un développeur freelance qu'à la toute fin, pour sécuriser la mise en production.
Pour passer d'un code généré au hasard à une véritable ingénierie logicielle assistée par l'IA, quatre bonnes pratiques s'imposent.
Le fichier de contexte fixe les règles du jeu pour l'IA (souvent nommé CLAUDE.md, rules ou copilot-instructions selon l'outil). L'erreur classique est d'en faire un document de 500 lignes qui finit par « noyer » l'assistant.
Plutôt que de surcharger votre instruction principale, créez des modules spécifiques activables à la demande. C'est comme une recette de cuisine : on ne lit pas les instructions de la crème pâtissière quand on prépare la pâte.
Exemples de skills utiles :
C'est la règle d'or des assistants modernes (Cursor, GitHub Copilot, Claude). Forcez l'IA à exposer sa stratégie avant qu'elle n'écrive la moindre ligne de code.
L'agentic engineering consiste à faire collaborer plusieurs IA. Attribuez des rôles : un agent conçoit l'architecture, un autre rédige le code, un troisième réalise la revue de code (code review) pour traquer les bugs. Votre rôle devient celui d'un directeur technique.
Le processus peut être divisé en quatre étapes : définir l'idée, créer une consigne pour l'IA, tester le résultat et apporter des améliorations. Chaque étape est détaillée ci-dessous.
Avant d'utiliser une IA, identifiez clairement le problème que votre application doit résoudre. Plus votre description est précise, meilleur sera le résultat. L'IA ne lit pas dans les pensées : bannissez les requêtes vagues comme « Fais-moi une app de gestion d'entreprise ». Votre cahier des charges initial doit répondre à trois questions :
Exemple : « Application destinée aux propriétaires de cafés. Elle gère les stocks de café, de lait et de sirops. Lorsqu'un article atteint le seuil minimum, le système génère automatiquement une commande auprès du fournisseur. Cela permet de réduire les ruptures de stock et de gagner du temps dans la gestion des stocks. »
La qualité de l'application dépend de la précision de votre instruction (le prompt). Voici quelques bonnes pratiques :
Soyez précis. Au lieu d'écrire « Créez un site web pour un café », écrivez « Créez une page d'accueil pour un café avec une bannière principale, un menu et un formulaire de réservation ».
Expliquez la structure. Énumérez tous les éléments de l’interface et précisez comment ils doivent fonctionner.
Précisez les technologies souhaitées. Si vous avez une préférence pour une technologie particulière, mentionnez-la. Exemple : « Utilisez React pour l’interface et localStorage pour stocker les données de l’utilisateur.
Fournissez des références. L’IA comprend mieux le résultat lorsqu’elle reçoit des exemples. Exemple : « Créez un calendrier similaire à Google Calendar, mais avec trois colonnes et une interface plus simple. »
Exemple de prompt complet : « Créez une application de gestion des dépenses personnelles. Le formulaire doit comporter les champs date, catégorie, montant et description. En dessous, affichez un tableau répertoriant toutes les dépenses enregistrées. Permettez de trier les enregistrements par date, de filtrer par catégorie et d’afficher le total des dépenses du mois. Utilisez React et localStorage pour conserver les données enregistrées après la mise à jour de la page. »
Même les meilleurs modèles d’IA peuvent commettre des erreurs. C’est pourquoi la phase de test est indispensable. Le code généré par l'IA fonctionnera rarement parfaitement du premier coup. Testez tous les parcours utilisateurs (inscription, ajout de données, suppression). Saisissez volontairement des données erronées (lettres dans un champ de numéro de téléphone) pour vérifier que l'application gère bien les erreurs sans planter.
Le code généré par l'IA fonctionnera rarement parfaitement du premier coup. Testez tous les parcours utilisateurs (inscription, ajout de données, suppression). Saisissez volontairement des données erronées (lettres dans un champ de numéro de téléphone) pour vérifier que l'application gère bien les erreurs sans planter. De plus, effectuez des tests sur différents appareils :
Une bonne pratique consiste à demander à des collègues ou à des amis d’utiliser l’application et de partager leurs impressions.
Ne demandez pas à l'IA de « tout refaire ». Procédez par corrections chirurgicales :
« Le bouton "Enregistrer" du formulaire ne réagit pas au clic. Corrige la fonction pour que la nouvelle donnée s'ajoute immédiatement à la ligne suivante du tableau. »
Vibe Coding fonctionne de manière itérative. Si quelque chose ne fonctionne pas correctement, il suffit de signaler le problème à l'IA et de demander des ajustements.
Aussi utile soit-il, le vibe coding ne remplace pas entièrement le travail des développeurs et des experts techniques. Plusieurs limites doivent être gardées en tête avant de lancer un projet en production.
Dans certains cas, le code fonctionne au premier essai, mais des problèmes apparaissent dès que le système grandit ou que les utilisateurs effectuent des actions imprévues. L'application semble stable au début, puis se met à ralentir, planter ou produire des résultats incohérents à mesure que la charge augmente.
Des tests fréquents restent donc essentiels. Validez systématiquement plusieurs scénarios avant de publier une application : parcours normaux, erreurs utilisateurs, volumes élevés de données, cas limites.
Pour des projets simples (formulaires, calculateurs, landing pages, etc.), aucune connaissance technique préalable n'est nécessaire. En revanche, les applications plus complexes demandent des notions de front-end, back-end, bases de données, sécurité et architecture logicielle. Consacrer quelques semaines à apprendre les fondamentaux du code (HTML, CSS, JavaScript) vous rendra nettement plus efficace pour diriger l'IA.
L'IA ne suit pas toujours les bonnes pratiques de sécurité. Elle peut générer des vulnérabilités classiques : injections SQL, attaques XSS, stockage inadéquat des données, mécanismes d'authentification non sécurisés.
Les projets qui manipulent des données clients, des paiements ou des informations sensibles doivent donc passer par une revue technique avant la mise en ligne. Privilégiez autant que possible des bibliothèques éprouvées et réalisez un audit de sécurité avant de déployer une application en production.
Le vibe coding est une porte d'entrée fascinante, mais l'agentic engineering est la véritable révolution. Être un bon développeur (ou un bon créateur de produit) aujourd'hui ne consiste plus à taper des lignes de code, mais à savoir concevoir une architecture, déléguer intelligemment et contrôler la qualité. L'IA exécute, mais c'est vous qui décidez.