Vibe coding : comment créer une application avec l'IA en une journée

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.

Qu'est-ce que le vibe coding ?

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.

Vibe coding ou agentic engineering : quelle est la différence ?

Si les deux approches utilisent les mêmes outils (les LLM), elles reposent sur des postures radicalement opposées :

• Le vibe coder envoie une requête (un prompt), attend le résultat, ajuste à l'aveugle et procède par essais et erreurs jusqu'à obtenir un rendu « à peu près » correct. Il se laisse guider par l'IA sans vraiment maîtriser le code qu'elle génère.
• L'agentic engineer cadre, planifie et oriente. Il sait où il va, anticipe l'architecture et contrôle chaque étape. L'IA devient un copilote, voire un ensemble d'agents spécialisés qu'il orchestre.

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.

Quels problèmes le vibe coding permet-il de résoudre ?

Cette approche couvre un large spectre, de la simple page de vente (landing page) aux systèmes métiers complexes.

Cas d'usage simples

• Créer des pages de destination, des calculateurs ou des chatbots en quelques heures. C'est l'idéal pour tester rapidement une idée sur le marché.
• Prototyper des interfaces (UI/UX) avant d'investir dans un développement complet, afin de valider le concept avec son équipe.
• Automatiser les tâches chronophages : extraction de données web (scraping), veille tarifaire, génération de rapports automatisés.

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.

Cas d'usage avancés

• Développer des outils internes sur mesure : gestion des stocks, CRM personnalisé, portail RH.
• Concevoir un Produit Minimum Viable (MVP) pour valider un modèle économique auprès de vrais utilisateurs.
• Connecter des API entre elles : lier un système de paiement à un logiciel de facturation et déclencher des notifications automatiques.

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.

Les 4 piliers de l'agentic engineering

Pour passer d'un code généré au hasard à une véritable ingénierie logicielle assistée par l'IA, quatre bonnes pratiques s'imposent.

Pilier 1. Rédiger un fichier de contexte concis

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.

• Limitez-vous à 50 ou 100 lignes maximum.
• N'y inscrivez que l'essentiel : choix technologiques, conventions de nommage, contraintes d'architecture.

Pilier 2. Utiliser des compétences (skills) modulaires

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 :

• Règles Git : format des messages de commit.
• Design (UX/UI) : charte graphique, règles d'accessibilité.
• Tests automatisés : couverture minimale exigée, frameworks utilisés.

Pilier 3. Exiger un plan avant de coder

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.

1. Demandez un plan d'action. L'IA liste les fichiers à créer et les dépendances à installer.
2. Analysez et corrigez. Vous repérez les erreurs de logique et réajustez le tir.
3. Validez. Une fois l'architecture approuvée, vous donnez le feu vert pour la génération du code.

Pilier 4. Orchestrer des agents spécialisés

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.

Comment créer une application de A à Z avec l'IA

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.

Étape 1. Cadrer le besoin

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 :

• La cible : qui va utiliser l'outil ?
• Le problème : quel obstacle cherche-t-on à éliminer ?
• Le résultat attendu : quel est le flux de travail (workflow) exact ?

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. »

Étape 2. Rédiger un prompt ultra-détaillé

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. »

• Décrivez l'interface : « Crée un tableau de bord sur une seule page avec une barre latérale de navigation... »
• Imposez la pile technologique (stack) : « Utilise React.js, Tailwind CSS pour le style et stocke les données dans le LocalStorage. »
• Donnez des références : « Inspire-toi du minimalisme de l'interface de Google Calendar. »

Étape 3. Tester rigoureusement

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 : 

• ordinateur, 
• smartphone,
• tablette et 
• différents navigateurs.

Une bonne pratique consiste à demander à des collègues ou à des amis d’utiliser l’application et de partager leurs impressions.

Étape 4. Itérer et affiner

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.

Quelles sont les limites du vibe coding ?

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.

L'IA peut générer des erreurs

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.

Des bases en programmation restent utiles

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.

Le code peut présenter des failles de sécurité

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.

Conclusion : l'humain reste le véritable architecte

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.