Le vibe coding accélère le prototypage, mais il ne remplace pas une démarche de développement fiable. Voici une démonstration concrète, puis l’audit de ce qui casserait en production.
Le vibe coding consiste à créer une application en dialoguant avec une IA, souvent sans écrire chaque ligne de code soi-même. C’est très efficace pour explorer une idée, construire une maquette fonctionnelle ou accélérer un prototype. Mais dès qu’il faut gérer des comptes, des paiements, des données clients ou des coûts récurrents, le code généré doit être audité, sécurisé et repris comme un vrai projet logiciel.
Notre position est simple : le vibe coding est un excellent accélérateur de démarrage, pas une méthode suffisante pour livrer seul une application en production.
- C’est quoi le vibe coding, concrètement ?
- Quelle différence avec le développement web classique ?
- Comment créer une mini-app en vibe coding ?
- Qu’est-ce qui casserait en production ?
- Quels risques faut-il auditer avant de mettre en ligne ?
- Quand utiliser le vibe coding dans une TPE ou PME ?
- Comment passer d’un prototype IA à une vraie application ?
- Questions fréquentes
- Sources
C’est quoi le vibe coding, concrètement ?
Le vibe coding est une manière de développer où l’on décrit ce que l’on veut obtenir en langage naturel, puis où l’on laisse un assistant IA générer une grande partie du code. Le terme a été popularisé par Andrej Karpathy en février 2025 pour désigner une pratique très fluide : on formule une intention, on accepte les propositions, on teste, on colle les messages d’erreur, puis on recommence jusqu’à obtenir un résultat qui fonctionne visuellement.
La promesse est séduisante pour une TPE ou une PME : transformer rapidement une idée en interface cliquable, sans passer tout de suite par un cycle complet de conception, développement, recette et maintenance. Par exemple : un outil de devis interne, un simulateur de marge, un tableau de suivi commercial ou une mini-application métier.
Définition courte : le vibe coding, c’est piloter la création d’une application par la conversation avec une IA, en validant surtout le comportement visible. Le risque apparaît quand on confond “ça marche sur mon écran” avec “c’est fiable, sécurisé, maintenable et prêt pour des utilisateurs réels”.
Ce n’est donc pas simplement “utiliser une IA pour coder”. Un développeur peut très bien utiliser l’IA pour générer une fonction, écrire des tests ou documenter une API, tout en relisant et en maîtrisant l’architecture. Le vibe coding pousse plus loin la délégation : l’IA devient le conducteur apparent du code, et l’humain pilote surtout par intention, essais et corrections successives.
Quelle différence avec le développement web classique ?
Dans un développement web classique, on commence par cadrer le besoin : objectifs, utilisateurs, règles métier, données, droits d’accès, contraintes techniques, sécurité, hébergement, maintenance. Ensuite seulement, on choisit l’architecture et on développe.
En vibe coding, l’ordre est souvent inversé. On part d’un résultat souhaité : “crée-moi une application pour suivre mes prospects”, “ajoute une connexion”, “génère un tableau de bord”, “corrige l’erreur”. Cela peut produire vite une base utile, mais aussi empiler des décisions techniques non maîtrisées.
| Approche | Point fort | Point faible | Usage pertinent |
|---|---|---|---|
| Vibe coding | Vitesse de prototypage | Risque de dette technique invisible | Tester une idée, préparer un MVP, créer une maquette |
| Développement encadré | Fiabilité, sécurité, maintenabilité | Démarrage moins instantané | Application métier, données sensibles, usage client |
| Approche mixte | Rapidité puis sécurisation | Demande une vraie reprise technique | Prototype IA transformé en produit exploitable |
Chez Osmova, on voit le vibe coding comme un outil de préfiguration. Il peut aider à clarifier un besoin avant un produit minimum viable, mais il ne dispense pas d’un cadrage métier, d’une revue de code et d’un socle technique propre.
Comment créer une mini-app en vibe coding ?
Prenons une vraie mini-app réaliste pour une petite entreprise : un outil interne de suivi des demandes entrantes. L’objectif est simple : saisir une demande, lui attribuer un statut, ajouter un commentaire, puis filtrer la liste par priorité. Rien de spectaculaire, mais assez concret pour révéler les limites du vibe coding.
Voici une démarche typique en vibe coding.
- On décrit l’application : “Crée une application web pour suivre des demandes clients, avec un formulaire, une liste filtrable et des statuts.”
- On demande une interface simple : champs de saisie, bouton d’ajout, tableau de suivi, modification du statut.
- On teste dans le navigateur, puis on demande à l’IA de corriger les erreurs visibles.
- On ajoute une sauvegarde locale ou une petite base de données.
- On demande une page de connexion.
- On améliore l’interface : couleurs, tri, filtres, messages de confirmation.
- On exporte le projet et on envisage de le mettre en ligne.
À ce stade, on peut avoir quelque chose d’impressionnant : une interface propre, des interactions fluides, une logique métier basique. Pour une démonstration interne, c’est utile. Pour valider l’intérêt auprès d’une équipe, c’est même excellent.
Mais le piège est là : le prototype donne une impression de finition. Pourtant, plusieurs sujets critiques ne sont pas visibles à l’écran. Où sont stockées les données ? Qui peut lire quoi ? Les droits sont-ils vérifiés côté serveur ? Les erreurs sont-elles journalisées ? Les secrets API sont-ils exposés ? Que se passe-t-il si plusieurs personnes utilisent l’outil en même temps ?
Qu’est-ce qui casserait en production ?
La production, ce n’est pas seulement “mettre en ligne”. C’est accepter que de vrais utilisateurs utilisent l’application, avec de vrais comptes, de vraies données, des erreurs imprévues, des changements de besoin et des obligations de sécurité.
Sur notre mini-app de suivi des demandes, voici les points qui casseraient probablement si le code généré par IA était déployé tel quel.
- Authentification fragile : une page de connexion peut exister visuellement sans vraie gestion robuste des sessions, des expirations, des rôles et de la réinitialisation des accès.
- Droits d’accès insuffisants : un utilisateur peut parfois modifier une donnée qui ne lui appartient pas si le contrôle est seulement fait dans l’interface.
- Données mal structurées : les champs créés au fil de la conversation peuvent devenir incohérents, difficiles à migrer et compliqués à maintenir.
- Secrets exposés : clés API, identifiants de base de données ou jetons peuvent se retrouver dans le code côté navigateur si l’architecture n’est pas revue.
- Absence de sauvegarde : une mini-app peut fonctionner tant que tout va bien, puis perdre des données faute de sauvegarde, restauration et suivi des incidents.
- Coûts non maîtrisés : appels IA, hébergement, base de données, stockage, e-mails transactionnels et surveillance peuvent évoluer avec l’usage.
- Maintenance difficile : si personne ne comprend vraiment le code généré, chaque correction devient un nouveau cycle d’essais.
C’est pour cela qu’un projet issu du vibe coding doit être repris comme un projet logiciel. Il faut relire, simplifier, tester, sécuriser, documenter et parfois réécrire. Pour une application métier ou un portail client, mieux vaut passer par une démarche structurée de développement d’application web sur mesure.
Quels risques faut-il auditer avant de mettre en ligne ?
L’audit d’un prototype créé en vibe coding doit couvrir trois familles de risques : sécurité, données et coûts. Ce sont les angles morts les plus fréquents, car ils ne se voient pas forcément dans l’interface.
Sécurité : ce que l’interface ne montre pas
L’OWASP Top 10 place notamment les contrôles d’accès cassés, les défaillances cryptographiques, les injections, les mauvaises configurations et les problèmes d’identification parmi les grands risques applicatifs. Une IA peut générer du code qui semble correct, mais oublier une vérification serveur, accepter une entrée non contrôlée ou mélanger logique d’affichage et logique d’autorisation.
Avant production, il faut vérifier au minimum : authentification, autorisations, validation des entrées, gestion des erreurs, protection des secrets, dépendances, configuration serveur, journalisation et sauvegardes. Ce travail rejoint directement les sujets traités dans notre article sur la sécurité des applications web.
Données : le vrai sujet n’est pas le formulaire
Une mini-app peut collecter des noms, adresses e-mail, messages clients, documents ou informations commerciales. Dès qu’il y a des données personnelles, le RGPD impose des mesures techniques et organisationnelles adaptées au risque. La CNIL rappelle notamment l’obligation de sécuriser les traitements, de protéger les accès, de tracer correctement les opérations et d’éviter les divulgations non autorisées.
Concrètement, cela veut dire : limiter les données collectées, définir une durée de conservation, séparer les environnements de test et de production, documenter les accès, prévoir la suppression ou l’export, et choisir des prestataires cohérents avec vos obligations.
Coûts : le prototype gratuit peut devenir une facture variable
Le vibe coding donne souvent l’impression que le coût principal est le temps passé à discuter avec l’IA. En réalité, une application en ligne peut cumuler plusieurs postes : abonnement à un outil IA, hébergement, base de données, stockage de fichiers, envoi d’e-mails, monitoring, sauvegardes, nom de domaine, maintenance et temps de correction.
Les API d’IA sont généralement facturées à l’usage, par exemple selon des volumes de tokens ou des métriques propres au service. Cela impose de prévoir des limites, des alertes, un suivi de consommation et des garde-fous fonctionnels. Sans cela, une fonctionnalité “pratique” peut devenir coûteuse si elle est appelée trop souvent ou mal contrôlée.
| Zone auditée | Question à poser | Risque si ignoré |
|---|---|---|
| Accès | Qui peut lire, créer, modifier ou supprimer ? | Fuite ou modification non autorisée |
| Données | Quelles données sont stockées et pourquoi ? | Non-conformité, perte, conservation excessive |
| Architecture | Le code sépare-t-il interface, logique métier et serveur ? | Maintenance complexe, failles invisibles |
| Coûts | Quels services sont facturés à l’usage ? | Dépenses imprévues |
| Maintenance | Qui comprend et fait évoluer le code ? | Dépendance totale à l’IA ou à un outil |
Quand utiliser le vibe coding dans une TPE ou PME ?
Le vibe coding est pertinent quand l’objectif est d’apprendre, de tester ou d’illustrer. Il est beaucoup moins adapté quand l’enjeu est de sécuriser un processus critique.
- Oui, pour : créer une maquette, tester une idée d’outil interne, préparer un cahier des charges, explorer une interface, générer une preuve de concept.
- Avec prudence, pour : automatiser une tâche métier, manipuler des données clients, connecter plusieurs services, gérer des rôles utilisateurs.
- Non, tel quel, pour : encaisser des paiements, stocker des données sensibles, gérer un espace client, piloter une activité critique, connecter un système d’information sans audit.
Pour une entreprise, la bonne approche est souvent hybride : utiliser l’IA pour accélérer la phase d’exploration, puis faire reprendre le socle par une équipe capable de poser une architecture, vérifier la sécurité et maintenir l’application dans le temps.
Comment passer d’un prototype IA à une vraie application ?
Le passage en production doit être traité comme une reprise de projet, pas comme une simple publication. Voici une méthode pragmatique.
- Clarifier le besoin : utilisateurs, parcours, règles métier, données, rôles, limites.
- Auditer le code généré : architecture, dépendances, sécurité, qualité, duplication, lisibilité.
- Reconcevoir les données : modèle propre, droits d’accès, sauvegardes, migrations.
- Sécuriser l’application : authentification, autorisations côté serveur, validation, logs, secrets.
- Tester les cas critiques : erreurs, accès concurrents, comptes différents, données invalides.
- Prévoir l’exploitation : hébergement, maintenance, alertes, mises à jour, documentation.
- Déployer progressivement : environnement de test, validation métier, mise en ligne contrôlée.
Si votre prototype montre un vrai potentiel, il peut devenir la base d’une application utile. Mais il faut accepter qu’une partie du code soit jetée, réécrite ou fortement refactorisée. C’est normal : un prototype sert à apprendre vite, pas à porter durablement toute l’activité.
Pour cadrer ce passage, on peut vous accompagner sur une application sur mesure, une intégration avec vos outils ou une automatisation métier. Chez Osmova, le budget d’un site sur mesure, d’une intégration API ou d’une automatisation dépend du périmètre du projet. Le contact se fait via le formulaire Osmova.
Questions fréquentes
Le vibe coding remplace-t-il un développeur ?
Non. Il peut produire vite du code et aider à prototyper, mais il ne remplace pas l’analyse, l’architecture, la sécurité, les tests, la maintenance et la responsabilité technique d’un développeur expérimenté.
Peut-on mettre en ligne une application créée en vibe coding ?
Oui, mais pas sans audit. Avant de la rendre accessible à des utilisateurs réels, il faut vérifier le code, les accès, les données, les coûts, l’hébergement et la conformité.
Le vibe coding est-il adapté à un MVP ?
Oui, surtout pour matérialiser rapidement une idée et tester un parcours. En revanche, un MVP destiné à de vrais utilisateurs doit être stabilisé, sécurisé et mesuré comme un produit réel.
Quel est le plus gros risque du vibe coding ?
Le plus gros risque est la confiance excessive. Une interface qui fonctionne ne prouve pas que les droits, les données, la sécurité, les coûts et la maintenance sont maîtrisés.
Que doit faire une PME qui a déjà un prototype généré par IA ?
Elle doit le traiter comme une base de discussion : conserver ce qui clarifie le besoin, puis faire auditer le code, l’architecture et les données avant toute exploitation sérieuse.
Sources
- Andrej Karpathy, publication originale sur le terme “vibe coding” : https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
- OWASP Top 10, risques de sécurité applicative : https://owasp.org/Top10/
- CNIL, RGPD, article 32 sur la sécurité du traitement : https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees/chapitre4
- CNIL, guide de la sécurité des données personnelles : https://www.cnil.fr/fr/guide-de-la-securite-des-donnees-personnelles
- OpenAI, documentation officielle des tarifs API : https://developers.openai.com/api/docs/pricing
