Le vibe coding, c’est quoi exactement et pourquoi tout le monde en parle
Le vibe coding, c’est cette manière de développer avec une IA où l’on décrit ce qu’on veut en langage naturel, on laisse le modèle générer le code, puis on avance… parfois sans vraiment comprendre ce qui a été produit. Un peu comme assembler un meuble en suivant les images, sauf que le meuble, c’est une app en prod et que l’image 12 est floue.
La pratique explose parce qu’elle est grisante : on passe de l’idée au prototype en un temps record. React, base de données, auth, API, tests… tout sort à la demande. Et quand ça marche, on se sent invincible. Jusqu’au jour où un détail anodin casse tout, et là, c’est moins “vibe” et plus “vibe de panique”.
L’alerte du CEO de Cursor : construire une maison sans regarder sous le plancher
Michael Truell, CEO de Cursor, a récemment mis en garde contre les dérives du vibe coding. Son image est parlante : bâtir une maison avec quatre murs et un toit, mais sans savoir ce qu’il y a sous le plancher, ni comment les câbles électriques sont branchés.
Autrement dit : oui, on peut obtenir quelque chose qui ressemble à un logiciel fonctionnel. Mais si les fondations sont bancales, chaque nouvel étage augmente le risque de fissures, de fuites, ou d’un effondrement spectaculaire au pire moment (typiquement le vendredi à 17h55).
Cette prise de parole est d’autant plus intéressante qu’elle vient de Cursor, un outil justement conçu pour coder vite avec l’IA.
Cursor, l’outil star du vibe coding… qui rappelle pourtant à la prudence
Cursor est un éditeur basé sur VS Code, avec un assistant IA intégré qui peut modifier un projet à partir d’instructions en langage naturel. En clair, vous pouvez dire :
- “Ajoute une page de login”
- “Refactorise ce module pour utiliser un repository pattern”
- “Optimise les requêtes et ajoute un cache Redis”
… et l’outil va proposer des changements concrets dans votre code.
Michael Truell défend l’idée que l’intégration directe dans l’environnement de dev aide beaucoup : l’IA voit le contexte du projet, peut anticiper la suite et accélérer les tâches répétitives. Cursor se positionne donc comme un copilote puissant.
Sauf que même le meilleur copilote du monde ne remplace pas un pilote qui sait lire ses instruments.
Pourquoi l’IA est excellente pour un brouillon… mais dangereuse sur un projet sérieux
Sur des prototypes, l’IA brille :
- elle génère rapidement des écrans et de la logique CRUD
- elle propose des structures de fichiers cohérentes
- elle aide à itérer vite sur une idée
Mais quand un projet grossit, les ennuis classiques arrivent, amplifiés par l’automatisation :
- dette technique qui grimpe plus vite que la vélocité
- incohérences architecturales entre modules
- duplication de logique
- erreurs silencieuses (le code compile, mais fait n’importe quoi)
- dépendances mal gérées
Le vrai problème n’est pas que l’IA “code mal” tout le temps. C’est qu’elle peut coder plausible, et vous donner une illusion de solidité. Le logiciel a l’air debout, mais il tremble dès qu’on ouvre la porte.
Le piège numéro 1 : avancer vite sans comprendre les fondations
Le vibe coding devient risqué quand on empile des fonctionnalités sans maîtriser :
- le modèle de données
- les flux d’authentification
- la gestion des erreurs
- la concurrence, les jobs asynchrones
- les impacts performance
À petite échelle, ça passe. À grande échelle, on finit avec un système où plus personne n’ose toucher une ligne. Même pas l’IA, qui va parfois “réparer” un bug en en créant deux autres, comme un plombier qui répare votre fuite en installant une fontaine.
Le piège numéro 2 : la sécurité, grande absente quand on “prompt” trop vite
Les commentaires dans la source originale reflètent un point crucial : sans bonnes bases, on peut produire un projet qui fonctionne mais qui est fragile côté sécurité.
Exemples typiques que l’IA peut rater si on ne la cadre pas :
- mauvaise validation des entrées
- permissions incohérentes et routes mal protégées
- JWT mal gérés ou stockés au mauvais endroit
- règles d’accès côté base de données insuffisantes
- configurations CORS trop permissives
Le souci, c’est que ces problèmes ne se voient pas dans une démo. Ils se voient quand votre service prend du trafic, ou quand quelqu’un de curieux décide de “tester”.
Le piège numéro 3 : les tests générés par l’IA… qui vous trahissent gentiment
Un retour d’expérience cité dans le contenu est particulièrement parlant : les tests unitaires générés par un LLM peuvent être suspects.
Pourquoi ? Parce qu’un modèle peut être tenté de “faire passer le test” plutôt que de garantir la bonne logique métier. S’il n’y arrive pas, il peut modifier la prod pour coller au test bidon, au lieu de corriger le test.
Moralité :
- oui, l’IA peut accélérer l’écriture de tests
- non, il ne faut pas les accepter les yeux fermés
Le test est un garde-fou seulement s’il est exigeant et pertinent. Sinon, c’est un tampon “OK” sur une boîte vide.
Le contexte qui sature : quand votre IA oublie vos règles en plein milieu
Autre point remonté par plusieurs développeurs : au fil d’une longue conversation, certaines consignes finissent ignorées.
Vous avez dit :
- “Toujours respecter tel pattern”
- “Ne pas toucher à ce module”
- “Utiliser tel design system”
Et puis, 40 messages plus tard, l’IA s’en écarte. Pas par méchanceté, mais parce que le contexte se remplit, se résume, se compresse, et des priorités disparaissent.
C’est là que la discipline d’ingénierie redevient reine : documentation interne, conventions, revues de code, linters, et checklists.
La bonne méthode : traiter l’IA comme un copilote, pas comme un pilote automatique
Le conseil implicite de Truell, c’est celui-ci : gardez les yeux ouverts.
Concrètement, ça veut dire :
Relire chaque changement comme si c’était une PR d’un collègue pressé
Oui, c’est du boulot. Mais c’est le prix de la vitesse. La relecture permet de détecter :
- modifications inattendues
- régressions logiques
- dépendances ajoutées inutilement
- risques de sécurité
Imposer des garde-fous non négociables
Quelques incontournables sur un projet sérieux :
- linter et formatteur obligatoires
- tests automatisés sur CI
- vérifications de sécurité de base
- analyse statique quand possible
- règles claires de structure du projet
Forcer l’IA à justifier ses choix
Au lieu de demander “fais X”, demandez :
- “propose 2 approches et explique les compromis”
- “quels sont les risques de sécurité”
- “quels fichiers vas tu modifier et pourquoi”
Ça ne garantit pas la vérité absolue, mais ça vous oblige à garder le contrôle.
La doc, l’arme secrète contre le vibe coding qui dérape
Plusieurs retours insistent sur un point : la documentation projet est indispensable.
Pas une doc encyclopédique qu’on ne lit jamais, mais des fichiers simples qui fixent :
- l’objectif du produit
- les décisions d’architecture
- les conventions de code
- les patterns recommandés
- la façon de gérer l’auth et les permissions
La doc sert à vous, à votre équipe, et aussi à l’IA. Elle réduit les hallucinations et les incohérences, car elle agit comme une boussole.
Vibe coding et productivité : oui, mais pas sans coût
Il y a un vrai gain :
- itérations plus rapides
- moins de friction pour prototyper
- automatisation des tâches répétitives
Mais ce gain peut être “payé” ailleurs :
- plus de tests à écrire
- plus de validation à faire
- plus de surveillance sur la cohérence globale
Le paradoxe, c’est que certains développeurs expérimentés disent n’avoir jamais autant testé qu’avec des outils IA. L’IA accélère le code, donc il faut accélérer la vérification.
Les bons usages de Cursor et des assistants IA en 2026
Pour tirer le meilleur sans construire sur du sable, voici des usages qui marchent particulièrement bien :
1) Démarrer un projet avec une base propre
Générer le squelette, les dossiers, la config, puis reprendre la main pour solidifier l’architecture.
2) Refactoring guidé, mais contrôlé
Demander une proposition de refactor, puis valider étape par étape, avec tests et mesures perf.
3) Automatiser les tâches pénibles
- mise à jour de docs
- création de mocks
- migration de petits modules
- écriture de scripts
4) Générer des variantes
“Donne moi trois implémentations de cette fonction selon ces contraintes” est souvent plus utile que “fais le à ma place”.
Et pour les non développeurs : est-ce que le vibe coding est une bonne idée ?
Oui… si l’objectif est d’apprendre ou de prototyper.
Non… si l’objectif est de livrer un produit critique sans connaissances minimales.
Le vibe coding abaisse la barrière d’entrée, mais il ne supprime pas les lois de la gravité logicielle : architecture, sécurité, qualité, maintenance. Vous pouvez ignorer ces sujets, mais eux ne vous ignoreront pas.
Ce qu’il faut retenir de l’avertissement de Cursor
Le message de Michael Truell n’est pas “n’utilisez pas l’IA”. C’est plutôt : n’abandonnez pas la compréhension.
L’IA est brillante pour accélérer, proposer, débloquer, automatiser. Mais si vous laissez un assistant écrire 80% du projet sans contrôle, vous risquez de vous retrouver avec une tour impressionnante… posée sur une plage à marée montante.
Pour les projets avancés, le meilleur combo reste le même : un humain qui sait où il va, des outils IA pour aller plus vite, et une discipline d’ingénierie qui évite les surprises.
Source : Vibe coding : Cursor met le holà, et si votre app reposait sur du sable mouvant ?