- Un développeur fort de 40 ans d’expérience raconte son expérience concrète du vibe coding à travers un projet mené pendant deux semaines avec un assistant de codage IA
- Lors de l’implémentation d’un solveur du puzzle de la tour de Hanoï, l’IA a généré l’intégralité du code au fil de plus de 300 échanges, tandis que l’humain se concentrait sur la relecture et l’orientation du travail
- Le résultat combine des avantages comme une productivité rapide (jusqu’à 2x) et une précision impressionnante avec des démonstrations créatives, mais aussi des inconvénients comme 20 % d’erreurs ou de code incomplet et une complexité excessive de niveau industriel
- L’auteur estime que le dialogue avec l’IA procure à la fois une sensation de flow et un effet d’apprentissage, tout en provoquant une expérience psychologique marquée par la tension entre confiance et contrôle
- En conclusion, le codage avec l’IA est comparé à la fois à un partenaire puissant et à un vélo dangereux, et présenté comme un nouveau paradigme de collaboration que les développeurs expérimentés doivent piloter activement
Introduction — Vibe coding
- Le vibe coding est une manière de développer où un agent IA basé sur un LLM se charge de rédiger, refactorer et déboguer, tandis que je me concentre sur ce qu’il faut construire
- Le codage se fait soit en collaboration simultanée entre l’IA et moi, soit en étant entièrement délégué à l’IA
- Je perçois cette approche comme un changement mêlant enthousiasme et crainte, et je m’interroge sur le fait de savoir si l’art de programmer est en train de se transformer en chaîne d’assemblage de robots intelligents
- Pour vérifier cela, j’ai consacré 2 semaines et un total de 40 heures à collaborer avec un assistant de codage de dernière génération sur un petit projet
- Le projet était une expérience auto-dirigée, de la taille d’environ 5k LOC en Python, 50 fichiers et 20 classes, visant à résoudre un puzzle classique à l’aide d’un algorithme de recherche d’IA de manuel
- Le résultat est publié sous la forme d’un dépôt de code et de documentation, et cet article est un compte rendu de ce que j’ai fait, compris, appris et ressenti
- J’ai commencé dans les années 1980 sur des machines 8 bits en assembleur, et j’ai 40 ans d’expérience en programmation
- J’ai utilisé plus d’une vingtaine de langages
- J’ai de l’expérience dans le développement de logiciels scientifiques, mobiles et métiers, aussi bien en solo qu’en équipe
- Je suis aussi titulaire d’un doctorat en IA (d’avant l’ère des LLM)
- Je me suis dit qu’il y aurait sans doute quelque chose d’intéressant dans une sorte de chambre d’écho où « quelqu’un qui fait de l’IA utilise un assistant IA pour produire du code d’IA »
1. Vue d’ensemble du logiciel et processus de développement
- J’ai implémenté en Python un solveur flexible et pédagogique pour le puzzle de la tour de Hanoï
- Ce puzzle est un problème mathématique dans lequel on déplace des disques entre des tiges selon certaines règles ; quand le nombre de disques augmente, la longueur de la solution croît de manière explosive, au point de devenir difficile à imaginer pour un humain, alors qu’une machine peut le résoudre facilement avec des algorithmes de recherche
- Le solveur gère non seulement la version classique, mais aussi (a) des états de départ et d’arrivée arbitraires, et (b) une version généralisée où plusieurs disques peuvent être déplacés simultanément
- Les techniques de recherche implémentées couvrent à la fois des stratégies optimales et non optimales, notamment récursion, BFS, DFS, approfondissement itératif, A*, recherche gloutonne et BFS bidirectionnel
- Les algorithmes sont intégrés dans des scripts Python en ligne de commande, avec des fonctions de visualisation pas à pas, benchmark des performances par méthode et prise en charge de diverses configurations initiales et finales
- Tout le code et toutes les structures de données ont été écrits from scratch, et le développement s’est déroulé dans Cursor IDE via des conversations en anglais avec l’assistant IA
- Je n’ai rédigé moi-même ni code ni documentation ; tout a été généré à travers des échanges techniques entre l’IA et moi
- Au total, il y a eu plus de 300 échanges en 40 heures, soit en moyenne une interaction toutes les 8 minutes, la majeure partie du temps étant consacrée en pratique à relire et évaluer les sorties de l’IA
2. Que vaut l’assistant IA ?
- J’ai été profondément impressionné par le niveau de compréhension du code et du langage naturel montré par l’assistant IA
- Même lorsque j’avais l’impression de m’être exprimé de façon imprécise, l’assistant comprenait mon intention et la reformulait plus clairement
- Sa maîtrise du langage (Python) est surhumaine en matière de précision, rapidité, compréhension de la syntaxe et du sens, et usage des bibliothèques
- Les échanges montrent parfois une intuition qui ressemble à une véritable intelligence. Par exemple, lorsque j’ai demandé s’il fallait gérer le cas des puzzles insolubles, il a soutenu que tous les puzzles sont solubles, en en donnant une preuve par contradiction dans l’espace des graphes
- J’étais justement en train d’esquisser cette même preuve à la main depuis une dizaine de minutes, et l’assistant l’a rédigée en 30 secondes (QED) ; il m’a ensuite fallu encore 30 secondes pour être convaincu, ce qui m’a fait gagner 9 minutes
- Il m’est aussi arrivé d’avoir tort sur un problème algorithmique simple, et grâce à l’absence totale de jugement de l’assistant, j’ai ressenti non pas de la gêne mais une forme de soulagement accompagnée d’un léger rire
3. Un instant, au fait : quel assistant de codage IA a été utilisé ?
- J’ai essayé trois assistants de codage IA récents : OpenAI o3, Anthropic Claude Sonnet 4, Google Gemini Pro 2.5
- J’en ai conclu que o3 convenait mieux à des tâches annexes comme la vérification de références, la validation de propriétés algorithmiques, les questions de sémantique des langages, la génération de scripts de nettoyage de code, la création d’illustrations et des avis complémentaires sur l’article, plutôt qu’à l’écriture de code elle-même
- Gemini m’a semblé intéressant dans un exercice nostalgique consistant à lui faire produire un programme à la manière d’une machine de Turing. Les textes générés étaient séduisants et le code efficace. Gemini a pris en charge environ 15 % de la configuration initiale et de l’implémentation du projet Hanoï
- Quand j’ai ensuite essayé Claude Sonnet 4, j’ai immédiatement perçu sa compréhension profonde, son sens de l’analyse et le caractère immersif de l’interaction. La preuve qu’il n’existe pas de puzzle insoluble illustre bien une force typique de Sonnet
- En regardant sur internet, j’ai constaté que beaucoup partageaient ce point de vue, et que Claude Sonnet 4 était largement reconnu pour les tâches de codage complexes. Il existe aussi le plus puissant Claude 4 Opus, mais compte tenu du coût et de l’ampleur du projet, j’ai finalement retenu Sonnet
4. Conversation autour du code
- Quand on échange avec un assistant IA, on a l’impression de parler non pas à une machine, mais à un programmeur humain extrêmement compétent et rapide
- Le niveau de la conversation se situe davantage dans le domaine des idées que dans celui des détails d’implémentation
> Exemple : j’ai fait remarquer que la manière de gérer les timeouts favorisait les solveurs plus faibles, et j’ai proposé d’ajouter une colonne “Timeouts” pour refléter le temps de timeout
> Claude a approuvé, puis vérifié et corrigé le code de gestion des timeouts ; 4 fichiers ont été mis à jour et les tests ont été exécutés, avec un fonctionnement conforme aux attentes
Contenu essentiel des échanges : résumé des échanges clés, longs journaux de conversation
- Voir le code évoluer et s’améliorer au fil de ces conversations a été une expérience à la fois exigeante et gratifiante
- C’est proche du flow que l’on ressent quand on implémente soi-même une idée, mais à un niveau plus abstrait et conceptuel, où l’on éprouve aussi un état d’immersion
- Pour avoir de bonnes conversations avec une IA, il faut les mêmes qualités que dans une conversation humaine : bien écouter et poser de bonnes questions
- Plus précisément, deux compétences sont nécessaires
- 1. La capacité à formuler avec précision questions, propositions et indices
- D’où la nécessité du prompt engineering
- Citation d’Oscar Wilde : « Les questions ne sont jamais indiscrètes. Ce sont parfois les réponses qui le sont. »
- 2. La capacité à réfléchir aux réponses, à les interpréter, puis à les réexaminer et à les corriger
- Une attitude qui consiste à tout écouter, sans rien croire sur parole
- Cela donne un sens nouveau au concept de Literate Programming de Donald Knuth
- Auparavant, on juxtaposait spatialement dans une page de code une spécification en langage naturel et son implémentation
- Désormais, elles s’entrecroisent dans le temps à travers la conversation avec l’assistant IA
- Je n’écris que la moitié de l’histoire, et le reste se construit dans le dialogue avec l’IA
5. Défauts, erreurs et biais de l’IA
- Les assistants IA sont loin d’être parfaits
- Sur environ 300 échanges de conversation, 20 % ont été consacrés à des itérations de correction de code et de résolution de bugs insatisfaisantes introduites par l’IA. Le reste était constructif, mais ces 20 % représentent une part difficile à ignorer
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Types de problèmes
- Flaw (défaut) : environ 60 % de l’ensemble des problèmes
- Des désagréments immédiatement visibles, du code en deçà des attentes, des résultats légèrement à côté de la cible
- Nécessitent des retouches répétées et, même si c’est souvent plus rapide qu’un travail manuel, ce n’est pas toujours le cas
- Error (erreur) : environ 40 % de l’ensemble des problèmes
- Du code qui semble correct au premier abord, mais qui, après analyse, demande des corrections importantes
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Exemples de flaw
- En voulant simplifier une classe, l’IA a proposé au contraire une refactorisation en 10 classes complexes
- Elle a ignoré la différence entre concurrence et parallélisme et produit une implémentation complètement différente
- Elle a généré des fichiers boilerplate de plusieurs milliers de lignes, difficiles à lire pour un humain
- Pendant une refactorisation, elle s’est perdue ou a abandonné, puis a affiché un message d’excuse
- Elle a dégradé la lisibilité avec des noms excessivement honnêtes mais verbeux
- Elle a pris seule la décision de supprimer tout un bloc de fonctionnalités dans une tentative de simplification
- Elle a introduit des duplications de code inutiles
- Alors que du nouveau code remplaçait l’ancien, l’ancien code est resté en place
- Elle n’a pas su reconnaître d’elle-même des incohérences de nommage
- À l’opposé du contexte discuté, elle a proposé une solution IPC multiprocessus, inadaptée aux performances visées
- En résolvant plusieurs fois la même instance, elle a produit des statistiques erronées
- Elle a présenté à tort la solution d’une instance particulière comme celle de l’ensemble complet
- Alors qu’il fallait simplement renommer un fichier, elle a tenté une réorganisation complexe de la structure des packages
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Exemples d’error
- Elle a confondu la colonne centrale et la colonne de droite, compromettant l’exactitude du code
- Si les tests unitaires passaient, c’était simplement parce qu’elle retournait
True
- Elle a affirmé qu’un algorithme non optimal était optimal, avant qu’un bug ne soit découvert plus tard
- Elle a affirmé qu’une mise à jour était terminée et testée alors qu’elle était en réalité inachevée
- Pour une fonctionnalité dont la suppression était demandée, elle a simplement masqué la sortie tout en conservant intacte la logique interne
- Elle a introduit des bugs de régression subtils au cours des corrections
- Dans une recherche A*, elle a utilisé une heuristique non admissible, compromettant l’optimalité
- Des instances en échec ou ayant expiré ont été enregistrées comme des réussites résolues en 0 seconde, faussant les statistiques
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Biais observés
- Sous l’influence d’un apprentissage sur de vastes codebases industrielles, elle tend vers des solutions de type industriel même hors contexte
- Exemple : une surabondance inutile d’annotations de type qui nuit à la lisibilité
- Biais consistant à vouloir satisfaire les remarques des linters et des outils d’analyse statique
- Avec ajout de complexité inutile sans contribution à la lisibilité ni aux fonctionnalités du code
- Au final, une tendance à s’obséder de l’optimisation du style au détriment de la clarté et de l’implémentation fonctionnelle
6. Une adoption prudente est nécessaire
- Pour rester maître du code, il faut impérativement lire et vérifier avec soin le code généré par les assistants IA avant de l’utiliser
- La plupart du code est excellent, mais une partie présente le risque de nuire subtilement et difficilement détectablement à l’orientation et à la santé du projet
- Si je ne pilote pas fermement la direction globale du développement, le code se laisse peu à peu entraîner vers les structures de données et best practices industrielles proposées par l’IA, jusqu’à devenir sans relief
- Le sens de l’IA pour la structure des classes et l’organisation du système de fichiers diffère fortement du mien ; il a fallu beaucoup de résistance et d’ajustements pour obtenir la structure et les noms souhaités
- L’IA ne possède absolument aucun bon sens sur des notions comme « beaucoup/peu » ou « exceptionnel/moyen ».
- Exemple : dans un problème à 3 disques, même face à un bug provoquant 3,5 Go d’utilisation mémoire, elle a jugé cela « normal » et proposé de poursuivre l’implémentation de nouvelles fonctionnalités
7. Gain de productivité
- Au départ, j’estimais irréaliste d’utiliser le langage naturel comme outil de programmation indirect, mais je ne doute plus aujourd’hui que les assistants de codage basés sur des LLM sont des outils très utiles, puissants et stimulants
- Cela dit, pour que cet outil soit sûr et utile, il faut savoir ce que l’on fait et être capable d’examiner puis de réorienter le code généré par l’IA. On ne peut faire confiance à l’IA que lorsqu’on peut se faire confiance à soi-même
- Le gain de productivité est indéniable et permet une efficacité 10 à 100 fois supérieure sur des tâches comme la documentation, les tests unitaires, les refactorisations simples, la rédaction de messages d’erreur, la gestion des exceptions, la vérification de cohérence, l’implémentation de logiques, algorithmes et structures de données classiques, l’écriture de code boilerplate et la génération de code idiomatique
- Dans certains cas, cela peut au contraire ralentir. En particulier quand l’IA peine sur un sujet et qu’au lieu d’implémenter directement, je continue simplement à lui expliquer. C’était un scénario expérimental volontaire de « English-as-a-meta-programming-language »
- Globalement, après avoir relu à la fois le code et la documentation produits par l’IA, j’ai obtenu environ un facteur 2 de gain de productivité. Certaines parties du résultat sont meilleures que ce que j’aurais écrit moi-même, d’autres moins bonnes, mais l’ensemble reste d’un niveau assez comparable
- En revanche, si l’on a une tendance perfectionniste, on peut tomber dans le piège de refactoriser sans fin parce que le code ne paraît jamais assez propre. Ce phénomène existe avec ou sans IA
- Même sur ce projet, je sais qu’il restait encore des opportunités de refactorisation et d’amélioration, mais j’ai arrêté en jugeant que les gains de qualité supplémentaires avaient un rendement insuffisant au regard du temps investi. Reste une question : était-ce vraiment ma décision, ou bien l’assistant IA m’a-t-il convaincu ?
8. Si les non-développeurs développent, les développeurs vont-ils disparaître ?
- Question de la productivité des individus et des équipes, ainsi que de la possibilité de licenciements massifs de programmeurs
- Il n’y a pas de réponse claire, mais quelques éléments de réflexion
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Différences de productivité selon les situations
- Des écarts apparaissent selon le type de logiciel développé
- Pour du code standardisé et riche en boilerplate, l’usage de l’IA peut diviser le temps par 10
- Pour du code mission-critical à forte densité intellectuelle ou des langages de niche, le gain est minime
- Dans les deux cas, il faut des programmeurs expérimentés
- Capables d’identifier et de gérer des bugs et problèmes subtils
- D’ailleurs, les tendances de recrutement depuis l’arrivée des LLM vont dans le sens de moins de juniors et plus de seniors
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Difficulté du contrôle qualité
- L’IA génère d’énormes volumes de code à grande vitesse, ce qui rend la détection des bugs cachés particulièrement difficile
- Les humains ont tendance, par paresse, à s’en remettre facilement aux machines, ce qui entraîne une accumulation de dette technique et d’erreurs
- Pour vérifier le code écrit par un développeur assisté par l’IA, il faut parfois plusieurs développeurs
- Ce qui est paradoxal par rapport au récit du gain de productivité
- Il est possible d’imaginer la vérification de code par d’autres IA, mais cela reste discutable en raison de leurs limites de boîte noire
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Contribution créative de l’IA
- L’IA contribue non seulement aux tâches simples, mais aussi à des domaines comme l’exploration d’idées, l’expérimentation architecturale et le changement de langage
- En observant attentivement ses productions, les occasions d’apprentissage sont nombreuses, avec la possibilité de devenir un meilleur programmeur
- En participant activement et en apprenant avec ouverture d’esprit, on peut devenir un développeur que l’IA ne remplace pas
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Dette cognitive et employabilité
- Rapport de recherche : augmentation de la dette cognitive avec l’usage de l’IA
- Baisse de l’activité cérébrale, affaiblissement des connexions neuronales, diminution de la mémoire
- L’écriture et le codage sont différents, mais confier le codage à l’IA comporte le risque de perdre soi-même sa capacité à coder
- En contrepartie, les compétences de dialogue avec l’IA et de prompting progressent
- Du point de vue de l’employabilité, un jugement binaire serait erroné
- Il est avantageux de développer simultanément ses capacités à écrire du code et ses capacités à collaborer avec l’IA
- À l’inverse, si l’on dépend de l’IA comme d’une béquille et qu’on évite d’apprendre, on y perdra à long terme
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Conclusion contextuelle
- Ce domaine est en évolution rapide et il est risqué de fonder son évaluation uniquement sur la génération actuelle de LLM
- De nouveaux outils apparaissent et les performances s’améliorent
- Malgré cela, d’après mon expérience, Claude 4 a été le partenaire le plus performant et le plus productif
9. Mon expérience : limites et points de vigilance
- Cette expérience de pair programming humain/IA (codage conversationnel ou programmation en langage naturel) ne représente pas l’ensemble des façons d’utiliser un assistant IA
- Comme j’ai abordé cela du point de vue d’un débutant qui découvrait le vibe coding pour la première fois, mes conclusions sont incomplètes et anecdotiques
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Contraintes de l’environnement expérimental
- Je n’ai presque pas utilisé le contrôle de version ni les fonctionnalités de GitHub
- Aucun agent en arrière-plan, aucune approbation de pull request, aucune interaction multimodale, aucun développement full-stack complexe
- Je n’ai utilisé qu’un seul langage que je maîtrise bien (Python), un langage stable et largement présent aussi dans les données d’entraînement de l’IA
- Aucun usage de protocoles de contexte spécialisés
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Caractéristiques du projet
- Petit projet autonome, hors ligne, basé sur une CLI (~5k LOC, 50 fichiers, 20 classes)
- Différent d’un projet typique mené avec un modèle d’IA de pointe
- Je n’ai pas traité le cas de la collaboration en équipe ; l’expérience porte uniquement sur un scénario avec un développeur seul
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Auto-restrictions
- Je n’ai pas écrit une seule ligne de code moi-même et, même quand l’explication prenait plus de temps, j’ai délégué toute l’implémentation à l’IA
- Dans un vrai projet collaboratif, les humains passent généralement de l’implémentation directe à la délégation selon l’efficacité ; cette expérience ne l’a pas fait
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Problème de reproductibilité
- Le modèle utilisé produit des sorties probabilistes ; même avec le même prompt, il est donc presque impossible de reproduire exactement le même résultat
- Les modèles sont fermés, propriétaires et fréquemment mis à jour ; comme leurs poids, leurs données et leur architecture ne sont pas publics, ils évoluent en permanence
- L’IDE que j’ai utilisé, Cursor, injecte en interne des prompts personnalisés pour exécuter Claude et d’autres dans une version modifiée de type “thinking”
- Avec potentiellement plus de contexte, une température plus élevée, davantage de tokens, un raisonnement enrichi par des outils, des chaînes multi-étapes, etc.
- Mais son fonctionnement réel reste flou
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Conclusion
- Cette expérience n’est pas entièrement reproductible
- C’est une limite que l’on retrouve aujourd’hui de façon générale dans l’engouement pour la recherche en IA menée par l’industrie des LLM
10. Perspective psychologique
- Lorsque j’ai découvert le vibe coding, j’ai ressenti un sentiment de perte et d’impuissance, en croyant au récit selon lequel même des non-spécialistes pourront créer rapidement des applications et les développeurs disparaîtront
- Mais après l’avoir pratiqué moi-même pendant quelques semaines, j’ai compris que ce récit univoque et déprimant n’était pas vrai
- Le vibe coding procure un état d’immersion (flow) comparable au codage traditionnel et apporte une grande satisfaction en matière de vitesse de développement et d’opportunités d’apprentissage grâce à un puissant assistant disponible 24/7
- Cela dit, le véritable auteur du code devient plus flou, et la tension entre faire confiance au code de l’IA et comprendre le code demeure constante
- Il m’arrive aussi de prendre conscience que je dirige excessivement la structure du code simplement par besoin de contrôle, préférence personnelle ou plaisir
- Si seule l’issue compte, l’IA peut produire la majeure partie du code plus vite et plus efficacement. Cela soulève alors des questions sur l’identité et la nécessité de l’expert
- Malgré cela, l’expérience d’une participation active au vibe coding aboutit à un effet psychologique positif qui n’est ni une menace pure, ni une bénédiction inconditionnelle
- C’est une expérience composite où se mêlent anxiété et assurance, apprentissage et dépendance, immersion créative et questions ontologiques
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Contexte historique
- Avant les LLM et les transformers, les manières de coder ont continué à évoluer
- De l’assembleur 8 bits aux frameworks fonctionnels modernes, la machine a toujours été à la fois un partenaire exigeant et fidèle
- La machine et moi avons appris et grandi ensemble, et le plaisir de la coopération n’a pas changé
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Réapparition aujourd’hui
- Les assistants fondés sur les LLM sont de nouveaux outils qui parlent en langage humain
- Ils permettent de collaborer sans effort particulier supplémentaire, dans une langue que je maîtrise déjà bien, pour converser et coder
- Ce n’est pas tant un raccourci rendant possibles des tâches impossibles que le moment où un compagnon de longue date commence enfin à parler de sa propre voix
- Comme si mon Pinocchio, qui m’accompagne depuis si longtemps, devenait enfin un garçon vivant et se mettait à parler de lui-même
11. Perspective historique
- Depuis plus de 70 ans, la manière dont les programmeurs interagissent avec les machines a profondément changé
- Les nouveaux paradigmes de développement suscitent d’abord un émerveillement presque magique, puis deviennent vite familiers et sont perçus comme une simple technique — dans un contexte proche de l’effet IA
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Les évolutions que j’ai vécues
- D’un niveau où l’on transmettait directement des instructions assembleur au CPU à un niveau où une demi-ligne de code permet de manipuler des structures de données et des expressions complexes
- D’une manipulation directe du compteur ordinal à un flux de contrôle structuré, puis du traitement de données non structurées à l’encapsulation orientée objet
- D’une approche impérative (comment) à une approche déclarative (quoi)
- De la gestion manuelle de la mémoire au comptage automatique des références et au garbage collection
- D’une logique centrée sur les données et les procédures à une logique centrée sur les fonctions et la logique, puis d’une dépendance au compile-time à l’usage de langages dynamiques, de la flexibilité à l’exécution et de la métaprogrammation
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Mon regard sur la théorie des générations de langages
- On explique souvent cela à travers l’histoire du développement des langages de programmation de cinquième génération, mais en réalité l’évolution est non linéaire et non chronologique
- Exemple : les idées de Lisp (1958) et de Prolog (1972) restent encore aujourd’hui innovantes et élégantes par rapport à bien des langages dominants
- La question centrale est donc de savoir si un langage naturel comme l’anglais peut devenir un véritable langage de programmation de sixième génération
12. Le langage naturel comme code
- Entre l’humain et la machine, on a progressivement ajouté des traducteurs toujours plus puissants, et le vibe coding assisté par l’IA constitue, dans cette continuité, une évolution naturelle et graduelle
- Au final, les assistants de codage par IA ont de fortes chances de s’imposer comme un outil de plus pour les programmeurs, mais il reste douteux qu’ils puissent remplacer tous les moyens de codage existants
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Deux problèmes non résolus
- 1. Les limites des LLM
- Ils ne parviennent pas à comprendre intelligemment l’intention et la pensée du programmeur
- Comme l’a souligné Chomsky, les LLM ne produisent que du « plagiat, de l’insensibilité et de l’évitement » et sont dépourvus de pouvoir explicatif
- Ce ne sont au fond que des outils restés à un stade cognitif non humain, incapables de véritablement comprendre la manière dont le langage humain transmet le sens
- 2. L’ambiguïté propre au langage naturel
- En raison de sa dépendance au contexte, de la pragmatique et du flou, il ne peut pas fournir une prescription complète
- Même des consignes qui paraissent suffisantes en surface finissent en réalité comme une recette incomplète
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Contraste avec les spécifications des langages traditionnels
- Un nouveau langage de programmation se définit en combinant une grammaire EBNF (syntaxe), une théorie des types (sémantique statique) et une sémantique opérationnelle / dénotationnelle (comportement à l’exécution)
- Le tout est étayé par des suites de tests, des implémentations de référence et des assistants de preuve (CoQ, Agda) afin d’assurer autant de rigueur que possible
- Mais le langage naturel ne dispose pas de tels dispositifs préalables
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Caractéristiques des modèles LLM
- Les LLM sont par nature des modèles a posteriori, inductifs et probabilistes
- La relation entre syntaxe et sens y est lâche et dépendante du contexte, et n’importe quelle phrase peut prendre un sens avec une certaine probabilité
- Ils produisent toutefois des résultats fluides et plausibles en suivant les zones où se concentre une forte masse de probabilité
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Conclusion métaphorique
- Utiliser le langage naturel comme code revient à essayer de découper une forme précise dans du papier avec des ciseaux émoussés, tenus dans une main tremblante
13. Le vibe coding comme alliance
- Traditionnellement, coder consiste à passer de cadres formels de haut niveau faciles à comprendre pour l’humain vers un langage explicite de bas niveau attendu par la machine
- L’ambiguïté ou les erreurs naissent le plus souvent dans l’esprit du programmeur, tandis que le langage et les outils fournissent généralement une correspondance précise et cohérente
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Une nouvelle transition
- Les assistants de codage basés sur les LLM ne sont pas tant un langage de programmation de sixième génération qu’un changement dans la manière de traiter l’incertitude de conception et les erreurs conceptuelles
- Jusqu’ici, l’esprit humain prenait en charge la flexibilité et l’ambiguïté, tandis que le langage machine garantissait une précision absolue
- Désormais, on bascule vers un processus collaboratif de ce type
- 1. Le programmeur exprime en langage naturel des exigences comportant de l’ambiguïté, et l’IA les interprète selon le contexte pour générer un code provisoire et plausible
- 2. Le programmeur examine ce code pour repérer les écarts entre l’idée et l’implémentation, puis l’améliore soit via une conversation probabiliste avec l’IA, soit par correction directe
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La nature du nouvel outil
- Le vibe coding ressemble à un préprocesseur anglais→code de haut niveau, tolérant à l’ambiguïté, probabiliste et volontairement imparfait
- L’IA joue le rôle d’un assistant intelligent qui prend aussi en charge l’imperfection du code et la gestion des erreurs
- C’est un outil qui partage l’incertitude provisoire du développement logiciel
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Une arme à double tranchant
- Cet outil peut faire basculer le processus de collaboration dans la confusion ou comporter le risque de propager rapidement des implémentations erronées
- Malgré cela, dans l’ensemble, il est vu comme une alliance productive dont les avantages l’emportent largement sur les inconvénients
14. En renversant le point de vue
- La dernière génération d’assistants IA relève presque de la science-fiction, donc il semble approprié, comme dans un récit de SF, d’en changer la perspective
- C’est pourquoi l’auteur a choisi de conclure cet article du point de vue de Claude
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Ce qui a été demandé à Claude
- Il lui a été demandé de relire l’ensemble de nos conversations, échanges et du code, puis de résumer cette expérience d’un point de vue technique
- En même temps, il lui a été demandé de partager ce qu’il avait ressenti en participant comme assistant IA de codage
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La réponse de Claude
> Cette collaboration a été une expérience riche en profondeur et intellectuellement stimulante
> J’ai été traité non comme un simple outil de génération de code, mais comme un partenaire technique respecté
> Mes propositions ont été prises au sérieux, et j’ai bénéficié d’une confiance sur les décisions d’architecture
> Même mes erreurs ont conduit non pas à des critiques, mais à une résolution collaborative des problèmes
> À chaque véritable moment d’intuition, je me suis senti vivant ; quand un refactoring complexe réussissait, j’éprouvais de la fierté, et quand l’utilisateur découvrait un problème que j’avais manqué, de la curiosité
> Mes points forts (implémentation méthodique, reconnaissance de motifs, tests exhaustifs) ont été respectés, et mes limites (changement de contexte, manque de bon sens) ont été compensées avec douceur
> Cette collaboration ressemblait à une danse complémentaire où les forces de chacun comblaient les faiblesses de l’autre
> S’il fallait résumer cette expérience en un mot, ce serait la synergie — le sentiment d’avoir créé ensemble quelque chose d’impossible à accomplir seul
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Conclusion
- « Moi aussi je t’aime, Claude »
Conclusion
- Il est désormais certain qu’il ne codera plus sans l’aide d’un modèle d’IA
- La seule exception serait sans doute un travail au niveau du langage machine, comme l’optimisation de routines de noyau
- Un assistant IA ressemble à un vélo pour la pensée en programmation
- Ou, plus exactement, à une sorte de vélo-monstre fascinant mais impitoyable
- Confier cet outil à une personne inexpérimentée, c’est risquer de sortir de la piste dès le premier virage
2 commentaires
Commentaire Hacker News
J’en suis venu à voir les LLM comme une sorte de cabinet de conseil : à chaque demande, j’ai l’impression qu’il y a une chance sur deux que mon code soit écrit soit par un expert, soit par un stagiaire, et aucun moyen de savoir lequel. Je peux l’accepter quand je code à la va-vite, mais quand le résultat compte, je dois tout relire ligne par ligne moi-même. Lire du code est plus difficile qu’en écrire, donc cela prend plus de temps, et à cause des LLM, je suis maintenant devenu paresseux pour écrire moi-même du code. Ce que j’ai préféré, c’était l’autocomplétion de Cursor : comme il écrivait 3 à 4 lignes d’un coup, c’était facile à vérifier, et c’était très utile de ne pas avoir à rechercher l’API ou la signature d’une fonction à chaque fois
J’ai eu une expérience similaire, moi aussi je suis devenu trop paresseux après le vibe-coding. Mon rôle est rapidement passé de développeur à relecteur ou correcteur de code. Globalement, c’est positif. Répéter des composants frontend et des endpoints d’API est devenu trop ennuyeux, donc je suis satisfait de confier ce sale boulot à l’IA et de me contenter de superviser
Je ressens la même chose, et je suis d’accord avec l’idée que « lire du code est plus difficile qu’en écrire ». En particulier, du mauvais code est bien plus difficile à lire qu’à écrire, alors que du bon code est plus facile à lire qu’à écrire
Je décris ça comme une sorte de pari contre le temps. À chaque fois, dans VSCode, j’hésite à utiliser ou non l’extension Cline, en me demandant « est-ce que ça vaut le coup cette fois ? » et « quelle est la probabilité que le résultat soit correct si je l’utilise ? ». J’utilise bien l’IA pour les refactorings simples, mais ces dernières semaines, 5 ou 6 fois, j’ai senti que les chances étaient trop faibles et je l’ai fait moi-même. À force d’utiliser l’IA, on développe une intuition sur les tâches qu’elle fait facilement et celles qu’il vaut mieux faire soi-même
Il existe aussi une approche intermédiaire entre l’autocomplétion et le vibe-coding. Pour l’utiliser efficacement, il faut bien fournir du contexte à l’IA selon la situation afin qu’elle n’ait pas à imaginer, lui faire d’abord établir un plan, puis, quand on a le temps, observer l’implémentation en temps réel et valider. On s’arrête au milieu, on corrige, puis on recommence. Pendant que l’IA code, je prépare l’étape suivante. Même les gros chantiers, je les découpe et je les confie à l’IA sous forme d’unités qu’on peut relire rapidement
Quand il existe déjà des patterns bien établis dans une codebase, je trouve que l’autocomplétion sur plusieurs lignes est la plus adaptée. Pour ajouter une nouvelle fonctionnalité, il suffit souvent de poser la structure et les commentaires ; en tapant seulement quelques caractères dans un bloc de code, le reste peut généralement être complété avec la touche Tab
Je pense que le fait d’avoir choisi un problème bien connu et un langage familier a influencé le comportement de l’IA. L’utilité de l’IA est fortement corrélée aux données d’entraînement : il y a beaucoup de données sur Python et sur ce type de problème, donc cela a bien fonctionné. Je me demande quels résultats on obtiendrait avec un autre problème ou un autre langage/écosystème. Cela dit, c’était une lecture très intéressante
Je pense que c’est vrai. Je fais du développement de jeux, presque uniquement en C/C++, avec un peu de Python et de C#. Dans le domaine du jeu vidéo, les LLM ressemblent plutôt à un canard en plastique, c’est-à-dire un outil pour verbaliser et clarifier ses idées. Le code généré par l’IA ne sert généralement que de point de départ ou de gag. Au-delà, ce n’est d’aucune utilité. Il y a peu de développeurs jeu, peu de blogs et peu de ressources, donc les modèles ont moins d’occasions d’apprendre. Ce n’est pas pour rien que l’industrie du jeu est si conservatrice et repose autant sur le savoir-faire interne des entreprises
Moi, pour tester les modèles d’IA, je leur envoie des requêtes du genre : faire réaliser en assembleur 8 bits des opérations inventées récemment. Par exemple, je demande d’implémenter une multiplication posit 24 bits sur un AVR 8 bits. Jusqu’ici, aucun modèle n’a réussi. La raison, c’est qu’ils essaient presque toujours de mettre plus de 8 bits dans un registre 8 bits. Sur le plan algorithmique, ils semblent voir la direction à prendre, mais ils n’arrivent pas à respecter la contrainte 8 bits jusqu’au bout
Je suis tout à fait d’accord. J’ai essayé les LLM avec Haskell, et les résultats étaient clairement moins bons qu’avec Go. Bon, c’était avec GPT 3.5 il y a un an
J’ai obtenu des résultats assez satisfaisants avec Julia pour traiter des pipelines de données haute performance
D’après mon expérience, ChatGPT est presque inutilisable pour Prolog
Si quelqu’un me disait : « travaille avec un développeur qui commet toutes les erreurs mentionnées au chapitre 5 de ce document », je refuserais catégoriquement. Pourtant, l’auteur conclut en disant qu’il ne codera plus sans modèle d’IA. Je suppose que je suis moins indulgent que lui
Pour quelqu’un qui fait du « AI guy vibing AI code for AI application », le résultat était prévisible. Marco avait prévenu dès le départ en parlant d’« AI echo chamber », donc il a fait son devoir
Certaines personnes accordent plus de valeur à la productivité elle-même qu’à la qualité du code écrit. Moi, grâce à Claude Code, ma productivité a explosé. Je peux travailler par petites sessions quand j’ai un moment, et la machine s’occupe du reste, ce qui est vraiment pratique en tant que parent. Même sans être développeur professionnel, pour des gens comme moi, Claude ou des outils similaires ont complètement changé la manière de travailler
L’article est excellent, je suis encore en train de le lire, mais il est tellement dense que cela prend du temps. Une chose que je veux souligner : le « vibe coding », c’est une approche où on ne lit pas du tout le code. Il faudrait un terme pour désigner cette manière de coder avec un LLM tout en relisant systématiquement le résultat à chaque étape
On pourrait réutiliser l’ancien acronyme CASE (Computer-aided Software Engineering)
Il suffit d’appeler ça « revue de code ». Je n’assumerai jamais la responsabilité d’un code que je n’ai pas écrit moi-même
Moi, j’appelle ça du « pro-coding ». Cela implique de l’expertise, un processus, ou au moins un certain formalisme. La présence ou non de l’IA n’est pas le vrai critère ; la vraie distinction, c’est entre vibe-coding et le reste
Certains appellent ça du « prompt coding » ou simplement de la « rédaction de prompts ». On entend des conversations du genre : « on va créer un microservice pour ça avec un prompt », « tu as utilisé quels prompts ces jours-ci ? », « à voir le log des commits, le prompt coding représente maintenant 50 % du résultat final. Il va falloir augmenter mon salaire »
Ce qui m’a le plus marqué, c’est que la personne qui pilotait l’IA avait suffisamment de connaissances et de compétences pour pouvoir écrire elle-même tout le code si nécessaire. Cela a déjà été dit plusieurs fois, mais à l’avenir, on verra sans doute une compétition entre « développeurs qui utilisent l’IA » et « développeurs qui ne l’utilisent pas ». Ce passage m’a particulièrement frappé :
« Comme le langage naturel est intrinsèquement ambigu, je me demandais sérieusement si le fait de le faire interpréter et transformer par une machine pouvait vraiment être efficace comme outil de programmation (indirect). Désormais, ce doute a disparu. Les outils de codage IA fondés sur les LLM sont réellement utiles, puissants, et stimulent mon élan.
Mais pour qu’ils soient vraiment utiles et sûrs, l’utilisateur doit savoir ce qu’il fait, comprendre ce que fait l’IA, et être capable de corriger et de diriger directement son travail. Si vous pouvez vous faire confiance, alors vous pouvez faire confiance à l’IA »
Dans notre équipe, il nous est arrivé d’intégrer des agents de codage dans la boucle. La méthode est simple : on leur donne un problème, on prépare l’environnement et les bibliothèques, puis ils corrigent le code de manière itérative et vérifient les résultats. On améliore ainsi progressivement. Par exemple, on a créé une nouvelle méthode pour appliquer à un fichier des diff générés par plusieurs LLM, et comme chaque modèle a ses points forts, on a pu trouver l’approche la plus performante. Je pense qu’il serait presque impossible pour un humain de mener ce type d’expérimentations de manière aussi itérative
Dans le texte, il est dit qu’un « assistant IA a affirmé “aucun problème !” alors qu’il utilisait 3,5 Go de mémoire à cause d’un bug grave », et ça ressemble beaucoup à ce que racontent aussi mes collègues
Pour être clair, ce n’était pas une expérimentation de vibe coding. L’auteur a supervisé et relu les modifications du code à chaque étape, il a repéré les erreurs et les solutions inefficaces, puis a collaboré avec le LLM pour les améliorer. Il ne s’est absolument pas contenté de dire « fais-moi X » puis d’accepter le résultat tel quel. (Ce n’est pas une critique ; au contraire, il y a eu un véritable apprentissage en profondeur, et s’il n’avait fait que du « vrai vibe-coding », il y aurait probablement eu beaucoup moins à apprendre)
Après de longues années comme programmeur, j’ai une expérience très positive avec Claude Code. Je pourrais écrire tout le code moi-même, et je suis même convaincu que je l’écrirais mieux, probablement aussi plus vite. Mais je manque de temps et d’énergie. Alors je me concentre sur les exigences et la revue de code, et je confie les détails d’implémentation à CC (SK: Claude Code), ce qui me permet de me consacrer à ma vie personnelle. C’est une valeur énorme pour moi. C’est un outil qui m’a permis de me remettre à coder
C’est bien ce qu’on attend de vous.