Vibecoding : gagner du temps maintenant, ou construire durablement ?

Créer une application en quelques minutes à partir d’une simple description ?

C’est la promesse du vibecoding.

Et aujourd’hui, cette promesse n’a plus rien de théorique.

Une interface, une fonctionnalité, un prototype, parfois même une première version complète : les outils d’IA permettent désormais de produire du code à une vitesse impressionnante.

Chez Dexio, nous les utilisons aussi au quotidien.

• Pour explorer plus vite.
• Documenter plus efficacement.
• Tester davantage.
• Générer certaines bases de code.
• Accélérer des tâches répétitives.
• Et challenger nos choix techniques.

Mais il y a une différence essentielle entre faire apparaître du code et construire un outil métier qui tient dans le temps.

Parce que le vrai coût d’un logiciel ne se joue pas seulement au moment où il est développé.

Il se révèle après.

• Quand il faut le maintenir.
• Le faire évoluer.
• Corriger des bugs.
• Sécuriser les données.
• Ajouter de nouvelles règles métier.
• L’intégrer à d’autres outils.
• Le transmettre à une autre équipe.
• Ou simplement comprendre pourquoi une fonctionnalité ne réagit pas comme prévu.

Car avec le vibecoding, le vrai sujet n’est pas de savoir si l’IA peut coder vite, mais si ce qu’elle produit peut devenir un outil fiable, maintenable et durable.

Le vibecoding, c’est quoi exactement ?

Le vibecoding consiste à décrire ce que l’on veut en langage naturel, puis à laisser l’IA générer une grande partie du code.

Dans certains contextes, c’est extrêmement utile.

Pour tester une idée, créer une maquette, explorer une interface, automatiser une petite tâche ou produire rapidement un prototype, le gain peut être très important.

Mais dès qu’on parle d’une application métier sur lequel votre business repose au quotidien, connectée à des données réelles et destinée à évoluer dans le temps, les exigences changent.

Un outil métier ne doit pas seulement fonctionner dans une démo.

Il doit rester fiable dans la durée.

Le vrai coût de la vitesse

C’est le point souvent oublié dans l’enthousiasme autour du vibecoding.

Oui, l’IA peut accélérer l’écriture du code.

Mais si ce code n’est pas compris, relu, testé et intégré correctement, le temps gagné au départ peut réapparaître plus tard sous une autre forme :

• plus de temps passé en revue 
• plus de corrections 
• plus de failles à combler 
• plus de duplication 
• plus de dette technique 
• plus de difficulté à maintenir ou faire évoluer l’application 
• durée de vie de l’application réduite

Autrement dit : ce qui semble moins cher au départ peut devenir plus coûteux ensuite.

Pas parce que l’IA serait mauvaise en soi.

Mais parce qu’un logiciel durable ne repose pas uniquement sur la vitesse de production. Il repose aussi sur la qualité de la conception, la cohérence de l’architecture, la sécurité, les tests, la documentation et la compréhension du métier.

Ce que disent les chiffres

Plusieurs études récentes vont dans ce sens.

GitClear a analysé 211 millions de lignes de code entre 2020 et 2024. L’étude observe notamment une baisse du refactoring, davantage de duplication de code et une hausse du code réécrit peu de temps après son ajout.

CodeRabbit, de son côté, a comparé des pull requests co-écrites avec l’IA à des pull requests entièrement humaines. Résultat : le code assisté par IA contenait davantage de vulnérabilités de sécurité, et le temps de revue augmentait fortement.

Enfin, l’étude METR menée en 2025 auprès de développeurs expérimentés a montré un résultat contre-intuitif : les développeurs pensaient gagner du temps avec l’IA, mais sur des bases de code existantes et complexes, ils ont en réalité été ralentis. La raison : le coût de vérification, de correction et de compréhension du code généré peut dépasser le gain initial.

Ces chiffres ne disent pas que l’IA est inutile.

Ils disent autre chose, de plus intéressant :

l’IA accélère surtout ce qui est déjà bien cadré.

Si le projet est clair, l’architecture solide, les règles métier comprises et les tests bien pensés, l’IA peut devenir un vrai accélérateur.

Mais si le cadre est flou, elle peut aussi accélérer les mauvaises décisions.

Prototype rapide ≠ Outil métier

Prenons un exemple simple : 

Une application de planification pédagogique.

Créer en quelques jours une première version d’application pour tester une idée peut être très pertinent.

Mais construire une application de planification pédagogique utilisée chaque jour par des enseignants, avec des données personnelles, des règles métier complexes et des exigences de sécurité, ce n’est pas le même niveau d’engagement.

Dans ce type de projet, il faut penser :

• l’architecture sur plusieurs années, pas seulement sur quelques semaines 
• la sécurité dès le départ, pas après coup 
• les droits d’accès et les données sensibles 
• les cas particuliers métier, pas seulement le scénario idéal 
• la documentation pour les équipes qui maintiendront l’outil 
• la documentation pour les utilisateurs
• l’évolution future de la plateforme

Ces éléments ne sortent pas automatiquement d’un prompt.

Ils demandent une vraie compréhension technique, professionnelle et surtout humaine.

Notre approche chez Dexio

Chez Dexio, nous ne sommes pas opposés au vibecoding.

Au contraire : nous utilisons l’IA parce qu’elle nous aide à mieux travailler.

Mais nous ne l’utilisons pas comme un pilote automatique.

Nous l’utilisons comme un assistant.

Concrètement, cela signifie que :

• l’architecture est pensée par un humain 
• le code généré est lu, compris, validé ou modifié
• les choix techniques restent maîtrisés par l’équipe 
• les tests couvrent les vrais cas métier, pas seulement les cas simples 
• les intégrations avec les outils existants sont conçues proprement 
• la sécurité et les données sont prises en compte dès le départ 
• la maintenance future fait partie du projet

L’IA peut produire vite. Notre rôle est de faire en sorte que ce qui est produit soit fiable, utile et maintenable.

En résumé

Le vibecoding peut faire gagner beaucoup de temps au départ.

Mais pour une entreprise, le sujet n’est pas seulement de produire du code : c’est de construire un outil fiable, sécurisé et maintenable.

Que le code soit généré par une IA ou écrit manuellement, il doit être confié à des personnes capables de le comprendre, de le tester, de le maintenir et d’en assumer les choix techniques.

C’est là que se joue la vraie différence.

Chez Dexio, nous utilisons l’IA pour accélérer le développement, mais jamais pour remplacer l’expertise. Chaque choix technique, chaque intégration et chaque fonctionnalité restent pilotés par des développeurs capables de concevoir, vérifier et maintenir ce qui est livré.

Parce qu’au final, ce n’est pas le prompt qui garantit la qualité d’un outil métier.

Ce sont les personnes qui le construisent.