Comparaison pratique entre vibe coding et ingénierie traditionnelle : où chaque approche l'emporte en termes de vitesse, gestion du risque et maintenabilité à long terme.
« Vibe coding » est un style de construction logicielle où l'on avance vite en s'appuyant fortement sur du code généré par l'IA et sur son intuition de ce qui « a l'air correct ». Vous décrivez le résultat voulu, acceptez une solution suggérée, la testez, ajustez les prompts, et recommencez. La boucle de feedback est principalement : exécuter, voir ce qui se passe, ajuster. C'est moins de la planification en amont et plus de l'itération rapide jusqu'à ce que le produit semble correct.
L'ingénierie logicielle traditionnelle met l'accent sur le contraire : réduire les surprises en ajoutant de la structure avant et pendant l'implémentation. Cela inclut généralement la clarification des exigences, l'esquisse d'un design, la découpe du travail en tickets, l'écriture de tests, la revue de code et la documentation des décisions. La boucle est toujours itérative, mais guidée par des standards partagés et des contrôles visant à détecter les erreurs tôt.
Cet article compare les deux approches sur trois dimensions pratiques :
Ce n'est pas un argument moral pour une « bonne » façon de développer. Le vibe coding peut être un bon choix pour des prototypes, des outils internes ou la découverte produit précoce. L'ingénierie traditionnelle peut être essentielle lorsque des incidents, des problèmes de sécurité ou des obligations de conformité ont de véritables conséquences.
Ce n'est pas non plus une pièce de hype autour de l'IA. L'IA peut accélérer les deux styles : le vibe coding utilise l'IA comme conducteur principal, tandis que l'ingénierie traditionnelle l'utilise comme assistant dans un processus structuré. L'objectif ici est de clarifier les compromis pour que vous puissiez choisir en connaissance de cause — selon la taille de l'équipe, les délais et le coût des erreurs.
Deux équipes peuvent construire la même fonctionnalité et suivre des chemins radicalement différents pour la faire arriver dans main. La différence n'est pas que des outils — c'est l'endroit où se fait la réflexion : en amont dans des artefacts et des revues, ou continuellement via une itération rapide.
Une boucle typique de vibe coding commence par un objectif concret ("ajouter une page de facturation avec Stripe checkout") et passe directement aux prompts, à la génération de code et à des tests immédiats.
Les artefacts principaux sont souvent :
Le feedback est rapide et local : exécuter, cliquer, ajuster les prompts, recommencer. Le moment de la fusion survient souvent quand la fonctionnalité semble visuellement correcte et ne casse rien d'évident.
Ce workflow brille pour les développeurs solo et les petites équipes qui construisent des prototypes, des outils internes ou des produits greenfield où les exigences se forment encore.
Si vous faites cela dans un environnement dédié au vibe coding comme Koder.ai, vous pouvez souvent garder la boucle serrée tout en ajoutant un peu plus de sécurité : mode planning pour l'intention en amont, snapshots pour revenir en arrière, et option d'exporter le code source quand vous êtes prêt à durcir le prototype dans un pipeline plus traditionnel.
Un workflow traditionnel investit davantage d'effort avant que les changements de code n'atterrissent.
Artefacts courants :
Les boucles de feedback sont étagées : feedback produit/design tôt, puis feedback technique en revue, puis confiance apportée par les tests et les contrôles pré-fusion. La « fusion » est un checkpoint : le code doit être compréhensible, testable et sûr à maintenir.
Cette approche convient aux grandes équipes, aux bases de code durables et aux organisations avec des contraintes de fiabilité, de sécurité ou de conformité — là où « ça marche sur ma machine » ne suffit pas.
La plupart des équipes réelles les mélangent : utiliser l'IA pour accélérer l'implémentation tout en ancrant le travail dans des exigences claires, des revues et des contrôles automatisés qui rendent les merges ennuyeux — dans le bon sens.
La vitesse est le domaine où le vibe coding paraît imbattable — au départ. Il est optimisé pour l'élan : moins de décisions en amont, davantage de « livrer quelque chose qui marche », et itération rapide assistée par IA.
Le vibe coding excelle quand le travail consiste surtout à assembler des pièces plutôt qu'à concevoir un système.
Dans ces zones, le chemin le plus rapide est souvent « faire fonctionner, puis affiner ». C'est précisément pour cela que le vibe coding est conçu.
L'ingénierie traditionnelle démarre plus lentement parce qu'elle investit dans des décisions qui réduisent le travail futur : frontières claires, composants réutilisables, comportement prévisible.
Elle devient souvent plus rapide ensuite car vous obtenez :
Le coût caché du vibe coding est la taxe de réusinage : le temps passé plus tard à démêler des raccourcis qui étaient raisonnables sur le moment — logique dupliquée, noms peu clairs, patterns incohérents, cas limites manquants et solutions « temporaires » devenues permanentes.
Les taxes de réusinage se manifestent comme :
Si votre première version prend 2 jours mais que le mois suivant ajoute 10 jours de nettoyage, votre approche « rapide » peut finir par être plus lente au global.
Au lieu de débattre sur des impressions, suivez quelques métriques simples :
Le vibe coding gagne souvent le cycle time tôt. L'ingénierie traditionnelle gagne souvent le lead time quand le produit doit livrer de façon régulière et fiable.
Le risque n'est pas seulement « des bugs ». C'est la probabilité que ce que vous expédiez cause un préjudice réel : perte d'argent, temps gaspillé, confiance entamée ou systèmes indisponibles. La différence clé entre vibe coding et ingénierie traditionnelle est la visibilité de ce risque pendant la construction.
Correction : la fonctionnalité marche dans votre démonstration idéale, mais échoue avec de vraies données, des cas limites ou dans d'autres environnements.
Fiabilité : timeouts, crashs sous charge, cassures pendant les déploiements et rollbacks.
Sécurité : secrets exposés, permissions malsaines, vulnérabilités par injection, dépendances non sûres, flux d'authentification faibles.
Conformité et vie privée : journaliser des données personnelles par erreur, absence de consentement, non-respect d'exigences d'audit ou de rétention.
Le vibe coding a tendance à être optimiste : on avance sur la base de ce qui « semble correct » sur le moment. Cette vitesse repose souvent sur des hypothèses non formulées — sur les entrées, le comportement utilisateur, l'infrastructure ou la forme des données. Le développement assisté par IA peut amplifier cela en comblant les vides avec du code plausible mais non validé.
Le risque n'est pas que le code soit toujours faux ; c'est que vous ne savez pas à quel point il peut être faux avant la mise en production. Les pannes courantes incluent :
L'ingénierie traditionnelle réduit le risque en forçant la clarté avant la mise en production. Les pratiques comme la revue de code, le threat modeling et les tests ne sont pas de la comédie — elles créent des points de contrôle où les hypothèses sont challengées.
Le résultat n'est pas un risque zéro, mais un risque plus faible et plus prévisible dans le temps.
Le process peut introduire son propre risque : des retards qui poussent l'équipe à livrer sous pression, ou un sur-design qui vous enferme dans une complexité inutile. Si votre équipe construit trop « au cas où », vous pouvez finir avec un apprentissage plus lent, des migrations plus grandes et des fonctionnalités qui ne délivrent pas de valeur.
L'objectif pratique est d'adapter les garde-fous aux enjeux : plus l'impact d'une erreur est élevé, plus vous voulez de structure en amont.
La maintenabilité, c'est la facilité avec laquelle une base de code peut être comprise, modifiée et digne de confiance dans le temps. Ce n'est pas un idéal vague de « code propre » — c'est un mélange pratique de lisibilité, modularité, tests, docs et propriété claire. Quand la maintenabilité est élevée, de petits changements produit restent petits. Quand elle est basse, chaque ajustement devient un mini-projet.
Au début, le vibe coding paraît souvent moins cher : vous avancez vite, des fonctionnalités apparaissent et l'app « fonctionne ». Le coût caché apparaît plus tard, quand la même vitesse crée une friction qui se cumule — chaque changement nécessite plus de suppositions, plus de corrections de régressions et plus de temps pour redécouvrir l'intention.
La maintenabilité est un coût produit, pas une préférence esthétique. Elle impacte :
La production assistée par IA peut réduire subtilement la maintenabilité quand elle intervient en rafales sans cadre cohérent. Les dérives courantes : noms inconsistants, styles architecturaux mélangés, logique dupliquée et comportements « magiques » non documentés. Même si chaque snippet est raisonnable, l'ensemble peut devenir un patchwork sans norme claire.
Les pratiques traditionnelles aplatissent la courbe : conventions partagées, frontières modulaires, tests comme spécifications vivantes, docs légères pour décisions clés et propriété claire (qui maintient quoi). Ce ne sont pas des rituels — ce sont des mécanismes qui rendent les changements futurs prévisibles.
Si vous voulez la vitesse du vibe coding sans l'impact à long terme, traitez la maintenabilité comme une fonctionnalité que vous expédiez continuellement, pas comme une tâche de nettoyage différée.
Le debugging est l'endroit où la différence entre vibe coding et ingénierie devient manifeste. Quand vous livrez vite, il est facile de confondre « le bug a disparu » et « le système est compris ».
Le vibe coding utilise souvent une boucle prompt-and-try : décrire le symptôme à un outil IA, appliquer le patch suggéré, relancer le happy path et passer à autre chose. Cela fonctionne pour des problèmes isolés, mais c'est fragile quand les bugs proviennent du timing, de l'état ou d'intégrations.
L'ingénierie traditionnelle privilégie le reproduce-and-fix : obtenir une reproduction fiable, isoler la cause, puis corriger pour empêcher la même classe de panne. C'est plus lent en amont, mais produit des correctifs fiables et expliquables.
Sans observabilité de base, le prompt-and-try tend à tourner en conjectures. Le risque « ça marche sur ma machine » augmente parce que votre exécution locale ne reflète pas les données de production, la charge, les permissions ou la concurrence.
L'observabilité utile inclut généralement :
Avec ces signaux, vous passez moins de temps à débattre et plus à réparer.
En pratique, les outils peuvent renforcer de bonnes habitudes. Par exemple, quand vous déployez et hébergez sur une plateforme comme Koder.ai, associer génération rapide et snapshots/rollback peut réduire le « facteur panique » lors d'un débogage — surtout quand une expérience tourne mal et qu'il faut revenir en arrière en toute sécurité.
Quand quelque chose casse, suivez cette séquence :
Les équipes rapides ne sont pas celles qui n'ont jamais de bugs — ce sont celles qui prouvent rapidement ce qui s'est passé et empêchent les répétitions.
La plus grande différence entre vibe coding et ingénierie traditionnelle n'est pas l'outil — c'est la « spec ». Dans le vibe coding, la spec est souvent implicite : elle vit dans votre tête, dans un fil de chat ou dans la forme que prend le code. Dans l'ingénierie traditionnelle, la spec est explicite : exigences écrites, critères d'acceptation et design que d'autres peuvent revoir avant une implémentation lourde.
Une spec implicite est rapide et flexible. Idéale quand vous découvrez encore le problème, quand les exigences sont instables ou quand le coût d'une erreur est faible.
Une spec explicite ralentit en amont, mais elle réduit le churn. Elle vaut le coup quand plusieurs personnes travailleront sur la fonctionnalité, quand les cas limites comptent, ou quand une erreur a de vraies conséquences (argent, confiance, conformité).
Vous n'avez pas besoin d'un document de 10 pages pour éviter la confusion. Deux options légères fonctionnent bien :
/docs/notes.Le but est simple : faire en sorte que le futur-vous (et les reviewers) comprennent le comportement attendu sans réingénierie du code.
Les exigences complètes et les critères d'acceptation valent l'effort quand :
Utilisez ceci comme base courte mais suffisante :
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
Ce niveau de structure maintient la vitesse orientée vibe tout en donnant au travail de production une cible claire et une définition partagée de « fait ». (Le bloc ci‑dessus est conservé tel quel pour rester un gabarit réutilisable.)
Les tests sont l'endroit où vibe coding et ingénierie traditionnelle divergent le plus — pas parce que l'un se soucie plus, mais parce que les tests déterminent si la vitesse se transforme en fiabilité ou en remaniement.
Un pattern fréquent en vibe coding : générer du code, parcourir le happy path, déployer, puis corriger au fil des retours utilisateurs. Cela peut convenir pour un prototype jetable, mais c'est fragile quand de vraies données, paiements ou d'autres équipes dépendent du code.
L'ingénierie traditionnelle s'appuie sur des tests automatisés répétables. Le but n'est pas la perfection ; c'est rendre la question « avons-nous cassé quelque chose ? » bon marché à répondre à chaque changement.
Vous n'avez pas besoin de centaines de tests pour obtenir de la valeur. Les couches à fort impact ressemblent souvent à :
L'IA fonctionne mieux quand les tests fournissent une cible. Deux options pratiques :
Poursuivre un pourcentage de couverture peut être une perte de temps. Reliez plutôt l'effort à l'impact :
De bons tests ne ralentissent pas la livraison — ils empêchent la vitesse d'aujourd'hui de devenir des feux d'artifice demain.
La revue de code transforme « ça marche sur ma machine » en « ça marche pour l'équipe ». Le vibe coding optimise souvent la vélocité, donc la revue va de nulle à une relecture rapide avant push. L'ingénierie traditionnelle considère la revue comme une étape par défaut, avec revue par les pairs et merges protégés.
Globalement, les équipes se répartissent souvent ainsi :
Même de bons tests peuvent manquer des problèmes « corrects mais coûteux » :
On peut garder la vitesse sans sauter l'étape de sécurité :
Quand l'IA a écrit une partie du code, les reviewers doivent explicitement vérifier :
Une bonne culture de revue n'est pas bureaucratique — c'est un mécanisme d'échelle pour la confiance.
L'itération rapide peut expédier de la valeur vite, mais elle peut aussi expédier des erreurs vite — surtout des erreurs de sécurité qui ne se voient pas dans une démo.
Les problèmes les plus fréquents ne sont pas des exploits exotiques ; ce sont des manquements d'hygiène de base :
Le vibe coding augmente ces risques parce que le code est souvent assemblé à partir de snippets et de suggestions, et il est facile d'accepter une solution « qui a l'air correcte » sans valider le modèle de menace.
Les snippets générés par IA tirent souvent des librairies « parce que ça marche », pas parce qu'elles sont appropriées. Cela peut introduire :
Même si le code est propre, le graphe de dépendances peut devenir le maillon faible.
Traitez les checks de sécurité comme un correcteur orthographique : automatiques et toujours actifs.
Centralisez tout cela dans la CI pour que le « chemin rapide » soit aussi le chemin sûr.
Si vous opérez sous SOC 2, ISO 27001, HIPAA ou règles similaires, il vous faudra plus que de bonnes intentions :
Le vibe coding reste possible — mais seulement si les garde-fous deviennent des politiques, pas de la mémoire individuelle.
Choisir entre vibe coding et ingénierie traditionnelle n'est pas une question d'idéologie — c'est adapter l'approche aux enjeux. Une règle utile : plus il y a d'utilisateurs, d'argent ou de données sensibles, plus vous privilégiez la prévisibilité à la vitesse brute.
Le vibe coding est excellent quand l'objectif est d'apprendre vite plutôt que de construire quelque chose qui doit durer.
Il fonctionne bien pour les prototypes qui testent un concept, les outils internes à faible audience, les démos pour parties prenantes, scripts ponctuels et spikes exploratoires (« peut-on faire X ? »). Si vous pouvez tolérer des imperfections et des réécritures occasionnelles, la vitesse est un véritable avantage.
L'ingénierie traditionnelle justifie son coût quand l'échec a de vraies conséquences.
À utiliser pour les flux de paiement, les systèmes de santé ou juridiques, l'authentification et l'autorisation, l'infrastructure et les outils de déploiement, et tout ce qui manipule des données réglementées ou sensibles. C'est aussi le meilleur choix pour les produits longévifs avec plusieurs développeurs, où l'onboarding, les patterns cohérents et la prévisibilité des changements comptent.
Un mouvement gagnant fréquent : vibe pour découvrir, engineer pour livrer.
Commencez en vibe coding pour façonner la fonctionnalité, prouver l'utilité et clarifier les exigences. Une fois la valeur confirmée, traitez le prototype comme jetable : réécrivez ou durcissez avec des interfaces claires, des tests, du logging et des standards de revue avant qu'il ne devienne « réel ».
| Facteur | Vibe coding adapté | Ingénierie traditionnelle adaptée |
|---|---|---|
| Enjeux (coût d'échec) | Faible | Élevé |
| Nombre d'utilisateurs | Peu / interne | Beaucoup / externe |
| Sensibilité des données | Publique / non critique | Sensible / réglementée |
| Rythme de changement | Expérimentation rapide | Itérations planifiées |
Si vous hésitez, supposez que le projet va grandir — et ajoutez au moins des tests et des garde-fous de base avant de déployer.
Un bon hybride est simple : utilisez le vibe coding pour explorer rapidement, puis appliquez la discipline de l'ingénierie avant que quelque chose ne devienne « réel ». L'astuce consiste à définir quelques non négociables pour que la vitesse ne devienne pas une facture de maintenance.
Conservez la boucle rapide, mais contraignez la sortie :
Si vous construisez sur une plateforme comme Koder.ai (qui génère des apps web/serveur/mobile via chat), ces règles s'appliquent encore — peut-être davantage — car la génération rapide peut dépasser votre capacité à remarquer la dérive architecturale. Utiliser le mode planning avant génération et garder les changements petits et révisables aide à maintenir la vitesse sans créer un patchwork.
Si l'IA a aidé, finir la tâche devrait signifier :
Quand vous devez passer du prototype au « réel », priorisez une route de passage propre. Par exemple, Koder.ai supporte l'export du code source et le déploiement/hosting avec domaines personnalisés, ce qui facilite partir vite puis appliquer des contrôles d'ingénierie sans tout reconstruire.
Suivez quelques signaux hebdomadaires :
Si ces valeurs montent pendant que la vitesse de livraison reste, vous payez des intérêts sur du travail précipité.
Commencez par une fonctionnalité à faible risque ou un outil interne. Définissez des garde-fous (lint, tests, revue PR, CI). Livrez, mesurez les métriques ci-dessus, et durcissez les règles seulement là où les données montrent de la douleur. Itérez jusqu'à ce que l'équipe puisse aller vite sans laisser de bazar derrière.
Le « vibe coding » est un style rapide et itératif où l'on s'appuie fortement sur du code généré par IA et sur l'intuition, suivant une boucle comme prompt → generate → try → adjust.
L'ingénierie traditionnelle est plus structurée : clarifier les besoins, esquisser un design, implémenter avec des tests, faire des revues de code et fusionner avec des contrôles pour réduire les surprises.
Le vibe coding gagne souvent au début quand il s'agit d'assembler des éléments connus rapidement :
La vitesse vient de la minimisation de la planification en amont et de la maximisation du retour via une app qui tourne rapidement.
L'ingénierie traditionnelle l'emporte souvent sur la durée car elle réduit la taxe de remaniement (cleanup, régressions, logique dupliquée, effets de bord inattendus).
On paie davantage au départ pour la clarté et la cohérence, mais on déploie de façon plus prévisible sur des semaines et des mois — surtout quand la taille de l'équipe et la base de code augmentent.
La « taxe de remaniement » est le coût temporel caché que vous payez plus tard pour des raccourcis qui semblaient raisonnables sur l'instant.
Signes courants :
Si vous démêlez sans cesse le code d'hier, votre vitesse initiale se transforme en charge d'intérêt permanente.
Les catégories de risque typiques sont :
Le vibe coding peut augmenter le risque parce que le code généré par l'IA peut sembler plausible tout en intégrant des hypothèses non testées.
Mesurez la vitesse avec quelques signaux simples et répétables :
Si le cycle time est excellent mais que le lead time augmente à cause de corrections, hotfixes et réécritures, vous payez la vitesse par l'instabilité.
Observabilité minimale recommandée avant de déployer des fonctionnalités vibes-coded :
Avec ces signaux, vous pouvez agir vite et savoir précisément ce qui a cassé, où et pourquoi.
Investissez dans un petit ensemble de tests à fort levier :
Règle pratique : au moins pour les éléments importants.
Gardez la revue légère mais cohérente :
Les revues détectent la dérive de conception et les problèmes opérationnels que les tests laissent parfois passer.
Utilisez un pattern hybride : vibe pour découvrir, engineering pour livrer.
Vibe coding convient :
L'ingénierie traditionnelle convient :
Si vous doutez, ajoutez des garde-fous (tests, CI, scan de secrets, logs basiques) avant de mettre en production.