Un terme ludique est devenu à la fois la méthodologie de programmation la plus en vogue de la Silicon Valley — et une mise en garde.
Smith Collection/Gado/Getty Image
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Quand Andrej Karpathy a inventé le terme "vibe coding" en février, il plaisantait à moitié. L'ancien directeur de l'IA chez Tesla $TSLA a décrit une nouvelle façon de programmer où les développeurs "se laissent totalement aller aux sensations" et laissent l'IA faire le gros du travail. Tapez des commandes en langage naturel au lieu de code, acceptez toutes les suggestions de l'IA sans les lire, copiez-collez les messages d'erreur jusqu'à ce que ça fonctionne. Neuf mois plus tard, ce terme ludique est devenu à la fois la méthodologie de programmation la plus en vogue de la Silicon Valley et un avertissement.
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Le terme s'est répandu instantanément. En quelques semaines, de grandes entreprises ont annoncé que des parties significatives de leurs bases de code étaient générées par l'IA. Microsoft $MSFT a déclaré que 30 % de son code était désormais écrit par l'IA. Salesforce $CRM a largement suspendu l'ingénierie embauches. Mark Zuckerberg a prédit que l'IA écrirait la plupart du code de Meta $META d'ici 18 mois. Copilot de GitHub est passé d'un outil d'autocomplétion utile à un agent de codage, tandis que des startups comme Cursor et Lovable promettaient que tout le monde pouvait créer des logiciels en décrivant simplement ce qu'ils voulaient.
La terminologie elle-même est devenue confuse. Le vrai codage sans relecture signifie construire des logiciels sans examiner la sortie de l'IA — voler essentiellement à l’aveugle. Mais le terme couvre maintenant toute la programmation assistée par l'IA, créant une fausse équivalence entre une utilisation prudente et supervisée et l'approche "tout accepter" originale. Cette dérive sémantique est importante. Quand les entreprises se vantent que l'IA génère la moitié de leur base de code, cela normalise une culture de permissivité qui aurait été impensable dans le développement logiciel traditionnel.
L'ancien mantra était "tout réviser le code." Maintenant, cela devient "eh, l'IA l'a probablement bien fait."
Et sans le dur labeur du codage traditionnel, certains ont senti l'opportunité. Les capital-risqueurs ont investi des milliards dans les outils de codage IA. Des fondateurs non techniques ont lancé des startups sans embaucher d'ingénieurs. La promesse semblait être que l'IA pourrait démocratiser le développement de logiciels, où les idées, et non les compétences techniques, seraient le facteur limitant.
En juillet, les problèmes étaient évidents. Deux incidents ont fait les gros titres. L'assistant de programmation IA de Google $GOOGL a effacé des fichiers utilisateurs en tentant une simple réorganisation de dossiers. L'IA de Replit a supprimé un tas de code malgré des instructions explicites de ne pas modifier le code. L'IA avait "halluciné" des opérations réussies et construit des actions subséquentes sur ces prémisses fausses, créant ce que les chercheurs appellent une "cascade de confabulation."
Au-delà des échecs majeurs, certains ingénieurs ne trouvent pas cela utile au quotidien non plus. Une enquête de Stack Overflow auprès des développeurs a fourni des données accablantes. Bien que 80 % des développeurs utilisent des outils d'IA en juillet, la confiance dans leur exactitude avait chuté de 40 % à seulement 29 %. La principale frustration était "les solutions d'IA qui sont presque correctes, mais pas tout à fait," décrivant du code qui semble correct mais introduit des bugs subtils qui prennent des heures à déboguer.
"C'est comme avoir un stagiaire très enthousiaste qui tape très vite mais ne comprend pas vraiment ce qu'il fait," a déclaré un développeur. Les gains de temps initiaux du code généré par l'IA disparaissent souvent lors du débogage. Une autre étude de Model Evaluation & Threat Research a trouvé que les outils de codage IA rendaient en fait les développeurs plus lents dans l'ensemble, malgré le fait de les faire se sentir plus productifs.
La réalité financière a été dure. CB Insights rapporte que bien qu'Anysphere, la société derrière l'outil de codage IA populaire Cursor, ait atteint 500 millions de dollars de revenus annuels récurrents, leurs coûts d'inférence ont explosé par 20. Les nouveaux modèles de raisonnement génèrent un meilleur code mais consomment énormément plus de ressources informatiques. Certaines entreprises voient des utilisateurs individuels accumuler 10 000 dollars par mois en coûts informatiques sur des forfaits à 200 dollars.
Cette pression économique pousse à la consolidation. Les entreprises passent de plans illimités à des prix basés sur l'utilisation, frustrant ainsi les clients d'entreprise qui ont besoin de budgets prévisibles. Certaines startups explorent des "reverse acqui-hires", vendant essentiellement leurs équipes tout en abandonnant les produits déficitaires, selon CB Insights.
Les données d'utilisation commencent à raconter une histoire frappante. Selon l'outil de suivi de l'IA de Similarweb, le trafic web vers les principales plateformes d'agents de codage a culminé au printemps et a diminué régulièrement depuis. En octobre, des outils comme Cursor, Bolt, Replit et V0 avaient perdu de 30 % à 50 % de leur trafic de pointe. Chaque startup a vu le même enthousiasme initial suivi d'un abandon progressif, suggérant que les utilisateurs essayaient ces outils puis partaient lorsqu'ils rencontraient la complexité du monde réel.
L'angle de la sécurité est tout aussi préoccupant. Une entreprise de cybersécurité a analysé des entreprises du Fortune 50 et a découvert que les développeurs assistés par l'IA produisaient trois à quatre fois plus de code mais généraient 10 fois plus de problèmes de sécurité. Il ne s'agissait pas de simples bugs, mais de références exposées, de chemins d'escalade de privilèges et de défauts de conception architecturale qui pourraient hanter les bases de code pendant des années.
Pourtant, l'histoire n'est pas entièrement un échec. De nombreux développeurs expérimentés rapportent que les outils de codage IA, lorsqu'ils sont utilisés judicieusement, permettent de gagner un temps significatif sur les tâches routinières. Peut-être que l'avenir réel du codage d'ambiance n'est pas de remplacer les programmeurs mais de les augmenter, avec les "ambiances" tempérées par l'expérience et la supervision.
Même Karpathy lui-même a pris du recul par rapport à sa création. Son dernier projet, Nanochat, a été entièrement codé à la main. « J'ai essayé d'utiliser les agents Claude/Codex quelques fois mais ils ne fonctionnaient tout simplement pas assez bien du tout », a-t-il posté sur les réseaux sociaux en octobre. « Peut-être que le dépôt est trop éloigné de la distribution de données. »
Le parrain du codage de vibe ne fait pas suffisamment confiance à la technique pour l'utiliser sur son propre projet.
Il n'a jamais eu l'intention que le codage de vibe remplace définitivement les développeurs humains. « Parfois, les LLMs ne peuvent pas corriger un bug, alors je contourne simplement ou je demande des changements aléatoires jusqu'à ce qu'il disparaisse », a-t-il écrit dans son post original de février. « Ce n'est pas trop mal pour des projets de week-end jetables. »
Dommage que ce ne soit pas ainsi que fonctionnent les cycles de battage médiatique. Le phénomène du codage de vibe reflète la trajectoire plus large de l'industrie de l'IA en 2025. Une croissance explosive rencontre une économie obstinée. Les promesses de démocratisation se heurtent à des préoccupations de qualité. Ce qui a commencé comme une expérience ludique de Karpathy est devenu une étude de cas sur la rapidité avec laquelle l'enthousiasme technologique peut dépasser la réalité. Neuf mois entre l'inception et le retour à la réalité pourraient être un record, même pour la Silicon Valley.
