« Vibecoding » : on désigne par ce mot le fait de produire un logiciel en décrivant son intention à une IA, en langage courant, plutôt qu'en écrivant le code soi-même. La promesse est vertigineuse — n'importe qui peut désormais créer une application. D'où la question qui dérange : si la machine écrit le code, reste-t-il une compétence là-dedans ? Je code de cette façon tous les jours depuis deux ans — une station de pilotage de robots, un moteur d'IA documentaire, le site que vous lisez. Ma réponse est oui, c'est une vraie compétence. Mais ce n'est pas celle qu'on croit.
Vibecoding, de quoi parle-t-on vraiment
Concrètement : vous ouvrez une conversation avec une IA, vous décrivez ce que vous voulez obtenir — « une page qui liste mes clients, triés par date, avec un bouton pour exporter » — et le code apparaît. Vous le testez, vous corrigez en dialoguant, vous itérez. Le clavier sert surtout à parler, plus à taper des lignes de syntaxe.
Vu de l'extérieur, ça ressemble à de la magie, et c'est exactement ce qui nourrit le malentendu. On en conclut que le savoir-faire technique vient d'être rendu inutile : puisque la machine produit le code, la compétence se serait évaporée avec lui. C'est là que le raisonnement déraille.
La fausse évidence : « n'importe qui peut coder, maintenant »
Il est vrai que n'importe qui peut désormais obtenir du code qui fonctionne — au début. Le piège, c'est de confondre cela avec maîtriser un logiciel. Produire et comprendre sont deux choses différentes, et l'écart entre les deux ne se voit pas tant que tout va bien.
Je l'ai mesuré dans mon propre travail. Sur ma station de pilotage de robots, l'IA m'a généré en quelques minutes une boucle de commande qui marchait à l'écran — et qui, au réveil des moteurs, provoquait un à-coup brutal du bras. Le code « fonctionnait » ; il était dangereux. Aucune IA ne m'a prévenu : il fallait savoir que ce risque existait, savoir le chercher, savoir lire ce qui se passait sous le capot.
C'est le danger réel pour une organisation : croire qu'un sujet est réglé parce qu'une démo tourne. Le code qu'on ne comprend pas ne disparaît pas — il s'accumule en dette invisible, jusqu'au jour où il faut le faire évoluer, le sécuriser, ou expliquer pourquoi il s'est planté.
Ce que la machine ne fait toujours pas à votre place
Quand je construis quelque chose de sérieux avec l'IA, l'essentiel de mon travail n'est pas dans le code qu'elle produit. Il est avant et après. Avant : formuler le bon problème, poser les contraintes, décider de l'architecture — qu'est-ce qui doit rester séparé, qu'est-ce qui ne doit jamais dépendre d'autre chose. Après : juger ce qui sort, repérer ce qui cloche, arbitrer entre « ça marche » et « c'est juste ».
Sur AQUIFÈRE, mon moteur d'IA documentaire, l'enjeu n'a jamais été de faire écrire du code à la machine — ça, c'est la partie facile. L'enjeu était de décider que le moteur devait rester indépendant de la marque de l'ordinateur, que les réponses devaient être traçables jusqu'à la source, qu'il fallait un garde-fou contre les affirmations inventées. Ces décisions-là, aucune IA ne les prend pour vous. Elles demandent de comprendre les enjeux, pas la syntaxe.
C'est une compétence de direction, pas de frappe. L'IA est un exécutant rapide et infatigable. Mais un exécutant, aussi brillant soit-il, a besoin de quelqu'un qui sait ce qu'il veut, qui reconnaît une bonne réponse d'une mauvaise, et qui sait quand dire stop. Retirez cette personne, et vous n'avez plus un logiciel — vous avez un tas de code qui a l'air de marcher.
La compétence ne disparaît pas : elle remonte
Voilà le vrai mouvement. Le vibecoding ne supprime pas la compétence, il la déplace vers le haut. On passe de l'exécutant — celui qui écrit les lignes — à l'architecte : celui qui pose le bon problème, anticipe le risque, lit ce que la machine renvoie et décide quand s'arrêter. Le travail de bas niveau est délégué ; le jugement, lui, ne l'est pas.
Et ce jugement est plus rare que la capacité à taper du code, pas moins. Savoir écrire une boucle, des milliers de personnes le savent. Savoir qu'une boucle qui marche à l'écran va casser un bras de robot, savoir qu'une IA documentaire dans le cloud trahit la confidentialité, savoir distinguer un prototype d'un système qu'on peut mettre en production — ça, ça s'acquiert par l'expérience et la compréhension, pas par un prompt.
Autrement dit : le vibecoding abaisse la barrière pour produire, et il relève la barrière pour bien faire. Les deux en même temps. C'est ce qui le rend trompeur — et c'est aussi ce qui en fait une vraie compétence.
Pourquoi ça change votre regard de dirigeant
Si vous dirigez une organisation, cette bascule a des conséquences très concrètes. La première touche le recrutement et l'évaluation : la bonne question n'est plus « sait-il coder ? » mais « sait-il juger ce que la machine produit, et reconnaître ce qui est solide de ce qui est bancal ? ». La valeur se déplace vers le discernement, et c'est lui qu'il faut apprendre à repérer.
La deuxième touche le risque. Quand vos équipes — ou un prestataire — produisent vite du logiciel par vibecoding, vous gagnez en rapidité mais vous pouvez accumuler une dépendance et une dette que personne ne voit. Qui comprend vraiment ce qui a été construit ? Que se passe-t-il le jour où il faut le modifier, le sécuriser, ou s'en passer ? La vitesse de production n'est pas la maîtrise, et confondre les deux coûte cher.
C'est précisément le genre d'arbitrage que je pose avec mes clients à travers le RADAR IA, et notamment son axe Délégation : tracer la frontière entre ce qu'on confie à la machine et ce qu'on doit garder, comme compétence, du côté humain. Le vibecoding est un formidable accélérateur — à condition de savoir ce qu'on délègue, et ce qu'on ne déléguera jamais.
En résumé
Oui, le vibecoding est une compétence. Non, ce n'est pas « savoir coder » : c'est savoir cadrer un problème, juger ce que la machine en fait, et arbitrer ce qui se délègue de ce qui se protège. La compétence technique de bas niveau s'efface ; la compétence de direction, elle, devient décisive — et plus rare.
C'est une bonne nouvelle pour qui veut s'en saisir : l'outil est à portée de tous, mais l'avantage va à ceux qui savent penser ce qu'ils construisent. Exactement ce qui, depuis toujours, ne se délègue pas.
Où placer la frontière entre la machine et vos équipes ?
Le RADAR IA pose cet arbitrage avec vous, axe par axe — dont la délégation : ce qu'on confie à l'IA, et ce qu'on garde comme compétence humaine.
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