Le terme « vibe coding » a été inventé par Andrej Karpathy en février 2025. Il l’a défini de la manière suivante : « … une nouvelle façon de coder que j’appelle le “vibe coding”, où l’on se laisse entièrement guider par son intuition, où l’on adopte pleinement les possibilités exponentielles offertes par l’IA et où l’on finit même par oublier l’existence du code. »
Cette définition peut sembler quelque peu abstraite, mais elle illustre parfaitement l’avenir sans barrières que rend possible l’intelligence artificielle (IA). Ce que décrit Karpathy va bien au-delà d’une simple accélération de la génération de code : il s’agit d’un changement fondamental dans l’approche du développement d’application. La programmation traditionnelle repose sur la définition explicite de la syntaxe, des fonctions, des structures de données et du flux d’exécution. Le vibe coding inverse cette logique : l’utilisateur définit la vision, tandis qu’un agent IA se charge de la mise en œuvre. En d’autres termes, il n’est plus nécessaire de se préoccuper de la manière dont l’application sera développée ; il suffit de définir le problème métier à résoudre.
Comme indiqué précédemment, le vibe coding introduit une approche fondamentalement différente de la création d’applications :
Dans les workflows de développement traditionnels, tout commence par un éditeur vide et un plan détaillé. Les développeurs sont chargés de traduire les besoins en code, de gérer les systèmes et de résoudre directement les problèmes rencontrés.
- Définition du problème et des besoins
Les développeurs commencent par déterminer ce que l’application doit accomplir, en le décomposant souvent en fonctionnalités et en cas d’usage distincts. - Choix d’une pile technologique
Cette étape consiste à sélectionner les langages, les cadres de travail, les bibliothèques et les outils les plus adaptés aux objectifs et aux contraintes du projet. - Écriture manuelle du code
Les développeurs créent chaque composant à partir de zéro, en implémentant la logique métier, les structures de données et les éléments d’interface ligne par ligne. - Gestion de l’environnement
La mise en place et la configuration de l’environnement de développement, du contrôle de version, des outils de compilation et des dépendances constituent une part importante du processus. - Débogage et tests
Les développeurs rédigent et exécutent des scénarios de test, corrigent les anomalies et s’assurent que le système fonctionne comme prévu avant de passer à l’étape suivante. - Intégration et déploiement
Une fois les tests terminés, le code est fusionné, compilé et déployé, ce qui nécessite souvent des opérations manuelles de configuration et de mise en production.
Au lieu de prendre eux-mêmes en charge l’ensemble des étapes techniques, les utilisateurs indiquent à un agent IA ce qu’ils souhaitent réaliser ou obtenir, puis le système interprète leur demande et l’exécute.
- Décrire le problème à résoudre
Les utilisateurs commencent par exprimer leur objectif en langage naturel, par exemple : « J’ai besoin d’automatiser notre gestion des notes de frais. Peux-tu m’aider à créer une solution pour y parvenir ? » - L’IA interprète la demande et génère le code
L’outil IA crée la logique back-end, les composants front-end et les intégrations nécessaires à partir du prompt formulé. - Examiner et tester le résultat
Les utilisateurs exécutent l’application, observent son comportement et vérifient que la sortie correspond à leurs attentes. - Affiner le résultat à l’aide de prompts complémentaires
Si des ajustements sont nécessaires, les utilisateurs fournissent de nouvelles instructions au lieu de modifier directement le code. - Déployer avec une configuration minimale
Une fois satisfaits du résultat, les utilisateurs peuvent lancer l’application, souvent en quelques clics seulement, sans configuration manuelle ni gestion de l’infrastructure.
Alors que le codage traditionnel repose sur une syntaxe précise et sur l’orchestration manuelle des différentes étapes du développement, le vibe coding privilégie les prompts formulés en langage naturel, les commentaires de haut niveau et l’amélioration continue par itérations. Le rôle de l’utilisateur évolue : il ne s’agit plus d’écrire du code ligne par ligne, mais d’orienter l’IA au moyen d’échanges conversationnels et de versions successives. Les développeurs et les concepteurs n’ont ainsi plus besoin de se concentrer sur les détails de mise en œuvre : leur attention se porte désormais sur ce que l’application doit accomplir plutôt que sur la manière dont elle est conçue.
Le vibe coding n’est évidemment pas la première utilisation de l’IA dans le développement d’application. Au cours de la dernière décennie, les outils sont progressivement passés de simples fonctions d’autocomplétion à des agents conversationnels pleinement opérationnels et capables de créer des applications entières. Les jalons ci-dessous illustrent la rapidité avec laquelle cette évolution s’est opérée :
- 2014 : Autocomplétion et éditeurs sensibles à la syntaxe
Des éditeurs de code tels que Visual Studio et Sublime Text ont commencé à proposer des suggestions en temps réel ainsi que des corrections syntaxiques, permettant d’accélérer le développement et de réduire les erreurs de programmation les plus courantes. - 2017 : Premiers outils de prédiction de code basés sur le machine learning
Des outils comme Kite et TabNine ont commencé à utiliser le machine learning pour suggérer des lignes de code complètes en fonction du contexte, offrant ainsi une assistance plus intelligente que les systèmes d’autocomplétion basés sur des règles prédéfinies. - 2020 : L’essor de la programmation assistée par IA
GitHub Copilot a été lancé sur la base du modèle Codex d’OpenAI. Il a introduit une nouvelle façon de développer des applications : les développeurs pouvaient rédiger des commentaires décrivant leur intention et recevoir en retour du code fonctionnel. - 2023 : Intégration de workflows basés sur l’IA
Les plateformes de développement ont commencé à intégrer l’IA à l’ensemble du cycle de vie logiciel, de la génération de code aux tests, en passant par la conception UI et le déploiement. Ces systèmes sont passés de la génération d’extraits de code à la création de cadres de travail pour les applications. - 2025 : Le vibe coding devient une réalité
Grâce aux progrès des grands modèles de langage (LLM) et des systèmes d’orchestration, les agents IA sont désormais capables de créer et d’améliorer des applications entières à partir de simples descriptions. Le code passe alors au second plan au profit du résultat recherché.
Qu’il s’agisse de résoudre un problème opérationnel ponctuel ou de concevoir un workflow complet, le vibe coding suit un processus structuré et interactif :
À son niveau le plus granulaire, le vibe coding fonctionne sous la forme d’une boucle :
- Tout commence par un prompt décrivant un objectif précis en langage naturel. Par exemple, l’instruction peut consister à créer un script Python capable de lire un fichier CSV et d’extraire toutes les adresses e-mail contenues dans une colonne spécifique.
- L’IA génère alors une première version du code en sélectionnant les bibliothèques appropriées, en écrivant la fonction nécessaire et en intégrant une gestion de base des erreurs.
- Le code est ensuite exécuté et la sortie est analysée afin de vérifier qu’elle répond au comportement attendu.
- Des commentaires sont ensuite fournis à l’IA afin de demander des ajustements, comme l’ajout de mécanismes de gestion des erreurs, l’application de filtres propres à un domaine d’activité ou la création de tests unitaires.
- Ce processus est répété jusqu’à ce que le résultat corresponde au comportement recherché.
À une échelle plus large, la transformation d’une idée en application déployée grâce au vibe coding suit généralement les étapes suivantes :
- Le processus débute par une phase d’idéation au cours de laquelle l’entièreté du périmètre de l’application est définie, ce qui inclut son objectif, ses principales fonctionnalités, son interface utilisateur et ses workflows.
- L’IA génère ensuite une première version de l’application en créant son architecture, ses composants d’interface utilisateur, son schéma de données ainsi que les intégrations nécessaires.
- Une fois qu’un prototype fonctionnel est disponible, l’application est progressivement affinée au moyen de prompts complémentaires permettant d’ajouter, de modifier ou de supprimer certaines fonctionnalités. Les meilleures solutions de vibe coding accompagnent l’ensemble du processus, du prototype à la mise en production, tout en garantissant une gouvernance adaptée, un niveau de sécurité élevé ainsi que le respect des normes de l’entreprise.
- L’application est ensuite soumise à des tests et à des validations afin que les équipes de développement puissent évaluer sa qualité, ses performances et son niveau de sécurité.
- Enfin, elle est déployée, souvent en une seule action, ce qui la rend immédiatement accessible aux utilisateurs.
Pour exploiter pleinement le potentiel du vibe coding, il est recommandé d’appliquer les bonnes pratiques suivantes :
- Formuler des prompts précis
Les prompts vagues ou trop généraux ont tendance à produire un code générique ou inadapté aux besoins. Des instructions claires permettent de limiter le nombre d’itérations nécessaires. - Confier une seule tâche à la fois aux agents
Découpez le projet en étapes faciles à gérer. Les agents IA sont généralement plus fiables lorsqu’ils traitent des demandes ciblées que lorsqu’ils doivent répondre à des prompts couvrant l’ensemble d’un projet. - Utiliser des points de contrôle et la gestion de versions
Enregistrez régulièrement des versions stables de l’application en cours de développement afin de pouvoir revenir à un état antérieur si un prompt entraîne des modifications indésirables. - Poser des questions de clarification
Considérez l’IA comme un collaborateur : interrogez-la sur les cadres de travail utilisés, sur les compromis en matière de performances ou encore sur la logique sous-jacente du code généré. - Aligner le vibe coding sur le niveau de maturité de l’entreprise
Selon une étude publiée dans le cadre du ServiceNow Enterprise AI Maturity Index, seule une minorité d’entreprises dispose d’indicateurs clairs permettant de mesurer les investissements dans l’IA. Pour assurer la réussite à long terme des initiatives de vibe coding, il est essentiel de les rattacher à des résultats métier mesurables.
Le vibe coding a pour objectif de rendre la programmation plus accessible, mais il ne constitue pas une solution universelle. Selon le cas d’usage, le niveau de compétence technique et le degré de contrôle souhaité, les équipes et les individus peuvent adopter différentes approches pour intégrer l’IA à leur processus de développement.
Dans sa forme la plus exploratoire, le vibe coding consiste à confier à l’IA la quasi-totalité du processus de développement : vous formulez un prompt, l’IA crée l’application, puis vous la déployez. Cette approche est particulièrement adaptée à l’idéation rapide, aux projets personnels ou aux prototypes développés en quelques jours.
De nombreuses équipes et de nombreux utilisateurs privilégient une approche intermédiaire, dans laquelle certaines parties de l’application sont générées par l’IA avant d’être affinées, adaptées ou enrichies par des interventions humaines. Par exemple, un utilisateur peut demander à un agent IA de produire la structure d’une UI et son back-end, puis apprendre progressivement les concepts de codage en modifiant lui-même le code généré.
Pour les applications destinées à la production, une approche plus rigoureuse peut s’avérer nécessaire. Les outils IA jouent alors un rôle de collaborateurs, tandis que les humains conservent la responsabilité de l’architecture, de la qualité, des revues et du déploiement. Cette approche est généralement désignée par l’expression « human-in-the-loop ». Autrement dit, l’IA est guidée tout au long du processus, mais les humains continuent d’examiner, de tester, de comprendre et d’assumer la responsabilité du produit final. Cela permet de garantir que le code généré par le vibe coding reste maintenable, sécurisé et conforme aux règles métier.
Le vibe coding transforme à la fois les profils capables de créer des logiciels et la vitesse à laquelle ils peuvent concrétiser leurs idées et résoudre des problématiques et des challenges métier. Cette approche présente plusieurs avantages majeurs :
Le vibe coding prolonge les avancées apportées par les plateformes low-code et no-code, en offrant encore davantage de flexibilité et en réduisant les contraintes liées aux profils capables de développer des applications. Les créateurs non techniques, qu’il s’agisse d’entrepreneurs, de concepteurs ou d’enseignants, peuvent transformer leurs idées en workflows simplement en décrivant ce qu’ils attendent du logiciel. Dans le même temps, les développeurs expérimentés disposent d’un nouvel ensemble d’outils qui leur permet de se concentrer davantage sur la résolution de problèmes et sur la conception d’expériences que sur les contraintes liées à la syntaxe ou à la rédaction de code répétitif.
L’un des avantages les plus concrets du vibe coding réside dans sa rapidité. Ce qui nécessitait autrefois plusieurs semaines, voire plusieurs mois de développement, peut désormais être prototypé en quelques heures ou quelques jours. L’IA prend en charge le code de bas niveau, la création de la structure de l’application, les intégrations et le déploiement. Les entreprises peuvent ainsi tester rapidement de nouvelles idées, expérimenter différentes fonctionnalités et améliorer leurs solutions à partir des commentaires obtenus.
L’IA prenant en charge une grande partie des aspects techniques sous-jacents, les équipes peuvent consacrer davantage de temps à la définition de l’expérience utilisateur, à l’exploration de fonctionnalités innovantes et à la résolution de problématiques métier. En pratique, les programmeurs deviennent davantage des stratèges, des concepteurs et des coordinateurs.
Comme toute nouvelle approche, le vibe coding présente également certaines limites. Comprendre les enjeux suivants permet aux équipes d’utiliser cette technologie de manière plus responsable :
Le code généré par l’IA peut suivre des schémas qui ne sont pas optimaux pour les performances à grande échelle ou qui ne respectent pas les normes de codage de l’entreprise. Sans une revue humaine rigoureuse, les équipes risquent de se retrouver avec un code difficile à faire évoluer, à mettre à l’échelle ou à maintenir dans le temps.
La génération rapide de code peut également introduire des vulnérabilités. Lorsqu’un code est déployé sans vérification adéquate, certaines étapes essentielles peuvent être négligées : authentification, chiffrement, validation des entrées, journalisation des audits, etc. Les entreprises doivent donc rester vigilantes quant à la manière dont le code généré par l’IA traite les données, aux personnes qui y ont accès et à son intégration dans les modèles de sécurité existants. Par ailleurs, le recours à des services IA externes peut présenter des risques en matière de confidentialité des données si les prompts fournis contiennent des informations propriétaires susceptibles d’être transmises à des sources externes. L’adoption généralisée du vibe coding pourrait également favoriser la prolifération du shadow IT, c’est-à-dire de solutions développées en dehors du contrôle des équipes IT, ce qui accroît les risques en matière de conformité, de sécurité et de cohérence des systèmes.
Lorsqu’une application est créée à l’aide de l’IA, il est possible de ne pas comprendre pleinement l’ensemble du code sous-jacent. À mesure que de nouvelles fonctionnalités sont ajoutées et que les équipes évoluent, cela peut entraîner une charge de maintenance importante : les nouveaux développeurs peuvent avoir du mal à comprendre l’architecture, les dépendances ou la logique dissimulées derrière des couches de code généré automatiquement. Dans ce contexte, le débogage peut s’avérer plus complexe que dans des bases de code développées manuellement.
Le développement assisté par IA transforme la composition des équipes logicielles ainsi que leur manière de travailler. Le vibe coding joue un rôle central dans cette évolution, notamment parce qu’il redéfinit les responsabilités des développeurs.
Le vibe coding ne remplace pas les développeurs, il transforme leur rôle. Les ingénieurs passent d’une activité centrée sur l’écriture de lignes de code à une réflexion plus axée sur les objectifs et les raisons d’être de l’application. Ils se concentrent davantage sur l’architecture, la conception, les intégrations et la supervision du projet. Les ingénieurs seniors deviennent les garants du développement assisté par IA plutôt que de simples exécutants.
Les structures d’équipe, les pratiques de recrutement et les parcours de formation sont amenés à évoluer. Les entreprises pourraient accorder davantage d’importance à la résolution de problèmes, à l’art de formuler des prompts efficaces, à la supervision des agents IA et à la gouvernance qu’à la maîtrise traditionnelle des algorithmes. Les développeurs devront acquérir des compétences leur permettant de travailler efficacement avec des systèmes IA, ainsi que la capacité à valider et à maintenir les systèmes générés par IA. Les programmes de formation pourraient progressivement délaisser les cursus fortement axés sur la syntaxe au profit du design thinking, de l’orchestration des systèmes et du prompt engineering.
Le vibe coding s’inscrit dans une évolution plus large : le passage de projets de développement monolithiques à l’expérimentation rapide, d’investissements technologiques importants réalisés en amont à des cycles d’itération rapides et à un prototypage à faible risque. Les entreprises peuvent ainsi tester rapidement leurs idées, s’adapter plus vite et développer à grande échelle les initiatives qui portent leurs fruits. Plutôt que de miser sur des projets longs et coûteux, le développement s’organise autour d’un cycle de commentaires rapides, de produits minimums viables, d’améliorations continues et de déploiements successifs. Cette approche permet de transformer les idées en réalisations concrètes, tout en réduisant les coûts irrécupérables, en renforçant l’agilité et en mettant davantage l’accent sur les résultats.
ServiceNow permet aux professionnels d’appliquer les principes du vibe coding à l’échelle de l’entreprise grâce à des agents IA capables de comprendre le contexte et bénéficiant d’un entraînement approfondi à partir des données, des configurations existantes et des bonnes pratiques de l’entreprise. Avec l’Agent concepteur de ServiceNow, il est possible de générer la logique d’une application à partir de prompts formulés en langage naturel. L’Agent générateur d’IU permet de créer des interfaces directement connectées aux workflows de l’entreprise, tandis qu’ATF Troubleshooting Agent contribue à valider et à améliorer automatiquement les fonctionnalités à mesure que l’application évolue. Contrairement aux outils externes qui fonctionnent de manière isolée, les agents de ServiceNow comprennent l’infrastructure, les systèmes et les exigences de conformité de l’entreprise. Ils s’intègrent étroitement à la logique métier, aux mécanismes de conformité et aux workflows transverses, ce qui fait du vibe coding une approche non seulement plus rapide, mais également exploitable à l’échelle de l’entreprise.
Accélérer la transformation digitale grâce à ServiceNow et au vibe coding
En combinant la plateforme unifiée de ServiceNow avec des workflows de vibe coding, les entreprises peuvent considérablement réduire le délai nécessaire pour passer d’une idée à son déploiement. Ce qui commence par un simple prompt devient une solution entièrement fonctionnelle et intégrée, connectée aux systèmes IT, RH et de service client. L’Agent concepteur ne génère pas un code standard générique ; il produit des solutions adaptées aux données de l’entreprise. Cette approche réduit la charge opérationnelle, accélère l’expérimentation et favorise une transformation digitale ancrée dans les processus business.
Créer des applications prêtes pour l’entreprise grâce à l’assistance de l’IA
Avec ServiceNow, l’humain reste au cœur du processus. Les développeurs et les administrateurs orientent le processus, examinent chaque modification et valident la logique de l’application avant sa mise en production. La Tour de contrôle IA surveille les sorties générées par l’IA sous l’angle de la sécurité, des accès et de la conformité, tout en assurant une supervision en temps réel et des remédiations automatisées. Le développement s’effectue dans le cadre sécurisé et traçable de la Now Platform, ce qui permet aux équipes de prototyper et de déployer des applications en toute confiance, avec l’assurance qu’elles respectent les normes de l’entreprise dès leur conception.
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