Ce que le vibecoding ne peut pas vous apprendre
« Plus besoin d’apprendre à coder. L’IA peut tout faire. »
Vous l’avez entendu. Peut-être d’un PDG techno lors d’une présentation des résultats, peut-être d’un influenceur LinkedIn qui a publié une application de liste de tâches le week-end dernier, peut-être d’un ami qui vous a demandé pourquoi vous « tapez encore du code à la main comme en 2019 ».
Le vibecoding, soit la pratique de décrire ce qu’on veut, d’accepter ce que l’IA produit et de ne jamais vraiment le lire, est devenu un phénomène culturel. Une partie est franchement enthousiasmante. Des gens qui n’auraient jamais pu créer de logiciel en créent. Mais sous l’enthousiasme se cache quelque chose dont on ne parle pas honnêtement, à mon avis : ça crée une puissante illusion de compétence, et ça rend discrètement bien des développeurs d’expérience malheureux.
Dunning-Kruger en pilote automatique
En 1999, les psychologues David Dunning et Justin Kruger ont décrit un schéma familier : les gens les moins compétents dans un domaine ont tendance à surestimer le plus leurs capacités. Une partie de l’explication est cruelle et simple. Les connaissances nécessaires pour bien faire quelque chose sont les mêmes que celles qui permettent de remarquer qu’on le fait mal.
Le vibecoding décuple cet effet. Avant l’IA, un débutant qui se surestimait frappait un mur rapidement. Le code ne compilait pas, la page ne se chargeait pas, la réalité donnait sa rétroaction. Maintenant, l’IA franchit le premier mur pour vous. L’application roule. La démo fonctionne. Et parce que ça fonctionne, on a l’impression de maîtriser.
Ce qu’on ne voit pas, c’est tout ce qu’il y a en dessous. L’injection SQL dans le formulaire de connexion. La clé d’API versée dans un dépôt public. Le bogue d’état qui n’apparaît qu’avec deux utilisateurs. Le fichier de 4 000 lignes que personne, pas même l’IA, ne peut plus modifier sans risque. Un développeur d’expérience repère ces choses parce qu’il s’y est déjà brûlé. Un vibecodeur ne sait pas qu’elles existent, donc il ne sait pas qu’il faut poser la question.
Le résultat, c’est un nouveau genre de débutant confiant : quelqu’un qui a livré quelque chose, qui se croit sincèrement pro, et qui n’a aucun moyen de savoir ce qu’il ignore.
Pas seulement les débutants : notre perception de la vitesse n’est pas fiable non plus
L’illusion ne touche pas seulement ceux qui ne savent pas coder. En 2025, l’organisme de recherche sans but lucratif METR a mené un essai randomisé auprès de 16 développeurs open source expérimentés travaillant sur leurs propres gros projets. Avec les outils d’IA, ils ont mis 19 % plus de temps à terminer leurs tâches. Le plus frappant : après coup, ils croyaient encore que l’IA les avait rendus environ 20 % plus rapides.
Pour être juste, METR a depuis indiqué que ces chiffres sont dépassés. Son suivi du début de 2026 suggère que les outils plus récents accélèrent probablement bien des développeurs, même si des effets de sélection ont rendu l’ampleur difficile à mesurer. Mais c’est l’écart de perception qui compte ici. Même les experts ne peuvent pas sentir de façon fiable si un outil les aide. « J’ai l’impression d’être productif », ce n’est pas une preuve.
Il y a ensuite l’apprentissage. En janvier 2026, Anthropic, qui conçoit l’un des assistants de programmation les plus populaires, a publié un essai randomisé auprès de 52 développeurs, surtout juniors, qui apprenaient une nouvelle bibliothèque Python. Le groupe qui utilisait l’IA a obtenu des résultats 17 % plus bas à un questionnaire sur des notions utilisées quelques minutes plus tôt, avec le plus grand écart en débogage. Et ils n’étaient pas vraiment plus rapides. Les développeurs qui ont conservé leur compréhension étaient ceux qui utilisaient l’IA pour poser des questions et expliquer des notions, pas pour écrire le code à leur place.
Voilà le schéma dérangeant. Plus on délègue, moins on retient.
Beaucoup d’entre nous codent parce qu’on aime ça
Voici ce qui échappe au clan du « plus personne n’a besoin de coder » : pour bien des développeurs, écrire du code n’a jamais été qu’un moyen d’arriver à une fin.
On s’est lancés là-dedans parce qu’on aimait ça. Le casse-tête d’un bogue retors. La satisfaction tranquille d’une fonction élégante. Ce moment à 1 h du matin où la chose contre laquelle on se bat depuis trois heures débloque enfin, et où on comprend non seulement que ça marche, mais pourquoi. La programmation est un métier, comme l’ébénisterie, la cuisine ou la musique. Personne ne dit à un menuisier qu’il n’a plus besoin d’apprendre les assemblages parce qu’IKEA existe.
Quand le travail consiste à écrire des requêtes, à réviser ce que produit la machine et à surveiller des agents, la partie que beaucoup d’entre nous aimaient disparaît. Ce qui reste peut ressembler beaucoup à de l’assurance qualité pour un stagiaire très rapide et très sûr de lui, qui n’apprend jamais de ses erreurs.
Le piège de la peur de manquer quelque chose
Et pourtant, on continue de l’utiliser. Pas toujours parce qu’on le veut, mais parce qu’on a peur de ne pas le faire.
Chaque semaine apporte un nouveau modèle, un nouvel agent, une nouvelle méthode « 10x », et une nouvelle publication qui laisse entendre que quiconque ne l’utilise pas sera inemployable d’ici Noël. Les gestionnaires demandent pourquoi le billet a pris deux jours quand « l’IA pourrait le faire en dix minutes ». Alors on adopte des outils par peur, pas parce qu’ils améliorent le travail. Même METR a remarqué le changement : à la fin de 2025, un nombre croissant de développeurs refusaient de participer à son étude parce qu’ils ne voulaient pas travailler sans IA pour la moitié de leurs tâches.
Le coût est réel, et il s’accumule :
- Les compétences s’atrophient. Les capacités qu’on n’utilise pas s’effacent. Arrêtez d’écrire vous-même la logique complexe et, un an plus tard, vous remarquez que vous allez vers la boîte de requête avant même d’essayer.
- Le débogage devient plus difficile. Lire le code de quelqu’un d’autre est plus difficile qu’écrire le sien, et le code généré par l’IA est toujours le code de quelqu’un d’autre.
- La concentration disparaît. La concentration profonde est remplacée par une boucle de requête, attente, révision, correction, nouvelle requête. C’est épuisant d’une façon que l’écriture de code l’était rarement.
- Le plaisir s’en va. Le travail va plus vite, peut-être, mais on cesse de le sentir comme le sien.
Beaucoup d’entre nous utilisent activement des outils qui nous rendent moins heureux et moins compétents, parce qu’on a peur de rester derrière. Ce n’est pas du progrès. C’est un tapis roulant.
La ruée vers l’or où tout le monde a une pelle
Un autre fantasme accompagne le vibecoding : que l’IA soit votre billet pour créer la prochaine grande application et devenir millionnaire du jour au lendemain.
Mais pensez à ce que l’IA a vraiment changé. Elle ne vous a pas donné, à vous, un avantage secret. Elle a donné le même à tout le monde. Les mêmes modèles, les mêmes agents, les mêmes requêtes sont à la portée de quiconque a un ordinateur portable et un abonnement. Si vous pouvez vibecoder un suivi d’habitudes en un week-end, la personne suivante le peut aussi, tout comme les milliers de personnes qui l’ont déjà fait.
Quand tout le monde peut créer quelque chose, la chose cesse d’être rare, et c’est la rareté que les gens paient. Pourquoi quelqu’un vous paierait-il pour une application qu’il pourrait décrire à la même IA et obtenir en un après-midi? Le fossé protecteur a disparu. Créer du logiciel était la partie difficile. C’est maintenant la partie facile, ce qui veut dire que ce n’est plus là que se trouve la valeur.
Honnêtement, ça devrait être un soulagement. Vous ne prenez pas de retard dans une course, parce qu’il n’y a pas de course à gagner. Personne ne crée avec l’IA quelque chose que vous ne pourriez pas créer aussi. Vous pouvez relaxer.
Alors plutôt que d’essayer de vendre aux gens quelque chose qu’ils pourraient faire eux-mêmes, tournez l’IA vers votre propre vie. Utilisez-la comme assistante et comme collègue. Laissez-la automatiser les parties fastidieuses de votre entreprise, rédiger les courriels que vous redoutez, organiser vos finances, vous aider à apprendre quelque chose de nouveau ou créer les petits outils dont vous seul aviez besoin. Le vrai gain, ce n’est pas un produit à vendre. C’est une meilleure vie et une meilleure entreprise, les vôtres.
Utilisez l’outil. Ne devenez pas l’outil.
Je ne dis pas que l’IA est inutile, ni que personne ne devrait s’en servir. C’est un outil vraiment puissant, et les recherches ci-dessus suggèrent que le problème tient moins à l’outil qu’à la façon dont on l’utilise. Ceux qui se servent de l’IA pour expliquer, questionner et apprendre gardent leurs compétences. Ceux qui s’en servent pour éviter de réfléchir les perdent.
Voici donc mon plaidoyer pour une approche plus saine :
- Apprenez à coder quand même. On ne peut pas juger un résultat qu’on ne comprend pas. Plus l’IA s’améliore, plus une vraie compréhension prend de la valeur, pas moins.
- Écrivez vous-même les parties difficiles. Laissez l’IA gérer le code répétitif si vous voulez, mais gardez la main sur la logique qui compte.
- Utilisez-la comme tutrice, pas comme prête-plume. Demandez pourquoi. Demandez les compromis. Obligez-la à s’expliquer.
- Protégez le plaisir. Si vous aimez coder, réservez du temps pour simplement coder. Ce n’est pas de l’inefficacité. C’est ainsi qu’on reste bon, et qu’on garde la tête froide.
Le vibecoding peut vous bâtir une application. Il ne peut pas faire de vous un développeur. Et il ne peut certainement pas vous faire aimer ce travail comme beaucoup d’entre nous l’aiment encore.