Dans cet épisode de PME, l’animateur reçoit Cyndie Feltz, Nicholas Milot et Dominique Derrier pour discuter du vibe coding — une tendance qui consiste à générer du code quasi entièrement à l’aide d’outils d’intelligence artificielle, souvent sans posséder de solides bases en développement. Le ton est décontracté, ponctué d’humour, mais le fond du propos est sérieux : si le vibe coding ouvre des portes fascinantes, il comporte aussi des risques bien réels, particulièrement en matière de sécurité et de maintenabilité.

Pour illustrer le concept, Cyndie propose une analogie percutante : imaginez construire une maison en se contentant de décrire vocalement ce qu’on veut — la couleur des murs, l’emplacement des fenêtres — sans aucune connaissance en construction. Le résultat visuel peut être bluffant, mais irait-on habiter cette maison ? Probablement pas, car personne n’a pensé aux normes antisismiques, aux règles du bâtiment, à la plomberie ou à l’électricité.

L’analogie tient parfaitement pour le développement logiciel : une application vibe codée peut avoir l’air fonctionnelle et même impressionnante en surface, tout en étant criblée de failles de sécurité, dépourvue de gestion des erreurs, et incapable de passer en production. Le rendu visuel crée une illusion de compétence qui peut être dangereuse si l’on n’a pas les bases pour évaluer ce qu’on a réellement construit.

Les participants s’accordent néanmoins à reconnaître la valeur réelle du vibe coding dans certains contextes précis :

Nicholas souligne que le scénario change radicalement si c’est un expert qui utilise le vibe coding pour accélérer son travail plutôt qu’un non-initié qui s’y fie aveuglément. Un développeur expérimenté sait quelles questions poser, quelles contraintes intégrer dans ses prompts, et surtout quand le code généré est insuffisant ou dangereux.

Cyndie, qui œuvre dans le domaine de la sécurité, pointe plusieurs vulnérabilités typiques du vibe coding :

Un exemple concret frappe les esprits : en février 2026, Amazon aurait subi une interruption de service d’environ 13 heures après qu’un employé a utilisé un outil de type Cursor (l’éditeur interne « Kiro ») pour supprimer et recréer des secrets et des connexions, mettant accidentellement AWS hors ligne. En réaction, Amazon a instauré une règle interne obligeant les développeurs juniors et intermédiaires à faire approuver leurs mises en production par un développeur senior — ce qui revient à admettre officiellement que l’expérience humaine reste indispensable.

Nicholas insiste sur un autre écueil : le code vibe codé est difficile à maintenir. Sans documentation adéquate, sans architecture réfléchie, le code généré par IA ressemble à du Perl écrit en une ligne — on ne comprend plus ce qu’on a fait quelques semaines plus tard. Plus l’application grossit, plus la gestion du contexte entre les différents agents IA devient complexe, et plus il faut investir dans des fichiers de documentation (Markdown, instructions de projet) pour garder le cap.

Un autre cas inquiétant est évoqué : un LLM qui invente une dépendance npm inexistante. Des centaines de dépôts GitHub se sont retrouvés à référencer un package qui n’existe pas, parce que l’IA l’avait suggéré avec confiance. Au-delà du dysfonctionnement, le risque de sécurité est évident : si quelqu’un crée un vrai package malveillant portant ce nom, il serait automatiquement adopté par tous ces projets.

La métaphore finale la plus juste est celle de l’exosquelette : le vibe coding décuple les capacités de ceux qui savent déjà marcher, mais ne remplace pas les jambes. L’humain reste central. L’IA accélère, automatise et débloque des possibilités nouvelles — mais elle ne remplace ni le jugement, ni l’expérience, ni la responsabilité.

La course à la vitesse pousse les entreprises à sacrifier la qualité et la sécurité, ce qui mène inévitablement à des échecs retentissants. Le consensus des panélistes : utiliser le vibe coding pour explorer et prototyper, puis confier la production à des processus rigoureux, idéalement guidés par des personnes qui comprennent ce qu’elles construisent.