Notion popularisée dans le courant de l’année 2025, le vibe coding s’inscrit dans une tendance de fond : celle d’un code plus accessible, plus intuitif et plus immédiat. À l’heure où les IA bouleversent les méthodes de conception des produits, il incarne une nouvelle façon d’expérimenter et de créer sans friction, entre intuition et exécution. Au-delà de l’aspect buzzword, cette pratique pourrait donner lieu à une mutation durable du rapport entre idée et production, où le prototypage devient une extension naturelle de la réflexion produit.
Le vibe coding : un état d’esprit
Qu’est-ce que le vibe coding ?
Le vibe coding peut se définir comme une manière de coder par intuition, en laissant de côté la rigueur méthodologique au profit de l’expérimentation et du ressenti. L’objectif n’est pas d’écrire un code parfait, mais de faire émerger rapidement quelque chose qui fonctionne, quitte à improviser en chemin. Cette approche se retrouve particulièrement dans les contextes d’exploration ou de hackathons, où la priorité est de donner vie à une idée sans se laisser freiner par les contraintes formelles de l’ingénierie logicielle. Le code devient alors un moyen d’expression créatif, un support pour tester un concept, valider une sensation ou capturer une “vibe” plutôt qu’un livrable figé.
Usecase : Vibe coding : comment ça se traduit concrètement ?
Le contexte du use case :
Imaginons que je sois PM sur une application de cartographie pouvant générer des itinéraires suivant différents modes de transport. L’objectif est de tester l’ajout d’une option de covoiturage au sein du moyen de transport “Voiture”, tout en explorant comment les outils d’IA peuvent accélérer cette phase d’expérimentation.
Les objectifs produit sont doubles :
– Fonctionnels : ajouter le covoiturage aux modes de transport existants (voiture, transports en commun, vélo, etc.)
– Business : promouvoir ce nouveau mode pour générer de la conversion, avec un enjeu de monétisation associé.
Le setup technique :
Pour cette démonstration, j’utilise Cursor, un outil qui combine la puissance des LLM (comme ChatGPT ou Claude) avec l’éditeur de code (IDE) Visual Studio Code.
Cursor se présente comme une colonne de chat intégrée à l’IDE, dans laquelle je peux directement écrire des prompts pour modifier ou générer du code sur ma base locale.
ChatGPT et Cursor vont ensuite collaborer pour puiser les éléments nécessaires dans le design system existant afin de générer une interface cohérente. En cas de blocage pour accéder au design system réel, il serait possible d’utiliser Tailwind, un framework CSS, pour gérer la partie front-end.
La phase d’expérimentation :
Je demande à ChatGPT de m’aider à formuler des prompts précis à partir de mes besoins fonctionnels :
– Prompt 1 : “Ajoute un mode de transport covoiturage fonctionnel au même titre que les autres modes.”
– Prompt 2 : “Dans le mode de transport “Voiture”, ajoute une bannière verte avec un message pour promouvoir le covoiturage”
Ces instructions sont ensuite saisies dans Cursor. L’outil applique les modifications en générant le code correspondant. Un nouvel onglet “Covoiturage” apparaît dans l’interface, accompagné d’une bannière promotionnelle stylisée en vert, au-dessus des résultats de recherche d’itinéraire du mode “Voiture”.
L’IA complète même les données associées au covoiturage (distance, durée estimée, état du trafic, coût du trajet, etc.) comme si le mode était déjà intégré à l’application.
Le résultat :
En quelques minutes, sans écrire une seule ligne de code manuellement, j’obtiens une première version interactive du nouveau mode de transport. C’est une maquette fonctionnelle : imparfaite, mais suffisamment crédible pour illustrer une idée, tester un concept ou préparer une future phase de design et de développement.
Fondamentalement, le vibe coding repose sur une approche expérimentale et itérative : on commence à construire sans tout maîtriser, porté par la curiosité et l’envie d’essayer. L’important n’est pas de prévoir chaque étape, mais de progresser par essais et ajustements, en apprenant à mesure que le prototype prend forme. C’est une posture d’exploration : accepter de se tromper, corriger vite, et recommencer jusqu’à ce que la bonne idée prenne vie.
Quels outils pour essayer le vibe coding ?
Le mouvement du vibe coding s’est rapidement accompagné d’une vague d’outils dédiés, pensés pour accélérer la création et transformer une idée en prototype en quelques minutes seulement. En voici une sélection non-exhaustive à titre d’exemples :
| Outil | Type | Points forts | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| Cursor | Assistant de code | Éditeur de code avec suggestions IA pour un développement efficace | Prototypes à forte composante backend |
| Windsurf | Assistant de code | Flux IA contextuels, autocomplétion intelligente, capacités autonomes | Projets complexes et grandes bases de code |
| Replit | Assistant de code + Prototypage IA | Complétion/génération de code IA (Ghostwriter) et création d’apps via prompts, avec collaboration et déploiement cloud | Développement polyvalent : de l’assistance au code complet jusqu’au déploiement |
| v0 | Prototypage IA | Génération rapide d’interfaces à partir de prompts | Fonctionnalités front-end |
| Bolt | Prototypage IA | Prototypage ultra-rapide à partir de prompts et de maquettes | Prototypes rapides et phases d’idéation précoce |
| Lovable | Prototypage IA | Prompts accessibles pour un prototypage intuitif | Itérations rapides |
| Base44 | Prototypage IA | Génération d’apps sans code à partir de descriptions, bonne gestion du contenu dynamique | Produits “0-to-1” pour utilisateurs non techniques |
A noter que Cursor et Windsurf permettent de travailler en local sur un projet, donc d’être propriétaire de sa base de code, ce qu n’est pas le cas de toutes les solutions tierces hébergeant du code.
Ces nouveaux outils de création assistée par l’IA ne cherchent pas à remplacer les méthodes de développement traditionnelles. Ils occupent l’espace entre la technique et la créativité. Ils ouvrent une zone d’expérimentation commune, où développeurs, designers et product managers peuvent concrétiser une idée sans passer par un cycle complet de production. Le vibe coding devient ainsi un levier d’innovation transversal, accessible à tous les profils d’une équipe produit, un moyen d’explorer, de visualiser et de tester avant même de formaliser.
Une nouvelle “hard skill” dans le scope du Product Manager ?
Le vibe coding : un outil puissant pour la phase de discovery
Les Product Managers disposent désormais de nouveaux leviers pour prototyper rapidement grâce à l’IA : création d’une landing page, logique métier simple, interface de test ou encore intégration légère à une base existante.
Cette évolution offre plusieurs avantages :
– Moins de dépendance vis-à-vis des développeurs pour valider une idée simple.
– Plus de vélocité pour tester une hypothèse.
– Une implication directe dans la phase de “build to learn”.
Le vibe coding accélère ainsi la recherche et les tests, qu’il s’agisse de valider une proposition de valeur (A/B tests, simulateurs, onboarding interactif) ou d’aligner les parties prenantes autour d’un concept visualisable. En générant rapidement des artefacts tangibles, le PM facilite la compréhension commune d’une intention et stimule l’exploration collective.
Dans ce cadre, le rôle du PM évolue : il formule une intention, interagit avec l’IA, ajuste et teste, jusqu’à obtenir un prototype fonctionnel. Il ne remplace pas les designers ou les développeurs, mais gagne en autonomie sur la phase d’exploration.
À plus long terme, le vibe coding pourrait devenir une compétence hybride clé, à la croisée du développement, du design et du prompting. On pourrait bientôt attendre d’un PM qu’il sache “prompt-coder” ou orchestrer une IA de développement, comme on attend aujourd’hui une maîtrise du SQL ou d’Excel avancé.
Limites et risques du vibe coding
Dette technique
Le vibe coding valorise l’instantané, l’inspiration et la vitesse. Cette logique peut conduire à un code peu lisible, non documenté et difficile à maintenir. Sans cadre clair, l’accumulation de “quick wins” finit souvent par générer une dette technique coûteuse à corriger par la suite.
Dépendance à l’IA
Lorsque l’on s’appuie trop sur l’IA sans comprendre réellement le code produit, on perd en maîtrise et en fiabilité. La qualité du résultat dépend alors davantage de la formulation du prompt que des compétences techniques. Cela limite la capacité à corriger ou faire évoluer le projet.
Absence de scalabilité
Un prototype monté en vibe coding fonctionne souvent très bien en local ou en démo, mais rarement à l’échelle. Sans structure robuste, il est difficile à tester, industrialiser ou intégrer dans une architecture existante.
Difficulté à collaborer
Pratique souvent individuelle, le vibe coding s’intègre mal dans un travail d’équipe s’il n’est ni versionné, ni documenté. Ce manque de formalisation peut rendre la reprise de projet complexe et freiner la collaboration entre pairs.
Illusion de compétence
La facilité apparente du code assisté peut donner l’impression de “tout savoir faire”. Pourtant, sans socle technique solide, on se heurte rapidement à des limites : performance, sécurité, interopérabilité… Le vibe coding est une porte d’entrée stimulante, mais ne remplace pas l’apprentissage des fondamentaux du développement.
Confidentialité et propriété
Selon les outils d’IA employés, le contenu saisi ou généré peut transiter par des serveurs externes, exposant ainsi un risque de fuite ou d’usage non maîtrisé de données sensibles notamment lorsqu’il s’agit de code propriétaire. Par ailleurs, la propriété du code généré n’est pas toujours évidente : certains outils réservent des droits d’usage ou de co-propriété. Avant d’intégrer ces solutions dans un projet réel, il est donc crucial de vérifier les conditions de stockage et de propriété des données.
Conclusion
Le vibe coding n’est ni une méthode miracle ni une menace pour les pratiques existantes. C’est un nouvel espace d’expérimentation entre intuition, IA et création. S’il comporte des limites bien réelles, il ouvre aussi la voie à une nouvelle culture produit, plus itérative et décomplexée. Pour les Product Managers, s’y intéresser, c’est comprendre comment les outils d’IA redéfinissent le lien entre idée et exécution, et comment cette accélération peut nourrir la réflexion produit, sans sacrifier la rigueur.
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