D’après des chiffres récents, près de la moitié des équipes de développement ont d’ores et déjà adopté des outils de codage IA depuis 2023, avec à la clé des gains d’efficacité concrets lorsqu’il s’agit de projets basés sur le vibe coding. En abaissant les barrières techniques à l’entrée, le vibe coding facilite l’accès au développement logiciel, mais s’accompagne souvent d’une baisse de qualité. L’IA fournit la « vibe », c’est-à-dire une structure ou un schéma suggéré, que certains développeurs sont tentés d’accepter sans analyse critique ni compréhension approfondie.

Les approches de développement traditionnelles reposent sur la maîtrise de langages de programmation précis et le respect rigoureux des règles syntaxiques. Le vibe coding réduit la nécessité de maîtriser toutes les subtilités de ces langages et modèles de développement, sans pour autant les rendre obsolètes. Cette tension entre accessibilité et rigueur reflète une transformation plus large de la manière dont les logiciels sont conçus.

L’IA bouleverse en profondeur la notion même du développement. Les équipes peuvent désormais se concentrer sur les résultats à atteindre plutôt que sur les détails techniques d’implémentation. La logique, les exigences commerciales et l’expérience utilisateur prennent désormais le pas sur la pure syntaxe ou l’expertise technique. Les entreprises accordent une valeur croissante aux professionnels capables de relier la vision produit à l’exécution technique, souvent sans écrire une seule ligne de code conventionnel.

Mais si le vibe coding offre un potentiel sans précédent pour accélérer les cycles de développement et démocratiser la création de logiciel, il doit être déployé et encadré avec discernement, avec une gouvernance solide, pour garantir que la vitesse ne compromette pas la qualité et  la maintenance du code.

L’IA agentique et le vibe coding : une combinaison puissante

Le vibe coding constitue une première étape dans le développement assisté par l’IA, tandis que l’IA agentique poursuit cette évolution.

Là où le vibe coding consiste à « faire fonctionner quelque chose » rapidement (souvent au détriment de la robustesse, de l’efficacité ou de la pérennité), l’IA agentique peut intervenir pour combler ce manque. Les agents intelligents sont capables de traiter des instructions abstraites comme « créer une base de données clients » et d’en assurer eux-mêmes la mise en œuvre technique, transformant un prototype rapide en une solution bien conçue.

Alors que le vibe coding repose principalement sur des prompts en langage naturel, l’IA agentique s’inscrit dans un écosystème de développement autonome. Cette distinction est essentielle. Le vibe coding implique en effet une interaction humaine avec l’IA sans exiger une connaissance approfondie du code. L’IA agentique, quant à elle, prend des décisions, planifie et exécute de manière autonome en fonction d’un objectif défini.

Les deux approches sont complémentaires. Le vibe coding facilite l’interaction entre l’humain et l’IA par le biais du langage naturel, tandis que les agents s’appuient sur cette base pour devenir de véritables partenaires autonomes. Ces systèmes intelligents ne se contentent plus de réagir aux demandes : ils les anticipent, prennent des décisions et agissent avec un minimum de supervision.

L’IA agentique améliore le vibe coding en s’intégrant directement dans les workflows de développement : révisions de code avancées, recommandations sur l’architecture ou l’infrastructure et adaptation continue aux besoins. Selon une étude de Deloitte, 25 % des entreprises utilisant l’IA générative testeront des projets pilotes d’IA agentique dès 2025, un chiffre qui pourrait doubler d’ici 2027.

Mettre en œuvre une stratégie évolutive : mode d’emploi

Pour une adoption réussie du vibe coding et de l’IA agentique, les équipes techniques et les responsables peuvent suivre ces six étapes :

1. Commencer par l’assistance IA : en familiarisant les équipes de développement avec des outils d’IA conçus pour automatiser les tâches répétitives. L’objectif est de renforcer la confiance et la fluidité dans l’usage de ces outils pour le codage, la documentation ou la résolution de problèmes simples.

2. Étendre l’usage de l’IA à l’ensemble du cycle de développement : le but est d’intégrer les outils d’IA dans les phases de test, de débogage, de revue de code, en identifiant les processus chronophages que l’IA peut optimiser sans perturber les équipes.

3. Mettre en place un cadre de gouvernance clair : il faut définir des règles précises sur l’usage des outils d’IA, les droits d’accès aux données, les standards de qualité, et les modalités de collaboration inter-outils.

4. Déployer des agents d’IA pour des tâches ciblées : en confiant à des agents des tâches autonomes bien délimitées, comme l’optimisation d’une requête SQL, tout en garantissant la qualité du code.

5. Généraliser l’intégration des agents d’IA : en élargissant progressivement leur champ d’action à des projets plus complexes. L’idée est de réorganiser les équipes pour favoriser des groupes pluridisciplinaires alliant compétences techniques et connaissance métier.

6. Améliorer en continu grâce au feedback : en suivant les performances des agents, en affinant les boucles de rétroaction, et en formant les équipes sur des compétences clés : prompt engineering, collaboration avec les systèmes d’IA, supervision efficace.

Le rôle des ingénieurs en pleine mutation

À mesure que l’IA agentique et le vibe coding prennent en charge les tâches répétitives, le rôle de l’ingénieur évolue. Les développeurs juniors font face à une courbe d’apprentissage plus abrupte, avec moins de tâches simples pour acquérir de l’expérience. Les seniors, eux, doivent s’adapter à un un rôle plus stratégique dans un environnement co-piloté par l’IA.

De nouveaux rôles spécialisés émergent, tels que les prompts engineers, qui guident et affinent efficacement les résultats de l'IA. Les compétences les plus prisées sont désormais la conception d'architecture, la réflexion stratégique et la capacité à collaborer efficacement avec les systèmes d'IA.

Si ces mutations peuvent fragiliser certains rôles ou influencer les niveaux de rémunération, elles ouvrent aussi de nouvelles opportunités pour les professionnels qui considèrent l’IA comme un levier et non comme une menace. Les ingénieurs les plus performants seront ceux qui s’appuieront sur l’IA pour automatiser les opérations courantes, et concentrer leur expertise sur l’innovation et la résolution stratégique de problèmes.

Les entreprises qui adoptent le vibe coding et l'IA agentique bénéficient d’un avantage concurrentiel significatif grâce à des cycles de développement accélérés, une meilleure qualité du code et une allocation plus efficace des ressources. A défaut de s'adapter, certaines d’entre elles risquent d'être rapidement dépassées dans un environnement où l’IA impose un nouveau rythme dans les standards du développement.