Le paysage du développement logiciel vit une mutation forte : l’arrivée massive de modèles d’intelligence artificielle capables non seulement de générer du code, mais d’assister des workflows entiers, change la donne. En parallèle, la pratique dite « vibe coding » décrit un mode où le développeur formule son intention en langage naturel, puis l’outil produit ou modifie le code quasi automatiquement. Enfin, cette approche place l’humain en supervision continue plutôt qu’en écriture ligne par ligne. Analytics Vidhya

Dans cet article, nous allons :

• définir ce qu’est la vibe coding et ses bases techniques,
• expliquer pourquoi c’est important maintenant (fin 2025) pour vous, développeur web,
• comparer les principales solutions : Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.2, et l’éditeur Cursor,
• vous donner un tutoriel pas-à-pas pour débuter,
• proposer des conseils et bonnes pratiques,
• identifier les limites et points d’attention,
• conclure avec des recommandations pratiques.

Temps de lecture estimé : 13 minutes

Définition / bases

Qu’est-ce que la vibe coding ?

En bref, la « vibe coding » est un mode de codage assisté par IA. Concrètement, on « donne le ton » en langage naturel ou semi-structuré et l’outil génère des composants, suggère des refactorings, ou modifie la base de code. De ce fait, le développeur se déplace vers un rôle d’itération et de contrôle qualité. Analytics Vidhya

Principes techniques

• D’abord, l’utilisation de modèles de langue (LLM) pour générer ou compléter du code.
• Ensuite, un contexte long pour accéder au code existant, aux dépendances et aux contraintes fonctionnelles.
• Puis, une interface interactive pour les suggestions, l’autocomplétion et les refactorings intelligents.
• En outre, des modes « auteur » ou « refactor » pour créer des fonctionnalités ou modifier plusieurs fichiers.
• Enfin, une intégration directe dans l’environnement de développement (éditeur, plugin, plateforme).

Pourquoi le terme « vibe » ?

Parce que l’accent se déplace, au départ, de la syntaxe vers l’intention, la créativité et la vitesse d’itération. Ainsi, l’IA prend en charge l’essentiel du code répétitif tandis que le développeur garde la maîtrise des choix techniques.

Acteurs clés du mouvement

• D’une part, les éditeurs/IDEs augmentés par IA (ex : Cursor).
• D’autre part, les modèles IA spécialisés pour la génération et l’assistance (Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.2).
• Enfin, des workflows intégrés à CI/CD et au pair-programming IA/humain.

Pourquoi c’est important en 2025-2026

Gain de productivité et montée en compétence

Pour un développeur web, la vibe coding apporte plusieurs bénéfices. Par exemple, elle réduit les tâches répétitives (boilerplate, templates, intégration UI/UX). De plus, elle accélère la mise en place de prototypes, de MVP et d’itérations rapides. Enfin, elle peut améliorer le « flow » créatif avec moins de friction.

Complexité croissante des projets

Les architectures modernes (frontend + backend + CI/CD + microservices) prennent du temps à configurer et à maintenir. Dans ce contexte, la vibe coding absorbe une partie de la surcharge. Par conséquent, les équipes délivrent plus vite sans sacrifier la qualité lorsqu’elles gardent une supervision rigoureuse.

Disponibilité des modèles et intégrations

Depuis fin 2025, plusieurs modèles performants et des éditeurs spécialisés sont disponibles. À titre d’exemple, l’article « Vibe coding in Google AI Studio » publié en octobre 2025 démocratise l’approche. Analytics Vidhya

Marché et attentes professionnelles

Les entreprises recherchent désormais des développeurs capables d’orchestrer l’IA comme co-développeur. Ainsi, les outils comme Cursor gagnent en adoption dans les équipes. En conséquence, les profils qui maîtrisent ces pratiques prennent un avantage concurrentiel.

Implications pour le développeur web

Concrètement, on passe d’un rôle de « j’écris tout » à un rôle de « je spécifie, je valide, j’améliore ». Toutefois, l’apprentissage du pilotage d’outils IA reste indispensable. En parallèle, une vigilance accrue s’impose pour éviter les erreurs, la dépendance et les coûts mal maîtrisés.

Comparatif / meilleures solutions / outils

Voici une comparaison des solutions majeures. Pour améliorer la lisibilité, la section est découpée en sous-parties courtes et structurées.

Panorama rapide

Avant d’entrer dans le détail, voici un aperçu synthétique des forces et limites de chaque solution. Ensuite, chaque outil dispose d’une fiche courte pour guider le choix.

Outil/solution 1 : Claude 4.5

Présentation

Claude 4.5 est un modèle IA développé par Anthropic, apparu fin septembre 2025. skywork.ai

Atouts

• D’abord, orienté « agentic coding » et workflows longs avec outils intégrés. skywork.ai
• Ensuite, efficace sur le codage complexe, le chaînage d’actions et les refactorings globaux.
• Enfin, disponible via API et offres entreprises.

Inconvénients

• Cependant, le coût peut être élevé pour un usage intensif. skywork.ai
• Par ailleurs, la fenêtre de contexte effective varie selon les déploiements.
• Enfin, l’usage agent nécessite un apprentissage minimum.

Usage recommandé

Idéal pour des applications critiques, des projets d’entreprise ou des refactorings multi-fichiers où la fiabilité prime.

Outil/solution 2 : Gemini 2.5 Pro

Présentation

Gemini 2.5 Pro, modèle IA de Google, vise des contextes très larges et des usages multimodaux fin 2025. skywork.ai

Atouts

• D’abord, un contexte annoncé très large (1 M tokens+). Bind AI IDE
• De plus, de bons retours sur certaines tâches de codage. Reddit
• Enfin, un positionnement multimodal qui peut accélérer le prototypage.

Inconvénients

• Cependant, le coût reste un sujet selon les quotas. Bind AI IDE
• En outre, des retours font état d’erreurs ou de syntaxe perfectible sur des cas pointus. Reddit
• Enfin, l’intégration et les licences varient selon la région.

Usage recommandé

Recommandé lorsque vous traitez de gros volumes de code, avez besoin d’un large contexte ou testez des interfaces multimodales.

Outil/solution 3 : DeepSeek V3.2

Présentation

DeepSeek V3.2 (ou « V3.2-Exp ») se distingue par une approche open-weight et une transparence élevée, fin septembre 2025. Medium

Atouts

• D’abord, mécanisme « Sparse Attention » (DSA) pour efficacité et contexte long. Medium
• Ensuite, prix compétitif pour des usages volumineux.
• Enfin, bon rapport performance/coût pour automatisations et refactorings. skywork.ai

Inconvénients

• Cependant, une part d’expérimentation subsiste selon les cas d’usage. Medium
• De plus, la maturité écosystème reste inférieure aux géants.
• Enfin, des alertes existent sur des biais et la sécurité du code. The Washington Post

Usage recommandé

Approprié pour qui veut un modèle performant à coût réduit, en particulier si l’auto-hébergement ou l’open-weight sont essentiels.

Outil/solution 4 : Cursor

Présentation

Cursor est un éditeur de code assisté par IA (fork de VS Code) édité par Anysphere. Il est souvent cité comme fer de lance de la « vibe coding ». Cursor

Atouts

• D’abord, une interface familière et des suggestions IA directement dans l’IDE. Cursor
• Ensuite, des retours utilisateurs positifs sur la productivité et la gestion de codebase.
• Enfin, une large couverture médiatique qui accélère l’adoption. Financial Times

Inconvénients

• Cependant, une étude indique que des développeurs expérimentés peuvent être ralentis sur un code qu’ils maîtrisent déjà. Reuters
• Par ailleurs, le prix et la licence dépendent de l’abonnement et de l’usage.
• Enfin, les limites reflètent celles des modèles IA sous-jacents.

Usage recommandé

Utile pour intégrer l’IA au quotidien dans l’IDE, tester vite, itérer souvent et garder une boucle de feedback courte.

Tableau comparatif rapide

Outil	Contexte recommandé	Points forts	Points faibles
Claude 4.5	Projet entreprise, workflows longs	Agentic, qualité élevée	Coût, intégration parfois lourde
Gemini 2.5 Pro	Prototypage rapide, code volumineux	Contexte très large, multimodal	Coût, quelques bugs de code
DeepSeek V3.2	Réf-coût, open-weight, contexte long	Efficacité, prix compétitif	Maturité réduite, quelques biais repérés
Cursor	Développement quotidien, IDE IA intégré	Interface dev friendly	Performance variable selon contexte

Tutoriel pas-à-pas

Nous allons créer un petit projet web (front/back) en utilisant la vibe coding avec Cursor et un modèle IA (par exemple Gemini 2.5 Pro ou DeepSeek V3.2) pour illustrer.

Étape 1 : Préparation

1. D’abord, installez Cursor sur votre machine (Windows/macOS/Linux). Cursor
2. Ensuite, créez un projet minimal (ex : dossier my-app, fichiers index.html, main.js, styles.css).
3. Enfin, configurez l’accès API au modèle choisi (Gemini 2.5 Pro via Google ou DeepSeek V3.2 via API dédiée).

Étape 2 : Initier la vibe coding

Dans Cursor, formulez clairement la demande. Par exemple :

« Créer une page d’accueil React + TypeScript avec une barre de menu responsive, un formulaire de contact et connexion à une API REST ». Le modèle propose ensuite la structure : App.tsx, Navbar.tsx, ContactForm.tsx, etc.

Étape 3 : Itération et personnalisation

• D’abord, demandez : « Ajouter une animation de chargement pendant la requête API ».
• Puis, ajoutez : « Activer un thème sombre tout en conservant la palette actuelle ». L’IA met à jour les styles et hooks.

Étape 4 : Refactoring intelligent

Supposons que vous transformiez le formulaire de contact en inscription newsletter. Dans Cursor, sélectionnez le composant ou utilisez la commande IA :

« Transformer ContactForm.tsx en NewsletterForm.tsx, champ email unique, validation, POST vers /api/newsletter ». L’IA effectue le renommage, la mise à jour des imports et propose le nouveau code.

Étape 5 : Test et ajustement

• D’abord, lancez npm run dev.
• Ensuite, vérifiez l’application et corrigez les erreurs éventuelles.
• Au besoin, sélectionnez la zone fautive et demandez : « Corriger l’erreur ‘undefined is not a function’ ici ».

Étape 6 : Export, commit et maintenance

• D’une part, exportez le projet et versionnez-le sur Git.
• D’autre part, générez des fonctionnalités supplémentaires à la demande (ex : page « Tableau de bord » avec graphiques).
• Enfin, révisez systématiquement le code proposé avant déploiement.

Notes et précautions

• Avant tout, gardez un contrôle humain sur le code généré.
• De plus, vérifiez dépendances, licences, style et sécurité.
• Enfin, redoublez d’attention pour le backend, la sécurité et la performance.

Conseils et bonnes pratiques

1. Bien définir le prompt

Plus l’instruction est claire et structurée, meilleurs seront les résultats. Par exemple : « Créer un composant Vue 3 + TypeScript nommé UserList qui récupère /api/users, gère la pagination et permet la suppression ».

2. Garder la supervision humaine

Traitez l’IA comme un assistant. En pratique, révisez chaque bloc, exécutez les tests et mesurez les performances. Ainsi, vous limitez les régressions.

3. Intégrer la vibe coding dans un workflow agile

Utilisez-la pour le prototypage, le refactoring et la génération rapide. Cependant, conservez revues de code, tests et itérations planifiées.

4. Comprendre les quotas et coûts

Les modèles haut de gamme peuvent coûter cher selon le volume. Par exemple, certains retours mentionnent des plafonds élevés pour Gemini 2.5 Pro. Reddit

5. Sécurité et conformité

• D’abord, surveillez les vulnérabilités possibles du code généré.
• Ensuite, si vous utilisez un modèle open-weight comme DeepSeek en production, exigez un audit.
• Enfin, activez un mode de confidentialité dans l’éditeur si le code est sensible. Wikipédia

6. Adapter selon niveau de compétence

• Débutants : confiez le boilerplate à l’IA pour apprendre plus vite.
• Intermédiaires : automatisez les tâches répétitives pour accélérer.
• Avancés : utilisez l’IA pour refactoring, architecture et prototypes ambitieux.

7. Évoluer progressivement

N’imposez pas toute la chaîne d’un coup. Au contraire, procédez par incréments, mesurez les gains et ajustez la stratégie.

Limites et points d’attention

Qualité variable du code généré

Même les meilleurs modèles produisent parfois du code imparfait. Par exemple, des retours signalent des erreurs syntaxiques avec Gemini 2.5 Pro sur certains cas. Reddit

Dépendance et lock-in

Une dépendance excessive à un outil réduit la compréhension du système. Par précaution, alternez génération automatique et écriture manuelle, et documentez les décisions.

Sécurité, conformité et biais

Certains modèles comportent des biais ou génèrent des failles involontaires. Par exemple, des alertes ont été publiées pour DeepSeek. The Washington Post

Performance et contexte extrême

Des fenêtres de contexte massives (ex : 1 M tokens) n’impliquent pas une qualité constante. Ainsi, la performance peut baisser à l’extrême. skywork.ai

Coût et infrastructure

Pour un usage intensif ou en entreprise, les coûts s’additionnent vite. De ce fait, anticipez le monitoring et définissez des plafonds de consommation.

Facteurs humains

Selon une étude, des développeurs expérimentés peuvent être ralentis sur un code qu’ils connaissent bien en utilisant un IDE IA. Reuters

Droits et licences

Lorsque vous générez du code, vérifiez les licences du modèle et les conditions d’utilisation. En cas de doute, consultez le service juridique ou adoptez un modèle open-weight bien audité.

Intégration CI/CD

L’intégration doit rester compatible avec vos pipelines, vos tests et vos revues de code. Autrement, « générer puis déployer » augmente les risques de régression.

Conclusion

La vibe coding devient opérationnelle pour le développeur web. Grâce à Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro et DeepSeek V3.2, ainsi qu’à des environnements comme Cursor, vous pouvez accélérer sans perdre la maîtrise. Concrètement, commencez par un petit périmètre, mesurez le gain, puis étendez prudemment. Enfin, gardez la boucle de contrôle humain active pour la sécurité, la qualité et les coûts.

• Intégrez Cursor avec un modèle IA adapté (DeepSeek V3.2 pour budget, Gemini 2.5 Pro pour contexte long).
• Testez sur un module isolé (formulaire, tableau de bord) et mesurez le ROI.
• Étendez ensuite aux refactorings et aux fonctionnalités complexes, avec revues, tests et garde-fous.

FAQ

1. Qu’est-ce que la vibe coding ?
Un mode de développement assisté par IA où l’on spécifie l’intention en langage naturel et où l’outil génère ou modifie le code en conséquence.

2. Puis-je l’utiliser sur un projet existant ?
Oui. Commencez par une fonctionnalité circonscrite et évaluez l’impact avant d’élargir le périmètre.

3. Quel modèle choisir en premier ?
DeepSeek V3.2 si le coût est prioritaire, Gemini 2.5 Pro si le contexte long est essentiel, Claude 4.5 pour des workflows complexes et des exigences élevées.

4. L’IA remplace-t-elle le développeur ?
Non. L’IA assiste et accélère, le développeur reste responsable de l’architecture, des tests et de la sécurité.

5. Quels risques dois-je anticiper ?
Code incorrect, dépendance, coût, vulnérabilités et problèmes de licence. Par conséquent, imposez des revues et des tests systématiques.

6. Cela convient-il aux grands monorepos ?
Oui, sous réserve d’une fenêtre de contexte suffisante et d’un découpage des tâches. Par ailleurs, maintenez des tests complets et des revues humaines.

7. Est-ce rentable en freelance ?
Souvent oui, surtout pour le prototypage et la réduction du boilerplate. Toutefois, surveillez l’usage API et formalisez le devis.

8. Comment progresser rapidement ?
Multipliez les itérations courtes, entraînez des prompts réutilisables, et capitalisez sur les retours de tests et de revue de code.