Vibe coding : pourquoi votre projet accumule de la dette technique sans que vous le sachiez
Un freelance, une IA, des prompts. Le code arrive vite. Trop vite. Et quand on regarde sous le capot, le projet est déjà en dette technique. Trois cas réels, les signaux d'alerte, et la méthode pour ne pas y laisser votre budget.
Donatien Lefranc
Fondateur & Président, Leando
Le vibe coding : quand l'IA code plus vite que vous ne réfléchissez
Le terme a été popularisé par Andrej Karpathy, cofondateur d'OpenAI. L'idée : tu décris ce que tu veux en langage naturel, l'IA génère le code. Tu ne lis même pas le code. Tu testes le résultat. Si ça marche, tu avances. Si ça ne marche pas, tu reprompts.
Sur un POC de 2 semaines, c'est magique. Sur un produit en production avec des utilisateurs réels, des règles métier et un modèle de données qui doit tenir dans le temps, c'est une bombe à retardement.
Le problème fondamental : l'IA ne pousse pas les développeurs à poser les bonnes questions. N'importe quel prompt obtient une réponse en code. Même un prompt flou. Même un prompt contradictoire avec ce qui a été codé la veille. L'IA ne dit jamais "attends, tu es sûr de ce choix d'architecture ?". Elle code. Toujours.
« L'IA à aucun moment n'a poussé les développeurs à se poser les bonnes questions. N'importe quel prompt obtient une réponse en code. »
— Donatien Lefranc, fondateur de Leando
Trois cas réels de dette technique par vibe coding
Ces cas viennent de notre expérience terrain chez Leando. Ce ne sont pas des hypothèses. Ce sont des projets qu'on a repris, audités, et sauvés.
Cas Sportyum
App sportive vibe-codée : mise en production impossible, contrat Decathlon en jeu
Sportyum, une application sportive, avait été développée par un freelance qui avait massivement vibe-codé avec l'IA. Le code fonctionnait en local. Les démos étaient convaincantes. Mais quand il a fallu passer en production, rien ne tenait.
Les bugs n'étaient pas "organiques" : ils n'étaient pas des erreurs de logique classiques. C'étaient des incohérences structurelles. Le modèle de données n'avait pas été pensé en amont. Chaque feature avait son propre modèle implicite. L'ensemble ne pouvait pas scaler.
L'enjeu était réel : un contrat avec Decathlon était en jeu. Leando a repris le projet, refait le cadrage, restructuré le modèle de données, et stabilisé la base de code pour permettre la mise en production.
Ce qui manquait
Un modèle de données formalisé avant le code. Un cadrage des règles métier. Une revue technique régulière. Le freelance n'était pas mauvais. Il n'avait simplement pas de cadrage.
Cas cadrage
Des devs juniors prennent des décisions d'architecture majeures sans le savoir
Autre situation, autre entreprise. Des développeurs juniors, seuls sur le projet pendant 3 semaines, avaient pris des décisions techniques énormes. Choix de base de données. Structure des relations entre entités. Logique d'authentification. Architecture des APIs.
Le problème : ils n'étaient même pas conscients d'avoir pris ces décisions. Pour eux, ils avaient "juste codé ce que l'IA proposait". Ils n'avaient pas remonté ces choix au management. Personne ne savait que des décisions structurantes avaient été prises.
Quand on le découvre au bout de 3 semaines, c'est rattrapable. Quand on le découvre au bout de 3 mois, c'est un refactoring complet. L'IA a masqué le fait que coder, c'est décider. Et décider sans le savoir, c'est la définition même de la dette technique.
Ce qui manquait
Un cadrage initial avec un référent technique. Un point hebdomadaire sur les décisions d'architecture. Une culture où "j'ai laissé l'IA choisir" déclenche un drapeau rouge, pas un "c'est bon, ça marche".
Cas PME / DSI
4-5 mois de dev, une dette technique qui prend normalement 10-15 ans à accumuler
Une PME avec une DSI interne avait lancé la construction d'un nouveau système. Avec l'IA, l'équipe avait avancé vite. Très vite. En 4 à 5 mois, le système était fonctionnel.
Sauf qu'à l'audit, on a découvert un niveau de dette technique qui prend normalement 10 à 15 ans à accumuler dans un projet classique. En moins de 6 mois.
Comment c'est possible ? Parce que l'IA permet de produire du code à un rythme que la réflexion humaine ne suit pas. Chaque jour, des dizaines de micro-décisions étaient prises sans débat, sans documentation, sans recul. Le code s'empilait. Les incohérences aussi. Et quand la dette devient visible, elle est déjà massive.
La leçon
L'IA compresse le temps. Elle compresse aussi l'accumulation de dette. Ce qui prenait une décennie arrive en un trimestre. Si le cadrage ne suit pas le rythme, le projet est condamné.
Pourquoi le vibe coding produit de la dette technique invisible
La dette technique classique, on la voit venir. Un raccourci pris pour tenir un deadline. Un refactoring reporté. Une migration évitée. C'est un choix conscient, documenté (ou au moins connu).
La dette du vibe coding est différente. Elle est invisible parce qu'elle naît de décisions que personne ne sait avoir prises.
L'IA décide à votre place
Quand vous dites 'crée une API de gestion des commandes', l'IA prend 50 micro-décisions : structure des tables, relations, validations, gestion des erreurs. Chaque décision est raisonnable isolément. Mais personne ne les a validées ensemble. Et elles ne sont pas cohérentes d'une feature à l'autre.
Le modèle de données n'est pas pensé
Le modèle de données est la pierre angulaire d'un projet stable et maintenable. C'est la première chose que le vibe coding sacrifie. L'IA crée des tables à la volée, feature par feature. Le résultat : un modèle de données Frankenstein, incohérent, impossible à faire évoluer sans tout casser.
Les bugs sont non organiques
Les bugs classiques sont logiques : une condition oubliée, une edge case non gérée. Les bugs du vibe coding sont structurels : deux features partent de suppositions contradictoires sur le même concept métier. On ne peut pas les fixer avec un patch. Il faut reprendre l'architecture.
« Le modèle de données, c'est vraiment la pierre angulaire d'un projet stable et maintenable sur le long terme. Sans cadrage préalable, l'IA produit de la dette technique en quelques semaines, pas en dix ans. »
— Donatien Lefranc, fondateur de Leando
5 signaux que votre projet a été vibe-codé
Le code 'marche' mais personne ne peut l'expliquer
Demandez à votre équipe : 'Pourquoi le modèle de données est structuré comme ça ?' Si la réponse est 'c'est ce que l'IA a proposé', vous avez un problème. Le code devrait refléter des décisions humaines délibérées, pas des suggestions acceptées par défaut.
Chaque nouvelle feature casse quelque chose
C'est le signe que les features ont été codées isolément, chacune avec ses propres suppositions. Il n'y a pas de contrat entre les modules. Pas de modèle de données partagé. Chaque ajout est un coup de dés.
La mise en production est repoussée en boucle
Le projet fonctionne en démo. Il fonctionne en local. Mais dès que vous essayez de déployer, les problèmes s'empilent. Comme dans le cas Sportyum : le code n'a pas été conçu pour la production.
Le dev ou le freelance ne peut pas montrer le modèle de données
Si votre prestataire ne peut pas vous montrer un schéma de base de données clair en 5 minutes, c'est que le modèle a été généré au fil de l'eau par l'IA. C'est le signal le plus fiable d'un projet vibe-codé.
Vous avez avancé très vite les 2 premiers mois, et tout ralentit
La vélocité initiale du vibe coding est réelle. C'est ce qui la rend séduisante. Mais la courbe s'inverse toujours. À partir du mois 3, chaque feature prend plus longtemps que la précédente. C'est la dette technique qui commence à peser.
Comment éviter la dette technique du vibe coding
La solution n'est pas de bannir l'IA. C'est de faire ce que le vibe coding saute : le cadrage.
1. Cadrage du modèle de données avant la première ligne de code
Avant de coder, répondez à une question : quels sont les concepts métier de votre projet, et comment ils sont liés entre eux ? Un utilisateur, c'est quoi ? Une commande, ça a quoi comme propriétés ? Comment une facture se rattache à un client ? Formalisez ça dans un schéma. Pas 50 pages de specs. Un schéma relationnel clair, sur une page. C'est le document de référence que l'IA ET les devs doivent respecter.
2. Revue des décisions d'architecture chaque semaine
Chaque semaine, 30 minutes. 'Quelles décisions techniques ont été prises cette semaine ? Lesquelles ont été prises par l'IA ? Sont-elles cohérentes avec le modèle de données ?' Ce point simple empêche l'accumulation silencieuse de dette. Il force la prise de conscience que coder, c'est décider.
3. Un référent technique sur chaque projet, même court
Ça peut être un CTO à temps partiel. Un senior en revue 2h par semaine. L'important : quelqu'un qui ne code pas sur le projet mais qui peut dire 'ce choix va nous coûter cher dans 3 mois'. Sans ce regard extérieur, le vibe coding est un train sans frein.
4. Tester en conditions réelles, pas en conditions de démo
L'IA génère du code qui passe les tests unitaires. Les tests unitaires ne représentent pas la production. Testez avec de la concurrence, du volume, des cas limites. Testez le déploiement avant d'avoir 100 % des features. Découvrez les problèmes quand ils sont petits.
Ce que ça veut dire pour un dirigeant
Si vous avez lancé un projet avec un freelance ou une petite équipe qui utilise l'IA, posez une question : "Montre-moi le modèle de données."
Si la réponse est un schéma clair avec des décisions documentées, vous êtes probablement en bonne posture. Si la réponse est un silence gêné ou "c'est dans le code", vous avez de la dette technique. La question n'est pas si elle va exploser, mais quand.
Le vibe coding n'est pas un problème de technologie. C'est un problème de méthode. L'IA est un formidable accélérateur, mais elle accélère aussi l'accumulation de problèmes quand il n'y a pas de cadrage.
3 à 5 jours de cadrage en amont évitent 2 à 6 semaines de refactoring en aval. C'est le meilleur investissement qu'un projet technique puisse faire.
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Questions fréquentes
Le vibe coding, c'est quand un dev utilise l'IA pour générer du code en décrivant ce qu'il veut en langage naturel, sans vérifier la logique, l'architecture ou les implications techniques du code produit. L'IA répond toujours. Le problème : elle répond sans poser de questions.
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