Le « vibe coding », ou l’écriture de code en utilisant des instructions en langage naturel, est devenu une pratique courante grâce aux outils d’intelligence artificielle, offrant une manière plus rapide et ludique de programmer. Toutefois, selon plusieurs ingénieurs et chercheurs en informatique, cette approche présente des limites importantes. Kevin Wu, fondateur de Leaping AI, reconnaît que presque tout le monde utilise désormais cette méthode, mais souligne que cela ne garantit pas une bonne compréhension du code produit. Il a même constaté que certains employés embauchés ne maîtrisaient pas le fonctionnement du code généré par l’IA, ce qui soulève des questions sur la qualité et la responsabilité du développement logiciel. Des experts comme Nenad Medvidovic, directeur du département d’informatique à l’Université de Californie du Sud, mettent en garde : l’IA est utile pour des tâches simples ou modérément complexes, mais devient moins efficace face à des problèmes complexes. Il compare l’utilisation de l’IA par des débutants à donner une voiture de course à un conducteur inexpérimenté — le risque d’erreurs graves est élevé. Une étude de Stanford confirme cette tendance : entre 2022 et 2025, l’emploi des développeurs débutants (22 à 25 ans) a chuté de près de 20 %, en lien avec l’adoption massive de l’IA dans les métiers du logiciel. Todd Millstein, professeur à UCLA, explique que coder avec l’IA ressemble à travailler avec un jeune développeur : on donne des instructions, on revoit le code, on corrige. Mais l’ingénieur reste responsable du résultat. Il insiste sur le fait que la création du code n’est qu’une partie du cycle de développement, qui inclut la maintenance, la détection de bugs, les mises à jour et l’intégration dans des systèmes complexes. Dans des domaines sensibles comme la finance, la santé ou le marché boursier, la confiance en un code généré par l’IA sans supervision humaine est inacceptable. Jigar Bhati, ingénieur chez OpenAI, affirme que les outils d’IA sont des assistants, pas des remplaçants. Ils sont utiles pour des prototypes rapides, mais un produit viable exige des ingénieurs capables de comprendre le système dans son ensemble. Ritvika Nagula, développeuse chez Microsoft, ajoute que la qualité des réponses de l’IA dépend directement de la qualité des prompts. Sans contexte précis, l’IA peut produire des solutions inadaptées. Malgré ces limites, les bénéfices du vibe coding sont reconnus. Antara Dave, designer produit chez Microsoft, souligne la rapidité d’expérimentation et la créativité qu’il permet. Millstein estime que l’IA libère les ingénieurs des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur les aspects les plus stimulants du développement. Les universités, comme celle de l’USC, révisent leurs programmes pour intégrer l’enseignement de l’IA tout en maintenant l’importance des fondamentaux informatiques. L’avenir du métier d’ingénieur logiciel ne consiste pas à remplacer les humains, mais à évoluer vers une collaboration plus étroite avec l’IA, où la maîtrise du code, la compréhension des systèmes et la capacité à bien interagir avec les outils intelligents deviennent des compétences clés.