L’ère de la programmation assistée par l’intelligence artificielle, loin d’être une révolution constructive, s’impose comme une dérive technologique qui menace la viabilité à long terme des systèmes d’entreprise. Ce phénomène, que l’on peut qualifier de « coding par vibe », consiste à accepter aveuglément les suggestions d’outils d’IA sans en comprendre les implications architecturales. Le résultat ? Des applications fonctionnelles en démo, mais instables, inmaintenables et potentiellement dangereuses en production. Ce n’est pas une amélioration : c’est une régression sous couvert de modernité, alimentée par des métriques trompeuses et une culture de l’innovation à court terme. Les développeurs, pressés par des objectifs de livraison rapides, traitent les modèles d’IA comme des architectes infallibles. Ils copient-collent des fragments de code sans vérifier leur cohérence avec le design global du système. Le résultat est un codebase hétéroclite : des fonctions utilisent des patterns fonctionnels, d’autres sont orientées objet, les gestionnaires d’erreurs varient d’un module à l’autre, et certaines erreurs passent inaperçues. L’IA ne comprend pas la qualité, la durabilité ou les contraintes d’entreprise. Elle optimise pour la simplicité immédiate, non pour la maintenabilité sur plusieurs années. Cette approche génère un endettement technique exponentiel. Chaque suggestion non réfléchie crée des dépendances invisibles, des failles de sécurité, des problèmes de conformité licence, et une documentation absente. Les outils de sécurité statique échouent à détecter des patterns inhabituels mais valides. Les pipelines CI/CD passent, mais ne garantissent plus la qualité. Les contrats API changent sans mise à jour des spécifications, provoquant des ruptures d’intégration. Les performances, excellentes en développement, s’effondrent sous charge réelle : requêtes N+1, fuites de mémoire, épuisement des connexions. L’observabilité devient illusoire. Les logs manquent de contexte, les traces distribuées sont brisées, les métriques ne reflètent pas la réalité. Les équipes passent des jours à déboguer des comportements inexplicables, car l’IA a généré du code sans tenir compte des exigences opérationnelles. Les tests, souvent auto-générés, augmentent la couverture sans valider les besoins métiers. Pourquoi les CTOs, souvent des leaders techniques expérimentés, autorisent-ils ce déclin ? Parce qu’ils sont piégés par des métriques superficielles : vitesse de livraison, satisfaction des développeurs, points d’histoire par sprint. Les fournisseurs d’IA vendent la performance immédiate, pas la durabilité. La pression des conseils d’administration pour « innover » et « accélérer » favorise le théâtre de l’innovation, où refuser une technologie devient synonyme de résistance au progrès. La solution n’est pas d’abandonner l’IA, mais de l’intégrer avec discipline. Il faut imposer une revue humaine systématique des suggestions, basée sur la cohérence architecturale, non sur la syntaxe. Des règles claires doivent guider l’acceptation des patterns. Des outils automatisés doivent détecter les déviations, les dépendances dangereuses, les lacunes documentaires. Les processus de sécurité, de tests et de documentation doivent s’adapter à l’IA, sans être contournés. L’avenir appartient aux entreprises qui utilisent l’IA comme un amplificateur de jugement humain, pas comme un remplaçant. Celui qui choisit la discipline aujourd’hui gagnera en productivité durable. Celui qui s’abandonne à la « vibe coding » paiera un prix élevé : des systèmes instables, des ruptures métier, et une perte de crédibilité technique. Le moment de vérité est arrivé. La question n’est plus de savoir si on utilise l’IA, mais de savoir si on la maîtrise.