FAQ

Questions fréquentes à propos de notre approche IA & Vibe Coding

On parle d'IA tous les jours, en quoi est-ce différent aujourd'hui ?
Les capacités des LLMs ont considérablement évolué. Depuis début 2025, une avancée majeure est apparue : les LLMs disposent désormais de véritables capacités de raisonnement.
  • Avant 2025 : les modèles savaient générer du code syntaxiquement correct, mais commettaient de nombreuses erreurs de logique.
  • Aujourd'hui : les LLMs sont capables de suivre un raisonnement (Chain of Thought) et produire du code fiable, cohérent et fonctionnel.

👉 Cette évolution change fondamentalement les possibilités offertes par l'IA pour le développement logiciel.

Pourquoi est-il difficile de coder avec l'IA ?
Dans toutes les expérimentations qu'on a pu faire, les "erreurs" de l'IA étaient liées à des ambiguïtés ou à des manques dans les instructions. La démarche est partie de ce constat : l'IA sait très bien coder, ce sont les "prompts" qui sont souvent incomplets ou ambigus. L'objectif est donc d'être exhaustif dans les instructions qu'on donne à l'IA.
Les gains plafonnent à 25%, peut-on faire mieux ?
L'IA est souvent utilisée comme assistance pour les équipes de développement, avec à la clé un gain de 25% d'efficacité. Il y a effectivement un paradoxe lorsqu'on voit la capacité de l'IA et ce constat : on s'attendrait à des gains beaucoup plus significatifs.

Pour atteindre des gains de productivité d'un autre ordre (x2, x10, ...), il faut changer d'approche. Votre capacité à comprendre les besoins du client et apporter des réponses pertinentes sera le facteur limitant, puisque vous aurez potentiellement à votre disposition une équipe de 3, 50 ou 1000 développeurs. La proximité client, l'expertise et les données seront au coeur de la compétitivité de demain.

Pourquoi voit-on beaucoup de déception sur l'IA ?
Parce qu'on attend de l'IA plus que ce que l'on attendrait d'un développeur.
  • L'IA "code en aveugle" sans pouvoir tester son propre code
  • Les instructions sont souvent ambigües ou incomplètes
Pour réussir, il faut :
  • Intégrer l'ensemble du process (design, code, compile, test).
  • Rédiger des spécifications claires et précises.
  • Comprendre les domaines d'excellence et les limites de l'IA.
Propriété Intellectuelle : l'IA va-t-elle utiliser mon savoir-faire ?
Non. La confidentialité de vos données est garantie par les principaux fournisseurs d'IA. Les données ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Notre plateforme utilise ChatGPT via API, conformément aux conditions d'utilisation qui garantissent la non-exploitation des données. À l'avenir, des modèles open source viendront compléter cette offre.
L'IA peut-elle vraiment coder une application entière ?
Oui, à condition de découper l'application en modules et d'aborder le développement avec méthode. L'IA a du mal à digérer de longues spécifications, même si elle progresse rapidement. Ce problème est appelé NIAH « Needle In A Haystack » (test de « l'aiguille dans une botte de foin »). Une méthodologie claire et un découpage modulaire permettent d'obtenir des livrables complets et cohérents.
En quoi la démarche est-elle différente du Vibe Coding ?
Une application métier se construit avec des spécifications et non une simple conversation. La démarche de Vibe Coding doit être adaptée pour répondre à des besoins applicatifs en entreprise. Nous intégrons les spécifications dans une démarche Vibe Coding avec une approche RAD (Rapid Application Development).
Quel sera le rôle des Product Owners demain ?
Les Product Owners auront un rôle central : ils devront rédiger des Product Requirement Documents. Les PRD ressemblent à des spécifications technico-fonctionnelles (besoins métier + éléments techniques comme API, structures de données). L'IA aidera à générer automatiquement le code à partir de ces spécifications, mais la qualité des spécifications restera déterminante.
Quelle sera la place des développeurs ?
Les développeurs restent indispensables pour :
  • Définir l'architecture, les méthodes et les outils.
  • Compléter les tâches que l'IA ne sait pas faire (modules critiques, ergonomie).
  • Industrialiser, finaliser et valider les 20% restants du projet.
  • Assurer sécurité, qualité et pérennité du code produit.
L'IA est-elle adaptée à tous les projets ?
L'IA est particulièrement efficace pour les applications métiers. Elle excelle sur les règles métier, mais reste limitée pour l'UX et pour des algorithmes très spécifiques ou critiques.
Comment garantir la cohérence d'une application générée par l'IA ?
La méthode est la clé. Il faut définir by design :
  • Un plan, une charte graphique et des règles claires.
  • Des briques réutilisables et des API stables.
  • Encadrer l'IA avec des instructions précises et des outils performants.
Comment s'assurer de la qualité du code généré ?
En appliquant : TDD, des règles de codage, des linters (ESLint) et une CI/CD avec tests et revues.
Comment stabiliser les API ?
En les intégrant directement dans les spécifications : règles métier, contrats, versions, contraintes.
Comment stabiliser l'UX ?
L'UX repose sur : une charte graphique, un layout, des composants réutilisables et des parcours utilisateurs.
Idées reçues
  • Le Vibe Coding est réservé aux cas simples → Faux.
  • Avec le Vibe Coding, plus besoin de méthode → Faux.
  • Les développeurs vont disparaître → Faux.
  • On peut tout faire avec l'IA → Non.
  • Il faut choisir entre IA et dev classique → Faux.
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