Vibe Coding : la dette technique : pourquoi elle apparaît et comment l'éviter

Un prototype fonctionnel peut être mis au point en un après-midi, l’IA se chargeant d’écrire la majeure partie du code, mais le travail nécessaire pour assurer son bon fonctionnement est beaucoup plus difficile à évaluer à ce stade. La dette technique liée au « Vibe Coding » s’accumule lorsque les équipes étendent ou déploient du code généré par l’IA sans disposer d’une compréhension, de tests, d’une documentation ou d’une appropriation suffisants.

Cet article aborde les causes de cette dette, les signes avant-coureurs à surveiller, les moyens de la prévenir dans les nouveaux projets et la manière de traiter la dette déjà intégrée à une application existante.

Qu’est-ce que la dette technique liée au « Vibe coding » ?

La dette technique liée au « vibe coding » correspond à la charge de maintenance qui s’accumule lorsque des modifications répétées apportées à du code généré par l’IA fonctionnent individuellement mais ne s’articulent pas bien entre elles, le tout réalisé à partir de prompts sans examen direct suffisant de ce que le code fait réellement. La dette technique en soi n’a rien de nouveau. C’est le coût des raccourcis et des décisions qui compliquent les modifications futures, que leur création ait été intentionnelle ou non. Le « vibe coding » a tendance à générer ce coût plus rapidement, car chaque instruction peut sembler avoir fonctionné alors que les éléments sous-jacents s’éloignent discrètement les uns des autres. Cela diffère d’un défaut ou d’une faille de sécurité, et cette distinction est importante. Un bug est tout simplement une erreur, tandis que la dette technique fonctionne aujourd’hui mais coûte plus cher qu’elle ne le devrait à modifier demain. Une révision insuffisante peut laisser ces deux problèmes apparaître dans une même fonctionnalité.

Imaginez un portail client qui fonctionne à merveille lors d’une démonstration. En coulisses, ses règles de gestion des comptes sont dupliquées sur trois pages, et aucun membre de l’équipe n’ose y toucher de peur de casser quelque chose d’autre.

Pourquoi le « Vibe Coding » génère-t-il de la dette technique ?

La génération de code à partir d’une invite peut aller très vite, mais la dette technique n’apparaît généralement pas d’un seul coup. Elle s’accumule à travers une poignée de schémas récurrents, chacun ayant son propre coût réel à long terme. Dans l’enquête Sonar de 2026 auprès des développeurs, 40 % des personnes interrogées ont déclaré que l’IA avait accru la dette technique en générant du code inutile ou en double.

• Contexte d’application limité. Le code généré peut ne pas tenir compte des règles métier, des intégrations ou des conventions de développement existantes qui n’ont jamais été mentionnées dans la consigne et dont l’IA n’a aucun moyen de connaître l’existence.
• Architecture incohérente. La répétition des invites et des corrections peut introduire des approches différentes pour une même tâche au sein d’une application, de sorte que deux fonctionnalités qui devraient fonctionner de la même manière finissent par se comporter différemment.
• Logique et dépendances redondantes. Le nouveau code peut recréer des fonctions existantes ou ajouter des paquets sans nécessité évidente. Cela disperse la même logique dans plusieurs fichiers et alourdit insidieusement la base de code, la rendant plus difficile à comprendre ou à faire évoluer à chaque ajout.
• Tests manquants. Une fonctionnalité peut sembler achevée sans que personne n’ait vérifié les chemins d’échec, les cas limites ou son impact sur d’autres fonctionnalités déjà en production.
• Responsabilité floue. Les équipes peuvent avoir du mal à expliquer pourquoi une modification a été apportée au départ ou qui est réellement chargé de la maintenir.

Imaginez une équipe chargée des paiements utilisant un outil de codage basé sur l’IA, tel que GitHub Copilot, ou une configuration plus autonome avec des agents IA pour accélérer la mise en place d’un nouveau processus de paiement. C’est exactement ce qui se passe actuellement dans de nombreuses entreprises. Quelqu’un exécute plusieurs fois la même instruction pour faire fonctionner différents éléments, l’IA suggérant à chaque fois une approche légèrement différente. Chaque élément semble fonctionner correctement pris isolément. La validation des données saisies est gérée d’une certaine manière sur le formulaire de carte bancaire et d’une manière totalement différente sur le formulaire de carte cadeau. La gestion des erreurs est présente dans certains chemins et absente dans d’autres. Des secrets codés en dur se glissent dans un fichier de configuration parce qu’ils fonctionnaient pendant les tests, et personne n’est revenu en arrière pour les supprimer. Rien de tout cela n’apparaît lors de la revue de code si personne n’y regarde de près. La suite de tests existante ne vérifie d’ailleurs que le scénario optimal, de sorte que la couverture des tests sur les cas d’échec reste proche de zéro.

Quels sont les signes avant-coureurs de la dette technique liée au « vibe coding » ?

La dette technique finit généralement par se manifester, souvent sous la forme de petites frustrations qui s’accumulent plus vite que prévu. Lorsque vous mettez en œuvre le codage assisté par IA, soyez attentif aux éléments suivants :

• Les petites modifications prennent beaucoup de temps. Une correction d’une seule ligne finit par nécessiter des heures de traçage et de tests simplement pour pouvoir la déployer en toute confiance.
• Une même règle métier apparaît plusieurs fois. Une logique similaire se retrouve à plusieurs endroits avec un comportement légèrement différent, de sorte que la corriger à un seul endroit ne la corrige pas systématiquement partout.
• Personne ne peut expliquer comment fonctionne un élément important. Les développeurs ont du mal à décrire étape par étape un workflow important lorsqu’on leur demande.
• Les tests ne couvrent que le scénario idéal. Ils réussissent dans les cas de réussite, mais passent à côté des erreurs, des autorisations ou des entrées inhabituelles qui apparaissent dès que de vrais utilisateurs interviennent.
• Les intégrations se comportent de manière incohérente. Corriger un problème dans un domaine en casse discrètement un autre, et personne ne s’en rend compte jusqu’à ce qu’un utilisateur le signale.
• Les dépendances ne cessent de s’accumuler. Une liste croissante de paquets manque d’objectif clair ou de responsable capable d’expliquer leur raison d’être.

Dans l’exemple du portail client, cela peut se traduire par une règle de compte qui se comporte différemment selon la page sur laquelle se trouve le client, ou par une requête échouée traitée d’une certaine manière sur la page de facturation et d’une manière complètement différente partout ailleurs.

Quand le « Vibe Coding » est-il pertinent ?

Le « vibe coding » a acquis sa réputation pour une bonne raison. Pour les prototypes, les tests de concept, les maquettes et les expériences éphémères destinées à valider une idée plutôt qu’à être déployées en production, il peut aider une équipe à avancer rapidement, en transformant un concept brut en quelque chose que les utilisateurs peuvent réellement explorer en un après-midi. Ce gain de rapidité se reflète dans l’étude DORA 2025 de Google Cloud : plus de 80 % des professionnels de la technologie interrogés ont déclaré que l’IA avait augmenté leur productivité.

Il en va tout autrement pour les logiciels destinés à perdurer. Une application destinée à une utilisation à long terme doit être évaluée en fonction de ses données réelles, de ses utilisateurs, de ses intégrations et de ses besoins de maintenance, et pas seulement pour vérifier si elle fonctionne dans une démo. Cela ne signifie pas pour autant que les développeurs professionnels doivent éviter l’IA, ni que l’utilisation de l’IA pour écrire du code nécessite un diplôme en informatique pour être pratiquée de manière responsable . Un ingénieur senior peut tout à fait utiliser des outils de codage basés sur l’IA pour des tâches ponctuelles dans le cadre d’une pratique d’ingénierie logicielle établie, sans pour autant adopter une approche de « vibe coding » pour l’ensemble de l’application.

Pour une comparaison plus approfondie entre le « vibe coding » et les outils « low-code », consultez le guide de Liferay DXP intitulé « Vibe Coding vs. Low-Code Solutions ».

Comment les équipes peuvent-elles prévenir la dette technique liée au « vibe coding » ?

Prévenir la dette technique relève moins d’un défi technologique que d’un défi de discipline. Il s’agit avant tout de considérer le passage du prototype à la production comme une véritable transition, et non comme une simple formalité.

• Définissez d’abord l’objectif et les limites de l’application. Précisez les règles métier importantes, les sources de données et les limites du système avant de générer du code en quantité importante, afin que l’IA dispose d’une base concrète sur laquelle s’appuyer.
• Vérifiez le code généré par rapport à ce qui existe déjà. Comparez les nouvelles modifications aux composants et conventions existants pour éviter de dupliquer inconsciemment ce qui existe déjà.
• Attribuez un responsable à chaque fonctionnalité en production. Quelqu’un doit la comprendre suffisamment bien pour être la personne à contacter en cas de panne.
• Vérifiez les dépendances, l’authentification et les autorisations. Vérifiez également le comportement d’intégration, car c’est précisément là que le code généré par l’IA a tendance à passer à côté d’éléments qui n’ont jamais été mentionnés dans la requête.
• Testez les flux utilisateur critiques et les scénarios de défaillance. Exigez que ces tests soient réussis avant la mise en production de toute modification, et pas seulement les tests qui étaient faciles à écrire.
• Documentez les décisions dont un futur responsable de la maintenance aura besoin. Quelqu’un d’autre devra comprendre cela plus tard, peut-être sans disposer du contexte que l’auteur initial de la consigne avait à l’esprit.

Avant de déclarer quoi que ce soit prêt pour la production, il est utile de passer en revue une courte liste de contrôle :

• L’équipe est-elle capable de retracer une règle métier importante jusqu’à son emplacement exact dans le code ?
• Quelqu’un a-t-il testé les accès non autorisés et les intégrations défaillantes, et pas seulement les chemins censés fonctionner ?
• Y a-t-il une personne spécifique responsable de cette fonctionnalité et qui saurait si elle ne fonctionnait plus ?
• L’équipe est-elle capable de détecter rapidement une version défectueuse et de remédier au problème sans précipitation ?

Répondre « oui » à ces quatre questions est un bien meilleur indicateur qu’une démo qui a simplement fonctionné par hasard.

Comment les équipes peuvent-elles remédier à la dette technique dans une application existante développée selon la méthode « Vibe-Coding » ?

Réduire la dette technique dans une application en production nécessite une approche plus prudente que de partir d’une page blanche.

Commencez par identifier les flux de travail sur lesquels les utilisateurs s’appuient réellement, ainsi que les domaines à l’origine d’incidents récurrents ou de modifications qui prennent plus de temps qu’elles ne le devraient. Cartographiez les dépendances importantes, les règles métier et les intégrations qui ne sont actuellement pas claires pour les membres de l’équipe, y compris les parties que personne ne souhaite toucher. Ajoutez des tests qui capturent le comportement actuel de l’application avant d’apporter la moindre modification. De cette manière, il est possible de savoir si une correction a réellement résolu le problème ou si elle l’a simplement déplacé ailleurs.

À partir de là, hiérarchisez les problèmes en fonction de leur impact sur les utilisateurs et du risque lié à leur traitement, plutôt qu’en vous concentrant sur ce qui vous semble le plus gênant cette semaine-là. Regroupez les logiques redondantes et corrigez les incohérences par étapes gérables, plutôt que de procéder à une réécriture radicale en une seule fois. Ajoutez des exigences en matière de révision, de tests et de responsabilité pour l’avenir, sinon cette dette technique reviendra immanquablement.

Une réécriture complète n’est généralement pas la bonne réponse par défaut. Ce qui est judicieux dépend des utilisateurs actuels de l’application, de son comportement et de son état. Parfois, il vaut mieux opter pour une amélioration progressive plutôt que de repartir de zéro.

Quelle place occupe Liferay DXP dans une stratégie de développement durable ?

Le « Vibe coding » excelle pour présenter rapidement une idée aux utilisateurs, mais la gestion des comptes, la réception des demandes, le circuit d’approbation et le contrôle d’accès sont le genre d’applications dont les équipes finissent par reconstruire les mêmes éléments dans chaque prototype codé sur mesure. Liferay DXP transforme ces éléments récurrents en fonctionnalités prêtes à l’emploi et testées en production, ce qui permet aux équipes de bénéficier de la rapidité du « vibe coding » sans avoir à réécrire et à retester à chaque fois le même code source à partir de zéro.

Au lieu de devoir créer une nouvelle solution pour chaque cas, les équipes peuvent configurer :

• Des objets pour modéliser des données structurées sans schémas personnalisés ni migrations de bases de données
• Des formulaires pour collecter des informations sans avoir à créer manuellement de logique de validation
• Des workflows pour acheminer les validations sans avoir à mettre en place une machine à états personnalisée
• Des rôles et des autorisations pour contrôler l’accès sans avoir à créer de système d’authentification à partir de zéro
• des API et des intégrations pour connecter des systèmes existants sans connecteurs personnalisés

Lorsqu’une exigence nécessite véritablement une solution sur mesure, les développeurs peuvent toujours créer des composants ou des extensions client par-dessus la plateforme, en respectant les mêmes normes de révision et de test que pour tout autre code. L’avantage, c’est le choix. Les équipes décident dans quels cas le code personnalisé est réellement justifié, tandis que les configurations, les modèles de données, les workflows et les intégrations s’appuient sur des normes et une gouvernance déjà intégrées, plutôt que d’être réinventées à chaque fois.

Faciliter la maintenance d’un développement rapide

La valeur d’un prototype rapide ne réside pas dans la rapidité avec laquelle il a été mis au point. Elle réside dans la capacité de l’équipe à le comprendre suffisamment bien pour l’exploiter et le modifier en toute sécurité six mois plus tard, bien après que l’enthousiasme suscité par la première version fonctionnelle se soit estompé.

La plupart des équipes qui livrent plus rapidement ne tirent profit de cette approche que si le gain de productivité ne se transforme pas discrètement en une facture plus élevée par la suite, sous la forme d’un temps de débogage que personne n’avait prévu. À mesure que l’adoption de l’IA se généralise, les meilleures équipes ne sont pas celles qui évitent complètement les outils d’IA. Ce sont celles qui déterminent de manière réfléchie quelles applications nécessitent réellement du code personnalisé et lesquelles peuvent, au contraire, fonctionner grâce aux fonctionnalités existantes de la plateforme. Découvrez les fonctionnalités « low-code » de Liferay DXP pour déterminer où se situe cet équilibre pour votre équipe.

Foire aux questions sur la dette technique liée au « vibe coding »

Le Vibe Coding génère-t-il systématiquement une dette technique ?

Pas nécessairement. Cela dépend fortement de l’application et des pratiques de révision, de test et de maintenance associées au code généré. Un prototype réalisé en un week-end qui ne traite jamais de données utilisateur réelles présente des enjeux très différents de ceux d’un logiciel prenant en charge une infrastructure réelle dont dépend une entreprise.

La révision du code suffit-elle à elle seule à prévenir la dette technique liée au « vibe coding » ?

La révision aide, mais elle ne suffit pas à elle seule. Les tests unitaires, les décisions architecturales, la documentation et la définition claire des responsabilités jouent également un rôle important. La qualité du code ne se résume pas au fait qu’un réviseur ait approuvé une pull request sans détecter un problème évident.

Faut-il réécrire une application développée « à l’instinct » si elle présente une dette technique ?

Pas toujours, et certainement pas par défaut. Une amélioration progressive est souvent la meilleure option, surtout lorsqu’une application compte déjà de véritables utilisateurs qui en dépendent. Une réécriture complète s’avère plus judicieuse lorsque le code existant est devenu véritablement inutilisable, sur-conçu à certains endroits et dépourvu d’éléments fondamentaux à d’autres, plutôt que simplement imparfait.

Les applications « low-code » peuvent-elles accumuler de la dette technique ?

Oui. Des workflows, des modèles de données ou des intégrations mal planifiés peuvent générer le même type de dette sans qu’une seule ligne de code personnalisé n’intervienne. Le « low-code » réduit certains des risques associés au développement logiciel à partir de zéro. Il ne supprime pas pour autant la nécessité de normes, d’une responsabilité claire et de quelqu’un qui réfléchisse à la manière dont les éléments s’articulent entre eux avant leur mise en œuvre.