Au-delà du codage Vibe - Guide de développement assisté par IA Le responsable de l'ingénierie chez Google, @addyosmani, vient de publier un livre qui vise à corriger l'idée reçue du « Vibe Coding » et à proposer un cadre d'ingénierie rigoureux, assisté par l'IA, pour le développement de logiciels prêts pour la production. J'ai lu ce livre en ligne sur le site d'O'Reilly ; une version PDF devrait également être disponible. Argument clé : Du « codage atmosphérique » à « l'ingénierie assistée par l'IA » 1. Définition et limites du « codage vibratoire » Andrej Karpathy a un jour décrit sa vision du futur : « Je regarde, je discute et je code, en m’appuyant principalement sur le copier-coller, tant que le feeling est bon. » C’est le « Vibe Coding » : une approche de développement qui repose sur des instructions générales, privilégie le prototypage rapide et ignore les détails d’implémentation de bas niveau. 2. Le « piège des 70 % » Addy souligne que si Vibe Coding permet de réaliser rapidement 70 % du travail, les 30 % restants (c’est-à-dire la livraison au niveau de la production) seront extrêmement difficiles à réaliser sans de solides bases en ingénierie. • Mode deux en avant, deux en arrière : la correction d’un bug entraîne l’apparition de deux nouveaux bugs car les développeurs ne comprennent pas la logique du code généré par l’IA. Coûts cachés : manque de maintenabilité, failles de sécurité (telles que des fuites d’identifiants de base de données) et goulots d’étranglement en matière de performances. • Utilité marginale décroissante : pour les novices, l’IA est une béquille ; mais pour les ingénieurs expérimentés, il est nécessaire de passer d’une « acceptation aveugle » à un « examen rigoureux ». Conclusion : Nous devons passer d’une programmation informelle à une ingénierie assistée par l’IA. Cela implique d’allier la créativité de l’IA à la rigueur de l’ingénierie traditionnelle (normalisation, tests, revue de la littérature). Méthodologie clé : « L’ingénierie » du développement assisté par l’IA Ce guide propose une approche systématique pour combler le fossé entre les normes générées par l'IA et les normes de production. A. Le principe « Planifier d'abord, coder ensuite » représente le changement de paradigme le plus crucial. Il ne faut pas laisser l'IA écrire du code directement ; il convient plutôt d'imposer le développement piloté par les spécifications. • Mini-PRD / SPEC.md : Avant d'écrire du code, demandez à l'IA de générer un plan d'architecture ou un petit document d'exigences produit. • Mode de planification : Utilisez les capacités de planification des outils d'IA (tels que Claude Code ou Gemini CLI) pour identifier d'abord le chemin architectural avant de procéder à la mise en œuvre. • Correction précoce des erreurs : Dans 90 % des cas, l'IA suggérera initialement une solution trop complexe, qui peut être simplifiée en amont lors de la phase de planification. B. L'ingénierie du contexte et l'ingénierie des mots-clés sont dépassées ; nous sommes à l'ère de l'ingénierie du contexte. Il nous faut considérer le modèle d'IA comme un processeur et la fenêtre de contexte comme une mémoire, en optimisant le résultat par un chargement dynamique des informations. • Assemblage dynamique : évitez de coller du code statiquement. À la place, récupérez dynamiquement les extraits de code pertinents, la documentation de l’API, les traces d’erreurs complètes et les schémas de base de données en fonction de la tâche en cours. • Éliminer la « dégradation du contexte » : à mesure que les conversations s’allongent, les informations non pertinentes peuvent perturber l’IA. Il est donc nécessaire de résumer et de supprimer régulièrement les informations obsolètes. • Contexte visuel : Transmettez directement le design (Figma) ou une capture d'écran du navigateur, car « une image vaut mille mots », ce qui peut considérablement réduire le débogage répété des styles front-end. C. Stratégies avancées pour les mots d'invite : Mind Chain : Forcer l'IA à afficher les étapes de raisonnement avant de produire le code (« Étape 1 : Analyser le goulot d'étranglement ; Étape 2 : Suggérer l'indexation... »). • Conseils basés sur les contraintes : Spécifiez des « contraintes négatives », telles que « ne pas utiliser de bibliothèques externes » ou « doit être compatible avec IE11 ». • Jeu de rôle : Attribuez un rôle à l’IA, tel que « En tant qu’auditeur de sécurité senior, veuillez examiner le risque d’injection SQL de ce code ». L'ouvrage « Technology Stack Evolution: CLI Agent and Multi-Agent Orchestration » aborde en détail la future forme des environnements de développement, à savoir le passage des plugins IDE aux agents terminaux et aux systèmes multi-agents. • Agents de codage en ligne de commande : des outils tels que Claude Code, Gemini CLI ou Aider s’intègrent directement au terminal. Ce ne sont pas seulement des outils de complétion de code, mais aussi des entités autonomes capables d’effectuer des tâches complexes comme les opérations Git, l’exécution de tests, ainsi que la lecture et l’écriture de fichiers. • Orchestration multi-agents : • Architecture de division du travail : Un « agent de planification » est chargé de décomposer les tâches, de les distribuer à l’« agent de codage » pour la mise en œuvre, puis à l’« agent de test » pour la vérification, et enfin à l’« agent de documentation » pour la mise à jour du fichier README. • Fonctionnement en chaîne de montage : Similaire à l’intégration continue et à la livraison continue (CI/CD), mais chaque étape est pilotée par l’IA. • Bac à sable et restauration : Étant donné que les agents intelligents sont autonomes, un environnement de bac à sable et des points de contrôle doivent être configurés afin qu’une restauration en un clic puisse être effectuée lorsque l’IA « devient folle » ou commet une erreur. Réalité de la production : Confiance et contrôle d’accès qualité Tout en profitant de l’efficacité de l’IA, il est essentiel d’établir des contrôles d’accès qualité stricts. • Évaluez l'IA comme vous le feriez pour un ingénieur junior : ne faites jamais aveuglément confiance au code de l'IA. • Approche axée sur les tests : Laissez l’IA écrire d’abord les cas de test (en rouge), puis le code permettant de réussir ces tests (en vert), et enfin refactoriser. C’est la meilleure façon de garantir la validité de la logique du code de l’IA. • La sécurité avant tout : l’IA a tendance à générer du code qui « fonctionne » mais qui est « non sécurisé » (comme des clés codées en dur). Des analyses de sécurité spécialisées sont nécessaires. Résumé : Profil du futur développeur Addy transmet un message clair à travers ce livre/site web : alors que les obstacles au développement logiciel diminuent, les normes d’excellence en ingénierie, elles, n’ont pas évolué. Les futurs développeurs connaîtront un changement de mentalité : 1. Du codeur au décideur : les compétences essentielles ne consistent plus à mémoriser la syntaxe, mais à fournir un contexte de haute qualité, à valider les résultats de l'IA et à prendre des décisions architecturales. 2. De la mise en œuvre à l'intention : concentrez-vous sur la description précise de « ce que vous voulez » plutôt que de vous enliser dans « comment l'écrire ». 3. Du combat individuel au binôme homme-machine : Apprenez à gérer une équipe d'agents IA et à les diriger pour collaborer sur des systèmes complexes. Site Web de réservation
