Je viens de voir un article intitulé « Une année d'ambiances », qui résume très bien l'ambiance qui règne dans le codage au cours de l'année écoulée. Beaucoup de gens ne connaissent peut-être pas l'auteur Armin Ronacher, mais si vous avez déjà utilisé Python, vous avez très probablement utilisé son travail : le framework Flask, qu'il a créé il y a plus de dix ans. La toute première phrase du document m'a interpellé : « En 2025, je n'écrirai plus de code comme avant. » À l'instar de son expérience, un programmeur qui programme depuis près de vingt ans se consacre désormais principalement à la direction d'IA chargées de programmer. Il compare ce changement à celui d'un « programmeur qui tape lui-même au clavier » à celui de « responsable technique d'un stagiaire virtuel ». Mon propre passage au Vibe Coding est dû à Claude Code, et le sien aussi. Vers avril ou mai de cette année, il s'est passionné pour Claude Code. En quelques mois, il a publié 36 articles sur son blog, soit 18 % de tous les articles publiés depuis 2007. Ce n'était pas parce qu'il avait plus de temps libre, mais parce que l'IA l'avait libéré des tâches fastidieuses d'implémentation. Il utilise actuellement trois outils de programmation d'IA simultanément : Amp, Claude Code et Pi. Il les compare à des Porsche – raffinées et sophistiquées ; Claude Code à une Volkswagen – abordable et performante ; et Pi à un outil open source ludique pour les bidouilleurs. Trois outils, trois styles distincts, mais il serait incapable de dire lequel est le meilleur. Personnellement, j'utilise principalement Codex, complété par GitHub Copilot et Claude Code. J'estime que si un sondage était réalisé, chacun choisirait des outils de programmation d'IA différents, car chacun se fie à son intuition. Le mot « vibes » apparaît tout au long de l’article et est également à l’origine de son titre. Littéralement, il signifie « atmosphère » ou « sentiment », mais ici, il renvoie à un critère d’appréciation non quantifiable, qui ne peut être que ressenti intuitivement. Voici peut-être l'aspect le plus étrange de la programmation en IA en 2025 : l'expérience d'ingénierie accumulée pendant cinquante ans dans un secteur devient soudainement moins pertinente. Face au code généré par l'IA, les normes et les bonnes pratiques de codage reposent en fin de compte sur une forme de mysticisme : tel modèle « semble » plus naturel, tel outil « semble » plus agréable à utiliser. Le groupe de programmeurs le plus rationnel choisit désormais sa pile technologique de la manière la plus émotionnelle. Armin peinait avec le protocole MCP (Model Context Protocol) depuis un an, le jugeant peu fiable. Faute de données concrètes, il se contentait d'affirmer : « De toute façon, ça ne fonctionne pas pour moi. » Pendant ce temps, d'autres l'utilisaient avec enthousiasme. Son ami Peter, qui lui avait présenté Claude en début d'année, utilisait désormais Codex et le trouvait excellent. Armin l'essaya et ne le trouva pas aussi convaincant. Qui a raison, qui a tort ? Il n'y a pas de réponse. Chacun tâtonne dans le noir. Un malaise plus profond découle de la relation entre les humains et les machines. Il a commencé à développer une sorte de « lien parasocial » avec ces outils, que l'on peut comprendre comme un sentiment d'intimité à sens unique. C'est le genre de projection émotionnelle que l'on a sur un streamer ou une idole : même si l'autre personne ne nous connaît pas, on se sent toujours très proche d'elle. Pourquoi un outil d'IA susciterait-il ce sentiment ? Car l'IA moderne a une mémoire. Elle peut se souvenir de vos échanges précédents. Elle commence à manifester des signes d'une certaine « personnalité ». Armin explique qu'il s'entraîne depuis deux ans, considérant ces modèles comme des « mélangeurs de jetons », des machines purement probabilistes. Mais cette vision simpliste ne lui convient plus. Ces systèmes présentent des tendances humaines, mais les assimiler à des êtres humains serait une erreur. Que sont-ils exactement ? Personne ne peut en donner une définition satisfaisante. Armin a même commencé à s'interroger sur le terme « agent », car l'agentivité implique l'autonomie et la responsabilité, deux choses qui devraient rester du ressort de l'humain. Cette confusion, cette incapacité à « nommer le problème », en dit long. À la fin de l'article, il a énuméré plusieurs points problématiques auxquels il espérait que le secteur pourrait remédier. Le premier point concerne le contrôle de version. Git et GitHub sont des outils essentiels pour les programmeurs, mais il leur manque actuellement une information cruciale : les invites de commande. Lorsque du code est généré par une IA, on ne peut pas juger de la qualité d'une modification en se basant uniquement sur la version finale. Il est nécessaire de voir les commandes qui ont conduit à ce code et les détours effectués en cours de route. L'une de ses découvertes est encore plus intéressante : les échecs sont précieux pour l'IA. Si vous la guidez vers un état antérieur, vous souhaitez qu'elle se souvienne des chemins qui ont échoué. Or, nos outils actuels ne sont pas conçus pour cette fonctionnalité. Si vous supprimez l'historique d'une conversation, l'IA répétera les mêmes erreurs. Le deuxième problème concerne la revue de code. L'interface de revue actuelle de GitHub est absurde : impossible de relire formellement son propre code, on ne peut que laisser des commentaires. Or, dans le domaine de la programmation en IA, les programmeurs doivent souvent inclure des instructions pour l'IA dans leurs demandes de fusion. Le processus actuel ne prend absolument pas en compte ce type de collaboration homme-machine. Le troisième point concerne l'observabilité. Il s'agit d'un sujet un peu plus technique, mais l'idée principale est que de nombreux outils de surveillance et de débogage étaient auparavant délaissés en raison de leur complexité, alors que l'IA excelle dans la gestion de la complexité. Il est donc peut-être temps de remettre au goût du jour les solutions qui ont été mises de côté. Enfin, il a abordé un sujet un peu délicat : certains ont complètement « lâché prise », ne vérifiant plus le code généré par l’IA et le laissant simplement s’exécuter. Est-ce de la folie ? Oui, c’est de la folie. Mais Armin a vu des gens y parvenir avec succès. Lui-même n’y arrive pas encore ; il vérifie toujours minutieusement chaque ligne. L'existence d'une chose implique sa raison d'être, et l'existence de cette approche « non interventionniste » indique qu'une toute nouvelle façon de travailler est en train de se mettre en place. Cette approche est radicalement différente des méthodes de génie logiciel qu'il connaît. Cela pose problème à la communauté open source. De plus en plus de demandes de fusion (PR) sont générées par l'IA sans discernement, sans aucun contrôle humain. Pour les mainteneurs qui s'en tiennent encore aux processus traditionnels, ces PR sont presque une insulte. La solution d'Armin consiste à rédiger des directives de contribution détaillées et des modèles de PR, mais il sait que c'est un peu comme si Don Quichotte se battait contre des moulins à vent. La solution n'est peut-être pas d'inciter d'autres personnes à le modifier, mais plutôt d'amener ces utilisateurs bruyants qui soutiennent la programmation de l'IA à se manifester et à démontrer ce que signifie « écrire du code avec l'IA de manière responsable ». Cet article m'a interpellé ; on ressent la véritable perplexité d'un ingénieur senior. Il n'est ni un fervent défenseur de l'IA, ni un extrémiste réfractaire au changement. Il se trouve pris entre deux feux : il utilise l'IA de manière intensive tout en nourrissant un profond scepticisme. À l'approche de la fin de l'année 2025, aucune des questions qu'il a soulevées n'a trouvé de réponse : comment censurer le code de l'IA ? Comment préserver la mémoire des échecs de l'IA ? Comment maintenir une distance saine avec un outil qui suscite en nous des émotions ? Les réponses à ces questions pourraient bien orienter le développement de la prochaine série de produits à succès.
