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Vibe coding : pourquoi le chemin heureux ne suffit jamais

Vibe coding : pourquoi le chemin heureux ne suffit jamais

L'histoire est racontée par un développeur qui a voulu tester le vibe coding jusqu'au bout. Son projet : une application de partage de dépenses entre amis, chiffrée de bout en bout. Sa méthode : laisser une IA rédiger la spécification, le plan d'implémentation, puis l'essentiel du code.

Prototype fonctionnel en quelques jours. Plus de 20 000 lignes en quelques semaines. Un mois plus tard, tout était jeté.

Un bug qui n'en était pas un

Les premiers tests, menés avec des amis, n'ont rien révélé de grave. Tout passait sur le parcours principal. Le problème est venu d'un cas limite : un nouveau membre qui reprend une place créée pour lui dans le groupe, ou un utilisateur qui rouvre l'application sur un autre appareil. Le système ne savait plus rattacher les dépenses au bon membre.

La correction a dû être appliquée à une douzaine d'endroits de l'interface. Son diagnostic : un bug corrigé à de multiples endroits n'est pas un bug, c'est une mauvaise modélisation des données.

23 000 lignes que personne n'a conçues

Reprendre ce code s'est révélé plus pénible que relire la contribution d'un collègue. Normal, personne ne l'avait pensé comme un ensemble. Après plusieurs vagues de correctifs, il a tout réécrit, avec une logique métier centralisée dans une seule fonction déterministe.

Ce que les tests auraient dû couvrir

Le vibe coding a bien fait son travail sur le prototype. Ce qui a manqué, ce sont des scénarios de test sur les cas limites, écrits tôt. Changement d'appareil. Reprise de session. Données partagées. Accès simultanés. Ce sont eux qui disent si l'architecture tient, bien avant le premier vrai utilisateur.

Avec du code généré, ils comptent encore plus. Quand personne n'a conçu l'architecture, les tests deviennent le seul endroit où l'intention est écrite noir sur blanc.

La règle à retenir

La ligne de partage est simple. Le vibe coding convient au prototype et à la démonstration. Avant la mise en production, chaque fonctionnalité générée a besoin de scénarios de test automatisés sur ses cas limites, définis avec le métier. Sinon, la facture arrive un mois plus tard.

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