Limites du Vibe Coding en équipe

Sébastien Stormacq, responsable des relations développeurs chez AWS, explique comment le Vibe Coding bouleverse la manière de programmer : générer une application complète en discutant simplement avec un agent IA, même depuis son canapé.

Interview : Sébastien Stormacq, responsable des relations avec les développeurs chez AWS

Qu'est-ce que le Vibe Coding et qu’est-ce que ça change pour les développeurs ?

Le Vibe Coding consiste à programmer avec l'IA. Grâce à un chatbot intégré dans l'environnement de développement, on peut lui demander résoudre un problème, d’analyser des erreurs ou de générer du code. Cela permet d’aller beaucoup plus vite. Par exemple, j’ai personnellement créé un jeu pour iOS en quelques minutes, du fond de mon canapé. Certes l'application n’était pas parfaite, mais l’agent me proposait spontanément des corrections, et en une heure, tout fonctionnait. Sans écrire une ligne de code ! Aujourd’hui, je l’utilise au quotidien pour tout ce qui est répétitif, rébarbatif, et ça me fait gagner un temps énorme. On peut d’ailleurs télécharger l’environnement Kiro directement sur le site kiro.dev.

Le Vibe Coding peut-il être utilisé à l’échelle d’une entreprise ?

Le Vibe Coding est très efficace pour un développeur seul, mais il n’est pas facilement répétable en équipe. On peut vite perdre la trace de ce qui a été généré, comment et pourquoi.
C’est pour cela que nous avons introduit une approche plus structurée chez AWS : le Spec Driven Development. L’agent rédige d’abord des spécifications en langage naturel, puis propose un design technique, avant de générer les tâches et le squelette du projet. Toutes ces étapes sont documentées et versionnées dans le repository, par exemple sur GitHub. Cela permet de garder un historique clair, partageable, et d’évoluer proprement, même un an plus tard. C’est cette méthode qui rend possible le passage à l’échelle.

Les agents autonomes : la prochaine étape ?

On voit apparaître des agents capables de tourner longtemps, sur serveur, et d’exécuter des tâches de fond : analyser des logs, réagir à des erreurs, croiser des sources de données, alerter… C’est comme avoir une personne supplémentaire dans l’équipe, disponible 24h/24.
Un agent, au fond, c’est juste du code. Il s’appuie sur un modèle pour décider quels outils utiliser et dans quel ordre. Moi, j’aime comparer ça à un passe-plat : le modèle décide, l’agent exécute, puis lui renvoie les résultats jusqu’à atteindre l’objectif fixé. Aucun mystère, juste des API et une boucle logique très simple.

Podcast de Sébastien Stormacq : AWS en français.

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