Vibe Coding : Idéal pour un MVP, mais pas encore prêt pour la production.
Le codage par intuition est un terme récent apparu avec les outils de codage par IA comme Cursor. Il s'agit de coder uniquement par incitation. Nous avons réalisé plusieurs tests comparatifs pour évaluer ces outils et, forts de notre expérience, nous avons décidé de rédiger ce guide détaillé.
Quels outils utiliser ?
Il existe de nombreux éditeurs de code IA aux fonctionnalités variées. Les plus populaires sont :
- Cursor : Cursor est un outil agent qui permet de créer, modifier et supprimer des fichiers dans votre code source via Composer.
- Windsurf : Cascade de Windsurf fonctionne de manière similaire à Cursor Composer, les utilisateurs peuvent indiquer les changements qu'ils souhaitent et laisser l'agent les construire.
- Google Antigravité : L'Antigravité de Google est un IDE agentique similaire à Cursor et Windsurf.
- Replit : Replit fonctionne sur navigateur, ce que certains utilisateurs préfèrent. Il peut également être utilisé comme application mobile.
- Cline : Cline est un outil open-source.
- Claude Code : Claude Code est un outil de programmation automatique créé par l'équipe Anthropic. Il peut être utilisé en ligne de commande (CLI), via Claude Desktop, Claude Web et l'interface graphique de VSCode.
- Devin
- Aide
- Lovable.dev
- Boulon
- v0 par Vercel
Ces outils possèdent des fonctionnalités similaires : ils utilisent des modèles d’IA pour générer du code, modifier du code existant et explorer le code à partir des instructions de l’utilisateur. Ils peuvent même exécuter des commandes terminal et résoudre les erreurs grâce aux messages d’erreur.
Certains d'entre eux adoptent également des fonctionnalités MCP.
Cursor est passé de 1M à 100M de chiffre d'affaires annuel récurrent en 2 ans, avec une croissance rapide, démontrant l'importance du sujet et la popularité des outils.
Comment ça marche ?
Ces outils sont alimentés par l'IA, ils possèdent donc soit leur propre LLM, soit proposent des intégrations LLM comme Claude Opus 4.5 et GPT 5.2 Codex, soit ils peuvent utiliser des LLM auto-hébergés.
Les performances des modèles varient ; certains modèles sont meilleurs en matière de planification, tandis que d'autres sont meilleurs en matière d'exécution.
De plus, certains utilisateurs signalent que certains modèles sont trop « sûrs d'eux » et ajoutent de nombreuses fonctionnalités inutiles et indésirables au projet. L'intervention d'un intervenant améliore nettement la précision du résultat.
Quelles sont les meilleures pratiques en matière de codage émotionnel ?
La planification est essentielle ; chaque fonctionnalité doit être planifiée dans les moindres détails.
Le fait de l'inscrire dans le fichier .cursorrules ou dans un fichier si vous utilisez d'autres outils comme Cursor aide l'outil d'IA à rester aligné.
De plus, les utilisateurs ont indiqué que le fait de faire consigner chaque fonctionnalité appliquée par l'IA dans un fichier séparé l'aide à suivre les directives plus strictement.
Dans les grands ensembles de code, les outils ont tendance à dérailler ; séparer les tâches et consigner chaque étape permet de rester aligné sur les objectifs.
N'oubliez pas d'utiliser un outil de revue de code avant de publier le projet afin d'en garantir la sécurité.
Quel impact cela aura-t-il sur l'avenir des ingénieurs logiciels ?
C'est un sujet controversé :
Les optimistes affirment que ces outils permettent de développer des logiciels plus rapidement et plus facilement. Grâce à eux, on pourrait accomplir en une seule journée le travail d'un mois. Ces outils permettent également à des personnes non développeurs de créer des logiciels sans posséder les compétences en programmation requises.
Les pessimistes, quant à eux, affirment que ces outils nuisent aux compétences des développeurs. Un développeur junior utilisant Cursor n'acquiert aucune nouvelle compétence, ce qui représente un problème pour l'avenir. De plus, l'IA prenant en charge toutes les tâches constitue une menace majeure pour le développement logiciel, au sens actuel du terme.
Cela peut également engendrer des problèmes de sécurité ; par conséquent, les secteurs à haute sécurité n'adopteront pas de code généré par l'IA avant un certain temps.
Comme l'a dit Karpathy, aujourd'hui, la plupart des gens se contentent de « voir, dire, exécuter et copier-coller ». Cela rendra les idées plus importantes que les compétences en programmation en génie logiciel.
Un point de vue réaliste
Pour un projet logiciel, on a généralement besoin de développeurs et de concepteurs. Grâce à ces outils, un utilisateur technique, même sans compétences en développement, peut créer son propre projet et le monétiser.
La définition du développement logiciel va probablement évoluer dans les années à venir ; seuls les professionnels dotés de solides compétences et d’une grande créativité survivront, et la majeure partie du travail actuel (notamment dans le domaine du développement web et d’applications) sera remplacée par l’IA.
Nos points de référence avec ces outils
Veuillez noter que nous n'avons pas obtenu de logiciel complet lors de ces tests, mais cela ne signifie pas que les outils en sont incapables. Afin de garantir l'objectivité des tests, nous n'avons pas demandé aux développeurs de corriger les problèmes dans le code source.
Vous pouvez les lire plus en détail en suivant les liens :
Curseur vs. Windsurf vs. Replit:
Nous avons créé 2 tâches avec Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code et Cline.
- Benchmark Prompt-to-API : Windsurf est en tête de ce benchmark. Replit n'a pas pu être inclus dans cette tâche car il n'a pas été possible d'utiliser Heroku pour le déploiement.
- Analyse comparative des performances de développement d'applications : Claude Code est en tête de cette analyse comparative, avec un taux de réussite de 93 %.
Capture d'écran vers code :
Nous avons testé v0, Bolt et Lovable à l'aide de 5 captures d'écran de maquettes Figma, et leur avons demandé de les coder. v0 et Bolt sont les outils les plus performants, avec un taux de réussite supérieur à 70 %.
Créateur de sites web IA :
Nous avons demandé à v0, Bolt, Lovable et CerebrasCoder de créer un site web, le leader du benchmark est v0 avec un taux de réussite de 90 %.
Référence en matière de codage IA :
Nous avons testé les assistants de codage IA selon 5 critères différents. Les outils de référence sont Cursor, Amazon Q, GitLab, Replit, Cody, Gemini, Codeium, Codiumate, GitHub Copilot et Tabnine. Cursor arrive en tête de ce test.
Évaluation comparative du codage LLM – LMC Eval :
Nous avons comparé les principaux LLM sur 100 questions de codage logique/mathématiques différentes, OpenAI's o1 et o3-mini sont les leaders de cette comparaison.
RevEval – Évaluation du code IA
Nous avons évalué les principaux outils d'analyse de code par IA sur 309 demandes de tirage (PR), car le recours à ces outils a considérablement augmenté avec l'essor du « vibe coding ». Parmi les outils testés, CodeRabbit a obtenu le taux de réussite moyen le plus élevé (80,3 %), suivi de Greptile (69,5 %), GitHub Copilot (69,1 %) et Cursor Bugbot (62,3 %).
Le code généré par l'IA est-il sûr à utiliser ?
Les assistants de programmation IA génèrent généralement du code sûr, mais les utilisateurs doivent être conscients qu'ils peuvent introduire des erreurs ou des failles de sécurité dans le système. Par conséquent, le code généré doit toujours être vérifié par un expert. Il peut sembler tentant de se lancer dans des projets de développement assisté par IA le week-end, mais la mise à l'échelle et la sécurisation du code pour les clients nécessitent toujours l'intervention d'un développeur expérimenté. Les utilisateurs ne doivent donc pas considérer cela comme un simple copier-coller, mais bien comprendre le processus.
Liens de référence
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