Le vibe coding gagne du terrain : un tiers des développeurs seniors affirment que plus de la moitié du code qu'ils livrent est généré par l'IA, soit près de deux fois et demie du taux des développeurs juniors

Le vibe coding gagne du terrain : un tiers des développeurs seniors affirment que plus de la moitié du code qu'ils livrent est généré par l'IA, soit près de deux fois et demie du taux des développeurs juniors.

L'enquête menée en juillet 2025 par Fastly auprès de 791 développeurs a révélé une différence notable dans la quantité de code généré par l'IA qui est mis en production. Environ un tiers des développeurs seniors (plus de 10 ans d'expérience) déclarent que plus de la moitié du code qu'ils livrent est généré par l'IA, soit près de deux fois et demie le taux déclaré par les développeurs juniors (0 à 2 ans d'expérience), qui est de 13 %.

Pour de nombreuses personnes, le codage est synonyme de précision. Il s'agit de dire à un ordinateur ce qu'il doit faire et de faire en sorte que l'ordinateur exécute ces actions de manière exacte, précise et répétée. Avec l'essor d'outils d'IA tels que ChatGPT, il est désormais possible de décrire un programme en langage naturel (français par exemple) et de demander au modèle d'IA de le traduire en code fonctionnel sans jamais comprendre comment le code fonctionne.

Andrej Karpathy, ancien chercheur d'OpenAI, a récemment donné un nom à cette pratique, le « vibe coding », qui gagne du terrain dans les milieux technologiques (Google a même déclaré générer 25 % de son code par IA). Selon cette approche, le développeur ne révise ni ne modifie le code, mais utilise uniquement des outils et les résultats d'exécution pour l'évaluer et demande au LLM d'apporter des améliorations. Contrairement au codage assisté par l'IA ou à la programmation en binôme traditionnels, le développeur humain évite d'examiner le code, accepte les compléments suggérés par l'IA sans révision humaine et se concentre davantage sur l'expérimentation itérative que sur l'exactitude ou la structure du code.

Cette évolution suggère-t-elle un avenir où le développement logiciel reposera davantage sur des intuitions et du « vibe coding » que sur une connaissance technique rigoureuse ? L'enquête menée en juillet 2025 par Fastly auprès de 791 développeurs a révélé une différence notable dans la quantité de code généré par l'IA qui est mis en production. Environ un tiers des développeurs seniors (plus de 10 ans d'expérience) déclarent que plus de la moitié du code qu'ils livrent est généré par l'IA, soit près de deux fois et demie le taux déclaré par les développeurs juniors (0 à 2 ans d'expérience), qui est de 13 %.


« L'IA teste le code et détecte les erreurs beaucoup plus rapidement qu'un humain, puis les corrige de manière transparente. Cela s'est produit à de nombreuses reprises », a déclaré un développeur senior. Un répondant junior a souligné les compromis : « C'est toujours difficile lorsque l'IA présume de ce que je fais et que ce n'est pas le cas, car je dois alors revenir en arrière et refaire le travail moi-même. »

Les développeurs seniors étaient également plus susceptibles de déclarer qu'ils consacraient du temps à corriger le code généré par l'IA. Un peu moins de 30 % des seniors ont déclaré modifier suffisamment les résultats de l'IA pour compenser la plupart des gains de temps, contre 17 % des juniors. Malgré cela, 59 % des seniors affirment que les outils d'IA les aident à livrer plus rapidement dans l'ensemble, contre 49 % des juniors.

Les développeurs seniors sont plus optimistes quant au gain de temps apporté par l'IA

Un peu plus de 50 % des développeurs juniors déclarent que l'IA les rend modérément plus rapides. En revanche, seuls 39 % des développeurs seniors partagent cet avis. Mais les développeurs seniors sont plus susceptibles de signaler des gains de vitesse significatifs : 26 % déclarent que l'IA les rend beaucoup plus rapides, soit le double des 13 % de développeurs juniors qui sont d'accord.

L'une des raisons de cet écart peut être que les développeurs seniors sont tout simplement mieux équipés pour détecter et corriger les erreurs de l'IA. Ils ont l'expérience nécessaire pour reconnaître quand un code « semble correct » mais ne l'est pas. Cela leur permet d'utiliser les outils d'IA avec plus de confiance et d'efficacité, même pour des codes à haut risque ou critiques pour l'entreprise. En revanche, les développeurs juniors peuvent ne pas avoir pleinement confiance en leur capacité à détecter les erreurs, ce qui peut les rendre plus prudents quant à l'utilisation de l'IA, ou plus enclins à éviter de l'utiliser en production.

Cela correspond à la quantité de code généré par l'IA qui est réellement utilisé en production. Parmi les développeurs juniors, seuls 13 % déclarent que plus de la moitié du code qu'ils livrent est généré par l'IA. En revanche, 32 % des développeurs seniors affirment la même chose, ce qui suggère que les ingénieurs plus expérimentés non seulement utilisent l'IA de manière plus intensive, mais lui font également davantage confiance dans les environnements de production. Cela est surprenant compte tenu des préoccupations croissantes concernant le « vibe coding », qui introduit des vulnérabilités dans les applications.


Perception vs réalité

Près d'un développeur sur trois (28 %) déclare devoir fréquemment corriger ou modifier le code généré par l'IA, ce qui annule la plupart des gains de temps réalisés. Seuls 14 % déclarent rarement avoir besoin d'apporter des modifications. Et pourtant, plus de la moitié des développeurs continuent de se sentir plus rapides avec des outils d'IA tels que Copilot, Gemini ou Claude. L'enquête de Fastly n'est pas la seule à remettre en question les gains de productivité liés à l'IA. Une récente étude randomisée contrôlée (ERC) menée auprès de développeurs open source expérimentés a révélé un résultat encore plus frappant : lorsque les développeurs utilisaient des outils d'IA, ils mettaient 19 % plus de temps à accomplir leurs tâches.

Ce décalage peut s'expliquer par des raisons psychologiques. Le codage par IA semble souvent fluide : le code s'auto-complète en quelques frappes. Cela donne une impression de dynamisme, mais les gains de vitesse initiaux sont souvent suivis de cycles d'édition, de test et de retouche qui annulent tout gain. Ce schéma se retrouve à la fois dans les conversations que nous avons eues avec les développeurs de Fastly et dans de nombreux commentaires que nous avons reçus dans le cadre de notre enquête.

Un répondant l'a formulé ainsi : « Un outil de codage IA comme GitHub Copilot facilite grandement mon travail en suggérant des extraits de code et même des fonctions entières. Cependant, il a un jour généré un algorithme complexe qui semblait correct mais contenait un bug subtil, ce qui m'a obligé à passer plusieurs heures à le déboguer. » Un autre a fait remarquer : « L'outil d'IA permet de gagner du temps en utilisant du code standard, mais il nécessite également des corrections manuelles pour remédier aux inefficacités, ce qui freine la productivité. »

Pourtant, l'IA semble toujours améliorer la satisfaction professionnelle des développeurs. Près de 80 % des développeurs affirment que les outils d'IA rendent le codage plus agréable. Pour certains, il s'agit d'éviter les tâches fastidieuses. Pour d'autres, c'est peut-être la montée de dopamine provoquée par le code à la demande. « Cela m'aide à accomplir une tâche dans laquelle je suis bloqué. Cela me permet de trouver les réponses nécessaires pour terminer la tâche », explique l'un des participants à l'enquête.

Le plaisir n'est pas synonyme d'efficacité, mais dans une profession confrontée à l'épuisement professionnel et aux retards, ce regain de moral peut tout de même avoir son importance.


Le coût caché du codage par IA

L'enquête de Fastly a également exploré la sensibilisation des développeurs au codage vert, c'est-à-dire la pratique consistant à écrire des logiciels économes en énergie, et le coût énergétique des outils de codage IA. La pratique du codage vert augmente fortement avec l'expérience. Un peu plus de 56 % des développeurs juniors déclarent tenir compte de la consommation d'énergie dans leur travail, tandis que près de 80 % des ingénieurs de niveau intermédiaire et senior en tiennent compte lors du codage.

Les développeurs sont très conscients du coût environnemental des outils d'IA : environ deux tiers des développeurs, tous niveaux d'expérience confondus, déclarent savoir que ces outils peuvent avoir une empreinte carbone importante. Seule une petite minorité (moins de 8 %, même parmi les plus juniors) n'en avait absolument pas conscience. Dans l'ensemble, les données suggèrent que la durabilité est de plus en plus ancrée dans la culture des développeurs.


Cependant, ces conclusions ne sont pas partagées par tous les développeurs. Pour David Farley, le vibe coding est la pire idée en 2025. Pour Cendyne, le "Vibe Coding" peut vous permettre d'obtenir un concept fonctionnel à 80 %. Mais pour produire quelque chose de fiable, de sûr et qui vaille la peine de dépenser de l'argent, vous aurez besoin d'humains expérimentés pour faire le travail difficile qui n'est pas possible avec les modèles d'aujourd'hui. Pour Kush Creates, le « Vibe Coding » lui donne envie de vomir. Il qualifie notamment le vibe coding, de "chemin le plus rapide vers la catastrophe technique".

Source : Fastly

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