Alors que le vibe coding s’impose dans les équipes de développement, les entreprises cherchent à en évaluer concrètement les bénéfices. Rapidité, qualité, sécurité et retour sur investissement : les indicateurs clés de l’automatisation IA doivent être repensés pour en tirer un avantage durable.
L'IA générative révolutionne le développement logiciel
En trois ans, l’IA générative a changé la vie des développeurs Les LLM peuvent désormais générer, corriger, traduire et documenter du code en langage naturel.
Cette méthode, appelée Vibe Coding, promet un gain de productivité.
Selon le rapport DORA 2025 de Google Cloud, presque tous les développeurs ont déjà essayé des outils d’IA, mais seulement une petite poignée — environ 7 % — les utilisent vraiment de façon régulière.
L’IA est principalement utilisée pour résoudre des problèmes spécifiques ou automatiser des tâches répétitives. Mais son utilisation pose de nouveaux problèmes : fiabilité du code, cybersécurité, gouvernance technique.
Des avantages concrets… mais des risques qu’on a tendance à sous-estimer.
Il y a bien un enthousiasme autour du Vibe Coding, mais il s’accompagne aussi de précautions légitimes. Selon une étude de Checkmarx, 81 % du code produit par l’IA comporte des vulnérabilités. Seulement 18 % des entreprises ont mis en place une politique interne sur ces usages.
Conséquence : perte de maîtrise du code, dette technique en hausse et surface d’attaque accrue pour les cybercriminels.
Benjamin Brial, fondateur de Cycloid, met en garde contre ces excès : « Aller plus vite, c’est bien, mais si le code devient impossible à maintenir, on perd tout le gain initial. » Pour lui, l’adoption de l’IA doit se faire avec une approche multicritère : productivité, maintenabilité et impact environnemental.
Chez Cycloid, l’IA générative sert à générer des MVP ou des plugins, mais jamais des livrables critiques. « L’IA demeure un outil probabiliste. Elle doit être encadrée et contrôlée », insiste Brial.
Performance : au-delà de la vitesse
La vitesse d’exécution n’est plus le seul critère de performance. Les entreprises doivent désormais quantifier la qualité du code, la sobriété énergétique et l’expérience développeur (DevEx).
Un code produit rapidement mais difficile à maintenir est une perte sèche à moyen terme. De même, une utilisation massive de l’IA sans direction peut créer de la frustration chez les équipes.
Maxime Fonthieure, VP R&D chez Forterro, conseille de s’appuyer sur des frameworks éprouvés comme DORA, SPACE ou DevEx. « Ce n’est pas la photo qui importe, c’est l’évolution des résultats », précise-t-il.
Ces modèles évaluent non seulement la cadence et la qualité des livraisons logicielles, mais aussi la satisfaction et l’engagement des développeurs.
Le rapport DORA met en évidence des leviers d’efficacité partagés par les organisations performantes :
- Une stratégie IA définie et documentée,
- Un environnement de données propre,
- Une politique de versioning, une approche user-centric.
Ces méthodes permettent de passer d’une IA encore expérimentale à une automatisation claire, structurée et facile à mesurer.
Adapter l’automatisation au niveau de maturité des équipes
Toutes les entreprises n’ont pas le même niveau de maturité numérique. Les plus matures ont déjà l’IA dans leurs pipelines DevOps, d’autres sont encore à l’autocomplétion assistée.
Pour Maxime Fonthieure, l’objectif est d’adapter les pratiques à la maturité des équipes :
« Entre la suggestion de code et l’automatisation complète des déploiements, le spectre est vaste. Il faut adapter l’utilisation de l’IA aux tâches et aux profils. »
Le Pair programming et le Test Driven Development (TDD) reprennent de l’importance. Ces méthodes rendent le travail plus collaboratif, elles permettent de corriger les erreurs au fur et à mesure, et elles aident surtout les développeurs juniors à progresser rapidement. Dans ce cadre, l’IA devient un vrai coup de pouce pédagogique, pas un remplacement du développeur.
Enfin, pour contextualiser les usages, Fonthieure préconise l’installation d’un serveur MCP (Model Context Protocol).
L’idée, c’est de rassembler toutes les règles et bonnes pratiques de l’entreprise pour que l’IA comprenne mieux le contexte et propose des réponses qui ont du sens.
Le résultat ? Des suggestions plus pertinentes, un code plus cohérent et qui respecte vraiment vos règles internes.
Attention aux dérives : la propriété intellectuelle
Le vibe coding pose aussi des questions sur la propriété du code. Les IA apprennent à partir de code, souvent open source, et certaines parties qu’elles génèrent peuvent être soumises à des licences restrictives. Sans encadrement, ça peut exposer l’entreprise à des risques juridiques.
Il est donc essentiel d’avoir un cadre de gouvernance clair :
- Décider quelles IA peuvent être utilisées
- Mettre en place des règles pour contrôler le code produit
- Former les équipes aux obligations légales.
Benjamin Brial résume l’équilibre à trouver : « L’IA doit assister, pas remplacer. Elle ne dégage pas le développeur de sa responsabilité sur le code livré. »
ipanemads : vers un pilotage contrôlé de l’automatisation IA
Pour les PME françaises, la question n’est plus de savoir si l’IA est nécessaire, mais comment en évaluer et optimiser l’impact réel.
ipanemads aide les entreprises à se structurer. L’agence aide à identifier les bons KPI : productivité, sécurité, qualité, satisfaction et impact environnemental.
Nous utilisons des frameworks comme DORA, SPACE et DevEx pour créer des tableaux de bord sur mesure. L’idée ? Suivre de près le retour sur investissement de vos projets d’automatisation IA.
Ces données nous aident à ajuster les pratiques et à tirer le meilleur parti de l’IA pour votre entreprise.
Vers une automatisation IA responsable et durable
Avec le Vibe Coding, le développement logiciel change de visage : plus rapide, plus collaboratif, et surtout pensé pour être responsable et durable. À terme, les IA écriront, testeront et documenteront du code de A à Z.
Mais cette automatisation n’a de valeur que si elle est contrôlée, mesurable et transparente.
Comme le souligne Benjamin Brial : « Rendre le code plus rapide ne suffit pas. Le plus dur, c’est de contrôler. »
C’est cette maîtrise (entre innovation, gouvernance et performance) qui fera le ROI réel d’un projet d’automatisation IA.
