Le Vibe Coding permet aujourd’hui de concevoir et développer une application beaucoup plus rapidement en s’appuyant sur des assistants IA capables de générer du code, proposer des architectures, créer des interfaces ou encore corriger des erreurs.
Mais obtenir une application fonctionnelle ne signifie pas que le travail est terminé.
Une fois les principales fonctionnalités développées, l’IA peut être utilisée comme un véritable assistant de contrôle qualité afin d’analyser l’application, identifier les faiblesses du projet et préparer sa mise en production.
Voici 10 demandes particulièrement utiles à adresser à l’IA à la fin d’un projet de Vibe Coding.
1. Auditer la dette technique
Une application développée rapidement peut accumuler des choix techniques provisoires : fonctions trop longues, composants mal structurés, duplication de code ou solutions mises en place uniquement pour faire fonctionner rapidement une fonctionnalité.
Une première demande peut donc être :
« Analyse la dette technique de cette application, classe les problèmes par niveau de priorité et corrige les éléments les plus importants. »
L’objectif n’est pas nécessairement de réécrire toute l’application, mais d’identifier les éléments qui pourraient rendre sa maintenance difficile à moyen terme.
2. Réaliser un audit de sécurité
La sécurité doit faire partie des dernières étapes avant la mise en production.
L’IA peut aider à vérifier notamment la gestion de l’authentification, les permissions, les accès aux données, les variables d’environnement, les clés API ou encore certaines mauvaises pratiques présentes dans le code.
Une demande possible :
« Réalise un audit de sécurité de l’application et identifie les vulnérabilités ou mauvaises pratiques à corriger avant la mise en production. »
Les recommandations critiques doivent évidemment être vérifiées et testées avant leur déploiement.
3. Analyser la qualité du code
Le code généré au fil des échanges avec une IA peut fonctionner tout en devenant progressivement difficile à lire.
Il est alors intéressant de demander :
« Analyse la qualité générale du code et refactorise les parties trop complexes, répétitives ou difficiles à maintenir sans modifier le comportement de l’application. »
Cette étape permet notamment d'améliorer la lisibilité du projet et de faciliter les évolutions futures.
4. Optimiser les performances
Une application peut fonctionner correctement pendant le développement mais rencontrer des ralentissements lorsque les données ou le nombre d’utilisateurs augmentent.
L’IA peut rechercher les principaux points de ralentissement :
- requêtes inutiles ;
- appels API trop nombreux ;
- composants chargés plusieurs fois ;
- images trop lourdes ;
- mauvaise gestion du cache ;
- traitements exécutés inutilement.
On peut lui demander :
« Analyse les performances de l’application et propose des optimisations en donnant la priorité aux améliorations ayant le plus d’impact. »
5. Tester les fonctionnalités et rechercher les bugs
Une autre utilisation très intéressante consiste à demander à l’IA de se comporter comme un testeur.
Par exemple :
« Analyse toutes les fonctionnalités de l’application, identifie les scénarios susceptibles de provoquer des bugs et propose les tests nécessaires ainsi que les corrections associées. »
L’IA peut notamment réfléchir aux cas limites auxquels le développeur n’avait pas nécessairement pensé : formulaire vide, utilisateur non connecté, donnée inexistante, perte de connexion ou réponse incorrecte d’une API.
6. Vérifier la gestion des erreurs et les logs
Une application destinée à être utilisée en production doit être capable de gérer correctement les erreurs.
Une bonne demande consiste à dire :
« Vérifie la gestion des erreurs dans toute l’application et ajoute les messages utilisateurs, logs et mécanismes de récupération nécessaires. »
L’objectif est double : éviter qu'une erreur technique bloque complètement l'utilisateur et permettre aux équipes techniques de comprendre rapidement ce qui s'est produit.
7. Auditer l’accessibilité et le responsive design
Une application web doit également fonctionner correctement sur différents types d’écrans et rester accessible au plus grand nombre.
L’IA peut être sollicitée pour rechercher plusieurs problèmes :
- contraste insuffisant ;
- formulaires mal étiquetés ;
- navigation clavier difficile ;
- textes trop petits ;
- boutons difficilement utilisables sur mobile ;
- mise en page cassée sur certains écrans.
Une demande possible :
« Audite l’accessibilité et le responsive design de l’application puis corrige les principaux problèmes détectés. »
8. Vérifier la base de données et les accès aux données
La base de données est souvent un élément central de l’application.
Avant le déploiement, il est utile de demander :
« Analyse la structure de la base de données, les relations, les requêtes et les règles d’accès aux données. Identifie les problèmes de cohérence, de performance ou de sécurité. »
Dans une application utilisant Supabase, Firebase ou un backend similaire, cette étape peut également concerner les politiques de sécurité et les permissions associées aux différents rôles utilisateurs.
9. Auditer les dépendances du projet
Les projets modernes reposent généralement sur de nombreuses bibliothèques et dépendances externes.
Certaines peuvent être inutilisées, obsolètes ou présenter des risques de sécurité.
L’IA peut recevoir la demande suivante :
« Analyse les dépendances du projet, identifie celles qui sont inutiles, obsolètes ou potentiellement problématiques et propose les actions à réaliser. »
Cela permet également de réduire la complexité du projet et parfois la taille de l’application.
10. Réaliser un audit final avant la mise en production
La dernière demande peut être beaucoup plus globale.
Il est possible de demander à l’IA :
« Considère que cette application doit être mise en production demain. Réalise un audit final complet et donne-moi la liste des éléments bloquants, importants et facultatifs à corriger avant le déploiement. »
Cette formulation oblige l’IA à changer de perspective. Elle ne se concentre plus uniquement sur la génération de fonctionnalités, mais sur la fiabilité globale du produit.
L’IA ne doit pas seulement construire, elle doit aussi contrôler
L’une des erreurs courantes dans le Vibe Coding consiste à utiliser l’IA uniquement pour ajouter des fonctionnalités :
« Ajoute une page. »
« Crée un formulaire. »
« Connecte cette API. »
« Ajoute une authentification. »
Pourtant, une partie importante de la valeur de l’IA apparaît après le développement.
Elle peut devenir successivement développeur, relecteur, testeur, analyste sécurité ou assistant DevOps.
La logique d’un projet de Vibe Coding peut donc progressivement évoluer de :
Idée → Prompt → Génération → Application
vers une démarche plus professionnelle :
Besoin → Conception → Génération → Tests → Audit → Correction → Optimisation → Déploiement → Supervision
Cette dernière approche est particulièrement importante dans un contexte professionnel.
Le Vibe Coding ne consiste donc pas simplement à demander à une IA de générer rapidement une application. Il consiste également à savoir lui demander d’analyser ce qu’elle a produit, d’identifier ses propres limites et d'améliorer progressivement la qualité de la solution.
La compétence essentielle devient alors moins « savoir générer du code avec l’IA » que « savoir piloter l’IA pendant l’ensemble du cycle de vie d’une application ».
