Le vibe coding, cette pratique qui consiste à générer du code via l'IA en se fiant à l'intuition plutôt qu'à une analyse rigoureuse, séduit par sa rapidité apparente. Cependant, derrière cette facilité se cachent trois failles structurelles majeures qui peuvent compromettre gravement la viabilité d'un projet : les vulnérabilités de sécurité, l'absence de scalabilité et la dégradation de la qualité du code. Ces problèmes ne sont pas des détails marginaux, mais des défauts fondamentaux qui transforment souvent un prototype prometteur en un cauchemar technique. Pour une introduction complète au sujet, consultez notre article sur le vibe coding comme révolution ou mirage.
1. Les failles de sécurité
L'IA reproduit les erreurs du passé
Les modèles d'intelligence artificielle utilisés pour le vibe coding sont entraînés sur des millions de lignes de code public, notamment issues de GitHub. Le problème fondamental est que ce corpus contient une proportion alarmante de code vulnérable, obsolète ou mal sécurisé. L'IA, n'ayant pas de capacité de jugement qualitatif, apprend et reproduit ces mauvaises pratiques sans distinction. Pour approfondir les risques de sécurité et les coûts cachés, lisez notre article sur les coûts cachés et risques de sécurité du vibe coding.
Injections SQL et XSS : des classiques qui reviennent
L'une des failles les plus courantes générées par l'IA concerne les injections SQL. Le code généré assemble souvent des requêtes en concaténant directement des entrées utilisateur, sans utiliser de requêtes paramétrées ou d'ORM sécurisés. Il suffit qu'un utilisateur malveillant saisisse une chaîne comme
'; DROP TABLE users; --De même, les attaques XSS (Cross-Site Scripting) sont fréquentes. L'IA génère souvent du code qui affiche directement des données utilisateur sans les échapper, permettant l'exécution de scripts malveillants dans le navigateur des autres utilisateurs.
Authentification et autorisation : des contrôles absents
L'IA a tendance à générer des endpoints API sans implémenter les contrôles d'authentification et d'autorisation nécessaires. Des routes critiques peuvent ainsi être exposées publiquement, permettant à n'importe qui d'accéder, modifier ou supprimer des données sensibles. Il est fréquent de voir des API générées qui acceptent toutes les requêtes sans vérifier les tokens JWT, les sessions ou les rôles utilisateurs.
Secrets hardcodés et gestion des clés
Une pratique particulièrement dangereuse que l'IA reproduit régulièrement est le hardcoding de secrets directement dans le code source. Mots de passe, clés API, tokens d'accès : tout se retrouve en clair dans le dépôt Git, exposé à quiconque a accès au code. Ces secrets peuvent ensuite être compromis si le dépôt est rendu public, même temporairement, ou si un collaborateur malveillant y accède.
Dépendances vulnérables et supply chain attacks
L'IA propose souvent d'intégrer des librairies tierces sans vérifier leur sécurité. Le risque d'hallucination de librairie est particulièrement pernicieux : l'IA peut inventer le nom d'un package qui n'existe pas. Des acteurs malveillants peuvent alors créer et publier une librairie malveillante sous ce nom, sachant que des développeurs peu méfiants l'installeront, créant ainsi une attaque directe sur la chaîne d'approvisionnement logicielle.
Même lorsque les librairies existent, l'IA ne vérifie pas si elles contiennent des vulnérabilités connues (CVE). Des dépendances obsolètes, non maintenues depuis des années, peuvent introduire des failles critiques dans l'application.
Pour identifier ces vulnérabilités dans votre code généré par IA, utilisez notre audit de sécurité gratuit qui détecte les failles les plus courantes.
2. La scalabilité : un mur invisible qui attend
Architectures monolithiques non pensées
Le vibe coding génère naturellement des architectures monolithiques, où tout le code est interconnecté sans séparation claire des responsabilités. Cette approche fonctionne pour un prototype avec quelques utilisateurs, mais devient rapidement un goulot d'étranglement lorsque l'application doit gérer de la charge.
L'IA ne conçoit pas de systèmes distribués, de microservices, de queues de messages ou de caches. Elle génère du code qui fonctionne "en local", sans considération pour les contraintes de performance à grande échelle.
Absence de stratégie de cache
Un problème récurrent est l'absence totale de stratégie de mise en cache. Chaque requête génère des appels à la base de données, même pour des données qui changent rarement. À mesure que le nombre d'utilisateurs augmente, la base de données devient un point de défaillance unique, saturée par des requêtes redondantes.
L'IA ne génère pas de mécanismes de cache Redis ou Memcached, pas de cache HTTP côté serveur, pas de CDN pour les assets statiques. Le système est conçu pour fonctionner, pas pour performer.
Gestion de la concurrence et des transactions
Les applications générées par vibe coding gèrent mal, voire pas du tout, les problèmes de concurrence. Des race conditions peuvent survenir lorsque plusieurs utilisateurs modifient simultanément les mêmes données. L'absence de verrous (locks) ou de transactions atomiques peut mener à des incohérences de données critiques.
De même, la gestion des transactions de base de données est souvent absente ou incorrecte. Des opérations qui devraient être atomiques peuvent être partiellement exécutées en cas d'erreur, laissant le système dans un état incohérent.
Pas de plan de montée en charge
Le code généré ne prévoit aucune stratégie de montée en charge horizontale. Il est conçu pour tourner sur une seule machine, sans possibilité de réplication ou de distribution de la charge. Quand l'application doit gérer plus d'utilisateurs, la seule solution est d'augmenter la puissance de la machine (scaling vertical), une approche coûteuse et limitée.
L'absence de load balancing, de réplication de base de données, ou de distribution géographique rend l'application vulnérable aux pics de trafic et aux pannes.
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3. La qualité du code : une dégradation progressive
Code non maintenable et illisible
Le code généré par vibe coding est souvent fonctionnel mais illisible. Les noms de variables sont génériques (data, result, temp), les fonctions sont trop longues et font trop de choses à la fois, les commentaires sont absents ou inutiles. Cette opacité rend la maintenance extrêmement difficile.
Quand un bug survient, le développeur doit déchiffrer un code qu'il n'a pas écrit, sans documentation ni tests. Le temps de résolution explose, et chaque correction devient un risque d'introduire de nouveaux bugs.
Absence de tests et de validation
L'IA génère rarement des tests unitaires, d'intégration ou end-to-end. Le code est livré "brut", sans garantie qu'il fonctionne correctement dans tous les cas d'usage. Les cas limites ne sont pas couverts, les erreurs ne sont pas gérées, et les validations d'entrée sont minimales ou absentes.
Cette absence de tests crée une dette technique massive. Chaque modification devient risquée car il n'existe pas de filet de sécurité pour détecter les régressions. Le code devient progressivement plus fragile et plus difficile à modifier.
Duplication et violation des principes SOLID
Le code généré viole systématiquement les principes de programmation orientée objet. Il y a une duplication massive de code (DRY - Don't Repeat Yourself est ignoré), les responsabilités sont mélangées (violation du Single Responsibility Principle), et les dépendances sont rigides (pas d'injection de dépendances, pas d'interfaces).
Cette structure rend le code difficile à étendre. Ajouter une nouvelle fonctionnalité nécessite souvent de modifier plusieurs endroits, créant un risque élevé d'introduire des bugs.
Pas de gestion d'erreurs robuste
La gestion des erreurs est généralement minimale ou absente. Les exceptions ne sont pas capturées, les erreurs utilisateur ne sont pas gérées gracieusement, et les logs sont insuffisants pour le débogage. Quand quelque chose échoue, il est difficile de comprendre pourquoi et où.
Cette absence de robustesse rend l'application fragile. Une erreur inattendue peut faire planter toute l'application, plutôt que d'être gérée localement avec un message d'erreur approprié.
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Conclusion : le vibe coding nécessite une expertise pour être viable
Les trois failles majeures du vibe coding – sécurité, scalabilité et qualité – ne sont pas des problèmes mineurs que l'on peut corriger après coup. Ce sont des défauts structurels qui s'incrustent profondément dans le code et qui deviennent de plus en plus coûteux à corriger avec le temps.
Le vibe coding peut être un outil puissant lorsqu'il est utilisé par des développeurs expérimentés qui comprennent ces risques et qui refactorisent, sécurisent et optimisent le code généré. Mais utilisé "à l'aveugle", il produit des applications qui semblent fonctionner mais qui sont en réalité des bombes à retardement techniques, financières et sécuritaires. Si vous êtes confronté à des boucles de codage IA, découvrez comment sortir de la boucle infernale et reprendre le contrôle.
La solution n'est pas d'abandonner ces outils, mais de migrer le code généré vers du code humain, maintenable, sécurisé et scalable. C'est précisément la mission d'AI2H : transformer votre code IA en code de qualité professionnelle que vous maîtrisez entièrement.