Note méthodologique : Article vidéo sur le vibe coding

1. Outils utilisés

Pour réaliser cet article vidéo sur le vibe coding, j’ai utilisé plusieurs outils d’intelligence artificielle et sources de travail.

Le premier outil utilisé est NotebookLM, développé par Google. Je l’ai utilisé pour m’aider à créer une vidéo pédagogique courte à partir de sources sur le vibe coding. L’objectif était de transformer un sujet technique en contenu plus accessible, visuel et compréhensible pour une audience de profils marketing et business.

J’ai également utilisé ChatGPT pour m’aider à structurer l’article qui accompagne la vidéo, reformuler certaines idées, clarifier l’angle éditorial et rédiger cette note méthodologique.

Enfin, je me suis appuyée sur plusieurs sources autour du vibe coding, notamment des contenus expliquant l’origine du terme, les usages d’outils comme GitHub Copilot, Claude Code ou Cursor, ainsi que les limites liées à la sécurité, aux bugs et à la compréhension du code généré par IA.

L’IA n’a pas été utilisée pour produire un contenu sans contrôle humain. Elle a servi d’aide à la recherche, à la structuration et à la mise en forme.

2. Exploration, développement d’idées et créativité

Au départ, je voulais réaliser un article vidéo sur un sujet actuel lié à l’intelligence artificielle et aux métiers du digital. Le vibe coding m’a semblé intéressant, car il fait le lien entre IA générative, développement informatique, no-code et marketing digital.

J’ai utilisé l’IA pour explorer plusieurs angles possibles : expliquer simplement ce qu’est le vibe coding, montrer ses usages pour les profils non développeurs, ou encore analyser ses limites. J’ai finalement choisi un angle équilibré : montrer que le vibe coding peut rendre la création technique plus accessible, tout en rappelant qu’il ne remplace pas la vérification humaine.

L’idée principale retenue est la suivante : le vibe coding ne signifie pas que tout le monde devient développeur, mais que les profils marketing doivent apprendre à mieux formuler, tester et piloter les outils d’IA.

3. Planification et organisation

L’IA m’a aidée à organiser le contenu en deux formats complémentaires : une vidéo courte et un article de blog.

Pour la vidéo, j’ai construit un script en plusieurs étapes : accroche, définition du vibe coding, exemples d’usages pour les profils marketing, limites liées aux bugs et à la sécurité, puis conclusion sur le nouveau rôle de l’humain.

Cette structure avait pour objectif de rendre le sujet accessible en moins de trois minutes, sans entrer dans des détails trop techniques.

Pour l’article, ChatGPT m’a aidée à transformer le script vidéo en texte plus développé. Le plan retenu suit une progression logique : introduction du sujet, définition du vibe coding, intérêt pour les profils marketing, limites, retour sur l’usage de NotebookLM, analyse personnelle et conclusion.

Cette organisation m’a permis de respecter le format attendu pour le blog MBA DMB, tout en gardant un ton clair et personnel.

4. Rédaction et articulation

J’ai utilisé ChatGPT pour m’aider à rédiger l’article d’accompagnement de la vidéo. L’objectif n’était pas de produire un texte trop académique ou trop technique, mais un article compréhensible, écrit avec un regard d’étudiante en MBA Digital Marketing & Business.

Une première version de l’article a été générée avec une structure SEO et des titres optimisés. Ensuite, j’ai demandé une reformulation dans un style plus naturel, moins “IA”, afin que le texte corresponde davantage à ma voix et à mon positionnement d’étudiante.

L’IA m’a surtout aidée à articuler les idées entre elles : comment passer de la définition du vibe coding à ses usages marketing, puis à ses limites. Elle m’a aussi aidée à formuler une analyse personnelle autour d’une idée centrale : l’IA peut accélérer la création, mais l’humain doit rester responsable du cadrage, des tests et de la validation.

La rédaction finale a été relue et ajustée pour éviter un ton trop générique, ajouter une dimension personnelle et conserver une approche critique.

5. Éthique, sources et hallucinations

Comme le vibe coding est un sujet récent, j’ai fait attention à ne pas présenter l’IA comme une solution magique ou totalement fiable. Le sujet peut être facilement idéalisé, alors qu’il comporte aussi des risques importants : bugs, failles de sécurité, mauvaise compréhension du code généré ou dépendance excessive aux outils.

J’ai donc vérifié les informations principales à partir de sources externes et de contenus spécialisés. J’ai également veillé à ne pas inventer de chiffres ou de références. Par exemple, le chiffre de 55,8 % de rapidité avec GitHub Copilot a été conservé uniquement parce qu’il provient d’une étude souvent citée sur l’impact des assistants IA sur la productivité des développeurs.

J’ai aussi choisi de mentionner les limites du vibe coding dans l’article et dans la vidéo, afin de garder une approche responsable. L’IA a été utilisée comme un outil d’aide à la création, mais pas comme une source unique de vérité.

Cette démarche m’a permis de mieux comprendre les avantages et les limites de l’IA générative dans la production de contenu pédagogique.

6. Exemples de prompts et interactions

Voici quelques exemples de prompts utilisés pendant la préparation de ce contenu :

Prompt 1 :
“Propose-moi un sujet d’article vidéo lié à l’IA générative, au marketing digital et aux nouveaux usages professionnels.”

Ce prompt m’a aidée à identifier le vibe coding comme sujet pertinent pour un article vidéo MBA DMB.

Prompt 2 :
“Crée une vidéo pédagogique de 2 à 3 minutes sur le vibe coding pour une audience d’étudiants en marketing digital. Le ton doit être clair, professionnel, accessible et critique.”

Ce prompt a servi de base pour générer une structure de vidéo avec NotebookLM.

Prompt 3 :
“À partir de ce script vidéo complet, rédige un article de blog MBA DMB de 800 à 1000 mots, avec une introduction, des H2 optimisés SEO, une analyse personnelle et une conclusion actionnable.”

Ce prompt a permis de transformer la vidéo en article d’accompagnement structuré.

Prompt 4 :
“Réécris l’article dans un style moins IA et plus étudiante MBA, avec un ton naturel, personnel et professionnel.”

Ce prompt a été important pour ajuster le style et éviter un rendu trop générique ou trop artificiel.

Conclusion méthodologique

L’IA a été utilisée à plusieurs étapes : recherche d’angle, structuration du script, création de la vidéo avec NotebookLM, rédaction de l’article et amélioration du style.

Ce travail m’a permis d’expérimenter concrètement la manière dont l’IA peut accompagner la création de contenu pédagogique. Elle m’a aidée à gagner du temps, à organiser mes idées et à rendre un sujet technique plus accessible.

Cependant, le contenu final repose toujours sur des choix humains : le choix du sujet, l’angle critique, les sources retenues, la reformulation, la vérification des informations et l’analyse personnelle.