Vibe coding : peut-on vraiment créer sans savoir coder ?

Quand on parle d’intelligence artificielle, on pense souvent à la création de textes, d’images ou de vidéos. Pourtant, l’IA transforme aussi un domaine beaucoup plus technique : le développement informatique.

C’est ce que j’ai voulu explorer avec le vibe coding, une pratique qui consiste à créer du code en donnant simplement des instructions à une intelligence artificielle. En d’autres termes, au lieu d’écrire soi-même chaque ligne de code, on explique ce que l’on veut obtenir, et l’IA génère une première version.

Pour un profil marketing ou business, cette idée est assez fascinante. Elle donne l’impression que des compétences autrefois très techniques deviennent plus accessibles. Créer une landing page, automatiser une tâche ou prototyper une idée semble désormais possible sans être développeur.

Mais cette promesse mérite aussi d’être nuancée. Peut-on vraiment créer sans savoir coder ? Et surtout, jusqu’où peut-on faire confiance à un outil que l’on ne comprend pas toujours totalement ?

Dans la vidéo ci-dessous, je reviens sur le concept de vibe coding, ses usages possibles pour les profils marketing, mais aussi ses limites.

Le vibe coding, c’est quoi exactement ?

Le terme vibe coding a été popularisé début 2025 par Andrej Karpathy, chercheur reconnu dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’idée est simple : créer une application ou une fonctionnalité en dialoguant avec une IA, presque comme si l’on briefait un développeur.

On peut par exemple demander : “Crée-moi une page d’inscription pour un événement”, “Ajoute un bouton de contact”, “Génère un tableau de bord pour suivre mes performances marketing”, ou encore “Corrige ce bug”.

L’IA va alors proposer du code, une structure ou une solution. Des outils comme GitHub Copilot, Claude Code ou Cursor rendent cette pratique de plus en plus accessible.

Ce qui change, c’est la place de l’utilisateur. Il n’est plus forcément celui qui écrit le code, mais celui qui formule l’intention. Il décrit le résultat attendu, teste ce que l’IA produit, puis ajuste sa demande.

C’est une évolution importante, car elle montre que la compétence ne repose plus uniquement sur la maîtrise technique. Elle repose aussi sur la capacité à bien expliquer, cadrer et vérifier.

Pourquoi ce sujet intéresse les profils marketing ?

En tant qu’étudiante en MBA Digital Marketing & Business, ce sujet m’intéresse particulièrement parce qu’il touche directement à l’autonomie des profils non techniques.

Dans les métiers du marketing digital, nous avons souvent des idées à tester rapidement : une landing page pour une campagne, un mini-site pour présenter un projet, un tableau de bord pour suivre des données, ou une automatisation pour gagner du temps sur une tâche répétitive.

Avant, ces projets nécessitaient souvent l’aide d’un développeur, d’un outil no-code ou d’une solution déjà existante. Avec le vibe coding, il devient possible de créer une première version plus rapidement, même si elle reste imparfaite.

Par exemple, un marketeur peut utiliser l’IA pour créer un prototype de page, tester une interface, organiser des données ou automatiser un reporting simple. Cela ne remplace pas un vrai développement professionnel, mais cela permet d’expérimenter plus vite.

C’est là que je vois le principal intérêt du vibe coding : il ne sert pas forcément à créer un produit final parfait, mais plutôt à passer plus rapidement de l’idée à l’essai. Dans un environnement digital où les équipes doivent tester, mesurer et ajuster en permanence, cette rapidité peut devenir un vrai avantage.

Une promesse séduisante, mais à ne pas idéaliser

Même si le vibe coding peut sembler très puissant, il ne faut pas le présenter comme une solution magique.

Le premier risque, selon moi, est de croire que “si ça fonctionne, c’est que c’est bon”. Une application peut fonctionner en apparence, mais contenir des erreurs, être mal sécurisée ou devenir difficile à modifier par la suite.

Quand on ne comprend pas le code généré, on peut vite se retrouver dépendant de l’IA. Chaque modification devient une nouvelle demande. Chaque bug doit être expliqué à l’outil. Et plus le projet avance, plus il peut devenir compliqué de savoir ce qui se passe réellement derrière l’interface.

Il y a aussi des risques liés à la sécurité. En générant du code trop rapidement, on peut exposer des données sensibles, mal gérer des mots de passe, utiliser des clés d’API de façon incorrecte ou créer des failles sans s’en rendre compte.

Un autre point important concerne les coûts. Une automatisation mal pensée ou une requête trop lourde peut générer des frais inattendus, surtout si elle est connectée à des services externes ou à des serveurs.

C’est pour cela que le vibe coding doit rester encadré. Pour débuter, il vaut mieux l’utiliser sur des petits projets, dans des environnements fermés ou des “bacs à sable”, sans données sensibles. Cela permet d’apprendre, de tester et de comprendre les limites sans prendre trop de risques.

Mon utilisation de NotebookLM pour créer la vidéo

Pour accompagner cet article, j’ai utilisé NotebookLM afin de créer une vidéo pédagogique courte sur le vibe coding.

L’objectif n’était pas seulement de résumer un sujet, mais de le rendre plus accessible. J’ai donc travaillé à partir de plusieurs idées clés : la définition du vibe coding, son intérêt pour les profils marketing, les exemples d’usages possibles et les limites à garder en tête.

NotebookLM m’a aidée à structurer ces informations dans un format plus visuel et plus synthétique. La vidéo permet d’expliquer rapidement le concept, tandis que cet article me permet d’aller plus loin dans l’analyse.

Ce travail m’a aussi permis d’expérimenter concrètement l’usage de l’IA dans la production de contenu. L’outil aide à gagner du temps, mais il ne décide pas de l’angle, du message ou du regard critique. Ces choix restent humains.

Mon regard d’étudiante en marketing digital

Ce que je retiens du vibe coding, c’est qu’il ne transforme pas tout le monde en développeur. En revanche, il change la manière dont les profils marketing peuvent interagir avec la technique.

Demain, un chef de projet, un entrepreneur ou un marketeur n’aura peut-être pas besoin de savoir coder parfaitement pour tester une idée. Mais il devra savoir formuler un besoin clair, comprendre les enjeux, poser les bonnes questions et vérifier le résultat.

Pour moi, c’est là que se trouve la vraie compétence : pas seulement dans la capacité à utiliser l’IA, mais dans la capacité à la piloter intelligemment.

Le vibe coding montre aussi que les métiers du digital deviennent de plus en plus hybrides. Les frontières entre marketing, produit, data et développement sont moins rigides. Même sans devenir développeur, il devient important de comprendre la logique des outils techniques que l’on utilise.

Cette évolution est à la fois une opportunité et une responsabilité. Elle permet de créer plus vite, mais elle demande aussi plus de vigilance.

Conclusion

Le vibe coding est une pratique intéressante parce qu’elle rend la création technique plus accessible. Pour les profils marketing et business, elle peut aider à prototyper, automatiser et tester des idées plus rapidement.

Mais créer vite ne veut pas dire créer bien. L’IA peut produire du code, mais elle ne remplace pas la compréhension, les tests, la sécurité ou l’esprit critique.

À mon sens, le vibe coding ne supprime pas le rôle de l’humain. Au contraire, il le déplace. L’humain n’est plus seulement dans l’exécution, mais dans le cadrage, la validation et la responsabilité.

L’avenir du digital ne sera donc pas uniquement réservé à ceux qui savent coder. Il appartiendra aussi à ceux qui sauront exprimer clairement une intention, tester les résultats et garder assez de recul pour ne pas confondre rapidité et fiabilité.

Bibliographie

• Karpathy, Andrej. Publication originale sur le concept de “vibe coding”, X, février 2025.
• Willison, Simon. “Not all AI-assisted programming is vibe coding”, Simon Willison’s Weblog, 19 mars 2025.
• Peng, Sida ; Kalliamvakou, Eirini ; Cihon, Peter ; Demirer, Mert. “The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot”, arXiv, 2023.
• GitHub Docs. “GitHub Copilot documentation”, GitHub, consulté en juin 2026.
• Anthropic. “Claude Code overview”, Claude Code Docs, consulté en juin 2026.
• Anthropic. “Sandboxing”, Claude Code Docs, consulté en juin 2026.
• Google. “What’s new in NotebookLM: Video Overviews and an upgraded Studio”, Google Blog, 29 juillet 2025.
• OWASP. “OWASP Top 10 for Large Language Model Applications”, OWASP, consulté en juin 2026.
• Cursor. “Cursor Docs — Agent, Rules, MCP, Skills & CLI”, Cursor, consulté en juin 2026.