À la fin de l’année 2023, Andrej Karpathy — ex-directeur IA chez Tesla et cofondateur d’OpenAI — introduit un concept qui va rapidement faire le tour de l’écosystème tech : le vibe coding.
Ce terme désigne une manière nouvelle d’envisager le développement logiciel, où le rôle du développeur ne consiste plus à écrire ligne par ligne, mais à décrire ce qu’il souhaite obtenir en langage naturel, pendant que l’IA générative produit le code. L’humain devient alors un chef d’orchestre, un guide, celui qui donne la direction, ajuste, teste, vérifie. Le code ne vient plus de la main — il répond à une intention.
Chez Slash Tech, cette approche n’est pas une simple expérimentation. C’est un changement de paradigme que nous avons intégré de manière opérationnelle dans notre manière de construire des produits — en particulier des MVP, où la rapidité, la clarté et la cohérence sont décisives. Voici notre méthode, nos outils, et notre retour d’expérience terrain.
Comprendre l’intérêt de coder un MVP avec des prompts
Un MVP — Minimum Viable Product — n’a pas vocation à être parfait. Il ne s’agit pas de construire une usine à gaz, ni d’anticiper tous les cas d’usage. L’objectif est de valider une hypothèse produit, avec un livrable fonctionnel, testable, exploitable en conditions réelles.
Dans cette optique, l’approche par prompts s’impose comme une évidence : elle permet de réduire drastiquement le time-to-market, de minimiser les coûts initiaux, et de focaliser les efforts sur la valeur réelle que le produit apporte à ses utilisateurs. Ce n’est plus le code qui dicte le rythme du projet, c’est la vision produit — traduite en prompts clairs — qui le pilote.
Dans un monde où le code est généré par l’IA, la vraie compétence n’est plus de savoir coder, mais de savoir penser, formuler et guider avec justesse pour transformer une intention claire en produit concret.
La méthode Slash Tech : une approche structurée du vibe coding
Notre démarche repose sur une conviction : l’IA ne remplace pas le développeur, elle augmente sa capacité à construire vite et juste, à condition d’être bien utilisée. Pour cela, nous avons structuré notre processus en cinq étapes, que nous appliquons à chaque projet de MVP développé via prompt.
La première étape consiste à poser la vision produit de manière simple, mais précise. Nous commençons toujours par définir le problème que l’on cherche à résoudre, les utilisateurs cibles, et les parcours essentiels à couvrir. Cela nous permet d’identifier entre deux et quatre fonctionnalités fondamentales, qui constitueront le socle du MVP.
Ensuite, chaque fonctionnalité est traduite en instructions en langage naturel, pensées pour être comprises par une IA générative. Nous n’écrivons pas “du code” au sens classique, mais des prompts comme :
"Crée une interface de login avec vérification email, connexion via Supabase, redirection vers un tableau de bord personnalisé."
Pour cette phase, nous utilisons plusieurs outils selon la nature du projet. Bolt.new est particulièrement adapté à la génération de briques fullstack (UI, base de données, backend, authentification). Replit nous permet de travailler directement dans le cloud, en collaboration, avec un assistant IA intégré (Ghostwriter). Et pour les ajustements plus fins, nous nous appuyons sur Cursor, GitHub Copilot ou GPT-4 en lien avec un environnement de développement local.
Une fois le code généré, notre travail ne s’arrête pas là. Il s’agit alors de relire, tester, ajuster, connecter les différentes briques, et s’assurer que le tout est fonctionnel, fluide, et aligné avec les attentes définies au départ. Cette étape est cruciale : une IA peut générer du code, mais ne peut pas comprendre le contexte métier ou les subtilités d’un usage utilisateur.
Le MVP est ensuite déployé, souvent via Vercel ou Replit, dans un environnement accessible et documenté. Il peut être testé immédiatement, ce qui permet de collecter des retours utilisateurs dans la foulée, et d’itérer rapidement à partir de données réelles, plutôt que d’hypothèses abstraites.
Ce que cette méthode change vraiment
Ce mode de travail ne change pas uniquement la vitesse d’exécution, il modifie la nature même du développement.
Le développeur devient un designer d’intention, un formulateur d’idées techniques, capable de traduire une logique produit en structures exploitables par une IA. Il reste garant de la qualité, de la maintenabilité, de la cohérence, mais son rôle se rapproche de celui d’un product engineer augmenté, capable de produire beaucoup plus en beaucoup moins de temps.
Pour les entreprises, cette approche change les règles du jeu. Un MVP qui prenait auparavant un mois peut désormais être livré en 4 à 6 jours. Un produit que l’on n’osait pas tester faute de budget peut désormais voir le jour pour une fraction du coût. Et surtout, cette méthode redonne la main au porteur de projet, qui voit sa vision se matérialiser très rapidement, avec des itérations à faible coût.
Les outils incontournables de notre stack
Parmi les outils que nous utilisons au quotidien chez Slash Tech, trois se détachent comme piliers de notre méthode de développement assisté par IA.
Bolt.new est aujourd’hui l’un des outils les plus avancés pour générer des projets fullstack à partir de prompts. Il est capable de structurer une base de données, une API, une interface, un système d’authentification, et de connecter le tout en quelques minutes.
Replit est notre environnement de prototypage par excellence. Il permet de coder, déployer, tester, et collaborer dans un espace unique, avec un assistant IA intégré. Pour les MVP à faible complexité, c’est un game changer.
Enfin, Cursor, GitHub Copilot et GPT-4 nous permettent d’ajuster le code, d’ajouter des règles métier, de faire du refactoring, ou de documenter les modules produits. Ces outils ne remplacent pas la réflexion, mais démultiplient notre productivité.
Quelles limites, quelles conditions de succès ?
Cette méthode n’est pas sans contraintes. Pour fonctionner, elle exige une clarté absolue dans l’expression du besoin, une capacité à formuler des prompts précis, et une posture de pilotage technique. L’IA ne comble pas le manque de vision produit. Elle ne fait pas les arbitrages à votre place. Elle exécute — rapidement, efficacement — mais sans comprendre l’impact réel de ce qu’elle génère.
Il ne faut pas non plus la voir comme une solution scalable à court terme. Un MVP codé par prompt est idéal pour tester une idée, mais nécessite un travail d’architecture rigoureux si l’on souhaite le faire évoluer à grande échelle.
Conclusion
Coder un MVP avec des prompts, ce n’est pas tricher. C’est travailler autrement.
C’est choisir de se concentrer sur ce qui compte : la clarté d’une vision, la qualité d’un parcours, la valeur d’une première version.
Chez Slash Tech, nous avons transformé cette approche en méthode. Elle nous permet d’accompagner nos clients plus vite, plus sereinement, sans jamais sacrifier l’intention produit.
Le vibe coding n’est pas une mode. C’est le reflet d’un futur dans lequel le code est généré, mais le sens est toujours pensé.
Et dans ce futur, ceux qui sauront dialoguer avec l’IA auront une longueur d’avance.
Pas parce qu’ils iront plus vite. Mais parce qu’ils sauront construire avec justesse.
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