✨ Et si une simple idée musicale pouvait devenir une application en quelques heures grâce à l’IA ?
C’est le pari que j’ai tenté avec le vibe coding. Résultat : un YouTube Looper pour musiciens, pensé pour isoler et répéter en boucle les passages les plus difficiles d’un morceau. Un outil simple, mais redoutablement efficace pour progresser.
Soyons clairs : sans l’appui de l’IA, un tel projet serait resté dans mes carnets d’idées. Avec elle, il a pris forme en un temps record.
🎸 Démo | 👨💻 Code source
Enseignements clés
Voici mes enseignements sur cette nouvelle façon de développer, en pilotant l’IA avec des outils comme Claude Code et TaskMaster AI.
💡 Ce qui change tout : le pilotage par les specs
L’ère du prompt freestyle est terminée. Pour obtenir un résultat de qualité, il ne suffit pas de « parler » à l’IA. Il faut lui fournir un cadre strict et des règles claires.
Pour ce projet, j’ai mis en place une architecture documentaire qui a servi de garde-fou :
CLAUDE.md: Un véritable cahier des charges vivant, définissant les objectifs, les contraintes techniques et le workflow Git à suivre../ai/: Un dossier contenant des fichiers qui expliquent les bonnes pratiques Angular à respecter (standalone components, signals, clean code…).
L’IA ne choisit pas la structure du projet, elle exécute les conventions qu’on lui impose.
⚡ TaskMaster AI : le vrai « game-changer »
Associé à Claude Code, TaskMaster AI a transformé l’idée en un produit fonctionnel très rapidement. Cet outil, qui agit comme un chef de projet IA, a permis de :
- Analyser les exigences du projet
- Découper les exigences en tâches et sous-tâches atomiques
- Calculer les dépendances entre les tâches pour un développement guidé
Le résultat ? Des spécifications découpées en tâches, un feedback ultra-rapide où la créativité n’est plus freinée par la technique. On peut prototyper une idée en quelques heures au lieu de plusieurs jours.
Retour d’expérience
✅ Ce qui fonctionne (très) bien
- La précision des prompts : Un cadre clair et des demandes précises limitent radicalement les hallucinations et les dérives.
- Le découpage fin des features : Demander des livrables testables à chaque étape garantit un code propre et fonctionnel.
- La qualité du code : Quand le cadre est solide, l’IA livre vite et bien. J’ai été surpris par la qualité du code Angular généré, aligné avec les standards modernes.
⚠️ Les limites
- Ce n’est pas du no-code : Le « vibe coding » exige des compétences techniques solides pour guider, valider et corriger l’IA. Je reste entièrement responsable de ce qui est livré.
- L’IA peut tourner en rond : Sur certains bugs ou problèmes complexes, une intervention humaine reste indispensable.
- L’UI/UX demande une forte supervision : L’IA est performante sur la logique, mais la conception visuelle et l’expérience utilisateur nécessitent encore un pilotage humain important (MCP Figma à tester).
🔮 Une vision enrichie du développement piloté par des agents IA
Les agents spécialisés automatisent le cycle de vie du développement logiciel. Cette approche s’articule autour de trois axes : l’autonomie des agents, la collaboration homme-machine et l’écosystème intégré.
1. L’Agent comme un « Super Stagiaire » Autonome
- Lecture et interprétation du backlog : Les agents lisent et comprennent directement les tickets (YouTrack, Jira), posent des questions de clarification et traduisent les demandes en plans d’action techniques (Claude Code, TaskMaster AI, MCP).
- Génération complète du cycle Git : L’agent crée la branche, effectue des commits atomiques et rédige la Pull Request en respectant des formats uniformes propices à l’automatisation ainsi que les conventions établies par l’équipe.
- Tests et validations autonomes : Ils écrivent, exécutent et corrigent les tests unitaires et end-to-end, avec la capacité d’analyser et de corriger leur propre code.
- Synchronisation et reporting : Les agents mettent automatiquement à jour les tickets, notifient les équipes sur Slack/Teams, génèrent les changelogs, déploient et notifient les clients d’une nouvelle release.
2. Le Développeur comme « Chef d’Orchestre »
- Piloter par les spécifications : L’ère du prompt freestyle laisse place à la spec structurée (ex. CLAUDE.md), qui sert de contrat exécutable pour l’IA.
- Revue de code augmentée : Le développeur reste garant du livrable et utilise l’IA comme partenaire pour livrer rapidement ave qualité.
- Expertise démultipliée : En supervisant des agents, il accélère les migrations, tests ou explorations complexes, transformant l’IA en véritable intelligence augmentée.
3. Un Écosystème Intégré et Standardisé
- Agents spécialisés collaboratifs : Via des protocoles comme MCP ou A2A, les agents échangent tâches et contextes pour couvrir l’ensemble du cycle.
- Environnement comme contexte permanent : Les bonnes pratiques et règles de frameworks (ex. Angular) font partie du bagage natif des IA.
- Boucle de feedback accélérée : Du prototype à la mise en production en quelques heures, créant de nouvelles dynamiques entre design et développement.
👨💻 Le développeur augmenté, mais pas remplacé
Qu’on l’embrasse avec curiosité ou qu’on la redoute, la métamorphose du métier de développeur s’impose désormais comme une évidence. L’irruption des outils d’IA comparables à un « super stagiaire » infatigable qui ne dort jamais et nous pousse à produire davantage bouleverse en profondeur notre rapport au code. Certes, la promesse est alléchante : voir s’envoler la productivité, réduire en quelques semaines un backlog qui semblait insurmontable. Mais derrière cette accélération se dessine une facette plus ambivalente, où l’enthousiasme initial laisse parfois place à une forme de désenchantement.
En effet, le rôle du développeur expérimenté glisse de plus en plus vers celui d’un superviseur, d’un chef d’orchestre. Le quotidien devient une succession de validations où l’on contrôle, on appuie sur « Entrée », et l’on réaiguille les choix de l’IA pour corriger ou mieux correspondre aux standards de l’équipe. Ce processus, bien qu’efficace, peut sembler supprimer une part de la réflexion profonde et de la créativité qui fait le sel du métier : ces moments nocturnes passés à dérouler mentalement son code pour trouver l’algorithme optimal ou identifier l’origine de ce bug insaisissable qui nous perturbe depuis deux jours.
La facilité avec laquelle on peut demander la réponse à une IA sur une problématique donnée nous pousse à moins solliciter notre propre « matière grise ». Le risque, à terme, est de devenir dépendant de l’outil au point de ne plus entretenir notre expertise fondamentale. Il est donc crucial de savoir parfois lâcher ce « stagiaire IA » pour chercher par soi-même. Cet effort conscient permet non seulement de progresser sur des détails parfois subtils des langages et d’en comprendre profondément les spécificités, mais aussi de conserver l’acuité nécessaire pour rester pertinent.
Car la véritable valeur ajoutée du développeur de demain résidera dans sa capacité à challenger les choix d’implémentation proposés par l’IA, à définir le cadre architectural et les règles que l’IA devra suivre, et à s’assurer que le code généré est non seulement fonctionnel, mais aussi de qualité, testé et bien intégré. Sans cette expertise humaine, entretenue par la pratique et la réflexion, nous risquons de perdre le contrôle et de laisser la qualité se dégrader. En somme, il ne s’agit pas de refuser l’outil, mais d’apprendre à l’utiliser judicieusement pour augmenter notre intelligence, sans jamais la remplacer.
👉 Chez Sixmon, ces approches sont explorées activement pour enrichir les projets de développement sur mesure.