Considérations éthiques du vibe coding : Qui est responsable du code généré par l'IA ?

Le vibe coding, c’est quoi vraiment ?

Le vibe coding, c’est quand vous tapez une phrase en anglais comme « crée un formulaire de connexion avec authentification deux facteurs » et que l’IA génère tout le code à votre place. Pas de copier-coller, pas de recherche sur Stack Overflow. Juste un clic, et voilà : du code qui compile, qui fonctionne, et qui semble parfait. C’est rapide. C’est facile. Et c’est de plus en plus courant. Selon GitHub, plus de 4,7 millions de développeurs utilisent déjà des assistants comme Copilot ou CodeWhisperer. Chez Microsoft, jusqu’à 30 % du code interne est maintenant généré par l’IA. Mais derrière cette facilité, il y a un problème bien plus sérieux : qui est responsable quand ça se passe mal ?

Le code généré par l’IA n’est pas parfait - loin de là

Les modèles d’IA comme Copilot sont entraînés sur des milliards de lignes de code publiques, surtout sur GitHub. Le problème ? Ces dépôts contiennent du code vieux, mal écrit, ou carrément dangereux. Une étude de l’Université Carnegie Mellon en 2023 a montré que 40 % du code généré par l’IA contient des vulnérabilités de sécurité. Et parmi celles-ci, 27 % sont critiques : injections SQL, mots de passe en clair dans le code, authentification désactivée. Un développeur sur Reddit a partagé une histoire terrifiante : son équipe a déployé du code généré par l’IA qui contenait un mot de passe d’administration en clair. Personne ne l’a vu. Pendant 47 jours. Jusqu’à ce qu’un hacker entre dans le système et vole des données clients.

Le code généré par l’IA n’est pas une boîte noire. Il est un miroir de nos erreurs passées. Si des bibliothèques obsolètes, des pratiques déconseillées ou des failles connues existent dans les données d’entraînement, l’IA les répète. Et elle les répète à grande échelle. Ce n’est pas un bug. C’est une caractéristique.

Les développeurs sont devenus des contrôleurs, pas des créateurs

Au lieu d’écrire du code, les développeurs passent leur temps à vérifier ce que l’IA a produit. C’est comme si vous demandiez à un stagiaire de faire votre travail, puis vous deviez tout relire. Et ce n’est pas facile. Une étude de Pluralsight en mars 2024 montre qu’un développeur expérimenté a besoin de 40 heures de formation pour apprendre à détecter les pièges du code IA. Pour un junior, ça prend plus de 80 heures. Pourquoi ? Parce que le code IA est souvent syntactiquement correct mais logiquement faux. Il compile. Il s’exécute. Mais il ne fait pas ce qu’il faut.

Et la pire partie ? L’IA ne dit pas « je ne sais pas ». Elle invente. Elle crée du code qui semble légitime, même quand elle ne comprend pas la demande. Un développeur a demandé à l’IA de « connecter une base de données PostgreSQL avec authentification sécurisée ». L’IA a généré un code qui utilisait un driver obsolète, désactivait le chiffrement TLS, et avait un mot de passe par défaut. Et tout ça, avec des commentaires clairs et bien formatés. Personne n’a douté. Jusqu’à ce que le système soit piraté.

Les entreprises adoptent vite - mais ignorent les risques

Les entreprises adorent le vibe coding. Pourquoi ? Parce que ça réduit les délais. GitHub affirme que les développeurs qui utilisent Copilot terminent leurs tâches 55 % plus vite. Dans les startups, dans les équipes de marketing digital, dans les outils internes : l’adoption est massive. Selon Gartner, 85 % des outils internes des entreprises utilisent maintenant du code généré par l’IA.

Mais quand on parle de systèmes critiques ? Les choses changent. Dans les banques, les hôpitaux, les systèmes de paiement : l’adoption tombe à 22 %. Pourquoi ? Parce que les réglementations le demandent. L’Union européenne a adopté en décembre 2023 la Cyber Resilience Act (CRA). Cette loi dit clairement : si votre logiciel contient du code généré par l’IA et qu’il est utilisé dans un contexte à risque (santé, finance, infrastructure), vous devez le soumettre à une vérification de sécurité rigoureuse. Pas un simple revue. Une analyse formelle. Avec des audits. Avec des certificats.

Les entreprises qui ignorent ça prennent un risque énorme. En 2024, un connecteur de base de données généré par l’IA a causé une fuite de données chez un grand fournisseur de santé. Le coût ? 4,2 millions de dollars. Et la responsabilité ? Elle est tombée sur le directeur technique. Il n’avait pas signé le code. Il n’avait pas écrit une seule ligne. Mais il était responsable du système. Et la loi, elle, ne s’intéresse pas à qui a tapé les touches. Elle s’intéresse à qui a déployé le logiciel.

Le code généré par l’IA n’a pas de trace éthique

Quand vous écrivez du code vous-même, vous savez pourquoi vous avez choisi telle structure, telle bibliothèque, tel algorithme. Vous avez pesé les options. Vous avez fait des compromis. Vous avez pensé aux conséquences.

Avec le vibe coding ? Non. L’IA ne pense pas. Elle prédit. Elle combine. Elle copie. Elle ne comprend pas le contexte. Elle ne sait pas que ce bout de code va être utilisé pour gérer des données médicales. Elle ne sait pas que cette fonctionnalité va être exposée à des millions d’utilisateurs. Elle ne sait pas qu’elle répète une faille connue depuis 2018.

Et les commentaires ? Ils sont souvent faux. Une étude de l’Open Source Security Foundation en 2024 a montré que 74 % des commentaires générés par l’IA ne décrivent pas correctement ce que fait le code. Ils sont vagues. Ils sont trompeurs. Ils créent une fausse sensation de sécurité. Un développeur qui lit un commentaire comme « sécurisé contre les injections SQL » va penser que c’est bon. Il ne vérifiera pas. Et c’est là que tout s’effondre.

Les solutions existent - mais elles exigent du travail

Il n’y a pas de magie. Pas de bouton « sécurité automatique ». Mais il y a des bonnes pratiques. Et elles fonctionnent.

• Classification par risque : Toute ligne de code générée par l’IA doit être catégorisée. Les modules d’authentification, les accès aux bases de données, les API publiques ? Triple vérification obligatoire. Pas une, pas deux - trois développeurs différents doivent valider.
• Scanning automatique intégré : GitHub a lancé Copilot Business en juillet 2024 avec un scanner de vulnérabilités intégré. Il détecte 89 % des failles connues dans le code généré. Mais ce n’est pas suffisant. Il faut aussi intégrer des outils comme SonarQube ou Snyk pour analyser la qualité et la maintenabilité.
• Formation obligatoire : Toute équipe qui utilise le vibe coding doit suivre une formation sur les pièges de l’IA. Pas une session de 10 minutes. Une formation de 6 à 8 heures, avec des cas réels. Les juniors doivent apprendre à douter. Les seniors doivent apprendre à enseigner.
• Documentation humaine : Toute fonction générée par l’IA doit être accompagnée d’une note écrite par un humain : « Pourquoi ce choix ? Quels sont les risques ? Qu’est-ce qui a été vérifié ? »

Les entreprises qui font ça voient une réduction de 63 % des vulnérabilités après déploiement. Mais elles gagnent aussi quelque chose de plus précieux : la confiance.

Qui est responsable ? La loi dit : vous

Le grand mensonge du vibe coding, c’est que « l’IA a fait le travail ». Non. L’IA a produit une suggestion. Vous l’avez acceptée. Vous l’avez déployée. Vous l’avez mise en production. Vous avez signé le pull request. Vous avez validé la release.

La loi ne vous demande pas si vous avez écrit le code. Elle vous demande si vous avez été raisonnable. Si vous avez pris les mesures nécessaires pour éviter un dommage. Si vous avez vérifié. Si vous avez formé votre équipe. Si vous avez utilisé les outils disponibles.

En 2024, une entreprise américaine a été poursuivie après qu’un code généré par l’IA a causé une panne dans un système de facturation. L’entreprise disait : « C’est l’IA qui a fait ça. » Le tribunal a répondu : « Vous avez choisi d’utiliser l’IA. Vous avez choisi de ne pas vérifier. Vous êtes responsable. »

La responsabilité ne disparaît pas. Elle se déplace. Elle ne repose plus sur celui qui écrit le code. Elle repose sur celui qui décide de le laisser aller en production.

Le futur : entre innovation et contrôle

Le vibe coding va continuer à croître. Gartner prédit qu’en 2027, 85 % du code d’entreprise contiendra au moins une partie générée par l’IA. C’est inévitable. Mais ce n’est pas une fatalité. Ce n’est pas une révolution sans conséquence.

Le vrai défi, ce n’est pas de savoir si l’IA peut écrire du code. C’est de savoir si les humains peuvent encore en assumer la responsabilité. Si nous sommes prêts à payer le prix de la vitesse - en sécurité, en confiance, en réputation.

Le vibe coding n’est pas un outil. C’est un changement de culture. Et comme tout changement de culture, il demande du courage. De la rigueur. Et surtout, de la responsabilité.

Les outils qui existent aujourd’hui

• GitHub Copilot : Intégré à Visual Studio Code et d’autres IDE. Version Business inclut un scanner de vulnérabilités.
• Amazon CodeWhisperer : Optimisé pour AWS, avec des règles de sécurité personnalisables.
• Claude Code (Anthropic) : Moins populaire, mais plus prudent dans ses suggestions, selon des tests internes de l’Open Source Security Foundation.
• Project CodeAuditor : Un projet de l’Open Source Security Foundation pour standardiser les revues de code IA. Rejoint par 47 grandes entreprises.
• NIST AI Code Guidelines : Directives américaines publiées en février 2024 pour valider la sécurité du code généré par l’IA.

Les erreurs à ne jamais commettre

1. Ne jamais déployer du code généré par l’IA sans revue humaine.
2. Ne jamais faire confiance aux commentaires générés par l’IA comme preuve de sécurité.
3. Ne jamais utiliser du code IA dans des systèmes critiques sans vérification formelle.
4. Ne jamais oublier que l’IA ne comprend pas les conséquences.
5. Ne jamais penser que « quelqu’un d’autre » vérifiera. Vous êtes cette personne.