Le 7 août 2025, OpenAI a lancé GPT‑5, le modèle qui concrétise enfin la promesse du « vibe coding », c’est‑à‑dire la création d’applications à partir de simples phrases en langage naturel. Cette avancée permet à des utilisateurs non‑techniques de concevoir des logiciels sans écrire une ligne de code, tout en offrant aux développeurs un assistant capable de générer, tester et affiner du code en quelques minutes. L’article décortique les atouts, les limites et les enjeux de cette technologie, tout en la replaçant dans le paysage concurrentiel actuel.
À retenir
- Vibe coding désigne la génération de code à partir de descriptions en langage naturel.
- GPT‑5 est capable de créer des applications interactives, de visualiser des scénarios complexes et d’assister les développeurs en temps réel.
- Les limites principales restent les inexactitudes, les failles de sécurité et la dépendance à la qualité des données d’entraînement.
- Comparé à Claude Code d’Anthropic, GPT‑5 est jusqu’à 12 fois moins cher en entrée et 7,5 fois moins cher en sortie, mais parfois moins rapide ou précis.
- Le futur du développement s’oriente vers une collaboration humain‑IA où le langage naturel devient le principal vecteur de conception.
Vibe coding : la promesse d’une création logicielle sans code
Le concept de vibe coding vise à supprimer les barrières techniques qui obligent aujourd’hui les développeurs à maîtriser des langages complexes.
Définition du vibe coding et son ambition de démocratisation
Le vibe coding repose sur la capacité d’un modèle de langage à transformer une description en texte libre en un programme fonctionnel. L’utilisateur indique, par exemple, « une application d’apprentissage du français avec un jeu de type Snake », et l’IA génère le code complet, incluant l’interface, la logique du jeu et le suivi de progression. Cette méthode se veut inclusive : toute personne capable de formuler une idée peut, en théorie, créer un logiciel.
GPT‑5 comme incarnation la plus aboutie du vibe coding
Lors de son lancement, OpenAI a présenté GPT‑5 comme la première IA capable de réaliser le vibe coding à grande échelle. La démonstration inclua la création d’une application d’apprentissage du français, avec un mini‑jeu « Snake », la prononciation des mots et le suivi des scores, le tout généré en moins de cinq minutes. La même IA a produit une visualisation interactive du naufrage du Titanic, avec des contrôles de pause et de navigation temporelle, montrant que le modèle ne se limite plus à du simple code backend mais intègre aussi des éléments graphiques et d’interaction utilisateur.
GPT‑5 : performances et capacités qui repoussent les limites du code généré
Au-delà de la génération brute, GPT‑5 introduit de nouvelles fonctionnalités qui améliorent la productivité des équipes de développement.
Création d’applications interactives à partir d’invites textuelles
Le modèle accepte des instructions en français, anglais, espagnol et plusieurs autres langues, puis traduit ces exigences en code fonctionnel dans des langages comme Python, JavaScript ou PHP. Dans l’événement de lancement, les ingénieurs d’OpenAI ont demandé la réalisation d’une interface de tableau de bord capable de filtrer des données financières en temps réel. En moins de trois minutes, GPT‑5 a fourni un projet complet, incluant le backend Node.js, le frontend React et les appels d’API sécurisés.
Agentic coding, multilinguisme et assistance en temps réel
L’une des innovations majeures est le « agentic coding ». L’IA peut lancer des sous‑processus autonomes, par exemple analyser un jeu de données, optimiser une requête SQL ou corriger des bugs détectés, tout en poursuivant la génération principale. Cette capacité permet à l’utilisateur de recevoir des suggestions de correction ou des recommandations d’optimisation sans interrompre le flux de travail. Le modèle détecte automatiquement les erreurs de syntaxe, propose des correctifs et signale les vulnérabilités de sécurité potentielles, agissant comme un assistant d’IDE intégré.
Limites et risques du code produit par l’IA
Si les promesses sont fortes, la réalité du code généré par l’IA reste entachée de plusieurs imperfections.
Inexactitudes, manque de compréhension contextuelle et coûts de correction
Des études internes ont montré que 52 % des réponses de ChatGPT à des requêtes de codage sont erronées, et le même taux d’imprécision persiste avec GPT‑5. Le modèle peut générer du code qui compile mais ne répond pas aux exigences métier, notamment lorsqu’il s’agit d’intégrer une fonctionnalité dans un système existant. Le manque de vision globale du projet oblige les développeurs à relire, tester et parfois réécrire des portions de code, ce qui réduit le gain de productivité annoncé.
Vulnérabilités de sécurité et dépendance aux modèles d’IA
Le code produit par l’IA reproduit parfois des patterns non sécurisés appris lors de son entraînement. Par exemple, l’utilisation de fonctions de désérialisation non filtrées ou de requêtes SQL sans paramétrage a été observée dans des prototypes générés. De plus, la dépendance excessive à l’outil peut conduire à une perte de compétences chez les développeurs, qui se contentent de « valider » le code plutôt que de le concevoir. Cette situation crée un risque de « complacency » et de moindre créativité dans la résolution de problèmes complexes.
Comparaison avec la concurrence et perspectives d’une collaboration humain‑IA
Le marché du codage assisté par IA se densifie, avec Claude Code d’Anthropic comme principal concurrent.
Claude Code d’Anthropic face à GPT‑5 : coûts, précision et usage
| Critère | GPT‑5 | Claude Code (Opus 4.1) |
|---|---|---|
| Fenêtre contextuelle | 400 k tokens | 200 k tokens |
| Multimodalité | Oui | Non |
| Coût d’entrée (€/k tokens) | ≈ 0,008 € | ≈ 0,10 € |
| Coût de sortie (€/k tokens) | ≈ 0,012 € | ≈ 0,09 € |
| Précision sur SWE‑bench | +2 % vs Claude | -2 % vs GPT‑5 |
| Mode lecture‑seule par défaut | Non | Oui |
| Temps de réponse moyen | 0,9 s | 0,7 s |
En termes de coût, GPT‑5 est environ 12 fois moins cher que Claude Code pour les tokens d’entrée et 7,5 fois moins cher pour les tokens de sortie, ce qui le rend plus accessible aux startups et aux équipes de prototypage. Toutefois, Claude Code propose un mode lecture‑seule qui limite les risques d’écriture accidentelle de fichiers, un atout pour les environnements de production. Certaines équipes combinent les deux outils : GPT‑5 pour la phase d’architecture et de brainstorming, Claude Code pour la production de code final sécurisé.
Vers un futur où le langage naturel devient le principal moyen de programmer
Le consensus grandissant parmi les experts est que le langage naturel deviendra le principal vecteur de spécification logicielle. Cette évolution ne supprime pas la nécessité de comprendre les principes fondamentaux de l’informatique, mais elle transfère la charge de la syntaxe vers la capacité à formuler des exigences claires. Les développeurs se transforment alors en prompt engineers, capables de structurer des requêtes précises, d’interpréter les réponses de l’IA et de valider la conformité du code produit.
Dans ce nouveau paradigme, le rôle du professionnel se recentre sur la supervision, la validation de la sécurité et l’intégration du produit dans son environnement métier. La collaboration humain‑IA ouvre la porte à des cycles de développement plus courts, à une plus grande expérimentation et à une diffusion plus large de l’innovation logicielle, à condition que les limites identifiées soient correctement gérées.
