Gate Research : Le Vibe Coding, remède à l'efficacité ou menace pour la sécurité ?

Résumé

• Le Vibe Coding désigne une pratique de programmation où l’intention exprimée en langage naturel constitue l’entrée principale, les systèmes d’intelligence artificielle génèrent automatiquement les structures de code à l’échelle du système, et la validation repose avant tout sur des essais rapides et une utilisabilité orientée résultats.
• Les études disponibles montrent que les outils de programmation assistée par IA peuvent améliorer sensiblement la vitesse de génération de code, le temps d’exécution des tâches et la satisfaction subjective des développeurs.
• En diminuant la profondeur de compréhension du code et la rigueur des vérifications, le Vibe Coding accroît l’exposition aux risques de sécurité dans les systèmes blockchain, où le code est immuable et directement lié à des actifs de valeur.
• Dans les environnements blockchain à haut risque, le Vibe Coding est plus adapté au prototypage, à l’implémentation de logiques non centrales et au développement expérimental, qu’à la logique centrale des smart contracts gérant des actifs importants.
• Les gains d’efficacité obtenus par le Vibe Coding doivent impérativement être compensés par des audits de sécurité renforcés, des vérifications formelles et des mécanismes de test afin de pallier la moindre compréhension du code lors du développement.
• Dans le contexte technologique hautement sensible de la blockchain, la véritable question n’est pas l’usage du Vibe Coding, mais la capacité à maintenir une gouvernance et une maîtrise suffisantes du risque dans la recherche d’efficacité.

Introduction

1.1 Contexte de la recherche

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus utilisés en ingénierie logicielle, favorisant l’émergence d’un nouveau paradigme où le code est généré à partir du langage naturel. Les développeurs ne se limitent plus à écrire du code ligne par ligne ; ils décrivent les fonctionnalités cibles, les comportements du système ou les intentions de conception, puis les systèmes d’intelligence artificielle génèrent automatiquement du code exécutable. Cette pratique, qui privilégie le retour rapide et l’itération, et s’appuie sur le principe du « ça semble juste », est progressivement désignée dans l’industrie sous le terme Vibe Coding.

Comparé à l’ingénierie logicielle traditionnelle, le Vibe Coding abaisse sensiblement la barrière d’accès à la programmation, accélère la création de prototypes et l’implémentation de fonctionnalités, et séduit start-ups, développeurs indépendants et scénarios d’expérimentation rapide. Toutefois, ce paradigme réduit la compréhension globale des détails d’implémentation, des conditions limites et des cas d’exécution exceptionnels, suscitant des débats persistants sur la qualité du code, la sécurité et la responsabilité.

Les systèmes blockchain — et en particulier les applications décentralisées (DApps) reposant sur des smart contracts — constituent un contexte particulièrement sensible pour le Vibe Coding. D’un côté, le développement blockchain est confronté à des défis tels que des barrières techniques élevées, des cycles longs et des coûts d’audit importants. En théorie, le Vibe Coding pourrait accroître l’efficacité et accélérer l’innovation. De l’autre, une fois le code blockchain déployé, il est difficile à modifier et contrôle souvent des actifs numériques de grande valeur ; toute faille de sécurité peut donc entraîner des pertes économiques irréversibles. Dans ce contexte, tout paradigme qui réduit la « profondeur de compréhension du code » risque d’amplifier les risques systémiques.

Le Vibe Coding présente ainsi une nature fondamentalement paradoxale dans le domaine blockchain : il peut constituer un « remède » aux goulets d’étranglement de l’efficacité, mais aussi devenir un « poison » pour la sécurité des systèmes.

1.2 Questions de recherche

Bien que la recherche sur la programmation assistée par IA progresse rapidement, la littérature existante se concentre principalement sur les gains de productivité, l’expérience des développeurs et les scénarios d’ingénierie logicielle générale, en négligeant l’impact sur les systèmes à haut risque et irréversibles. En particulier, dans l’environnement blockchain où « Code is Law », il reste à déterminer si le Vibe Coding modifie la structure et la distribution des risques, et les preuves empiriques systématiques font encore défaut.

Ce travail s’articule donc autour des questions de recherche suivantes :

• Dimension efficacité : Le Vibe Coding raccourcit-il significativement les cycles de développement, réduit-il les coûts de main-d’œuvre et accélère-t-il la mise sur le marché dans le développement d’applications blockchain ?
• Dimension sécurité : Dans les smart contracts et les infrastructures blockchain, le code généré et déployé rapidement présente-t-il un taux de vulnérabilité plus élevé, des fenêtres d’attaque plus précoces ou des pertes économiques plus importantes ?
• Relation structurelle : L’amélioration de l’efficacité est-elle corrélée statistiquement à une augmentation des risques de sécurité ? Les deux dimensions forment-elles un « trade-off efficacité-sécurité » ?
• Enjeux d’ingénierie et de gouvernance : Le Vibe Coding étant difficile à éviter en pratique, comment les systèmes blockchain doivent-ils concevoir des mécanismes techniques, procéduraux et institutionnels pour en atténuer les risques potentiels ?

1.3 Méthodologie de recherche et aperçu des données

Pour répondre à ces questions, ce travail adopte une approche empirique fondée sur les données, combinant statistiques descriptives, analyses comparatives et analyses de corrélation pour examiner systématiquement l’impact du Vibe Coding dans le domaine blockchain.

Concrètement, l’étude intègre les sources de données suivantes :

• Données d’incidents de sécurité blockchain : séries temporelles sur le nombre de vulnérabilités des smart contracts, la fréquence des attaques et l’ampleur des pertes financières ;
• Données de dépôts open source : pour analyser la structure des smart contracts, les modèles de commits et les cycles de développement, et construire des indicateurs proxy des pratiques de Vibe Coding ;
• Données de rapports d’audit de smart contracts : pour comparer la densité des vulnérabilités et les taux de réussite des audits selon les paradigmes de développement ;
• Données de développement de projets blockchain : pour mesurer l’efficacité du développement, la taille des équipes et le délai de mise en ligne.

Comme il n’est actuellement pas possible d’observer directement l’utilisation d’outils de programmation IA, l’étude recourt à des indicateurs indirects tels que la similarité du code, le comportement de commit et le rythme de développement pour approcher la prévalence des pratiques liées au Vibe Coding. Il convient de souligner que ce travail s’intéresse aux corrélations statistiques et aux tendances structurelles, sans porter de jugement causal sur des projets ou comportements individuels.

Définition du Vibe Coding

2.1 Définition conceptuelle du Vibe Coding

Avec l’adoption généralisée des grands modèles de langage en ingénierie logicielle, une nouvelle pratique de développement axée sur la génération de code à partir du langage naturel s’est progressivement installée. Bien que « Vibe Coding » ne soit pas à l’origine un terme académique strictement défini, les caractéristiques qu’il présente dans la pratique constituent déjà un changement de paradigme représentatif en programmation.

Dans ce travail, le Vibe Coding est défini comme suit :

Une pratique de programmation où l’intention exprimée en langage naturel constitue l’entrée principale, les systèmes d’intelligence artificielle génèrent automatiquement des structures de code à l’échelle du système, et la validation repose principalement sur des essais rapides et une utilisabilité fonctionnelle.

Selon ce paradigme, les développeurs n’estiment plus que la construction étape par étape, le raisonnement formel et la compréhension complète de la logique du code sont des prérequis indispensables. Ils s’approchent plutôt de la fonctionnalité cible par cycles « générer–exécuter–réviser ». La justesse du code est jugée selon la concordance du comportement à l’exécution avec les attentes, plutôt que par une vérification systématique des détails d’implémentation, des conditions limites et des cas exceptionnels.

2.2 Distinction du Vibe Coding par rapport aux paradigmes de programmation connexes

Pour éviter toute confusion conceptuelle, il est nécessaire de distinguer le Vibe Coding des paradigmes de développement logiciel existants.

2.2.1 Distinction avec la programmation assistée par IA

Les travaux sur la programmation assistée par IA supposent généralement que les développeurs demeurent les principaux garants et concepteurs de la logique du code, tandis que les systèmes IA jouent surtout un rôle d’appoint — complétion du code, détection d’erreurs ou optimisation locale. Selon ce paradigme, l’architecture globale et la logique centrale du système restent conçues et gouvernées par les développeurs humains.

À l’inverse, dans le Vibe Coding, les systèmes IA participent souvent directement à la génération des structures de code à l’échelle du système, tandis que les développeurs deviennent principalement des validateurs et des réviseurs. Cette différence entraîne une répartition des risques fondamentalement distincte : les erreurs en programmation assistée par IA sont généralement locales, alors que celles du Vibe Coding sont plus susceptibles d’être systémiques et en cascade.

2.2.2 Distinction avec le développement Low-Code / No-Code

Les plateformes low-code et no-code abaissent la barrière de la programmation via des composants graphiques, des modèles prédéfinis et des environnements très contraints. Leur sécurité et leur conformité sont en partie assurées par des mécanismes intégrés. Cette approche se fait toutefois au détriment de la flexibilité et de l’extensibilité.

Le Vibe Coding ne repose pas sur des modèles fixes ou des plateformes fermées. Il exploite au contraire la capacité de généralisation des grands modèles de langage pour générer des structures de code très flexibles. Cette caractéristique lui confère une puissance d’expression nettement supérieure à celle des plateformes low-code, mais il ne bénéficie pas des contraintes de sécurité et de la discipline d’ingénierie intégrées à ces plateformes.

2.2.3 Distinction avec le développement agile

Le développement agile met l’accent sur l’itération, le feedback et la livraison continue, mais suppose que l’équipe a une compréhension claire de l’architecture et de la logique centrale du système. Le Vibe Coding va plus loin en transférant une partie de la charge cognitive à des systèmes automatisés de génération de code, rendant la vitesse d’itération indépendante de la capacité humaine à appréhender la complexité du système.

Le Vibe Coding ne doit donc pas être considéré comme une simple extension des méthodologies agiles, mais comme une pratique qui modifie profondément la structure cognitive de l’ingénierie logicielle.

2.3 Caractéristiques d’ingénierie et structure des risques du développement blockchain

Les systèmes blockchain, et en particulier les applications décentralisées basées sur des smart contracts, se distinguent fondamentalement des logiciels traditionnels par leurs propriétés d’ingénierie.

Premièrement, une fois le code d’un smart contract déployé sur le réseau blockchain, il est généralement difficile, voire impossible, à modifier ou annuler. Cette irréversibilité implique que tout défaut peut persister longtemps et rester exposé en permanence à un environnement hostile.

Deuxièmement, le code blockchain contrôle souvent directement des actifs numériques de valeur réelle. Les failles de sécurité ne sont donc pas de simples erreurs fonctionnelles, mais peuvent être exploitées à des fins financières. Les études montrent que les défauts de logique, les erreurs de configuration des droits et les erreurs de gestion d’état sont les principales causes des incidents majeurs. En outre, les systèmes blockchain évoluent dans des environnements très adverses : les attaquants peuvent surveiller l’état on-chain, répliquer rapidement les stratégies d’attaque et automatiser leur exécution, ce qui rend la période post-déploiement particulièrement risquée.

Ces caractéristiques créent un environnement d’ingénierie extrêmement sensible à la qualité et à la sécurité du code, où tout paradigme réduisant la profondeur de compréhension ou la rigueur de vérification peut amplifier les risques systémiques.

2.4 Revue des travaux connexes

Les études existantes montrent généralement que les outils de programmation assistée par IA améliorent sensiblement la vitesse de génération de code, le temps d’exécution des tâches et la satisfaction des développeurs. Ces résultats soutiennent théoriquement les avantages d’efficacité du Vibe Coding. Cependant, la plupart de ces travaux portent sur des tâches de développement à court terme ou des contextes expérimentaux contrôlés, et accordent peu d’attention à la maintenabilité et à la sécurité à long terme dans des systèmes complexes.

Les recherches sur la sécurité blockchain se concentrent principalement sur la classification des vulnérabilités, l’analyse des schémas d’attaque et la conception de mécanismes de défense, constituant un cadre théorique mature pour la sécurité des smart contracts. Toutefois, la littérature examine rarement l’impact des paradigmes de développement sur la distribution des vulnérabilités et la structure des risques, et manque d’études empiriques systématiques sur les pratiques de développement pilotées par l’IA.

En résumé, la recherche actuelle présente plusieurs lacunes notables :

• L’absence de conceptualisation systématique du Vibe Coding comme paradigme émergent ;
• L’absence d’analyse empirique ciblant les scénarios blockchain à haut risque ;
• L’absence de cadre quantitatif unifié intégrant efficacité de développement et risque de sécurité.

Ce travail vise à combler ces lacunes par une analyse multi-sources des données afin d’explorer la relation structurelle entre gains d’efficacité et risques de sécurité du Vibe Coding en développement blockchain, et d’apporter des éléments empiriques pour les pratiques d’ingénierie et les mécanismes de gouvernance.

Méthodologie de recherche

3.1 Conception de la recherche

Ce travail adopte une approche empirique quantitative pour analyser systématiquement l’impact du Vibe Coding sur l’efficacité du développement blockchain et ses risques potentiels en matière de sécurité. Le Vibe Coding, en tant que pratique, n’étant pas directement observable, l’étude construit un ensemble de variables proxy quantifiables pour en approcher les caractéristiques et examine les relations statistiques entre ces variables et les indicateurs de risque de sécurité.

La conception générale s’articule autour des étapes suivantes :

• Construction d’indicateurs quantitatifs reflétant l’efficacité du développement blockchain et les caractéristiques de génération de code ;
• Échantillonnage projet–contrat à partir de jeux de données multi-sources ;
• Utilisation de statistiques descriptives et d’analyses comparatives pour examiner les tendances générales ;
• Application d’analyses de corrélation pour tester la relation structurelle entre efficacité de développement et risques de sécurité.

L’étude privilégie les corrélations statistiques et les tendances systémiques, sans formuler de prétentions causales fortes sur des outils ou mécanismes spécifiques.

3.2 Sources de données

3.2.1 Données d’incidents de sécurité blockchain

Les données d’incidents de sécurité servent à mesurer les risques observables des systèmes blockchain, principalement la date des attaques sur smart contracts, les types d’attaque et l’ampleur des pertes économiques.

Ce jeu de données comporte les champs principaux suivants :

• Date de l’incident
• Identifiant du projet ou du contrat
• Catégorie de vulnérabilité
• Montant de la perte financière

3.2.2 Données de dépôts open source

L’étude sélectionne des projets blockchain dont le code est public et collecte les smart contracts et historiques de commits. Ces données permettent de caractériser le rythme de développement, la structure du code et les traces potentielles de génération automatisée.

Les dimensions collectées incluent :

• Lines of Code (LOC)
• Complexité cyclomatique
• Similarité du code entre contrats
• Horodatage et taille des commits

Description des données et statistiques d’échantillon

4.1 Vue d’ensemble du jeu de données

Le jeu de données utilisé dans ce travail est intégré à partir de sources publiques vérifiables : incidents de sécurité blockchain, dépôts de code open source, rapports d’audit de smart contracts et informations de développement au niveau projet. Les contrats servent d’unité d’analyse, et la période couverte correspond à la phase de croissance rapide des applications blockchain de ces dernières années.

Pour la constitution de l’échantillon, l’étude suit les principes suivants :

• Conserver uniquement les enregistrements traçables à des projets ou contrats spécifiques ;
• Exclure les échantillons avec des informations clés manquantes ou non appariables entre sources ;
• Identifier et traiter les valeurs aberrantes pour limiter l’influence des événements extrêmes sur les résultats statistiques.

L’échantillon initial provient de projets blockchain publics et de leurs dépôts de code associés, couvrant plusieurs types d’applications : Finance décentralisée (DeFi), jetons non fongibles (NFTs) et organisations autonomes décentralisées (DAOs). Le jeu de données initial se compose de deux parties : enregistrements au niveau projet et historiques de code et de commits au niveau contrat.

4.3 Résultats des statistiques descriptives

4.3.1 Statistiques descriptives des indicateurs d’efficacité du développement

Le tableau ci-dessous synthétise les statistiques descriptives des variables liées à l’efficacité du développement : durée des cycles, fréquence des commits et proportion de commits importants. Globalement, les projets échantillonnés présentent une forte hétérogénéité de rythme. Certains passent du premier commit à la mise en production sur le mainnet en un temps très court, traduisant des processus de développement fortement compressés, tandis que d’autres affichent des cycles beaucoup plus longs et des rythmes de commits dispersés.

4.3.2 Statistiques descriptives des indicateurs de structure du code

Le tableau ci-dessous présente les caractéristiques statistiques des indicateurs de structure du code des smart contracts : nombre de lignes, complexité cyclomatique, similarité du code et proportion de duplication. Les résultats montrent des différences marquées de complexité et de similarité structurelle entre projets. Certains échantillons affichent des structures de contrat très similaires et une proportion élevée de code dupliqué, phénomène particulièrement prononcé dans les projets multi-contrats.

4.3.3 Statistiques descriptives des indicateurs de risque de sécurité

Le tableau ci-dessous synthétise les statistiques descriptives des variables liées au risque de sécurité : taux d’incidence des événements, ampleur des pertes économiques et délai avant première attaque.

Les résultats descriptifs indiquent :

• Les incidents de sécurité ne sont pas répartis uniformément dans l’échantillon ;
• Un petit nombre d’attaques concentre une part disproportionnée des pertes économiques totales ;
• La plupart des attaques surviennent dans un délai relativement court après le déploiement du projet.

En somme, les données d’échantillon révèlent une forte hétérogénéité en termes d’efficacité du développement, de structure du code et de risque de sécurité. Cette hétérogénéité constitue le socle empirique nécessaire à l’analyse du lien entre les caractéristiques associées au Vibe Coding et les risques de sécurité.

Les statistiques descriptives de ce chapitre montrent que :

• Les projets blockchain diffèrent fortement par leur rythme de développement ;
• Les caractéristiques de structure du code sont très inégales entre projets ;
• Les risques de sécurité présentent des phénomènes de forte concentration, tant sur le plan temporel qu’économique.

À partir de ces constats, le chapitre suivant analyse les gains d’efficacité du Vibe Coding en développement blockchain, tandis que le chapitre 6 examine ses risques potentiels pour la sécurité.

Analyse empirique de l’efficacité du développement

En se fondant sur les indicateurs de rythme de développement et de génération de code décrits au chapitre 3, cette section analyse empiriquement l’efficacité du développement dans les projets blockchain. Les statistiques descriptives révèlent une forte variabilité des cycles de développement dans l’échantillon. Certains projets passent du premier commit à la mise en production sur le mainnet nettement plus vite que la moyenne, traduisant des processus de développement très compressés et une adoption généralisée de pratiques axées sur la génération automatisée de code et l’itération rapide dans le contexte blockchain.

L’analyse du comportement de commit montre que les projets les plus efficaces présentent à la fois une densité de commits plus élevée et des tailles de commit plus importantes. Cette configuration suggère un processus de génération de code privilégiant la sortie centralisée et la modification globale, plutôt que la construction incrémentale et étape par étape. Associée aux données sur la taille des équipes, on observe que la réduction significative des cycles de développement ne s’accompagne pas d’une augmentation proportionnelle des effectifs, ce qui indique que les gains d’efficacité sont davantage liés à l’utilisation d’outils et à l’automatisation accrue qu’à l’expansion des équipes.

D’un point de vue typologique, les améliorations d’efficacité ne sont pas uniformes selon les catégories d’applications blockchain. Les projets à structure fonctionnelle standardisée et logique métier claire adoptent plus volontiers des processus compressés, tandis que ceux qui reposent sur la robustesse et la sécurité à long terme affichent des rythmes plus prudents. Ce schéma suggère que les pratiques de développement à haute efficacité dans la blockchain sont dépendantes du contexte et sujettes à sélection selon le scénario.

Globalement, les résultats de ce chapitre montrent que les pratiques associées au Vibe Coding peuvent effectivement améliorer l’efficacité du développement dans les projets blockchain, comme en témoignent des cycles raccourcis et une production supérieure par unité de main-d’œuvre. Toutefois, ces gains ne se traduisent pas nécessairement par une amélioration globale de la qualité des systèmes. Leur impact sur la sécurité et la structure des risques reste à approfondir, ce qui constitue l’objet du chapitre suivant.

Analyse empirique des risques de sécurité

En s’appuyant sur les résultats empiriques relatifs à l’efficacité du développement, cette section examine si les pratiques associées au Vibe Coding induisent des risques de sécurité accrus dans les projets blockchain. Pour cela, l’étude utilise la survenue d’incidents, le nombre de vulnérabilités et l’ampleur des pertes économiques comme indicateurs de risque, et analyse systématiquement leurs liens avec les variables proxy de rythme de développement et de structure du code.

Du point de vue de la probabilité d’incident, les résultats empiriques montrent que les projets à cycles de développement très courts sont plus susceptibles de subir des événements de sécurité. Comparés aux projets à cycles plus longs, le groupe à haute efficacité présente un taux d’attaque plus élevé dans la phase initiale après déploiement. Ce phénomène suggère que, dans un environnement blockchain très adversarial, le déploiement rapide ne retarde pas significativement les attaques ; il pourrait au contraire raccourcir la fenêtre de découverte et d’exploitation des vulnérabilités par les attaquants.

Sur le plan de la qualité du code, les caractéristiques structurelles sont significativement associées au nombre de vulnérabilités. Les contrats à forte similarité et proportion élevée de duplication présentent en général plus de failles. Cela indique que les structures de code homogénéisées, si elles améliorent l’efficacité, amplifient aussi la propagation des défauts systémiques, une seule erreur logique pouvant affecter simultanément plusieurs contrats.

Au niveau des conséquences économiques, les indicateurs d’efficacité sont aussi corrélés positivement avec l’ampleur des pertes liées aux incidents de sécurité. Si tous les projets à haute efficacité ne subissent pas d’attaques, ceux qui en sont victimes enregistrent généralement des pertes plus concentrées et de plus grande ampleur. Cette distribution « basse fréquence, forte perte » rend les coûts potentiels de la recherche d’efficacité particulièrement sensibles dans le contexte blockchain.

Pris ensemble, ces résultats suggèrent que les gains d’efficacité et les risques de sécurité ne sont pas indépendants, mais présentent un compromis structurel marqué. D’un côté, les pratiques liées au Vibe Coding permettent de réduire significativement le temps et le coût de développement ; de l’autre, leur tendance à diminuer la profondeur de compréhension du code et la rigueur de la vérification accroît l’exposition aux risques dans les systèmes blockchain irréversibles et liés à des actifs. Ces résultats étayent la thèse centrale du travail : ce qui agit comme un remède pour l’efficacité peut aussi devenir un poison pour la sécurité.

Conclusion

Ce travail se concentre sur le Vibe Coding en tant que paradigme émergent et analyse systématiquement ses gains d’efficacité et ses risques de sécurité dans le développement d’applications blockchain, à partir de données empiriques multi-sources. Les résultats montrent que le Vibe Coding présente un effet dual marqué dans le contexte blockchain. D’un côté, il permet de compresser les cycles de développement et de réduire la main-d’œuvre par unité de production, jouant un rôle positif sur l’efficacité. De l’autre, cette amélioration n’est pas sans coût, mais s’accompagne d’une augmentation significative des risques de sécurité.

Empiriquement, les projets à cycles fortement raccourcis sont plus exposés aux incidents de sécurité dans la phase initiale après déploiement, et les contrats à code très similaire ou standardisé présentent plus de vulnérabilités. Ces observations montrent que la génération automatisée et l’itération rapide introduites par le Vibe Coding, en réduisant la compréhension globale de la logique et des conditions limites, amplifient la propagation des défauts systémiques. Dans un environnement blockchain — irréversible et lié à des actifs — ces risques sont encore accentués.

L’analyse approfondie révèle que, même si les projets à haute efficacité ne subissent pas nécessairement plus d’attaques, celles qui surviennent génèrent des pertes économiques plus importantes, selon une distribution très allongée. Le risque du Vibe Coding en blockchain ne se manifeste donc pas tant par la fréquence des incidents que par la rapidité d’exposition et l’ampleur des pertes potentielles : il s’agit d’une structure « basse fréquence, forte perte », rendant les gains d’efficacité particulièrement sensibles au risque dans les systèmes blockchain.

En résumé, ce travail soutient que le Vibe Coding ne doit pas être vu simplement comme un progrès technologique ou une régression d’ingénierie, mais comme un paradigme qui reconfigure la structure de distribution des risques. Dans la blockchain, efficacité du développement et sécurité du système présentent un compromis structurel net. Le Vibe Coding peut donc être à la fois un « remède d’efficacité » pour surmonter les barrières du développement blockchain et, s’il n’est pas encadré, un « poison latent » pour la sécurité des systèmes.

Sur la base de ces résultats, plusieurs implications pratiques et de gouvernance émergent. Premièrement, dans les systèmes blockchain à haut risque, le Vibe Coding est plus adapté au prototypage, à l’implémentation de logiques non centrales et au développement expérimental, qu’à la logique centrale des contrats contrôlant des actifs de grande valeur. Deuxièmement, les gains d’efficacité doivent s’accompagner d’audits de sécurité renforcés, de vérifications formelles et de mécanismes de test pour compenser la moindre compréhension du code lors du développement. Troisièmement, au niveau organisationnel et institutionnel, les frontières de responsabilité du code généré par IA doivent être clarifiées, faisant évoluer les développeurs du statut de « rédacteurs de code » à celui de « porteurs du risque système », afin d’éviter la dilution de la responsabilité.

Enfin, l’étude comporte plusieurs limites. Le Vibe Coding n’étant pas directement observable, les variables proxy utilisées peuvent introduire un biais de mesure. De plus, les résultats reflètent principalement des corrélations statistiques, non des relations causales strictes. Les recherches futures pourraient combiner enquêtes auprès des développeurs, dispositifs expérimentaux et outils d’analyse automatisée de sécurité blockchain pour caractériser plus finement les mécanismes de risque des paradigmes pilotés par l’IA.

Ce travail suggère que, dans un environnement technique aussi sensible que la blockchain, la véritable question n’est pas d’utiliser ou non le Vibe Coding, mais de savoir si une maîtrise et une gouvernance suffisantes peuvent être maintenues dans la quête d’efficacité.

Références

• Google, https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding?hl=zh-CN
• Apifox, https://apifox.com/apiskills/what-is-vibe-coding/
• Ey, https://www.ey.com/en_cz/services/cybersecurity/solidity-smart-contract-security-review
• Audita, https://audita.io/blog-articles/vibe-coding-smart-contracts-vibe-coding-in-crypto
• Meduim, https://medium.com/thecapital/the-vibe-coding-renaissance-why-crypto-is-the-only-monetisation-model-that-fits-eb57fa57b738
• Blockchain council, https://www.blockchain-council.org/ai/end-of-vibe-coding/
• Tradingview, https://www.tradingview.com/news/cointelegraph:3c30759c9094b:0-ai-vibe-coding-what-it-is-why-it-s-risky-and-how-to-stay-safe/

Gate Research est une plateforme complète de recherche sur la blockchain et les cryptomonnaies, offrant aux lecteurs des analyses techniques approfondies, des perspectives de marché, des études sectorielles, des prévisions de tendances et des analyses de politiques macroéconomiques.

Clause de non-responsabilité
L’investissement sur les marchés de cryptomonnaies comporte un risque élevé. Il est recommandé aux utilisateurs de mener leurs propres recherches et de bien comprendre la nature des actifs et des produits avant toute décision d’investissement. Gate ne saurait être tenu responsable des pertes ou dommages résultant de telles décisions.