Vous avez déjà essayé de demander à une IA de construire une architecture orientée événements sans préciser grand-chose ? Résultat : un code qui fonctionne… mais qui s’effondre en production. Ce n’est pas une erreur de programmation. C’est une erreur de conception. L’architecture orientée événements (EDA) n’est pas une collection de microservices qui envoient des messages. C’est un système où chaque événement est un contrat, chaque handler une responsabilité claire, et chaque async une décision intentionnelle. Le vibe coding - cette méthode où vous décrivez ce que vous voulez en langage naturel - peut être un accélérateur puissant. Mais seulement si vous savez comment guider l’IA. Sans structure, vous obtenez du chaos. Avec les bons patrons et les bons prompts, vous obtenez du code propre, testable, et scalable.
Qu’est-ce que l’architecture orientée événements, vraiment ?
Beaucoup pensent que l’EDA, c’est juste utiliser Kafka ou Redis pour envoyer des messages. C’est faux. L’EDA, c’est une manière de penser. Un système orienté événements fonctionne sur trois règles simples : les commandes sont traitées une seule fois, les événements sont publiés (pas retournés), et l’asynchrone est déclaré, pas implémenté. Ce n’est pas une technologie. C’est un contrat. Par exemple, quand un utilisateur effectue un paiement, vous ne retournez pas un résultat de type "succès". Vous publiez un événement PaiementValidé. Un autre service, peut-être un service d’email, écoute cet événement et envoie le reçu. Pas de dépendance directe. Pas de blocage. Pas de couplage. Juste un contrat clair : "Quand ceci arrive, faites cela".
Les frameworks comme Ecotone pour PHP ont rendu cette logique obligatoire. Dans Ecotone, chaque commande a exactement un handler. Chaque événement est publié, jamais retourné. L’asynchrone est déclaré avec une annotation comme #[Asynchronous('notifications')]. L’IA, quand elle génère du code dans ce cadre, ne peut pas faire d’erreur. Elle n’a pas le choix. Elle suit le chemin facile - le bon chemin. C’est ça, la puissance des contraintes.
Le vibe coding, ce n’est pas "build me an app"
Un développeur a demandé à son IA : "Fais-moi une application de gestion de commandes avec notifications." Résultat ? 42 événements différents, avec des noms comme OrderCreated, OrderMade, OrderPlaced, NewOrder. Pas de schéma. Pas de versioning. Pas de documentation. Deux semaines plus tard, l’équipe ne savait plus qui envoyait quoi. C’est ce que Tessl appelle "la dette technique invisible".
Le vibe coding réussi, c’est différent. C’est un partenariat. Vous définissez l’architecture. L’IA implémente. Vous ne dites pas "fais-le". Vous dites : "Voici le contexte. Voici les contraintes. Voici ce que je veux qu’il se passe." Par exemple :
- Contexte : Architecture microservices avec Node.js et PostgreSQL
- Langage : TypeScript avec Express.js et Prisma ORM
- Fonctionnalité attendue : Tableau de bord en temps réel des activités utilisateurs avec WebSocket
- Architecture : Orientée événements avec Redis pub/sub et JWT pour l’authentification
- Exigences : Gérer 10 000 utilisateurs simultanés, temps de réponse <200 ms
Ce genre de prompt, utilisé par Augment Code, réduit la consommation de tokens de 37 % et diminue les itérations nécessaires pour atteindre un code produit de 22 %. Pourquoi ? Parce que vous avez limité l’espace de solution. L’IA ne cherche plus dans tout le Web. Elle suit un chemin déjà tracé.
Les trois patrons qui font la différence
Les bons développeurs ne réinventent pas la roue. Ils utilisent des patrons éprouvés. Dans l’EDA, trois patrons dominent : CQRS, Event Sourcing, et Sagas.
CQRS (Command Query Responsibility Segregation) sépare les opérations de lecture et d’écriture. Vous n’avez pas un seul modèle de données. Vous avez un modèle pour écrire (commandes), et un autre pour lire (requêtes). Cela permet d’optimiser chaque côté. Un modèle d’écriture peut être normalisé, rigoureux. Un modèle de lecture peut être plat, optimisé pour les rapports. L’IA, quand elle reçoit un prompt comme "Implémenter CQRS pour les commandes de paiement", génère deux entités distinctes : PaymentCommand et PaymentReadModel. Pas de confusion.
Event Sourcing ne stocke pas l’état. Elle stocke les événements. Votre utilisateur a changé d’adresse ? Ce n’est pas une mise à jour de la colonne address. C’est un événement AddressChanged. Pour connaître l’état actuel, vous rejouez tous les événements. Cela semble lourd ? Pas avec les outils modernes. Ecotone le gère automatiquement. L’IA, avec un prompt bien structuré, génère les événements, les handlers, et même les projections. Sans que vous ayez à écrire un seul ligne de code de réconciliation.
Sagas gèrent les transactions distribuées. Vous avez un paiement, puis une livraison, puis une notification ? Si l’un échoue, tout doit être annulé. Une saga est une séquence d’étapes avec des compensations. "Si le paiement échoue, annule la réservation de livraison." L’IA, avec un prompt comme "Implémenter une saga pour le processus de commande avec rollback sur échec", génère les étapes, les handlers de compensation, et même les tests de reprise. Sans vous obliger à gérer les états manuellement.
Les modèles de prompts qui fonctionnent
Augment Code a identifié quatre phases pour un vibe coding efficace :
- Context Analysis : Analyser l’existant. Quels services existent ? Quels événements sont déjà définis ? Quels patrons sont utilisés ?
- Plan Generation : Découper le projet en composants. "Planifier les modules payment, auth, billing, messaging"
- Specification : Définir les contraintes. Quelle technologie ? Quelles performances ? Quelles règles de nommage ?
- Coordinated Execution : Générer et intégrer. L’IA génère le code, les tests, les migrations, et les configurations.
Un bon modèle de prompt pour une fonctionnalité, c’est :
- Contexte : "Le système actuel utilise Ecotone Framework v2.2 avec Redis pub/sub. Les événements sont nommés en PascalCase. Les handlers sont synchrones par défaut."
- Objectif : "Créer un service qui envoie une notification par email quand un utilisateur change de mot de passe."
- Contraintes : "Utiliser le patron Event Sourcing. Ne pas appeler un service externe directement. Publier un événement PasswordChanged. Le handler doit être asynchrone."
- Exigence de test : "Le test doit vérifier que l’événement est publié, pas que l’email est envoyé."
Ce modèle, utilisé par des équipes chez des fintechs, réduit le temps de mise en œuvre de 3 à 5 jours à 8 à 12 heures. Pourquoi ? Parce que vous n’avez pas demandé "fais-le". Vous avez donné un plan, un cadre, et un contrat.
Les pièges à éviter
Le vibe coding n’est pas une magie. Il a ses pièges.
Piège 1 : Trop de liberté. Si vous ne restreignez pas l’architecture, l’IA va créer des événements partout. 42 types d’événements, 15 noms différents pour la même chose. Résultat : un cauchemar de maintenance.
Piège 2 : Ignorer les schémas. Les événements doivent être versionnés. Si vous changez la structure de UserUpdated, vos anciens handlers cassent. Vous devez définir un schéma JSON avec version, et l’IA doit le respecter. Sinon, vous avez des données corrompues.
Piège 3 : Tester l’asynchrone comme du synchrone. Si vous ne testez pas les handlers asynchrones, vous ne savez pas si ça marche. Ecotone résout ça en permettant d’exécuter les handlers asynchrones en mode synchrone pendant les tests. C’est une astuce. L’IA doit le savoir. Sinon, elle génère du code qui passe les tests… mais échoue en production.
Piège 4 : Oublier les contraintes de performance. "Gérer 10k utilisateurs" n’est pas un détail. C’est une exigence. L’IA doit savoir si vous utilisez Redis pub/sub ou Kafka. Si vous dites "utilisez un message broker", elle choisira le plus simple. Pas le plus adapté.
Qui utilise ça aujourd’hui ?
Les entreprises qui gagnent du temps sont celles qui ont intégré le vibe coding dans leur processus. Dans le fintech, 67 % des équipes utilisent des modèles de prompts structurés pour les architectures orientées événements. Dans le e-commerce, c’est 58 %. GitHub Copilot est utilisé par 43 % des développeurs, mais c’est Augment Code et Ecotone qui produisent les résultats les plus stables. Pourquoi ? Parce que ces outils ne laissent pas l’IA choisir. Ils imposent des contraintes.
Les équipes qui utilisent des modèles de prompts bien définis ont un taux de satisfaction de 78 %. Celles qui demandent "fais-moi une app" ont 43 %. La différence ? La clarté. La discipline. Le respect des patrons.
Le futur : plus de structure, pas moins d’IA
Gartner prédit que d’ici 2025, 60 % des équipes utiliseront une forme de vibe coding structuré. Ce n’est pas une mode. C’est une évolution naturelle. L’IA ne remplace pas les développeurs. Elle les décharge des tâches répétitives. Mais pour que ça marche, vous devez devenir un architecte de prompts. Pas un demandeur de code.
Le vrai avantage, c’est de faire en sorte que l’IA ne puisse pas faire d’erreur. Pas en la contrôlant. En la guidant. Avec des patrons. Avec des contraintes. Avec des tests intégrés. Avec des schémas. Avec des noms cohérents.
Le vibe coding n’est pas une révolution. C’est une évolution. Et la prochaine étape, c’est de faire de chaque prompt une spécification. Pas une demande.
Quelle est la différence entre vibe coding et le développement traditionnel avec IA ?
Le développement traditionnel avec IA consiste à demander à l’IA de générer du code sans structure : "Crée une API pour les commandes." Le vibe coding, lui, impose un cadre : "Utilise CQRS, publie des événements, déclare l’asynchrone via annotations, et respecte les schémas versionnés." La différence, c’est que le vibe coding guide l’IA vers des solutions éprouvées, tandis que le développement traditionnel laisse l’IA deviner - ce qui crée souvent du code instable.
Pourquoi les modèles de prompts structurés réduisent-ils le nombre d’itérations ?
Parce qu’ils réduisent l’espace de recherche de l’IA. Sans structure, l’IA explore des milliers de solutions possibles. Avec un prompt bien défini, elle ne cherche que dans le cadre imposé : le bon patron, la bonne technologie, le bon schéma. Cela diminue les erreurs de compréhension, les hallucinations de code, et les révisions. Les données d’Augment Code montrent une réduction de 22 % des itérations nécessaires pour atteindre un code produit.
Est-ce que le vibe coding marche avec n’importe quel framework ?
Pas vraiment. Il marche mieux avec des frameworks qui imposent des contraintes claires, comme Ecotone. Dans Ecotone, les commandes sont obligatoirement traitées par un seul handler, les événements sont publiés, et l’asynchrone est déclaré. Ces règles rendent l’IA plus fiable. Dans un framework sans contraintes, l’IA peut générer du code couplé, mal structuré, ou sans tests. Le vibe coding efficace repose sur des "guardrails" - des barrières qui empêchent les mauvaises pratiques.
Comment éviter la dette technique avec le vibe coding ?
En documentant les événements, en versionnant les schémas, et en imposant des noms cohérents. Une équipe a créé 42 événements avec 15 noms différents pour la même chose. Résultat : un cauchemar. Pour éviter ça, utilisez un modèle de prompt qui exige : 1) un nom d’événement standardisé, 2) un schéma JSON avec version, 3) une description de l’événement. L’IA suit. Vous évitez la dette.
Le vibe coding remplace-t-il les architectes logiciels ?
Non. Il les renforce. L’IA ne peut pas décider quel patron utiliser pour une transaction distribuée. Elle ne peut pas juger si Kafka ou Redis est mieux adapté pour 10k utilisateurs. Ce sont des décisions d’architecture. Le vibe coding oblige le développeur à faire ces choix - puis à les décrire clairement. L’IA exécute. L’humain conçoit. C’est une synergie, pas une substitution.