Ce que signifie le vibe coding pour le mobile
Le vibe coding, appliqué au développement mobile, consiste à décrire en langage naturel ce que l’on souhaite obtenir, puis à laisser des agents intelligents générer, affiner et parfois aussi déboguer le code qui en résulte. Cette approche diffère du développement traditionnel parce qu’elle s’appuie sur la capacité d’une intelligence artificielle à comprendre des consignes peu techniques et à créer très rapidement des briques logicielles fonctionnelles.
Deux modes d’utilisation se dessinent alors. Le premier, dit “pur”, sert principalement à prototyper très rapidement. Il trouve son intérêt lors de la création d’un produit de démonstration, d’une preuve de concept ou d’une application au périmètre limité dans le temps, par exemple pour un événement. Le second adopte une posture “assistée responsable”. Ici, l’intelligence artificielle génère du code conforme à la demande mais chaque étape, chaque production, fait l’objet d’une validation humaine. Les équipes approuvent les propositions, testent puis conservent un contrôle complet sur la solution livrée.
Le bénéfice immédiat de ce mode de développement sur le mobile réside dans une accélération notable des toutes premières étapes. Concevoir, affiner, tester et itérer sur les usages métiers et l’expérience utilisateur devient alors la priorité, tandis que l’aspect technique devient en partie automatisé. La réalisation d’une application commence plus vite, évolue plus souplement, permettant de concentrer l’effort là où la valeur ajoutée est la plus forte : les parcours, les flux, et la qualité d’usage métier.
Choisir entre no-code mobile et vibe-code C#/.NET
Le choix de la plateforme utilisée dépend principalement des besoins métiers, du niveau d’intégration souhaité, ainsi que des contraintes de sécurité et de gouvernance du système d’information.
Adalo s’impose lorsqu’il s’agit de créer une application mobile simple : gestion de formulaires, listings, authentification basique, envois de notifications ou publication rapide sur les stores ou sous forme de PWA. Il permet aussi de connecter aisément son application à des automatisations externes grâce à des services comme Make, n8n, ou encore Microsoft Power Automate. L'environnement Adalo se prête ainsi parfaitement à la réalisation de MVP, à la collecte de données terrain, ainsi qu’à la digitalisation rapide de tâches internes ou de reporting, surtout quand il s’agit d’applications destinées à évoluer rapidement.
A l’opposé, dès lors que l’application nécessite une interface ou des interactions plus pointues, une logique métier spécifique, des intégrations complexes ou le respect strict des contraintes de sécurité, le choix du vibe-code C#/.NET devient pertinent. Avec .NET MAUI ou Blazor Hybrid, il devient possible d’accéder à des composants natifs de haut niveau, de profiter de pipelines de tests, d’automatisations CI/CD, tout en bénéficiant de l’assistance des agents IA pour générer squelette d’application, pages, services et tests unitaires. Ainsi, la solution gagne en pérennité et profondeur technique.
Le dilemme, au fond, réside dans l’arbitrage entre un gain de temps à très court terme et la profondeur fonctionnelle nécessaire. Les impératifs de conformité, de réutilisation du code et d’orchestration avec l’existant (ERP, bases internes, SharePoint, etc.) imposent parfois de privilégier le contrôle, la documentation et la testabilité du code généré.
Le workflow pas-à-pas pour vibe-coder une app mobile
Une démarche structurée commence toujours par la préparation du cadrage. Avant toute génération de code, il convient de rédiger un README synthétisant le périmètre, les parcours utilisateurs, trois à cinq jalons principaux, les types de données importants et les principales règles UX attendues. Quelques maquettes, même sommaires, des écrans majeurs guident alors la suite.
L’étape suivante consiste à solliciter l’intelligence artificielle, non pour générer immédiatement le code, mais d’abord pour proposer une vision globale : structure des écrans, navigation, schémas de données et propositions d’intégration. Sur Adalo, cela se traduit par la création des écrans et des collections de données. Sur .NET, par l’initialisation d’un projet MAUI ou Blazor, la définition des pages et des modèles nécessaires, ainsi que les premiers services et tests.
Le pilotage consiste alors à itérer en cycles très courts : décrire le besoin, générer le code, exécuter pour tester, corriger puis enrichir. Maintenir une stack technique légère en début de projet assure une progression rapide. L’ajout des cas de test et la création d’un jeu de données de démonstration dès les premières versions accélèrent la validation continue.
Des automatisations externes deviennent utiles pour orchestrer des processus, déclencher des notifications métiers ou synchroniser des données. L’idéal étant de relier l’application mobile à des scénarios via webhook ou action API, par exemple pour créer un ticket ou transmettre un rapport terrain au back-office grâce à Make, n8n ou Power Automate.
Une méthode rigoureuse de validation s’impose avant diffusion. Vérifier les parcours critiques, les comportements en cas de coupure réseau, les permissions nécessaires (GPS, caméra), puis distribuer la version interne via lien PWA (Adalo) ou builds de test (pour .NET), constituent la dernière ligne avant une mise en production restreinte.
Prenons un cas simple, celui de l’application de comptes-rendus d’intervention. L’utilisateur s’authentifie, sélectionne un client, complète un formulaire enrichi de texte et de photos, signe, puis soumet le rapport. À cet instant, un webhook active une automatisation, qui archive le dossier, génère un PDF envoyé au client, tout en notifiant l’équipe en interne via Teams.
Garde-fous qualité, risques et mesure du retour
Le recours à des agents IA pour produire du code impose de se doter de garde-fous. Instaurer des règles précises, formaliser des conventions partagées et exiger d’abord un plan avant toute écriture figurent parmi les réflexes essentiels. Le respect d’une structure typée, des builds automatisés, et des cas de tests unitaires dès le départ, garantissent la reproductibilité et permettent de détecter rapidement d’éventuelles failles ou incohérences.
Une supervision active reste obligatoire. Relire, comprendre et tester tout code généré limite la prise de risques et évite la constitution d’une dette technique cachée. L’assemblage progressif de petites tâches validées, proches d’une granularité “junior”, prévient les effets de bord. Lorsqu’une documentation ou une API spécifique doit être intégrée, il convient de la placer explicitement dans le contexte fourni à l’agent IA afin d’éviter les approximations.
Les limites existent. Certaines productions rapides masquent des défauts de structure, des modèles de données fragiles, ou négligent les implications de sécurité et de performance. Par ailleurs, la soumission aux stores impose de répondre à des exigences parfois complexes en matière de conformité, qu’il vaut mieux anticiper tôt. Enfin, la bascule vers un développement classique pour les parties sensibles mérite d’être envisagée sans attendre que les difficultés apparaissent.
L’évaluation du retour sur investissement s’effectue rapidement. L’atteinte d’un premier jalon fonctionnel en une à deux semaines se révèle réaliste, tout en capitalisant sur la complémentarité avec les scénarios d’automatisation côté back-office. Les gains mesurés proviendront non seulement de la vélocité de livraison, mais aussi de la capacité à intégrer rapidement les retours d’expérience terrain dès les phases de test.
À chaque étape, trois éléments livrables structurent la démarche : un README clair, quelques maquettes d’écrans, un backlog des priorités, puis un prototype navigable épaulé par des automatisations, et enfin un vrai jeu de tests et une checklist qualité de diffusion interne. Ces jalons assurent une progression maîtrisée, tout en profitant du meilleur du vibe coding et des outils d’automatisation associés.
