Andrej Karpathy a appelé ça le « vibe coding » au début de 2025, et le nom est resté. Des outils comme Replit et Lovable vous permettent de décrire ce que vous voulez en langage naturel et d’obtenir du logiciel fonctionnel en retour. Jason Lemkin a qualifié Replit de « l’app la plus addictive que j’ai utilisée depuis que j’étais gamin. »
Il n’a pas tort. Cliquer sur « deploy » pour quelque chose que vous avez construit en un après-midi, ça procure un sentiment particulier.
Mais il y a un fossé entre « j’ai construit un truc » et « j’ai un produit. » On parle à des fondateurs tout le temps qui ont validé une idée sur Lovable, enthousiasmé de vrais utilisateurs, et font maintenant face à un choix : rester sur la plateforme ou construire quelque chose qu’ils contrôlent.
Il n’y a pas de réponse universelle. Voici comment on voit les choses.
Ce que ces plateformes font vraiment bien
Commençons par donner le crédit où il est dû.
Asif Bhatti chez Replit parle de donner aux fondateurs « plus de tirs au but ». Au lieu de trois tentatives pour trouver le product-market fit, vous en avez trente-trois. Ce n’est pas du marketing creux. Quand tester une idée coûte des heures au lieu de des mois, vous pouvez vous permettre de vous tromper beaucoup plus souvent.
Marc Lou a construit TrustMRR en une seule journée. Ça a rapporté plus que ses trois derniers projets combinés, chacun ayant pris des mois. Ce genre d’histoires n’est plus rare.
Ces outils sont réellement bons pour :
- Prouver qu’une idée fonctionne avant d’investir de l’argent
- Les outils internes où personne ne se soucie de la scalabilité
- Les démos pour des clients qui veulent voir quelque chose de concret
- Découvrir quoi construire quand vous en êtes encore à deviner
Lovable génère l’interface en même temps que le code, donc votre prototype ressemble vraiment à un produit. Replit va plus loin côté code avec des agents autonomes qui planifient et construisent de bout en bout.
Choisissez selon vos besoins. Les deux mettent du logiciel fonctionnel devant les utilisateurs rapidement.
Quand rester sur la plateforme n’a plus de sens
Le prototype a marché. Les utilisateurs aiment. Et maintenant ?
ISACA l’a dit clairement : ces outils sont excellents pour tester des idées, mais « scaler vers des systèmes multi-utilisateurs avec des données structurées, des permissions et de l’automatisation fiable demande habituellement d’autres outils. »
Les signes que vous atteignez ce mur ne concernent pas le nombre d’utilisateurs. Ils concernent les besoins de votre entreprise.
Vos clients veulent que vous soyez dans leur écosystème. Ils ont des fournisseurs d’identité, des systèmes de données, des exigences de conformité. Votre application doit s’intégrer à leur monde, pas vivre dans sa propre bulle. Les plateformes vous isolent par design. C’est correct pour un prototype. Moins correct quand un client s’attend à ce que votre produit se comporte comme une partie de son infrastructure.
Vous avez besoin d’une équipe derrière ce truc. Une seule personne peut gérer un prototype. Un produit a besoin de gens qui peuvent le maintenir, l’étendre, le réparer à 2 h du matin, et le transférer quand ils partent. Ça veut dire revue de code, tests, réponse aux incidents, documentation. Des pratiques standards. Les plateformes n’ont pas été conçues pour ce workflow.
Les clients entreprise commencent à poser des questions. Où sont stockées les données ? Combien de temps les gardez-vous ? Vous avez la doc SOC 2 ? HIPAA ? La recherche de DX est directe : les applications entreprise ont besoin de contrôles de sécurité de bout en bout. Quand vous êtes sur la plateforme de quelqu’un d’autre, vous héritez de leur posture de conformité. Peut-être que ça convient. Peut-être pas.
Vous devez comprendre vos coûts. Les prototypes brûlent de l’argent de façon inefficace. C’est normal. La production ne peut pas se le permettre. Les stacks personnalisés vous permettent de mettre en cache, router les requêtes simples vers des modèles moins chers et optimiser l’utilisation des tokens. Les équipes qui font ça bien réduisent les coûts LLM de 50 à 70 %. Quand votre facture dépasse quelques milliers de dollars par mois, ça compte.
La migration est plus facile qu’on le pense
Voici ce que les gens comprennent mal : migrer hors d’une plateforme, ce n’est pas une réécriture.
Les parties précieuses de votre prototype — les prompts, les flux, la logique qui a séduit les utilisateurs — tout ça se transfère. Vous remplacez l’infrastructure en dessous, pas le produit.
Un stack personnalisé pour la plupart des produits IA est assez simple :
- FastAPI ou quelque chose de similaire pour votre API
- Postgres pour les données
- Redis pour le cache
- Des appels directs à votre fournisseur LLM, peut-être via le Vercel AI SDK
- Les outils d’observabilité que votre équipe utilise déjà
Un ingénieur senior peut gérer tout ça. La migration prend 4 à 8 semaines, pas des trimestres.
L’astuce, c’est de planifier ça dès le départ. Gardez vos prompts dans le contrôle de version. Documentez comment vos agents fonctionnent. Ne laissez pas votre propriété intellectuelle s’emmêler dans du code spécifique à la plateforme. Comme ça, quand vous êtes prêt à partir, vous pouvez vraiment le faire.
Qui va supporter ce truc ?
C’est la vraie question. Pas « quelle technologie » mais « qui est responsable quand ça casse ? »
Rester sur la plateforme a du sens si votre équipe est petite, la plateforme fait ce dont vous avez besoin, et vous ne vendez pas à des entreprises avec des exigences de sécurité. Vous échangez du contrôle contre de la simplicité. C’est un choix légitime.
Construire une équipe interne a du sens si vous avez de la capacité en ingénierie et voulez posséder le stack. Vos gens ont quelque chose à maintenir et améliorer. Ils utilisent des outils standards. Ils accumulent du savoir qui reste dans l’entreprise.
Travailler avec un partenaire a du sens si vous voulez une infrastructure de production sans embaucher une équipe complète. Vous obtenez de l’expertise, du support et de la flexibilité. Le partenaire gère la migration, implémente les meilleures pratiques et transfère les connaissances au fil du temps. Quand vos besoins changent, vous ajustez l’engagement à la hausse ou à la baisse.
Différentes situations, différentes réponses.
Où les équipes se plantent
On a vu beaucoup de ces transitions. Les erreurs sont prévisibles.
Migrer trop tôt. Vous êtes encore en train de comprendre quoi construire et vous optimisez l’infrastructure. Arrêtez. La recherche montre que le code généré par l’IA a des problèmes subtils qui s’accumulent. Mais c’est un problème pour plus tard. Pour l’instant, trouvez le product-market fit.
Migrer trop tard. Les solutions de contournement s’empilent. La dette technique s’accumule. Le codebase devient un fouillis coûteux à démêler. Quand vous voyez les signaux — questions d’entreprises, besoins d’intégration, exigences de support — commencez à planifier.
Jeter ce qui fonctionnait. Le prototype a réussi parce que les utilisateurs aimaient des choses spécifiques. Ne les perdez pas dans une migration. Préservez ce qui marche. Améliorez la façon dont c’est construit.
Sous-estimer la courbe d’apprentissage. DX a trouvé que le développement assisté par l’IA demande des techniques que la plupart des développeurs n’ont pas encore apprises. Les équipes ont besoin de support pour apprendre à travailler avec ces codebases, qu’elles restent sur la plateforme ou qu’elles migrent.
Alors, on fait quoi concrètement ?
Commencez sur les plateformes. Sérieusement. Prenez vos tirs au but. Construisez des prototypes en quelques heures. Testez des idées qui auraient coûté trop cher à essayer avant. N’optimisez pas prématurément.
Mais décidez en amont de ce qui déclencherait un changement. Premier client entreprise qui pose des questions difficiles ? Besoin d’intégration profonde avec les systèmes des clients ? Moment où vous avez besoin de vrai support d’équipe ? Définissez vos signaux pour ne pas prendre la décision sous pression.
Choisissez votre modèle de support délibérément. Équipe interne, partenaire externe ou rester sur la plateforme — chacun a du sens dans différentes situations. La partie technique est simple. C’est la partie organisationnelle qui compte.
Et gardez vos options ouvertes. Prompts dans le contrôle de version. Workflows documentés. Logique métier séparée du code lié à la plateforme. Pour que le jour où vous êtes prêt à bouger, vous puissiez le faire.
Ces plateformes sont légitimement impressionnantes. Les opportunités qu’elles créent sont réelles. Savoir quand évoluer au-delà d’elles fait simplement partie de la construction d’un produit durable.
Vous construisez un produit IA et vous vous demandez quelle est la prochaine étape ? Que vous soyez encore en validation ou prêt à migrer, on aide les équipes à trouver le bon chemin. Contactez-nous.