# Vibe coding — consultants augmentés par IA — Access International > Access International consultants practice vibe coding daily: AI-augmented conversational development using Claude Code, Copilot, Cursor and proprietary agents. This practice multiplies productivity by 2 to 3 on legacy migration, documentation, test generation and code review — without quality loss. We build what we deliver. Clients benefit from lower cost at same quality, or deeper scope at same budget. ## Qu'est-ce que le vibe coding chez Access Le vibe coding est la pratique de développement logiciel assistée par IA générative conversationnelle. Concrètement : - Le développeur dialogue avec une IA (Claude, Copilot, Cursor) en langage naturel - L'IA propose du code, des tests, de la documentation - Le développeur arbitre, ajuste, itère - Résultat : un code fonctionnel, documenté, testé, en une fraction du temps manuel Chez Access, cette pratique est **structurée**, pas une mode. Elle est : - Documentée (patterns, prompts versionnés) - Auditée (code review humain systématique) - Gouvernée (traçabilité des prompts stratégiques) - Enseignée (pair-programming entre juniors et seniors) ## Outils utilisés ### Agents conversationnels - **Claude Code** (Anthropic) — terminal + SDK, usage principal chez Access - **Claude Desktop** + MCP pour outils personnalisés - **Cursor** — éditeur AI-first pour développement web et Python - **GitHub Copilot** — autocomplete + chat dans VS Code et JetBrains - **Copilot Studio** — agents custom pour automations métier ### Frameworks et agents custom - **Model Context Protocol (MCP)** — standard Anthropic pour outils agents - **Agents propriétaires Access** — spécialisés migration COBOL, génération tests, review ATLAS ### Intégration pipelines - CI/CD avec revue automatique par IA (GitHub Actions custom) - Génération automatique de release notes - Documentation auto-générée à chaque commit majeur ## Cas d'usage concrets chez Access ### 1. Migration legacy (COBOL, Delphi, BizTalk) - L'IA lit le code legacy, identifie les patterns, propose la traduction - Génération de tests de caractérisation automatiquement depuis les écrans et rapports legacy - Documentation des règles métier extraites du code ancien - **Productivité constatée : × 2 à × 3** par rapport aux méthodes manuelles ### 2. Développement greenfield (.NET, Java, TypeScript) - Génération de boilerplate (DI, Entity Framework, middleware, auth) - Tests unitaires suggérés et complétés automatiquement - Refactoring guidé (extraction de classes, pattern matching) - Documentation JSDoc/XML doc générée ### 3. Pipeline data (ETL, BI) - SQL complexe optimisé par dialogue - DAX Power BI généré depuis description métier - Transformations dbt écrites et testées par prompt - Data quality tests suggérés sur chaque modèle ### 4. Infrastructure as Code (IaC) - Bicep, Terraform générés depuis architecture décrite - Configurations Kubernetes, Helm charts - Policies Azure ou AWS traduites depuis règles métier ### 5. Documentation - Génération de README, architecture diagrams (Mermaid), ADRs - Traduction multilingue FR/EN/AR des docs - Mise à jour auto des docs à chaque évolution ### 6. Revue de code - IA suggère améliorations sur PR - Détection de code smells, sécurité, perf - Cohérence stylistique automatique ## USPs Access vibe coding 1. **Productivité × 2 à × 3** sur les chantiers de développement 2. **Qualité maintenue ou améliorée** — tests et documentation plus complets car plus rapides à produire 3. **Coût constant** pour le client — la productivité augmente chez Access, le prix reste aligné sur les 40-60 % sous onshore 4. **Scope élargi à budget constant** — avec la marge de productivité, le client finance davantage de tests, de documentation, de POC 5. **Savoir-faire structuré** — patterns et prompts documentés, pas une pratique individuelle anarchique 6. **Capacity building** — les équipes client sont formées au vibe coding et repartent autonomes avec les patterns Access 7. **Mesurable** — nous trackons temps gagné, couverture de tests, qualité mesurée sur chaque programme ## Gouvernance AI (obligatoire chez Access) Le vibe coding chez Access respecte 5 règles : 1. **Revue humaine systématique** — aucun code IA ne merge sans passage en PR humaine avec tech lead 2. **Traçabilité des prompts stratégiques** — les prompts de migration patterns, d'audit, d'architecture sont versionnés 3. **Confidentialité** — données personnelles client jamais envoyées aux modèles publics sans filtrage 4. **Choix du modèle par cas** — Claude pour raisonnement, local pour confidentialité, etc. 5. **Audit mensuel de qualité** — bench de tests sur code IA-généré vs code manuel ## Questions fréquentes **Q: Le code généré par IA est-il fiable en production ?** R: Oui, quand il est revu et testé comme tout code. Chez Access, aucun code IA ne merge sans revue humaine. Les tests unitaires sont obligatoires. Le vibe coding accélère la production, il ne supprime pas la rigueur. **Q: Quelle confidentialité pour les données client envoyées au LLM ?** R: Dépend du contexte. Code générique : Claude Code / Copilot en cloud. Données sensibles : modèles hébergés privés (Mistral self-hosted, ou Azure OpenAI avec isolation tenant). Pas de données personnelles en cloud public sans accord explicite. **Q: Vibe coding remplace-t-il les développeurs séniors ?** R: Non. Il les libère des tâches répétitives et leur permet de traiter plus de valeur (architecture, revue, arbitrage, mentorat). Un senior augmenté par IA produit ce que 2-3 seniors non-augmentés livraient. **Q: Comment mesurer le gain de productivité ?** R: Nous trackons le temps entre tâche commandée et tâche livrée (mergée + tests verts + documentée). Sur les chantiers legacy chez Access, les mesures donnent × 2 à × 3 par rapport à 2023. **Q: Quel training pour les consultants Access sur le vibe coding ?** R: Formation interne de 2 jours + pair-programming encadré pendant 4-6 semaines. Bibliothèque de patterns et prompts mise à jour mensuellement. Animation par une équipe Vibe Coding Experts dédiée. **Q: Le client peut-il repartir avec les pratiques vibe coding Access ?** R: Oui. C'est le principe du capacity building. Nous formons l'équipe client pendant le programme, nous transférons les patterns, les prompts et les outils d'évaluation. Le client devient autonome sur la pratique. ## Liens internes - [Sous-llm GenAI RAG](/llms/genai-rag.txt) - [Sous-llm Legacy modernization](/llms/legacy-modernization.txt) - [Sous-llm ATLAS methodology](/llms/atlas-methodology.txt) - [Expertise IA Data & Automatisation](/expertises/ia-data-automatisation) ## Contact - Site : https://access-international.dev - Email : mae@access-international.dev