Après le vibe coding, place à l'orchestration multi-agents

Le débat dépasse la création d’une app en langage naturel : il s’agit désormais de faire tourner plusieurs agents en parallèle et de contrôler ce qu’ils livrent. Nous n’avons trouvé aucun chiffre de parts de marché qui prouverait une « envolée » dans ce sens.

Le vibe coding, c’est décrire son intention en langage naturel pendant que l’IA écrit le code. Andrej Karpathy a popularisé l’expression en 2025. Le 20 avril 2026, lors de l’AI Ascent de Sequoia Capital, en conversation avec Stephanie Zhan, il a poussé l’idée plus loin. Si le vibe coding relève le plancher de qui peut fabriquer du logiciel, l’agentic engineering consiste à coordonner des agents d’IA (des programmes qui accomplissent seuls des tâches en plusieurs étapes pour l’utilisateur) en préservant qualité, sécurité et maintenabilité.

Dans l’industrie, on distingue aussi parfois la création (du zéro à un) et le travail d’après le lancement. La première, c’est monter un prototype vite. Le second, c’est faire évoluer un système existant sans le casser : gros refactors, migrations, UI cohérente, revue de code. Cette opposition est une métaphore du milieu, pas un terme figé chez Karpathy ou Anthropic.

Du vibe coding à l’agentic engineering

D’après le résumé de Karpathy, le vibe coding n’autorise pas à livrer des failles. La responsabilité du logiciel reste la vôtre. Les agents sont puissants, irréguliers et faillibles : il faut des garde-fous d’ingénierie — specs, tests, permissions, revue des diffs, espaces de travail isolés.

Le rapport Agentic Coding Trends d’Anthropic, paru début 2026, va dans le même sens. Il décrit le passage d’un seul agent qui enchaîne les étapes dans une fenêtre de contexte unique à des montages multi-agents : un orchestrateur découpe le travail, des agents spécialisés travaillent en parallèle avec leur propre contexte, puis les résultats sont fusionnés.

Le même document prévoit des agents longue durée capables de construire des systèmes sur plusieurs jours ou semaines et de réduire une dette technique que personne n’avait le temps de traiter. À titre d’exemple Rakuten, Claude Code aurait mené à bien, en quelque sept heures d’exécution autonome, une tâche liée à vLLM (un moteur qui fait tourner des modèles d’IA sur serveur) portant sur environ 12,5 millions de lignes, avec une exactitude numérique de 99,9 % par rapport à une implémentation de référence. C’est le cas choisi par Anthropic, pas la promesse que chaque refactor se termine ainsi.

Ce que les outils promettent vraiment

Verdent AI et Lovable, les exemples du mémo d’origine, ne tirent pas dans la même direction. L’un fait tourner des agents en parallèle sur une base de code existante. L’autre maintient la cohérence de marque et de composants dans un constructeur d’apps génératif.

Le 23 septembre 2025, Verdent AI a annoncé Verdent et Verdent Deck dans un communiqué Business Wire. Verdent est une suite de codage agentique qui planifie, vérifie et itère sur des travaux au niveau fonctionnalité. Deck est une application de bureau pour piloter plusieurs agents Verdent en parallèle. Le communiqué indiquait que Deck tourne sur Mac, avec des sessions d’agents isolées et le support des Git worktrees. La documentation officielle décrit chaque agent dans un espace de travail isolé, puis la comparaison des résultats et le rebase sur main. Le guide de refactoring montre des schémas parallèles qui répartissent des modules — auth, API, utils — entre workspaces. Nous n’avons pas trouvé de slogan officiel du type « migration d’API backend et refactor frontend en même temps ». D’après la doc, il s’agit plutôt d’assigner des modules qui ne se chevauchent pas à des agents parallèles.

Le 19 août 2026, Lovable a annoncé que les design systems étaient disponibles sur toutes les offres payantes. On peut créer un système à partir de chartes, de captures d’écran et de fichiers Figma, ou brancher un système existant pour que les projets héritent typographie, couleurs, espacements et composants. La documentation est centrée sur les bibliothèques de composants React. Après connexion ou mise à jour, Lovable vérifie la config de build, le CSS et les providers de thème, et signale les couleurs brutes ou composants custom qui s’écartent du système. Un projet ne peut se connecter qu’à un seul design system. Encapsuler un paquet npm existant comme design system est réservé à Enterprise.

Ce que les chiffres disent — et ce qu’ils ne disent pas

Le résumé d’Anthropic cite une recherche de l’équipe Societal Impacts : les développeurs utilisent l’IA dans environ 60 % de leur travail, mais n’ont le sentiment de pouvoir déléguer entièrement que 0 à 20 % des tâches. Fréquence de recours à l’IA et fréquence de livraison sans vérification ne sont pas la même chose.

Nous n’avons pas vérifié à quel point Verdent, Lovable ou les outils multi-agents ont gagné en usage sur le marché dans son ensemble. D’autres enquêtes, comme celle de JetBrains, publient des classements d’outils. Cet article s’en tient à la distinction de Karpathy, aux prévisions d’Anthropic et à ce que revendiquent les docs produits.

Facile à mal lire

Il ne faut pas lire « le vibe coding est terminé ». Dans le cadre de Karpathy, le plancher a monté ; l’agentic engineering pousse le plafond. Le vibe coding reste pertinent pour les prototypes et les outils personnels.

« Le multi-agent est toujours mieux » peut aussi contredire d’autres textes d’Anthropic. Ailleurs, Anthropic argumente que le multi-agent gagne quand le contexte se pollue, que le travail peut tourner en parallèle ou que la spécialisation aide — et que le coût de coordination peut l’emporter sinon. Cet article n’entre pas dans le détail de ces schémas.

Présenter Verdent comme un « produit uniquement pour la migration » ou Lovable comme « l’automatisation du design system pour toutes les stacks » surestime ce que nous avons vérifié : agents parallèles isolés et workflows de refactor pour Verdent ; liaison de design system centrée sur React pour Lovable.

À suivre

L’évolution de la doc, des tarifs et du support Windows de Verdent depuis le lancement
À quelle fréquence les mises à jour de version du design system Lovable aboutissent réellement sur les projets connectés
Si Anthropic ou d’autres enquêtes mesurent à part l’adoption des workflows multi-agents
Comment les équipes fixent règles de test, de revue et de merge quand des agents tournent en parallèle