Introduction
Lors de notre live LinkedIn du 19 juin 2026, nous avons accueilli Paul Cochois, Head of Product chez Voltalis, pour décrypter un sujet qui bouscule les pratiques au sein des équipes produit : le vibe coding.
Loin des démos magiques ou des promesses superficielles du type « j’ai codé une application en deux prompts », Paul a partagé un retour d’expérience (REX) sans filtre. C’est l’histoire d’un side project né en 2019, mis en pause faute de budget et de bande passante technique, puis propulsé quelques années plus tard grâce à l’IA générative et agentique.
Son projet initial, Square Flag, est une marque de thé détox pensée comme un écosystème complet : un produit physique, une expérience digitale, une application de fitness et une boucle de rétention. Sur le papier, la stratégie produit était impeccable. Dans la réalité, il se heurtait à un obstacle majeur : la capacité d’exécuter et de délivrer sans faire exploser les coûts.
Puis, l’IA est arrivée.
🎥 Découvrir le replay complet du Live avec Paul Cochois
En quelques semaines de vibe coding, Paul a pu reprendre son idée, prototyper une application native, structurer un back-office sur-mesure et automatiser sa production de contenus. Mais son parcours soulève une question fondamentale pour notre écosystème : si l’IA nous permet d’aller dix fois plus vite, nous aide-t-elle à construire de meilleurs produits ?
Chez Monsieur Guiz, notre conviction est claire : l’IA n’a de valeur que si elle sort du placard des POC (Proof of Concept) pour devenir une solution utile, maintenable, industrialisée et alignée avec un besoin utilisateur réel. Retour sur les grands enseignements de cet échange.
Avant l’IA : Quand la vision produit se heurte au mur de l’exécution
Pour comprendre la rupture, il faut revenir en 2019. Paul lance Square Flag. Le produit physique est tangible, éthique et affilié à 1% for the Planet. Mais la vraie force du projet réside dans son écosystème global.
Paul imagine une boucle de rétention vertueuse : chaque boîte de thé contient un code donnant accès à une application de fitness baptisée Lovely Fit pendant 28 jours. L’objectif ? Créer un pont entre le physique et le digital pour inciter au réachat à la fin de la cure.
Le besoin est validé, le produit se vend sur Amazon et affiche un taux de réachat de 20 %. Pourtant, le projet stagne sur son volet digital. En 2020, construire une application mobile complète (architecture backend, gestion des APIs, hébergement des contenus vidéos) représente un investissement estimé à 80 000 € en passant par une agence tech.
C’est le cimetière classique des side projects : la vision est là, mais le coût marginal d’accès à l’exécution est prohibitif pour une structure seule.
« Ce n’est pas l’idée qui a échoué, c’est l’accessibilité de l’exécution. » Paul Cochois
Le Vibe Coding : l’IA comme accélérateur de Delivery
En 2026, le paradigme a totalement changé. L’émergence des outils de code assisté et des modèles agentiques avancés permet de concevoir des interfaces complexes par la conversation. C’est la définition même du vibe coding : décrire son besoin en langage naturel, itérer en continu avec un agent IA, tester le code généré, corriger les bugs en direct et déployer.
Pour Paul, le ROI est immédiat. L’application Lovely Fit, autrefois estimée à plusieurs dizaines de milliers d’euros, prend vie en moins de deux semaines et environ 50 heures de travail individuel. Le coût de développement s’est effondré au prix de quelques abonnements à des LLMs.
Pour un profil Product Manager, ce shift est une libération. Le vibe coding permet de court-circuiter les cycles de delivery lourds pour matérialiser instantanément une intuition ou valider une hypothèse face au marché.
Dans la plupart des organisations, l’innovation itérative est souvent sacrifiée sur l’autel des urgences de la roadmap. L’IA rééquilibre les forces : une idée formulée à 14h peut se transformer en un prototype testable en fin de journée. Si l’hypothèse est infirmée, on jette le code sans regret, car le coût de l’erreur est devenu quasi nul.
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Chez Monsieur Guiz, c’est exactement la nuance qu’on défend : l’IA n’a d’intérêt que si elle crée de la valeur dans un vrai parcours, pour de vrais utilisateurs, avec une logique de mise en production derrière.
Prototyper le système plutôt que l’interface
Le piège classique des démos IA est de se focaliser sur la couche visuelle (le front). La valeur du REX de Paul réside dans le fait qu’il a utilisé le vibe coding pour bâtir la partie immergée de l’iceberg : le back-office d’administration.
Pour opérer l’application Lovely Fit, Paul avait besoin d’un outil interne capable d’assembler des séances de sport de manière dynamique. Grâce à l’IA, il a développé un outil d’administration sur-mesure qui lui permet de :
- Sélectionner des micro-séquences vidéo et les organiser sur une timeline.
- Automatiser les temps de repos et les transitions sonores.
- Générer des variantes automatiques (ex: appliquer un effet miroir sur une vidéo pour créer un exercice gauche/droite).
- Intégrer de l’IA générative pour proposer des coachs virtuels personnalisés (choix de la voix, du clone visuel, du style de discours) sans tourner de nouvelles vidéos.
En clair, le vibe coding ne sert pas seulement à créer un produit, il sert à designer l’outil qui opère le produit. Ce passage d’une logique d’écran à une logique de système est au cœur des transformations que nous accompagnons chez Monsieur Guiz (automatisation de workflows, outils internes augmentés, agents métiers).
Les 4 pièges du Vibe Coding à esquiver
Le vibe coding procure un sentiment de puissance grisant, mais sans méthode, cette vélocité peut rapidement dériver vers un chaos organisationnel. Paul a identifié quatre alertes majeures :
1. Le syndrome de « l’arbre de Noël » (Vitesse vs Progrès)
Parce qu’il est devenu gratuit d’ajouter une fonctionnalité, on a tendance à surcharger le produit. L’IA accélère la création de la Feature Factory. Si on oublie de filtrer les fonctionnalités à l’aune d’un problème utilisateur réel, on se retrouve avec un produit illisible.
2. L’explosion de la dette technique
L’IA se comporte souvent comme un développeur junior très pressé : elle produit du code qui fonctionne à l’instant T, mais sans vision d’architecture globale, sans scalabilité et sans documentation. Pour une démo, cela suffit. Pour un produit industriel qui doit sécuriser des données et évoluer dans le temps, c’est un risque critique.
3. L’effet « boîte noire »
Générer des milliers de lignes de code en quelques minutes empêche toute relecture approfondie. Le jour où le système casse en production, l’opacité du code généré rend le débogage extrêmement complexe et coûteux en temps pour les équipes techniques qui héritent du produit.
4. La perte d’âme et d’aspérité
Les modèles d’IA génèrent des solutions basées sur des standards statistiques existants. Le risque est de produire des expériences d’usage lisses, polies, mais totalement dénuées de singularité ou de parti pris design. Le détail mémorable d’un produit reste une prérogative humaine.
« Si je me trompe de direction stratégique, l’IA va simplement me permettre d’être perdu dix fois plus rapidement. » Paul Cochois
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Le Playbook Produit à retenir : Garder le pilotage humain
Face à cette vitesse de développement inédite, on pourrait croire que le rôle du Product Manager s’efface. C’est tout l’inverse, et c’est l’un des messages les plus forts portés par Paul durant notre échange : l’enjeu n’est pas de choisir entre l’humain et l’IA, mais de trouver la juste symbiose.
Pour piloter son projet, Paul a dû déplacer son curseur de valeur. L’IA a pris en charge la génération et l’exécution brute, lui permettant de se recentrer sur les questions fondamentales qu’il avait dû mettre de côté en 2019 :
- Le retour au « Pourquoi » : Pourquoi cette application Lovely Fit mérite-t-elle d’exister ? Quel est l’irritant précis qu’elle résout dans le parcours de cure de thé détox de ses clients ?
- Le sens de l’impact : L’IA peut décliner des parcours de fitness à l’infini, mais elle ne sait pas ce qu’un utilisateur ressent vraiment pendant l’effort, ni à quel moment précis du parcours il a besoin d’être encouragé.
« Au-delà des outils, nous restons des mammifères sociaux. L’IA peut nous épauler, mais elle ne remplacera jamais la confrontation d’idées, l’écoute utilisateur et les signaux faibles captés lors d’une observation terrain. » Paul Cochois
La posture de Paul résume parfaitement notre vision chez Monsieur Guiz : le Product Manager augmenté n’est pas quelqu’un qui délègue sa pensée à un agent virtuel. C’est quelqu’un qui utilise la puissance d’automatisation de la machine pour libérer sa propre capacité de réflexion stratégique et d’empathie.
Ce que les équipes Produit doivent retenir de ce REX
L’histoire de Square Flag et de l’application Lovely Fit dépasse le cadre du simple projet personnel réussi. Elle jette les bases des nouveaux standards de conception produit. Voici les 4 grands apprentissages transverses que chaque équipe peut en retirer :
- L’IA ne transforme pas une intuition en succès : Le vibe coding a permis à Paul de construire son application en 50 heures, mais le produit fonctionne parce que le besoin business et la boucle de rétention avaient été validés en amont. La vitesse de code ne remplace pas la clarté de la proposition de valeur.
- Le coût de l’expérimentation s’est effondré : En 2019, explorer l’hypothèse d’une application connectée coûtait 80 000 € à Paul. En 2026, matérialiser cette idée est devenu accessible en quelques jours. Pour les équipes innovation, cela signifie qu’on peut tester plus, apprendre plus vite et abandonner sans regret les pistes qui ne fonctionnent pas.
- Le prototype doit anticiper la production : Si le vibe coding est idéal pour concevoir un premier jet, le passage à l’échelle exige de se poser très tôt les questions de robustesse. Pour que Lovely Fit tienne dans la durée, Paul a dû structurer l’architecture, sécuriser les flux et penser à la maintenabilité du système.
- Discipline absolue face à la « Feature Factory » : C’est le piège ultime qui a guetté Paul. Puisqu’il est devenu facile d’ajouter des options (comme la personnalisation poussée des coachs ou des ambiances sonores), le risque est de créer un produit surchargé. Plus l’exécution est rapide, plus le PM doit être fort pour simplifier, élaguer et savoir dire non.
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Conclusion
Le retour d’expérience de Paul Cochois illustre parfaitement la bascule qui s’opère dans la tech en 2026. L’IA ne transforme pas magiquement une mauvaise idée en succès commercial, et elle ne remplace en aucun cas la stratégie produit.
En revanche, elle fait sauter le verrou qui étouffait la majorité des projets innovants : le coût, le temps et la dépendance technique absolue. C’est une opportunité historique pour les Product Managers, les entrepreneurs et les équipes d’innovation. Le vibe coding remet les idées en mouvement et permet de tester en conditions réelles plutôt que de débattre sur des specs de 50 pages. Mais pour transformer ce prototype en un produit pérenne, scalable et rentable, la rigueur méthodologique reste obligatoire.
L’IA est un fantastique exosquelette pour accélérer votre delivery. À vous de garder la tête pour piloter la trajectoire.
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