La création d’une application de transport en seulement deux heures défie les conventions habituelles du développement logiciel. *L’émergence de la méthode du vibe-coding* transforme le paysage technologique, rendant les processus plus accessibles et rapides. *L’intelligence artificielle* se présente comme un outil révolutionnaire, éliminant les obstacles temporels et techniques souvent rencontrés par les développeurs.
Imaginer un système de monitoring visuel et d’alerte sur la ligne P du Transilien, c’est saisir l’essence même de cette approche innovante. Aucune connaissance approfondie en programmation n’est requise pour réaliser un tel exploit.
Le choix de l’IDE idéal
Le processus de développement a débuté par la sélection de l’environnement de développement intégré (IDE). Cursor s’est imposé comme le choix de prédilection. Ce logiciel, reconnu pour sa performance, exploite le modèle en vogue de software engineering: Claude 4. Contrairement à Windsurf, propriété d’OpenAI, Cursor offre des capacités de codage inégalées.
Création de la première base de code
Avant de s’aventurer davantage dans Cursor, une première version de l’interface a été générée via le chatbot d’Anthropic, utilisant Claude 4 Opus. Cette première étape a permis d’établir une base de code solide pour la suite des opérations. Le code a été hébergé sur un serveur distant, favorisant la mise à jour et les modifications en temps réel grâce à un navigateur web.
Le prompt utilisé pour Claude 4 était précis et détaillé. Il s’agissait de concevoir une interface web responsive dédiée à un tableau d’affichage numérique pour les départs des trains de la ligne P. Ce tableau devait présenter des informations essentielles, notamment l’heure de départ, la destination, le numéro du train et d’autres détails en temps réel. Les spécifications exigeaient également un design épuré, avec une fonctionnalité de codage couleur pour indiquer l’état des trains.
Améliorations avec Cursor
Une fois la première version en place, l’assistant de Cursor a été exploité pour perfectionner l’interface. Le mode « Agent » de l’outil a permis à l’IA d’agir de manière autonome, ajustant le code et ajoutant des fichiers. Cette autonomie a facilité l’installation des dépendances nécessaires, notamment par le biais de commandes d’installation Unix.
Utilisation efficace des modèles LLM
Pour le backend de l’application, l’API PRIM d’Ile-de-France Mobilités a été intégrée. Cette API constitue une source précieuse d’informations essentielles pour le bon fonctionnement de l’application. La désactivation temporaire de la sélection automatique du modèle par Cursor a permis d’utiliser des modèles adaptés et plus économiques, renforçant encore l’efficacité du développement.
Certaines fonctionnalités ont été réalisées grâce à Claude 4 Sonnet Thinking pour les tâches complexes du backend. Les opérations simples de codage ont été réalisées avec Claude 4 Sonnet. La documentation a été facilitée grâce à Gemini 2.5 Flash, qui permet un questionnement sans consommation de crédits, se révélant très utile pour comprendre les liens entre les différents fichiers.
Phase de test et débogage
Le testing a permis de valider le bon fonctionnement des fonctionnalités. Avec l’assistance de Cursor, des corrections ont été apportées concernant la filtration des données provenant de l’API. L’ensemble du code a ensuite été factorisé, et des tests unitaires ont été générés pour garantir la robustesse de l’application.
Un résultat fonctionnel et visuellement agréable a été atteint. L’interface affiche les prochains trains de la ligne P et informe les utilisateurs des retards ou suppressions via un système d’alerting performant. Les alerts sont transmises directement par SMS et par email, assurant ainsi une information rapide et efficace.
Limites et défis du vibe-coding
La création de cette interface a été réalisée en seulement deux heures, un temps considérablement réduit. Sans l’assistance de Cursor, ce projet aurait nécessité plusieurs jours, voire davantage. Ce gain substantiel démontre les bénéfices du vibe-coding.
Cependant, cette expérience a mis en lumière les limitations du modèle. Des erreurs de code peuvent survenir, nécessitant une bonne compréhension de la structure sous-jacente pour apporter des modifications adéquates. Malgré ces défis, l’usage d’IDE AI natifs comme Cursor transforme la dynamique du développement, déplaçant le rôle du développeur d’exécutant à orchestrateur de l’ensemble du processus.
Foire aux questions courantes
Qu’est-ce que la méthode du vibe-coding et comment a-t-elle été appliquée pour créer l’application de transport ?
La méthode du vibe-coding utilise des outils d’intelligence artificielle pour générer du code rapidement, permettant ainsi de créer des applications en quelques heures au lieu de plusieurs jours. Dans notre cas, nous avons utilisé Cursor et Claude 4 pour développer un système de monitoring et d’alerting sur une ligne de transport parisienne.
Quels outils spécifiques ont été utilisés pour le développement de l’application de transport ?
Nous avons utilisé Cursor comme IDE et Claude 4 pour générer la première version du code. Pour la partie backend, nous avons intégré l’API PRIM d’Ile-de-France Mobilités pour obtenir des données en temps réel sur les transports.
Combien de temps a-t-il fallu pour créer l’application et quel était l’objectif principal ?
La création de l’application a pris environ deux heures. L’objectif principal était de développer un système de monitoring simple d’usage et d’alerte personnalisé pour améliorer l’expérience utilisateur par rapport aux applications de transport existantes.
Comment l’interface de l’application s’adapte-t-elle aux différents appareils ?
L’interface a été conçue pour être responsive, affichant deux colonnes sur les écrans de bureau et tablettes et une colonne unique sur les appareils mobiles. Cela garantit une utilisation optimale sur tous les types d’appareils.
Quels types d’alertes l’application fournit-elle aux utilisateurs ?
L’application envoie des alertes concernant les suppressions de trains ou les retards dans des plages horaires spécifiques. Les notifications peuvent être envoyées par SMS via l’API de Free mobile et par email en utilisant PHPMailer.
Quels défis avez-vous rencontrés lors du développement de l’application avec l’IA ?
Malgré le gain de temps significatif, nous avons rencontré quelques problèmes comme des erreurs dans le code généré par l’IA. Il était nécessaire de comprendre la structure du code pour corriger ces erreurs et effectuer des modifications pertinentes.
Quel est le processus de test et de débogage de l’application après sa création ?
Après la création du code, nous avons utilisé l’agent de Cursor pour effectuer des tests et déboguer l’application. Nous avons également généré des tests unitaires pour valider le fonctionnement global du code.
Est-il possible de créer des applications plus complexes en utilisant uniquement des outils d’IA comme Cursor ?
Bien que les outils d’IA comme Cursor diminuent considérablement le temps de développement, une compréhension de base du code est encore nécessaire pour des applications plus complexes. Les développeurs doivent jouer un rôle actif dans l’interprétation et la modification du code généré.
