Le codage vibe et le nouvel entretien de développement : ce à quoi s'attendre en 2026

Il y a un an, le débat sur la question de savoir si les candidats devraient être autorisés à utiliser des outils d’IA pendant les travaux à domicile faisait rage. Maintenant, la plupart des équipes d’ingénierie sont passées à autre chose. La question n’est plus de savoir si vous utilisez l’IA, mais si vous pouvez l’utiliser efficacement. C’est une grande différence.

Ce changement a eu un impact profond sur l’embauche technique. Certains candidats ont un avantage, tandis que d’autres peinent à suivre. Pour réussir, vous devez comprendre ce qui se passe. Le “codage vibe” - la direction d’outils d’IA avec un langage naturel pour produire du code fonctionnel, puis l’affiner et l’intégrer - n’est plus une nouveauté, mais une attente de base dans de nombreuses entreprises. Les ingénieurs seniors évaluent maintenant les candidats sur plus que leur capacité à écrire du code de scratch. Ils veulent voir si vous pouvez écrire des invites précises, examiner de manière critique le code généré par l’IA et savoir quand ne pas utiliser l’IA.

Par exemple, lorsque j’ai été interviewé pour un poste dans une startup de taille moyenne, on m’a demandé d’écrire une invite qui générerait une fonction spécifique à l’aide d’outils d’IA. L’intervieweur ne voulait pas seulement voir le résultat, mais aussi comment j’étais arrivé à l’invite et ce que je ferais si le résultat n’était pas celui attendu. Il ne s’agit pas seulement d’utiliser l’IA, mais de l’utiliser de manière intelligente.

Les compétences sous-jacentes sont toujours les mêmes - vous devez comprendre les structures de données, la conception de systèmes et la qualité de code. Mais maintenant, vous devez également démontrer que vous pouvez utiliser les outils d’IA comme un multiplicateur de force, et non comme un soutien. Les projets à domicile évoluent pour refléter cette nouvelle réalité. De nombreuses entreprises attendent que les candidats utilisent des outils d’IA, puis expliquent comment ils les ont utilisés, ce qu’ils ont modifié et ce qu’ils ont rejeté. Une soumission bien structurée montre où l’IA a été utilisée, ce que le candidat a modifié et comment il a géré les cas de bord que l’IA n’a pas détectés.

Certaines entreprises organisent même des séances de codage en direct avec assistance d’IA. Il ne s’agit pas seulement de taper du code rapidement, mais de montrer du jugement - vérifiez-vous le résultat, l’adaptiez-vous de manière intelligente et expliquez-vous le code que vous avez accepté ? C’est un test difficile, mais c’est également un excellent moyen de mettre en valeur vos compétences. J’ai vu des candidats qui peuvent utiliser des outils d’IA de manière efficace, mais qui peinent à expliquer leur processus de pensée. C’est un signal d’alerte.

Alors, qu’est-ce que les entreprises recherchent ? Un jugement plus qu’un résultat. Pouvez-vous évaluer la qualité de code de manière critique ? Chaque ingénieur a accès aux mêmes outils de génération, mais ce qui varie est la qualité du jugement appliqué à ce que ces outils produisent. Vous devez également démontrer une pensée systématique - l’IA est bonne pour générer des fonctions, mais elle est beaucoup plus faible pour concevoir des systèmes. Les candidats qui peuvent décrire clairement les décisions d’architecture, y compris les compromis et les contraintes, sont rares et précieux.

Déboguer des problèmes du monde réel est également clé. Trouver un bogue dans du code généré par l’IA sous pression est un véritable test de votre compréhension de ce que le code fait, et non seulement de ce qu’il est censé faire. Et n’oublions pas la communication - la capacité à expliquer des décisions techniques complexes à un panel d’embauche qui peut inclure des non-techniciens est de plus en plus importante. Cela n’a pas été automatisé.

Pour vous préparer à ce nouveau paysage, vous devriez construire un portfolio avec un contexte d’IA. Pour les projets que vous avez construits avec l’aide d’IA, rédigez une note technique brève expliquant ce que l’IA a généré, ce que vous avez modifié et pourquoi. Pratiquez la résolution de problèmes avec l’aide d’IA de manière délibérée - utilisez des outils comme Cursor, GitHub Copilot ou Claude de manière active dans vos séances de pratique. Notez où les suggestions sont incorrectes, incomplètes ou introduisent des bogues subtils. Connaissez vos fondamentaux à fond et préparez-vous à la conception de systèmes sans IA. Les entretiens de conception de systèmes sont devenus plus importants, pas moins, car c’est là que les outils d’IA sont réellement faibles. Pratiquez la conception de systèmes de bout en bout - flux de données, choix de stockage, conception d’API, considérations de scalabilité, modes de défaillance.

Ce ne sera pas facile, mais si vous pouvez maîtriser ces compétences, vous serez très demandé. Xeito peut vous aider à trouver des rôles qui correspondent à la façon dont vous travaillez réellement - ils vous mettent en correspondance avec des entreprises en fonction de votre pile technologique et de votre style de travail réel, et non seulement de vos titres de poste. Essayez-le.

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