53‣ Six mois de vibe coding

Mon expérience se résumait à quelques lignes de BASIC écrites au secondaire dans la classe d'informatique de monsieur Lafrenière. J'avais certes construit quelques sites web rudimentaires vers 2000-2005. Mais je ne maîtrisais ni JavaScript, ni HTML. Pourtant, j'avais une vision claire : transformer mon système artisanal de suivi des apprentissages en outil utilisable et partageable. Travailler avec l'IA a exigé que je transforme mon savoir tacite en «instructions» explicites. Et c'est là le coeur de mon apprentissage.

► POUR «enseigner» à l'IA (d'abord à Gemini pour mon tableur, puis à Claude pour le projet d'application), je devais d'abord comprendre moi-même ce que je faisais. Mon utilisation de l'IA agissait comme un auto-questionnement continu qui ne laissait passer aucune imprécision. Chaque fonctionnalité que je voulais traduire dans le tableur ou l'application nécessitait que je décrive précisément ce que je faisais intuitivement, pourquoi je le faisais et comment le processus devait fonctionner. Comment savoir qu'un étudiant est à risque ? Quelle est la logique derrière un seuil d'alerte ? Dans quel ordre traiter les informations ? Cette explicitation constante a entrainé pour moi une incroyable boucle d'apprentissage.

La progression technique

Ma progression technique s'est faite par paliers où, dans une première phase, le laborieux copier-coller était la méthode principale. Que ce soit avec Gemini en concevant l'outil dans le tableur original ou avec Claude Sonnet avec l'application web, je donnais mes instructions et recueillais les formules ou le code que j'allais ensuite coller pièce par pièce. Comme une maquette.

Ce cycle était très exigeant sur le plan attentionnel. Parfois, pour ne pas perdre le fil (le fameux contexte), je devais passer des heures à suivre la progression du travail. Et le code demeurait fragile. Chaque nouvelle fonctionnalité risquait de le casser, ce qui était assez fréquent d'ailleurs. J'avançais sur des œufs. Mais j'apprenais. Progressivement, je comprenais la logique. Les erreurs de syntaxe devenaient lisibles. Les concepts de variables et de fonctions faisaient du sens.

Je suis ensuite passé à une vitesse supérieure à partir d'octobre 2025, quand j'ai eu accès à Claude Code. L'intelligence artificielle avait un accès direct à mon ordinateur et pouvait y créer, modifier, reclasser et supprimer des documents. Plus d'erreurs de copier-coller. Le système a pris beaucoup de cohérence. Mais surtout, je pouvais me concentrer sur la conception plutôt que sur l'exécution technique.

La maîtrise conceptuelle

La troisième et dernière phase de cette expérimentation a débuté vers la mi-novembre 2025 pour s'étendre jusqu'à la fin de janvier 2026. Par l'intermédiaire la communauté PAN de l'AQPC, j'ai collecté 10 cartographies de pratiques de notation. Par exemple : en mathématiques, 13 objectifs pondérés différemment ; en littérature, portfolios avec critères fixes ; en chimie, 4 notes possibles basées sur des spécifications.

Chaque cartographie a enrichi ma compréhension de ce qu'est vraiment une pratique alternative de notation. Avec l'aide de Claude, j'ai pu identifier des patterns communs et concevoir une architecture modulaire qui les structure.

Mais créer ces modules ne suffisait pas. Il fallait que les utilisateurs puissent configurer leur pratique sans toucher au code. Comment faire ? C'est là qu'est né Primo, un assistant de configuration que j'ai créé avec Claude. Primo guide l'enseignant·e à travers les étapes de configuration, les grilles d'évaluation, les échelles de performance. L'enseignant·e crée les paramètres et l'assistant de configuration les relie.

Contrairement à ce que des collègues un peu affolés imaginent et publient dans les journaux, je n'utilise pas l'IA pour remplacer mon jugement professionnel, automatiser l'évaluation, générer du contenu que je ne vérifie pas ou prendre des décisions pédagogiques à ma place. J'ai développé une métacognition de ma pédagogie qui m'a confirmé que, moi aussi, j'étais un apprenant dans cet écosystème.

L'intelligence artificielle n'est pas un pilote automatique. C'est plutôt un assistant de réflexion. Or, on le sait, l’IA générative «hallucine». Ce dérapage est dans la nature même des LLM et mon utilisation de l'IA pour coder me le rappelle sans cesse. Tellement, en fait, que parfois j'ai l'impression de travailler avec quelqu'un qui souffre de démence...

Claude a une fenêtre de contexte limitée et, à chaque nouvelle conversation, je dialogue avec quelque chose qui est un peu décalé et truffé de trous de mémoire. Sauf que l'assistant ne sait pas qu'il a des trous et il les comble au fur et à mesure par de la fiction. Et il ne me le dit pas, évidemment. C'est très créatif, mais un peu déstabilisant...

Concrètement, Claude invente de nouvelles variables ou de nouvelles fonctions sans me le dire quand la veille il les avait déjà implémentées et qu'elles étaient fonctionnelles. Parfois Claude, sans le savoir, retricote tout ce qu'il a fait la veille... Le lendemain, il cherche les correspondances et me dit qu'il trouve des doublons qui créent des conflits !

Aujourd'hui, je ne code toujours pas. Mais je conçois. Je comprends l'architecture modulaire de mon application. Je peux discuter d'IndexedDB, de localStorage, de namespacing, de modules interreliés. Je peux déboguer conceptuellement un problème même si je ne peux pas écrire le code moi-même.

Ce qui me frappe le plus, c'est que ces compétences ne sont pas seulement utiles pour le développement logiciel. Elles transforment aussi ma manière d'enseigner. J'enseigne l'analyse littéraire mais, dans les faits, je participe au développement de la littératie chez mes élèves en les introduisant à la pensée complexe. Avec ce processus de création, je pense que je sais encore mieux de quoi je parle.

Faire du vibe coding intensif demande d'être très précis et très méthodique. Et cette insistance sur la précision a été pour moi un puissant outil de développement professionnel.

La pensée complexe comme horizon

Le projet a commencé modestement : un tableur Numbers pour suivre mes étudiants. Aujourd'hui, c'est une application web de plus de 50 000 lignes de code qui gère plusieurs cours et trimestres simultanément, supporte trois pratiques de notation différentes, s'adapte aux besoins de disciplines variées, fonctionne entièrement hors ligne et protège les créations pédagogiques par licence Creative Commons.

Sur le plan technique, j'ai appris à utiliser Git et GitHub pour versionner mon code, à structurer un projet en modules interdépendants, à documenter mon travail avec des fichiers README et des règles de collaboration et à maintenir un registre de «noms stables» pour éviter le chaos que provoque inévitablement la croissance d'un projet.

Sur le plan conceptuel, j'ai développé une capacité à penser en termes d'architecture modulaire, à distinguer ce qui est invariant (commun à toutes les pratiques) de ce qui doit rester configurable (spécifique à chaque contexte pédagogique), à anticiper les besoins d'utilisateurs différents de moi et à créer des systèmes qui s'adaptent aux pratiques plutôt qu'ils ne les imposent.

Sur le plan métacognitif – c'est l'un des plus stimulants – j'ai appris à expliciter mes processus de pensée implicites, à questionner mes propres certitudes pédagogiques, à documenter systématiquement mes décisions et leurs justifications et, surtout, à apprendre à apprendre dans un domaine totalement nouveau. Si cette explicitation constante a parfois révélé des incohérences dans ma pratique, j'aligne le tout de mieux en mieux maintenant.

L'application que j'ai développée est née du besoin d'observer et de comprendre la dynamique en classe. Elle capte des micro-données – présences, travaux remis, évaluations critériées selon des niveaux de performance, rétroactions – et les transforme en représentations visuelles interprétables : des trajectoires d'apprentissage, des indices de dépistage, des corrélations entre des conditions et des résultats.

L'idée n'est pas de couper les cheveux en quatre, mais d'observer un écosystème comme on observe les conditions météorologiques. L'application rend visible ce qui est là, mais difficile à percevoir dans le flux du quotidien. Elle vise à rendre les micro-données actionnables tant sur le plan de l'apprentissage que sur le plan de l'enseignement. À l'ère de l'IA, je crois que c'est sur l'humain qu'il faut miser en enseignement : sur la relation, sur le jugement professionnel, sur l'esprit critique et sur la science.

L'application ne propose pas d'automatiser l'accompagnement, mais de l'outiller. La relation pédagogique reste centrale – et elle est même renforcée parce que l'enseignant·e dispose d'informations plus riches pour exercer son jugement. L'application n'est pas une panacée, mais un outil qui aide à mieux voir ce qui se passe dans l'implicite. Elle se veut un support à une pédagogie moderne et rationnelle basée sur des données probantes.

Il n'est pas parfait, loin de là, mais Claude Code est un outil très puissant. Il permet de démocratiser la création de logiciel. Ce n'est pas rien ! Il permet de s'affranchir des dépendances technologiques actuelles. Anthropic a compris assez rapidement ce que ça voulait dire et, en janvier, est apparu Claude Cowork, une version plus accessible qui possède les mêmes privilèges de lecture et écriture sur mon poste de travail. Cowork a été créé par Code en moins de deux semaines. Et ce n'est que le premier outil d'une série, pas de doutes là-dessus.

En tout et partout, de Gemini à Claude, en passant par ChatGPT, je dois bien avoir passé six mois à réfléchir avec une IA générative sur mes intuitions pédagogiques. À travers l'interface d'un tableur, puis d'une application web, mon projet a pris de l'ampleur et ce matin il se termine avec la mise en accès libre de mon travail. Que conclure de cette folle aventure ? Je n'ai pas de réponse, seulement mille autres questions un peu à contre-courant du discours ambiant sur l'IA en éducation :

• Apprendre à coder avec l'IA est différent de simplement consommer des outils préfabriqués. Mais qui a accès à cette forme d'apprentissage ? Qui reste dépendant des plateformes ? Comment mon autonomie technique se lie-t-elle à l'autonomie intellectuelle que je cherche à développer chez mes étudiants ?
• Qu'est-ce qui se perd quand je délègue la conception pédagogique à des entreprises qui ne connaissent pas mes besoins réels ?
• Mon rôle d'enseignant se redéfinit quand je deviens aussi concepteur d'outils. Qu'est-ce que ça change à ma profession ? Quelles sont les implications ?

J'ai passé des centaines d'heures sur ce projet. Pour moi, développer mes propres outils plutôt que de consommer des plateformes commerciales est une façon de vivre ma créativité. Mais c'est aussi une forme de résistance. C'est affirmer que nous, enseignant·es, savons mieux que quiconque ce dont nous avons besoin. Et nous pouvons nous donner les moyens.

L'IA transforme l'enseignement. C'est inévitable. Mais devant le changement, il ne suffit pas de mettre le pied sur les freins. Il faut aussi mettre les mains sur le volant. _◀︎

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