Lovable en production : les 7 bombes à retardement cachées dans votre code généré par IA

Les applications générées avec Lovable obtiennent un score moyen de 50/100 aux audits de code. Chez Hoko, nous avons développé le Hoko Vibe Code Audit, un outil d'analyse automatisé qui mobilise 12 agents IA pour passer au crible votre codebase sur 11 catégories : sécurité, performance, base de données, architecture, accessibilité, SEO, design system, dépendances, responsive, compatibilité Lovable et production readiness.

Après avoir audité des dizaines de projets réels, le constat est sans appel : les mêmes erreurs reviennent systématiquement. La sécurité est la catégorie la plus faible (entre 25 et 48/100), et aucun des projets audités n'atteint le seuil de production readiness.

Si vous avez utilisé Lovable (ou Bolt, v0, Replit) pour créer votre application et envisagez de la mettre en production, cet article vous concerne directement. Voici les 7 catégories de problèmes critiques que nous retrouvons dans pratiquement chaque audit — et pourquoi elles peuvent compromettre votre lancement.

Le vibe coding en chiffres : un constat alarmant

L'analyse de dizaines d'applications réelles construites avec des outils de vibe coding révèle des tendances préoccupantes. Les scores parlent d'eux-mêmes :

Selon le rapport de Georgetown University (novembre 2024), seulement 55% du code généré par IA passe les tests de sécurité de base, ce qui signifie que près de la moitié introduit des failles connues. Veracode (2025) confirme : 45% du code généré par IA échoue aux tests de sécurité et introduit des vulnérabilités OWASP Top 10.

Et pourtant, toutes ces applications fonctionnent correctement en apparence. C'est justement le piège du vibe coding : l'app marche… jusqu'au jour où elle casse. Ou pire, jusqu'à ce qu'une faille de sécurité soit exploitée avec vos données utilisateurs en production.

1. Secrets et credentials exposés dans le code source

Récurrence : systématique · Sévérité : CRITIQUE

C'est le problème le plus grave et le plus fréquent que nous avons identifié. Les outils de vibe coding encouragent à utiliser des variables VITE_* pour stocker les clés API, ce qui les expose directement dans le bundle JavaScript livré au navigateur.

Ce qu'on trouve à chaque fois :

• Des clés Supabase hardcodées en dur dans le code source
• Des fichiers .env commités dans Git (avec tout l'historique accessible)
• Des secrets Stripe, des clés API Brevo, des webhooks secrets visibles publiquement
• Aucune rotation de clés après exposition

Concrètement, qu'est-ce que cela signifie ? N'importe qui ayant accès au repository GitHub (ou même au bundle JavaScript déployé en production) peut extraire vos clés d'API et accéder directement à votre base de données. En quelques clics, un attaquant peut lire, modifier ou supprimer toutes vos données utilisateurs.

Pire encore : même après avoir corrigé le code, les secrets restent dans l'historique des commits tant qu'on ne le nettoie pas explicitement avec des outils comme git filter-repo ou BFG Repo-Cleaner. Cette faille peut être exploitée en quelques minutes par un développeur même débutant.

Pourquoi le vibe coding est en cause : Les outils de génération de code par IA créent souvent des fichiers de configuration par défaut sans appliquer les bonnes pratiques de gestion des secrets. L'utilisateur, qui n'est pas forcément développeur expérimenté, ne réalise pas que ces fichiers doivent rester confidentiels.

Comment corriger :

• Ne promptez pas vos secrets : utiliser directement les fonctionnalités de gestion de secrets proposés par les plateformes Lovable, GitHub, Vercel, etc.
• Ne jamais commiter de .env dans Git
• Effectuer une rotation immédiate de toute clé exposée
• Nettoyer l'historique Git avec git filter-repo ou BFG Repo-Cleaner

2. Base de données ouverte à tous — RLS désactivé

Récurrence : systématique · Sévérité : CRITIQUE

Supabase est le choix de base de données par défaut des outils de vibe coding. Le problème : la Row Level Security (RLS) — le mécanisme qui contrôle qui peut accéder à quelles données — est régulièrement désactivée ou mal configurée.

Ce qu'on trouve systématiquement :

• Des tables entières sans aucune politique RLS (api_keys, profiles, appointments, stats...)
• Des fonctions PostgreSQL qui retournent des données sensibles sans vérifier l'identité de l'appelant
• Des fonctions SECURITY DEFINER qui s'exécutent avec des privilèges élevés sans contrôle d'autorisation
• Des index manquants sur les clés étrangères, créant des problèmes de performance

L'analogie : C'est comme avoir un immeuble de bureaux où toutes les portes sont ouvertes, les dossiers confidentiels posés sur les tables, et aucun badge requis pour entrer. N'importe qui peut se promener librement et consulter n'importe quel dossier.

Conséquence directe : Les données de la base sont accessibles sans restriction de droits. N'importe quel utilisateur authentifié peut lire, modifier ou supprimer les données des autres utilisateurs. Sur certains projets, nous avons trouvé des fonctions Supabase sensibles (stats administrateur, analytics, endpoints de configuration) accessibles à n'importe quel utilisateur — pas seulement aux administrateurs.

Comment corriger :

• Activer RLS sur toutes les tables : ALTER TABLE xxx ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
• Créer des politiques strictes pour chaque opération (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
• Ajouter des vérifications d'autorisation dans chaque fonction PostgreSQL (auth.uid() = propriétaire)
• Créer des index sur toutes les colonnes de clé étrangère pour optimiser les requêtes

3. Aucun filet de sécurité en production

Récurrence : systématique · Sévérité : CRITIQUE

Les projets audités partagent tous le même défaut majeur : ils sont déployés (ou prêts à l'être) sans aucun des mécanismes de sécurité de base qu'on attend en production.

Ce qui manque systématiquement :

Error Boundaries : Quand une erreur JavaScript survient, l'application entière crashe avec un écran blanc. Aucune récupération gracieuse possible pour l'utilisateur. Aucun fallback UI.

Monitoring d'erreurs : Aucune intégration Sentry, LogRocket ou équivalent. Quand l'app crashe en production, vous ne le saurez que lorsqu'un utilisateur frustré vous contactera — si tant est qu'il prenne cette peine au lieu de simplement partir.

Tests : Aucun test unitaire, aucun test d'intégration. Certains projets ont un script de test configuré dans package.json ("test": "vitest"), mais aucun fichier de test n'existe réellement. C'est du décor laissé par le template initial.

Validation d'environnement : Pas de vérification au démarrage que les variables d'environnement nécessaires sont bien présentes et valides. L'app démarre et crashe plus tard, de façon imprévisible, quand elle essaie d'utiliser une variable manquante.

Console.log partout : Des logs de debug qui fuient en production — parfois des milliers d'occurrences — potentiellement avec des données sensibles exposées dans la console du navigateur.

"Les équipes de développement doivent souvent retravailler le code généré par IA, annulant 15 à 25% des gains de productivité initiaux estimés entre 30% et 40%." — Dark Reading, 2026

Aucune startup sérieuse ne devrait déployer en production dans ces conditions. C'est jouer à la roulette russe avec la satisfaction utilisateur.

Comment corriger :

• Implémenter un ErrorBoundary React global avec un fallback UX propre et informatif
• Intégrer Sentry (ou équivalent) pour le suivi d'erreurs temps réel
• Valider les variables d'environnement au démarrage avec Zod ou une bibliothèque similaire
• Remplacer console.log par un logger conditionnel (désactivé en prod ou envoyé vers un service de logging)
• Ajouter au minimum des tests critiques pour l'authentification et les flux de paiement

4. Aucune stratégie de code splitting

Récurrence : systématique · Sévérité : HIGH

Sur tous les projets audités, l'intégralité du code applicatif est chargée en un seul bloc monolithique. Aucun usage de React.lazy(), aucun Suspense, aucun découpage par route. Toutes les pages — dashboard administrateur, profil utilisateur, onboarding, paramètres — sont importées statiquement et embarquées dans le même bundle JavaScript, qu'elles soient visitées ou non.

C'est un problème architectural vérifiable directement dans le code source : chaque route est importée en haut de fichier via un import classique, sans aucun chargement dynamique (import()). Quand on ajoute à cela les dizaines de packages UI (Radix, Lucide, Recharts…) importés globalement sans tree-shaking explicite, le poids final devient rapidement problématique.

L'impact sur les performances : Un utilisateur qui visite uniquement la page de connexion doit télécharger le code complet de l'application, y compris toutes les pages qu'il ne visitera jamais. Avec les dizaines de packages UI importés globalement, le bundle peut facilement atteindre plusieurs mégaoctets.

Sur mobile ou en connexion lente, un bundle monolithique peut prendre plusieurs secondes à télécharger, dégradant l'expérience utilisateur et pénalisant votre référencement (Google Core Web Vitals). Chaque seconde supplémentaire de chargement, c'est environ 7% de conversions en moins.

Selon les recommandations React 2026, le code splitting via React.lazy() et Suspense peut réduire le temps de chargement initial de 40 à 60% en ne chargeant que le code nécessaire à chaque route.

Comment corriger :

• Utiliser React.lazy() et Suspense pour le chargement différé des routes
• Configurer manualChunks dans la configuration Vite pour séparer les vendors
• Convertir les images en WebP et optimiser leur taille
• Utiliser Webpack Bundle Analyzer ou Vite Bundle Visualizer pour identifier les packages inutilisés (souvent 30-40% sont superflus)

5. TypeScript permissif et composants géants

Récurrence : systématique · Sévérité : HIGH

Les projets utilisent TypeScript… mais en mode permissif. C'est un peu comme porter une ceinture de sécurité sans l'attacher : l'illusion de sécurité sans la protection réelle.

Côté TypeScript :

• Le mode strict désactivé dans tsconfig.json
• Des dizaines d'usages explicites de any (et probablement des centaines de any implicites tolérés)
• Aucune interface typée pour les données API ou les réponses Supabase
• Pas de validation des props avec Zod ou similaire

Côté architecture — composants monolithiques :

Les outils de vibe coding produisent systématiquement des composants React massifs, bien au-delà des 200-300 lignes recommandées par les bonnes pratiques. Nous retrouvons régulièrement des composants qui concentrent 500, 800, voire plus de 2000 lignes de code dans un seul fichier — mélangeant logique métier, gestion d'état, appels API, et présentation.

Exemples concrets : Pages de questionnaire avec toute la logique de navigation et de validation, dashboards complets avec tous les graphiques et filtres, interfaces client avec sidebar, modales et formulaires imbriqués dans le même fichier.

Côté design system — couleurs hardcodées :

Sur tous les projets audités, nous retrouvons le même problème : des centaines, voire plus d'un millier de classes de couleur Tailwind hardcodées dans les composants. Le code utilise directement des classes comme bg-blue-500, text-gray-700, border-red-300 ou des valeurs hexadécimales (#3B82F6) au lieu de tokens sémantiques (bg-primary, text-foreground, border-error).

Le résultat :

• Aucune cohérence visuelle garantie : chaque composant utilise sa propre interprétation de "bleu"
• Impossibilité de maintenir un thème : changer la charte graphique nécessite de modifier des centaines de fichiers
• Pas de support du dark mode : aucune abstraction pour gérer les variantes de couleurs
• Cauchemar de maintenance : un simple rebranding devient un projet de plusieurs jours

Dépendances contradictoires et inutiles :

L'architecture souffre aussi de choix incohérents résultant du prompting sans vision d'ensemble :

• ORM en doublon : Supabase + Prisma installés mais un seul utilisé
• Bibliothèques de data fetching installées mais jamais utilisées : React Query configuré mais remplacé par des useEffect manuels partout
• Packages ajoutés au fil du prompting : des dépendances installées "au cas où" sans jamais être intégrées réellement

Pourquoi c'est un problème : Sans types stricts, les bugs passent inaperçus à la compilation et explosent en production. Les composants géants sont impossibles à tester unitairement, et tout changement risque des effets de bord imprévisibles. L'ajout de nouvelles fonctionnalités devient exponentiellement plus coûteux. L'absence de design system indique une dette technique majeure.

Comment corriger :

• Activer le mode strict progressivement : d'abord strictNullChecks, puis noImplicitAny, puis strict
• Refactorer les gros composants (objectif : < 200-300 lignes max)
• Utiliser les types générés automatiquement par Supabase pour les données DB
• Mettre en place un design system avec des tokens sémantiques dans tailwind.config.js (bg-primary, text-foreground)
• Nettoyer les dépendances inutilisées avec depcheck ou npm-check
• Créer des hooks personnalisés pour extraire la logique réutilisable

6. Sécurité web basique absente

Récurrence : systématique · Sévérité : HIGH

Au-delà des secrets exposés et des RLS manquantes, toute la couche de sécurité web standard est absente. Les problèmes de sécurité vont bien au-delà des credentials : c'est un cocktail préoccupant de failles critiques.

Les manques récurrents :

Content Security Policy (CSP) absente : Aucune protection contre les scripts malveillants. Selon une étude de 2024, 86% du code généré par IA échoue aux tests de protection contre les attaques XSS (Cross-Site Scripting). Aucun des projets audités n'implémente de CSP, laissant la porte grande ouverte aux injections de scripts.

CORS en wildcard * : Les edge functions ou endpoints API acceptent des requêtes depuis n'importe quel domaine. N'importe quel site web malveillant peut appeler vos APIs.

Tokens d'authentification dans localStorage : Les tokens sont stockés dans le localStorage, facilement accessibles par n'importe quel script JavaScript malveillant (attaque XSS = vol de session instantané). La bonne pratique consiste à utiliser des cookies HTTPOnly.

Pas de sanitisation HTML : Usage de dangerouslySetInnerHTML sans DOMPurify pour nettoyer le HTML utilisateur = faille XSS ouverte. Certains composants injectent du HTML utilisateur non sanitisé, créant des vecteurs d'attaque XSS directs.

Pas de rate limiting : Aucune protection contre le brute force sur les formulaires d'authentification ou d'inscription. Un attaquant peut tenter des milliers de combinaisons de mots de passe sans aucune limitation.

Dépendances obsolètes avec des CVE connues : Tous les projets audités utilisent des versions obsolètes de leurs dépendances critiques, avec des CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) publiquement documentées et non corrigées. Versions de Vite avec des failles de sécurité connues, versions majeures de retard sur React, React Router, Tailwind CSS, et vulnérabilités dans les dépendances transitives (lodash, js-yaml, postcss).

Systèmes d'authentification contradictoires : Nous avons même trouvé des projets utilisant deux systèmes d'authentification en parallèle sans aucune cohérence (Supabase Auth + une solution custom), créant des failles de sécurité par confusion.

Selon Veracode (2025), 45% du code généré par IA contient des failles de sécurité, et pour des langages comme Java le taux d'échec grimpe à 72%. Georgetown University (2024) confirme : 88% du code généré par IA est vulnérable aux attaques par injection de logs (CWE-117).

Pourquoi c'est grave : Ces failles ne sont pas théoriques. Elles sont exploitables par quiconque sait inspecter le code d'une application web — et ça s'apprend en quelques heures. En production, avec des données utilisateurs réelles, c'est un risque juridique, financier et réputationnel majeur (RGPD, perte de confiance, atteinte à l'image).

Le risque concret : Les CVE publiées sont les premières choses que les attaquants testent lors d'une reconnaissance de cible. Une dépendance vulnérable connue, c'est une porte d'entrée documentée avec des exploits déjà disponibles publiquement.

Comment corriger :

• Ajouter des headers CSP (commencer en mode Report-Only pour tester sans casser l'app)
• Restreindre CORS à votre domaine spécifique uniquement
• Migrer les tokens vers des httpOnly cookies avec le flag Secure
• Sanitiser tout HTML dynamique avec DOMPurify avant injection
• Implémenter un rate limiting sur les endpoints sensibles (authentification, paiements)
• Exécuter npm audit fix ou yarn audit et mettre à jour les dépendances critiques immédiatement
• Mettre en place Dependabot, Snyk ou Renovate pour automatiser la surveillance des vulnérabilités

7. SEO et accessibilité négligés

Récurrence : systématique · Sévérité : MEDIUM

Les outils de vibe coding génèrent du code fonctionnel, mais pas optimisé pour le référencement ni l'accessibilité — deux aspects critiques pour le succès d'une application web.

Côté SEO :

• Pas de sitemap.xml ni de robots.txt pour guider les moteurs de recherche
• Pas de données structurées (JSON-LD) pour améliorer la compréhension par Google
• Plusieurs balises <h1> par page (mauvaise pratique SEO)
• Meta descriptions manquantes, génériques ou dupliquées sur toutes les pages
• SPA sans rendu serveur (SSR) = contenu invisible ou difficilement indexable par Google
• URLs non optimisées (ex : /dashboard?id=123 au lieu de /dashboard/projects/my-project)

Côté accessibilité :

• Zones tactiles trop petites (< 44x44px minimum recommandé par les WCAG)
• Attribut lang manquant sur la balise <html> (empêche les lecteurs d'écran de détecter la langue)
• Hiérarchie de titres cassée (H1 → H4 sans H2/H3 intermédiaires)
• Labels ARIA insuffisants ou incorrects sur les composants interactifs
• Contraste insuffisant entre texte et arrière-plan
• Navigation au clavier impossible ou incomplète

Pourquoi c'est important : Le SEO détermine si votre application sera trouvée par vos utilisateurs potentiels. L'accessibilité est non seulement une obligation légale dans de nombreux pays, mais aussi un critère de qualité qui améliore l'expérience pour tous les utilisateurs.

Comment corriger :

• Ajouter un sitemap.xml généré dynamiquement et un robots.txt dans le dossier public
• Implémenter un composant SEO avec meta description unique par page
• Respecter la hiérarchie des titres (un seul H1 par page, puis H2 → H3 → H4)
• Augmenter les zones tactiles à 44x44px minimum pour les boutons et liens
• Ajouter des labels ARIA explicites sur tous les composants interactifs
• Utiliser un outil comme Lighthouse ou axe DevTools pour auditer l'accessibilité

Le vrai problème : le vibe coding ne sait pas dire "non"

Ces 7 catégories de problèmes ne sont pas des bugs isolés ou des anomalies. Elles révèlent une limite fondamentale du vibe coding : ces outils génèrent du code qui marche, mais pas du code qui est prêt pour la production.

Un développeur expérimenté sait que le chemin de "ça fonctionne sur mon écran" à "c'est déployable en production avec de vrais utilisateurs" représente souvent 50% du travail total. Le vibe coding fait les premiers 50% remarquablement bien. Mais il ne vous prévient jamais que les seconds 50% restent à faire.

Le vibe coding avec Lovable est un excellent outil pour le prototypage rapide et la validation d'idées. Vous pouvez créer une interface fonctionnelle en quelques heures et tester votre concept auprès d'utilisateurs. C'est sa force.

Mais entre un prototype fonctionnel et une application production-ready, il y a un fossé que seule l'expertise technique peut combler.

C'est exactement pour ça que l'audit existe : pour mesurer objectivement où vous en êtes, identifier les risques critiques, et prioriser ce qui doit être corrigé avant de mettre votre app entre les mains de vrais utilisateurs payants.

Ce qu'il faut retenir

Le code généré par IA nécessite systématiquement un audit avant tout déploiement en production. Les problèmes ne sont pas cosmétiques : ils sont critiques et peuvent compromettre la sécurité de vos données, la satisfaction de vos utilisateurs, et la viabilité de votre projet.

Les 3 catégories de problèmes critiques :

1. Sécurité : credentials exposés, RLS absents, failles XSS, CORS wildcard, CVE non corrigées
2. Architecture : composants géants, pas de code splitting, pas de design system, dépendances contradictoires
3. Production readiness : zéro tests, zéro monitoring, zéro error handling, zéro validation d'environnement

Le vibe coding n'est pas l'ennemi. C'est un outil puissant pour accélérer le développement. Mais il doit être utilisé avec lucidité : pour du prototypage, de la validation d'idées, des POC (Proof of Concept). Pas pour du déploiement en production direct.

FAQ — Questions fréquentes sur le vibe coding et la qualité du code

Ces problèmes sont-ils spécifiques à Lovable ou communs à tous les outils de vibe coding ?

Les 7 catégories de problèmes identifiées dans cet article proviennent d'audits réalisés sur des applications construites avec Lovable, Bolt, v0 et Replit. Ces problèmes sont structurels à l'approche du vibe coding en général : les outils qui génèrent du code à partir de prompts partagent les mêmes limites fondamentales. Ils sont optimisés pour produire rapidement une interface fonctionnelle, pas pour garantir la sécurité, la maintenabilité ou la robustesse en production. Les patterns identifiés — secrets exposés, absence de RLS, failles de sécurité web, absence de code splitting, architecture monolithique, absence de tests, et dépendances obsolètes — sont inhérents à cette approche de génération de code par IA sans expertise humaine de supervision.

Peut-on utiliser le vibe coding pour créer un MVP ?

Oui, et c'est même l'un de ses meilleurs cas d'usage. Le vibe coding avec Lovable permet de créer un MVP fonctionnel rapidement pour valider une idée, tester un marché ou présenter un concept à des investisseurs. En revanche, il faut avoir conscience des risques identifiés dans cet article et ne pas confondre MVP et produit final. Si votre MVP rencontre du succès et que vous devez passer à l'échelle, un audit technique et une refonte partielle seront nécessaires pour corriger les failles de sécurité critiques, solidifier l'architecture et mettre en place les fondamentaux de production (tests, monitoring, error handling, RLS, CSP). Le vibe coding accélère le démarrage — mais il faut prévoir le passage de relais vers une base de code production-ready avec l'accompagnement d'experts.

L'audit Hoko Vibe Code Audit est-il gratuit ?

Oui, l'audit est entièrement gratuit. Notre outil Hoko Vibe Code Audit mobilise 12 agents IA pour analyser automatiquement votre codebase sur 11 dimensions critiques (sécurité, performance, architecture, accessibilité, SEO, design system, dépendances, responsive, base de données, compatibilité Lovable, production readiness). Vous recevez un rapport détaillé avec un score global, les issues critiques identifiées et des recommandations concrètes et actionnables. Demandez votre audit gratuit sur notre page dédiée.

Quelles sont les vulnérabilités les plus dangereuses dans le code généré par IA ?

Les trois vulnérabilités les plus critiques sont : (1) les credentials exposés dans le code source (clés API hardcodées, variables VITE_* publiques), qui permettent un accès direct à votre base de données et services tiers ; (2) l'absence de Row Level Security (RLS) dans Supabase, qui laisse toutes vos données accessibles sans restriction de droits ; (3) les failles XSS (Cross-Site Scripting) dues à l'absence de Content Security Policy et à l'injection HTML non sanitisée. Ces trois failles sont exploitables en quelques minutes par quiconque sait utiliser les DevTools d'un navigateur, et sont présentes sur 100% des projets audités. Georgetown University (2024) confirme : près de la moitié du code généré par IA introduit des failles de sécurité connues.

Comment corriger ces problèmes sans tout réécrire ?

Vous n'avez pas besoin de tout réécrire. Priorisez les corrections par criticité : (1) Sécurité d'abord : rotation immédiate des clés exposées, activation de RLS sur toutes les tables Supabase, ajout de CSP en mode Report-Only, migration des tokens vers httpOnly cookies ; (2) Architecture ensuite : refactoriser les composants les plus volumineux (> 500 lignes) en unités modulaires, nettoyer les dépendances inutilisées, implémenter le code splitting sur les routes principales ; (3) Production readiness : ajouter des tests critiques (authentification, paiements), intégrer Sentry pour le monitoring, implémenter des Error Boundaries. Un audit détaillé vous permettra d'identifier les priorités et de corriger progressivement les problèmes les plus critiques en premier, sans nécessiter une réécriture complète.

Quel est le délai pour rendre production-ready une app générée par vibe coding ?

Le délai dépend de la complexité de l'application et du nombre de problèmes identifiés lors de l'audit. Pour une application moyenne (10-20 pages, authentification Supabase, base de données avec 5-10 tables), comptez entre 2 et 4 semaines de travail développeur expérimenté pour corriger les failles critiques de sécurité, refactoriser l'architecture problématique, ajouter les tests essentiels, et mettre en place le monitoring d'erreurs. Pour une application complexe (fintech, e-commerce avec paiements, workflows multi-utilisateurs), le délai peut atteindre 6 à 8 semaines. Les startups qui veulent lancer rapidement sous-estiment souvent ce délai et se retrouvent bloquées en production avec des incidents de sécurité majeurs.

Pourquoi les modèles d'IA plus gros ne produisent-ils pas de meilleur code ?

Contre-intuitivement, la taille du modèle n'améliore pas la sécurité du code généré. Selon le rapport Veracode 2025, les petits modèles (< 20 milliards de paramètres) performent aussi bien — ou aussi mal — que les grands modèles (> 100 milliards de paramètres) sur les critères de sécurité. Le taux de vulnérabilités reste bloqué à 45% depuis plus d'un an, sans amélioration notable malgré les nouvelles versions de modèles. Pourquoi ? Parce que les modèles d'IA sont entraînés sur des millions de lignes de code open source (GitHub, StackOverflow) qui contiennent eux-mêmes des décennies de code avec des failles de sécurité, des pratiques obsolètes et des bibliothèques dépréciées. Les modèles reproduisent ces patterns sans discernement — ils optimisent pour "ça compile et ça marche", pas pour "c'est sécurisé et maintenable".

Comment Hoko peut vous aider à auditer votre application vibe coding

Notre outil Hoko Vibe Code Audit analyse automatiquement votre codebase sur 11 dimensions critiques avec 12 agents IA spécialisés :

• ✓ Sécurité : credentials exposés, RLS, CSP, XSS, authentification, CORS, rate limiting
• ✓ Performance : code splitting, bundle size, Web Vitals, optimisation images
• ✓ Architecture : taille des composants, séparation des responsabilités, dette technique
• ✓ Accessibilité : ARIA, navigation clavier, contraste, zones tactiles
• ✓ SEO : balises meta, sitemap, structured data, SSR
• ✓ Design system : cohérence des couleurs, tokens sémantiques
• ✓ Dépendances : vulnérabilités CVE, versions obsolètes, packages inutilisés
• ✓ Responsive : compatibilité mobile, breakpoints, touch targets
• ✓ Base de données : politiques RLS, performances des requêtes, index manquants
• ✓ Compatibilité Lovable : patterns spécifiques aux outils d'IA
• ✓ Production readiness : tests, monitoring, error handling, validation d'environnement

Vous recevez un rapport détaillé avec :

• Score global et scores par catégorie (/100)
• Liste complète des issues critiques, hautes, moyennes et basses
• Recommandations concrètes et actionnables pour chaque problème
• Plan d'action priorisé pour la mise en production sécurisée

Si vous avez développé une application avec Lovable (ou Bolt, v0, Replit) et que vous envisagez de la mettre en production, faites-la auditer d'abord. Mieux vaut identifier les problèmes maintenant que les découvrir en production — ou pire, que vos utilisateurs (et les attaquants) les découvrent pour vous.

→ Demandez votre audit gratuit sur notre page dédiée

Et si vous voulez aller plus loin, notre Bootcamp Agentic Coding vous apprend à passer du vibe coding au code production-ready avec les bons outils, les bonnes pratiques et l'accompagnement d'experts.