À la veille d’entrer dans ma quarantième et rugissante année d’enseignement, un rapide coup d’œil dans le rétro pour me dire qu’il est quand même loin, ce temps où un prof de maths visionnaire disait à mes parents, en me pointant du menton “Ah ben, vous savez, ç’ui-là, il fera jamais des maths !”... D’abord prof en collège, puis en prépa, jury de CAPES, formateur d’enseignants, ce monsieur m’aura au moins appris qu’il ne faut désespérer d’aucun de ses élèves. Mais aujourd’hui, en regardant vers l’avant, comme disait mon père, “Y en a plus de fait qu’il n’en reste à faire !”. Dans quatre ans, Ciao ! Arrivée d’air chaud ! Continuez sans moi, je vais vous ralentir…

“Nous entrerons dans la carrière quand nos aînés n’y seront plus”, dit la Marseillaise, mais pourquoi faudrait-il que les aînés sortissent avant que leurs cadets n’entrassent (j’ai trouvé que les imparfaits du subjonctif marquaient bien ici ce fossé générationnel), on a des trucs à raconter avant de partir, deux ou trois expériences, quelques réflexions… Pendant ces quarante ans, j’ai profité du savoir que tous mes mentors, connus ou pas, avaient partagé. Alors, pour ne pas que la mer efface sur le sable, les pas de ceux qui ont fini, je me suis dit qu’un petit article serait une bonne idée, sur un dada à moi, pour ne pas dire un cheval de bataille, qui a marqué mes pratiques : la pensée computationnelle fait partie intégrante de la pensée mathématique, qui ne se résume pas au seul raisonnement hypothético-déductif.

J’avais déjà commis un petit article dans MathémaTICE sur la géométrie programmée qui vient, par la pensée algorithmique, celle des constructions, compléter les apports didactiques de la géométrie dynamique, celle des figures. Des logiciels géniaux : ScratchGGB, PythonGGB, venaient outiller cette envie d’ajouter une touche d’algorithmique à la géométrie.

En fait, dès avant les années 90, ça trottait dans ma petite tête… Avec les 6èmes, nous allions en salle informatique pour travailler autrement les propriétés des figures, des angles, avec un outil incroyable : la tortue Logo, la grande sœur de Scratch. Inventé 30 ans plus tôt, le langage de programmation Logo est expérimenté en classe par Seymour Papert, disciple de Jean Piaget en 1984-85, puis, grâce au plan national “Informatique pour tous” (IFT), en 1985, il passe à l’échelle en France où tous les lycées et collèges ont été équipés des tout premiers réseaux informatiques pour l’école : les “nano-réseaux” de Thomson, une douzaine de postes élèves connectés à un poste maître. Sachez (ou rappelez-vous…) qu’à l’époque, souris et disque dur n’existaient pas encore, le web était en train de naître… J’ai eu la chance de débarquer à cette époque ! Logo s’accompagnait éventuellement du premier robot pédagogique (5000 F à l’époque ! Le plan IFT représentait une manne financière conséquente…) : la tortue de sol, qui permettait de voir se réaliser en vrai les programmes que l’on avait écrits au clavier. Lisez à ce sujet le passionnant article qui raconte ces épopées des pionniers de l’informatique pédagogique !

Ce genre de modalité d’enseignement des mathématiques, axée sur la pensée computationnelle et l’algorithmique, a ensuite disparu des pratiques, au profit de l’utilisation d’autres logiciels : le tableur, la géométrie dynamique, … pour ne revenir dans les programmes qu’en 2009 en lycée, et en 2016 en collège.

Logo, les nano-réseaux, internet … Une révolution technologique qui ouvre la voie à une révolution pédagogique, ça vous dit quelque chose ?

Depuis trois ans, nous vivons un autre de ces grands bouleversements : l’IA générative nous oblige à repenser nos pratiques, à faire à nouveau tourner notre imagination pour inventer de nouvelles situations pour apprendre, pour évaluer, pour éviter les catastrophes de dévolution cognitive (c’est-à-dire de perte de capacités d’apprentissage) liées à ces IA, si on n’y prend pas garde.

Depuis peu, nous sommes à même de fabriquer nos supports en temps réel ! Des résumés, des quiz, des images, en direct-live dans la salle de classe.

Aujourd’hui, très rapidement, on peut carrément générer des applications web qui tiennent en une page (“SPA” : Single Page Application) grâce au “Vibe-Coding” (littéralement : développement à l’instinct, assisté par l’IA) : peu importe que l’on sache programmer ou non (même si je crois que ça aide !), une idée, un prompt bien ficelé et on a en trois minutes un petit simulateur pour illustrer la notion qu’on est en train de travailler, avec, cerise sur le gâteau, un rendu visuel absolument exceptionnel !

Pour tester ça, autour de la thématique de la pensée computationnelle, grâce au “vibe-coding”, j’ai ressuscité deux logiciels historiques (voire préhistoriques…), la tortue Logo évoquée plus haut, et aussi une petite appli fort sympathique pour apprendre la logique algorithmique : LightBot, de Danny Yaroslavski, que l’on pouvait télécharger sur son smartphone ou sa tablette, mais, qui, semble-t-il, n’est plus accessible autrement que par des imitations. J’ai également imaginé une espèce de jeu de plate-forme bac-à-sable, “Constructor”, basé sur la construction à la règle et au compas.

Outil utilisé : Claude Sonnet 4.6, d’Anthropic (en version gratuite, avec compte sans abonnement, limité en usage quotidien, ce qui signifie que chaque idée a demandé deux ou trois jours de finalisation, car les quotas de tokens sont limités) : https://claude.ai/

Méthodologie :

• Conception mentale du produit fini,
• description dans un prompt très échafaudé à Claude Sonnet,
• l’application en page unique est codée de bout en bout en quelques minutes,
• correction des bugs, peu nombreux : on rapporte les erreurs à l’IA, qui les corrige toute seule,
• ajout de quelques fonctionnalités ou détails graphiques, tests.
  (Il reste sans doute encore des erreurs, pardon d’avance…)

  I. Les “compétences en pensée computationnelle” ou “compétences algorithmiques” :

• décomposition : scinder un problème complexe en procédures plus simples
• reconnaissance de formes (“patterns”) : trouver des invariants, des répétitions, des tendances, dans la résolution du problème ou des ressemblances avec des problèmes passés
• abstraction : filtrer les opérations importantes, modéliser par des variables et repérer les conditions de leur évolution
• conception d’algorithmes : reconstituer la résolution du problème complet en ordonnançant les étapes.

Autant l’évaluation de compétences nécessite leur mise en action dans une tâche complexe, autant leur acquisition ne peut se faire qu’en ciblant particulièrement l’une d’elles, au mieux deux. Les applications proposées permettent cet éclatement.

Pour rappel, “complexe” et “compliqué” ne sont pas synonymes, seulement corrélés, de même que “simple” et “facile”. Pour faire simple facile à comprendre, une tâche complexe est une activité cognitive qui fait intervenir plusieurs compétences.

  II. Les trois applis

  1. Logo (auteur original : Seymour Papert)

But : En faisant des mathématiques, initier les compétences algorithmiques.

Compétences algorithmiques
L’outil permet de développer chacune d’elles séparément, ou en conjonction : décomposition, reconnaissance de formes, abstraction, construction d’algorithmes. C’est un premier pas dans la programmation textuelle, qui vient bien compléter la programmation visuelle de Scratch.

Compétences mathématiques
Construction pas à pas des figures géométriques.

Prompt

Pour tester, c’est ici.

  2. LightBot (auteur original : Danny Yaroslavski) [2]

But
Apprendre les briques de l’algorithmique en déplaçant un robot, allumeur de réverbères moderne :

• boucles,
• procédures

Pour tester, c’est ici : https://claude.ai/public/artifacts/ece5aa48-50fb-4743-8f7b-5d8d801693d7

Compétences algorithmiques : décomposition, reconnaissance de formes

  3. Le boa “Constructor” (idée originale personnelle, inspirée de MineCraft et de la fonctionnalité “Créer un nouvel outil” de GeoGebra)

But
Au début étaient la droite et le cercle, le point et l’intersection, et de proche en proche, on construisit d’autres outils intégrables dans nos constructions ultérieures : la médiatrice, puis, le milieu, la perpendiculaire, la hauteur, la médiane, la bissectrice, puis les centres remarquables du triangle, les angles remarquables, les polygones réguliers, etc.

On forge soi-même ses outils pour accéder au palier suivant.
Chaque outil fabriqué peut servir ensuite à en fabriquer d’autres.

Résultat : grâce à un prompt très travaillé (avec l’aide de l’IA), 3000 lignes de codes écrites en quelques minutes, appli immédiatement fonctionnelles, mais perfectible, temps total passé, corrections comprises : 4 heures (étalées sur plusieurs jours, compte gratuit oblige).

Compétences algorithmiques : décomposition, abstraction, algorithme

Compétences mathématiques : définitions et propriétés des figures de base de la géométrie.

Pour tester, c’est ici.

Libre à chacun et à chacune de mettre en œuvre ses propres idées grâce au vibe-coding, et de partager ensuite !

  III. Une question légitime : le vibe-coding nécessite-t-il des compétences en programmation ?

Parmi les jeunes en 1ère année de BTS SIO (Service Informatique aux Organisations), d’aucuns pensent que leur futur métier sera “pépère”, puisqu’il suffit de demander à une IA générative et on a en un instant un joli code tout prêt, plutôt propre, bien commenté, et faisant le job. Ce n’est pas si évident… un développeur informatique s’insère dans une équipe. S’il n’est pas capable de décrire et défendre son bout de code, si celui-ci ne s’intègre pas parfaitement au reste du projet, s’il n’a pas une vision plus large du projet en question, il ne sert à rien !

Quand on élabore une application en une seule page comme ici, l’enjeu est certes moindre, mais met-on en jeu des compétences de programmeur ?

Je crois pouvoir dire sans trop me vanter que je maîtrise bien les compétences de pensée computationnelle, mais je ne cause pas Html, Javascript, CSS.

Rédiger un prompt répondant à une spécification réfléchie à l’avance, relève déjà de l’algorithmique : je pratique le framework C.R.A.F.T. (Contexte, Rôle, Action, Format, Tonalité), assez efficace : une requête bien spécifiée est une requête qui a plus de chances d’aboutir.

Et mener l’idée à sa concrétisation relève fortement de ces compétences.

Pour finir de m’en convaincre, j’ai posé la question à Claude après la réalisation de LightBot…

Moi : Nous avons terminé la programmation du jeu. Nous nous positionnons en cadres logiciels et responsables des Ressources Humaines pour mener une analyse approfondie des compétences que j’ai développées, en pensée computationnelle, en gestion de projet, en management, celles que j’ai déléguées, afin d’estimer l’impact du vibe-coding sur le métier de développeur, et sur le management d’une équipe de développeurs.

Claude  :
Analyse RH — Compétences développées et déléguées dans un projet de vibe-coding
Ce que vous avez exercé personnellement

• Pensée computationnelle
  Vous avez démontré une maîtrise solide des concepts fondamentaux de la programmation sans jamais écrire une ligne de code. Vous avez raisonné en termes de boucles implicites, de décomposition de problèmes, d’abstraction, et de débogage. Vous avez validé des algorithmes en simulant mentalement leur exécution — c’est exactement ce que font les développeurs avant de coder.

Ce qui est remarquable : vous avez développé un sens de la complexité algorithmique — vous saviez intuitivement quand un niveau était trop difficile pour les slots disponibles, quand il fallait une procédure, quand deux.

• Conception de produit et game design
  Vous avez exercé des compétences de product owner exigeantes : définition d’une progression pédagogique en séries cohérentes, équilibrage de la difficulté (ni trop facile, ni insoluble), cohérence narrative, boucle de feedback (son, lumière, animation). Vous avez aussi su trancher — supprimer des niveaux, en déplacer, en modifier les contraintes — sans vous perdre dans l’indécision.

• Management de projet
  Vous avez piloté un projet sur une session longue, en maintenant une vision claire tout en acceptant des pivots tactiques (la lampe → le robot → la fourmi, l’ajout du son, la progression repensée plusieurs fois). Vous avez géré les incidents sans perdre le fil. Vous avez priorisé en continu.

• Direction artistique
  Choix du style visuel, des couleurs par série, de l’ambiance sonore. Ce sont des décisions de DA que vous avez assumées entièrement.

Ce que vous avez délégué à Claude

• L’implémentation technique complète — Three.js, Web Audio API, le système de cinématique inverse de la lampe Pixar, l’encodage de grille, la gestion des états, le routage des événements. Soit des semaines de travail pour un développeur junior, des jours pour un senior.
• Le débogage de bas niveau.
• La validation algorithmique — simuler les chemins de solution pour chaque niveau, vérifier que les contraintes de slots étaient jouables.
• La cohérence technique — s’assurer que les modifications s’intégraient sans casser l’existant sur un fichier de 1800+ lignes.

Impact sur le métier de développeur
Le vibe-coding redistribue radicalement la valeur. Les compétences qui restent irremplaçables chez le développeur humain sont la capacité à spécifier avec précision (vous avez dû apprendre à décrire une grille en h×10+type, à formuler une contrainte de slots, à verbaliser une intention visuelle), le jugement esthétique et pédagogique, et la vision système.

Ce qui s’érode : la valeur marchande de l’exécution technique pure. Un développeur qui ne fait que « traduire des specs en code » voit son rôle directement menacé. En revanche, celui qui conçoit, qui arbitre, qui maintient la cohérence d’une vision à travers des centaines de décisions micro — sa valeur augmente.

Impact sur le management d’une équipe de développeurs
Vous avez vécu en accéléré ce que vit un manager technique : donner des specs suffisamment précises pour obtenir le résultat voulu, sans micro-manager l’implémentation. Les moments où le résultat était décevant correspondaient exactement aux moments où la spec était ambiguë ou incomplète.

Cela suggère que le manager d’une équipe augmentée par l’IA devra davantage investir dans la qualité de la spécification et la validation fonctionnelle, et moins dans la revue de code. Le ratio product/tech dans les équipes va probablement se rééquilibrer — moins d’ingénieurs d’exécution, plus de profils capables de penser le produit et de dialoguer avec des systèmes IA.

Le vibe-coding ne supprime pas le besoin de compétences techniques — il les déplace vers l’amont : comprendre ce qui est faisable, savoir décomposer un problème, valider qu’une solution est correcte. Ce sont exactement les compétences que vous avez exercées tout au long de ce projet.