Site généré par IA : ce qui casse en production

Un site généré par IA, c’est un site produit par un outil comme Lovable, Bolt ou v0 à partir d’une description en langage courant, sans écrire de code. La promesse tient : une page correcte sort en quelques heures. Le problème apparaît plus tard, quand il faut encaisser un paiement, gérer des comptes ou simplement modifier quelque chose six mois après.

À quoi servent vraiment Lovable, Bolt et v0 ?

Ces générateurs servent à valider une idée vite : maquette cliquable, page de test ou prototype à montrer. Sur ces usages, aucune équipe ne les bat sur le délai ni sur le coût. Leur limite apparaît au moment de mettre en production.

L’erreur consiste à confondre « ça s’affiche » avec « c’est en production ».

Pourquoi un site généré par IA casse-t-il en production ?

Ces outils mènent vite à une version qui s’affiche, et le reste concentre la partie la plus dense : connexion des utilisateurs, paiements, contrôle des données et logique métier. Addy Osmani, alors directeur chez Google, a donné un nom à ce mur dans un article de décembre 2024 (nouvel onglet) : « le problème des 70 % ». Selon lui, quelqu’un qui ne code pas atteint vite 70 % du chemin, puis chaque effort sur les 30 % restants rapporte de moins en moins. Il s’agit d’une observation de praticien plutôt que d’une mesure, mais elle décrit bien ce qu’on voit.

Ce qui reste est toujours la même chose, projet après projet :

• La connexion des utilisateurs, avec les sessions, la réinitialisation du mot de passe et les droits de chacun.
• Les paiements, où le paiement qui réussit n’est qu’une petite partie du travail : essais gratuits, changements de formule, échecs de prélèvement et remboursements de vos clients.
• Le contrôle des données et les cas limites, que personne ne décrit dans sa demande à l’outil parce que personne n’y pense avant de les rencontrer.
• La logique métier qui ne tient pas dans une consigne, celle qui fait la différence entre votre activité et celle du voisin.

S’ajoutent des choix d’outil qu’on ne voit pas au départ. Par défaut, Lovable (nouvel onglet) et Bolt (nouvel onglet) installent votre base de données sur leur propre hébergement, qui repose sur Supabase. v0 (nouvel onglet) se branche sur les services proposés par Vercel. Ces choix sont confortables pour démarrer, et ils se paient le jour où il faut quitter la plateforme ou relier un logiciel que vous utilisez déjà.

Que mesure-t-on sur le code généré par IA ?

Deux études publiées en 2026 documentent le sujet, l’une sur la sécurité, l’autre sur la facilité à faire évoluer le code. Elles disent la même chose : le code généré fonctionne de mieux en mieux, mais sa solidité ne suit pas.

Sur la sécurité, le rapport 2026 de Veracode (nouvel onglet), publié en juillet, mesure qu’environ 44 % des tâches de génération testées introduisent une faille de sécurité. Le taux moyen de réussite sur la sécurité est de 56 %, quasiment le même que lors de sa première édition (55 %). Plus de la moitié des modèles testés restent entre 50 et 53 %. Autrement dit, près d’une fois sur deux, le code proposé n’est pas sûr.

Sur l’évolution du code, GitClear (nouvel onglet) a analysé 623 millions de modifications de code. Deux chiffres en sortent :

• Le copier-coller passe de 9,4 % des lignes modifiées en 2022 à 15,7 % au premier semestre 2026.
• Les blocs dupliqués (cinq lignes ou plus répétées) grimpent de 40,3 à 73,0 par million de lignes modifiées, soit 81 % de plus qu’en 2023, leur plus haut niveau mesuré.

C’est le point que les dirigeants sous-estiment le plus, parce qu’il ne se voit pas. Une logique dupliquée à cinq endroits se corrige cinq fois, et chaque correction est une occasion d’en casser une autre.

Faut-il reprendre ou refaire un site généré par IA ?

Ça se reprend quand les défauts sont en surface, ça se refait quand ils sont dans l’architecture. La question se tranche en lisant le code, car un site généré a précisément pour caractéristique de bien s’afficher.

Le signal le plus fiable est humain. Si personne dans l’entreprise ne sait dire ce que fait une partie du code, la reprise coûtera plus cher que prévu, parce qu’il faut comprendre avant de corriger. C’est le même arbitrage qu’entre refaire ou corriger un site classique, avec une différence : ici, le code n’a jamais été compris par personne, même au moment où il a été produit.

Prototype oui, production non

Ces outils gardent leur place, et elle est réelle : valider une idée vite, sans engager de budget. Un prototype généré est même un bon point de départ pour cadrer un projet, parce qu’il montre ce que vous voulez plus précisément qu’un cahier des charges.

Le risque vient de la mise en production telle quelle, en espérant que la partie manquante ne se manifeste jamais. Elle se manifeste toujours, en général le jour où un vrai client paie. Comparez le prix d’un site sur mesure au coût d’une reprise en urgence plutôt qu’à zéro euro.

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