Amazon Kiro : on a testé l'IDE IA qui monte (et c'est surprenant)

L'outil mise sur une approche structurée baptisée "spec-driven development". Avant de générer la moindre ligne de code, il établit un cahier des charges détaillé, une architecture technique complète et un plan d'action séquencé.

C'est un petit fantôme qui commence à faire parler de lui. Développé par les équipes AWS et utilisé en interne chez Amazon, Kiro, ce nouvel IDE dopé à l'IA, mise sur le développement spec-driven pour générer du code plus précis, censé répondre directement aux attentes des développeurs et software engineers. L’outil est au cœur de la stratégie AWS pour fidéliser les développeurs, presque un produit d'appel pour les attirer dans l'écosystème AWS. Largement poussé en interne, il bénéficie d'une attention particulière qui laisse présager un support solide dans le temps. Mais que vaut-il vraiment ? Faut-il l'adopter ? Analyse et test.

Un IDE axé autour du développement spec-driven

La particularité de Kiro tient en trois mots : spec-driven development. Là où la plupart des agents de code IA se contentent de générer du code à la volée sans plan (de moins en moins certes), Kiro impose une approche plus structurée. Concrètement, quand un utilisateur soumet une demande en langage naturel, l'outil ne génère pas immédiatement le code. Il commence par convertir la requête en une sorte de cahier des charges détaillées, puis produit une architecture technique complète (diagrammes de flux, interfaces schémas de base de données…), avant de décomposer le tout en tâches séquencées. Ce n'est qu'après validation des spécifications (par l’utilisateur donc) que le code est généré. En bref, une sorte de mode planning de Claude Code mais amélioré. L'objectif est d’éviter les allers-retours interminables et produire un code qui colle vraiment aux attentes initiales.

Côté modèles, Kiro mise exclusivement sur la famille Claude d'Anthropic, un choix qui n'a rien d'anodin quand on sait qu'Amazon a injecté plusieurs milliards de dollars dans la start-up. Les développeurs ont accès à Claude Sonnet 4.0 et 4.5 pour les tâches de codage courantes, Claude Opus 4.5 pour les projets complexes nécessitant un raisonnement avancé, et Claude Haiku 4.5 pour les cas où la vitesse prime sur la puissance.

Des formules de 0 à 200 dollars par mois

Côté tarifs, Amazon joue la carte de la flexibilité avec un système de crédits. Chaque interaction avec l'IA, qu'il s'agisse d'un simple prompt, d'une génération de spec ou de l'exécution d'une tâche, consomme des crédits, dont le coût varie selon la complexité de la demande et le modèle sollicité. Un prompt traité par le mode Auto (qui mixe intelligemment les modèles) coûtera moins cher que le même prompt envoyé directement à Sonnet 4 par exemple. Dans le détail, un prompt consomme environ 1 crédit en auto, 1.3 crédit avec Sonnet 4.5 ou Sonnet 4, 0.4 crédit avec Haiku 4.5 et 2.2 crédits avec Opus 4.5 (le modèle le plus gros).

La formule gratuite offre 50 crédits mensuels. Pour les développeurs, trois abonnements payants sont proposés : Pro à 20 dollars par mois pour 1 000 crédits, Pro+ à 40 dollars par mois pour 2 000 crédits, et Power à 200 dollars par mois pour 10 000 crédits. Enfin, les crédits supplémentaires sont facturés 0,04 dollar pièce. L’outil est disponible sous macOS, Windows et Linux.

Le test du JDN

Kiro s’installe assez rapidement et semble assez léger à l’usage. De même l’interface générale est assez simple et plutôt intuitive, à l’inverse de la solution concurrente de Google (Antigravity), bien que basé également sur un fork de VS Code. L’interface est claire, avec un éditeur de code et l’agent de Kiro au sein de la même interface, pratique (contrairement, encore, à Antigravity).

Pour ce test, nous allons demander à Kiro de générer un jeu d'échecs sous forme de widget web avec un ordinateur basé sur l’algorithme Minimax ( une méthode de décision utilisée dans les jeux à deux joueurs). Avec Kiro, il est possible d’utiliser deux modes pour l’agent IA : Vibe qui permet de créer du code dès le prompt envoyé et Spec qui permet de créer un plan et des specs techniques avant que l’IA ne génère le code. Nous utiliserons ce dernier mode.

Prompt :

Crée un jeu d'échecs en web app sous forme de widget web, tout côté client sans backend. Le joueur humain joue les blancs, l'ordinateur joue les noirs. Le plateau 8x8 doit être interactif avec des pièces cliquables. Toutes les règles officielles doivent être respectées : déplacements légaux de chaque pièce, prises, roque petit et grand, prise en passant, promotion du pion en dame. Le jeu doit détecter les situations d'échec, d'échec et mat, et de pat. L'IA adverse utilise l'algorithme Minimax avec une fonction d'évaluation basée sur la valeur matérielle des pièces. Affiche l'historique des coups joués en notation algébrique et ajoute un bouton pour recommencer une nouvelle partie.

Kiro se lance alors dans la création des specs et propose un document contenant un plan d’implémentation. L’utilisateur peut alors le modifier pour l’adapter à ses besoins et spécifier des bibliothèques précises à utiliser ou des fonctions supplémentaires.

Une fois les specs édités, il est temps de lancer la génération du code. Première remarque : le scaffold autour du modèle développé par les équipes d’Amazon rend l’agent particulièrement intelligent. L’agent va sur le web chercher les bonnes pratiques pour implémenter un moteur Minimax dans un widget et s’adapte automatiquement. Il génère ensuite un document de conception (design.md) qui récapitule les principales implémentations que l’agent souhaite mettre en place avec l’ensemble des éléments qui seront définis. Le fichier décrit une bonne partie des classes qui seront utilisées.

Une fois le document de conception accepté, Kiro génère alors la liste des tâches à effectuer pour générer le projet dans sa globalité. Il propose deux modes : un mode MVP rapide et un mode approche complète. Le premier permet d’éliminer les tâches non-essentielles pour aller rapidement au produit final et le dernier permet de générer l’ensemble du projet en une fois (documentation, test unitaire etc). Nous choisirons l’option complète avec l’ensemble des tâches.

Nous lançons enfin la génération du code. Chacune des 11 tâches doit être lancée à la main, ce qui permet un contrôle fin mais demande encore une attention constante de l'humain. Le processus est assez long et chronophage car l'IA exécute systématiquement des tests pour vérifier que les nouvelles fonctionnalités implémentées n'ont rien cassé. Sur un gros projet, cela peut prendre du temps et consommer beaucoup de crédits, mais garantit une qualité de code proche de la production. En revanche, pour de la simple expérimentation, c'est sans doute trop. Pour notre jeu d'échecs, Kiro aura utilisé environ 83 crédits. C'est beaucoup, mais notre jeu est pleinement fonctionnel. Tout marche parfaitement : l'IA adverse, les commandes, l'historique des coups… Le spec-driven development de Kiro dispose d'un véritable avantage pour produire du code quasi production-ready.

Une bonne alternative à Cursor et Windsurf

Kiro se démarque clairement des autres IDE dopés à l'IA par son approche véritablement pensée pour les développeurs exigeants. Les contrôles sont plus fins, le processus plus rigoureux. On est ici bien plus proche du software engineering que du vibe coding pur, et c'est tant mieux. Pour les équipes qui ont besoin de précision sur des projets lourds et complexes, c'est l'outil idéal. Une vraie alternative à Cursor et Windsurf qui mérite qu'on s'y attarde.

Kiro dispose également d'un agent CLI (il faudrait un article dédié pour le tester en profondeur) qui vient compléter l'offre et en fait un véritable écosystème. Est-ce qu'il concurrence frontalement Claude Code ? Pas vraiment, car moins universel dans son approche, mais il est clairement taillé pour les software engineers qui veulent garder la main sur leur code. Kiro est, selon nous, un IDE qui mérite d'être adopté même si les crédits partent très vite. Amazon a visiblement investi dans son produit, et le résultat est là.