Les unités de calcul vectorielles sont désormais omniprésentes dans les processeurs. L'utilisation des jeux d'instructions vectoriels est un facteur clé dans la recherche de performances pour de nombreuses applications. Les compilateurs modernes ont fait d'immenses progrès dans la génération d'un code vectorisé efficace. Cependant, ils peuvent encore échouer ou générer un code vectorisé de mauvaise qualité dans certains cas, du fait d'un conservatisme trop important, de la complexité du code source ou de capacités insuffisantes. Lorsque la vectorisation échoue, les programmeurs n'obtiennent que peu d'indices sur les causes réelles et les actions correctives à entreprendre. Notre proposition d'environnement de vectorisation guidée se base sur notre outil MAQAO de contrôle qualitatif de code assembleur pour analyser les binaires produits et rechercher les causes possibles empêchant la vectorisation. Cet environnement propose des stratégies d'amélioration du code et permet d'en vérifier immédiatement leur impact en termes de performances, à l'aide d'évaluations in-vivo des transformations suggérées. Grâce à notre environnement, le programmeur obtiens des orientations claires sur la manière d'améliorer son code et une estimation quantifiée du gain espéré de telles transformations. Nous présentons les résultat de notre outil sur la suite de tests TSVC.