Le récit est devenu un réflexe : l’IA écrit du code, donc l’IA va remplacer ceux qui en écrivaient. Chaque vague de licenciements dans la tech le confirme, dossier de presse à l’appui. Sauf que les chiffres d’embauche, eux, racontent une tout autre histoire.
Selon le « State of Talent Report » de SignalFire, fonds de capital-risque qui a suivi les trajectoires de millions de salariés à travers plus de 80 millions d’entreprises, l’ingénierie logicielle a été la fonction la plus résiliente de 2025. Pas la première à tomber. La dernière.
Les chiffres qui contredisent le discours
Le détail est têtu. Là où les embauches totales des grandes entreprises tech ont reculé de 25 % par rapport à 2019, les postes d’ingénierie n’ont baissé que de 11 %. Mieux : les ingénieurs ont représenté 55 % des nouvelles recrues en 2025 chez les douze géants que SignalFire classe en « Tech Majors » (Alphabet, Meta, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix, Nvidia, Tesla, Uber, Airbnb, Block, Stripe), contre 46 % seulement en 2019.
Du côté des jeunes pousses, c’est encore plus net : les start-up en amorçage ont recruté 7 % d’ingénieurs de plus en 2025 qu’en 2019. Si l’IA substituait réellement le travail des développeurs, c’est précisément là que l’effet se verrait en premier. Or l’effectif d’ingénierie croît plus vite que la plupart des autres métiers de la tech.
« La justification avancée pour beaucoup de licenciements, c’est systématiquement l’IA, et spécifiquement l’IA appliquée au code », résume Asher Bantock, responsable de la recherche chez SignalFire. « Ce qu’on observe sur le terrain est un peu incohérent avec ça. »
Pourquoi le récit du remplacement s’est imposé
Le consensus « l’IA tue les devs » ne sort pas de nulle part. Les licenciements ont atteint en mai leur plus haut total mensuel depuis des années, et l’IA est la raison la plus citée par les employeurs. Le raisonnement tient en une phrase, répétée en boucle : un ingénieur ferait désormais le travail de plusieurs.
Le problème, c’est la matière première de ce récit. Les licenciements sont difficiles à pister, parce qu’on tarde souvent à mettre à jour son statut professionnel après une coupe. SignalFire a donc renversé la méthode : plutôt que de compter les départs, le fonds regarde les embauches, indicateur bien plus fiable des tendances en temps réel. Et l’embauche, elle, ne ment pas sur ce dont les entreprises ont réellement besoin.
Autrement dit, on a construit une certitude sur le signal le plus bruité, et ignoré le plus propre.
La valeur se déplace de l’exécution vers la conception
Ce que les données suggèrent n’est pas que l’IA serait sans effet. C’est qu’elle redéploie la valeur au lieu de la détruire. Chez Nvidia, où tous les ingénieurs utilisent désormais des agents, le PDG Jensen Huang balaie frontalement la thèse du remplacement : « Quelqu’un a dit que l’IA allait détruire tous les emplois d’ingénieur logiciel », rappelait-il en avril à la Stanford Graduate School of Business, avant d’affirmer l’inverse. Ses ingénieurs sont « plus occupés que jamais ».
Le mécanisme qu’il décrit est éclairant. Les agents produisent du code quasi instantanément, mais cette vitesse ne libère pas les ingénieurs de leur travail : elle les pousse à trouver « l’idée suivante ». La contrainte se déplace de l’exécution vers la conception. La quantité de code n’est plus la ressource rare ; le jugement sur quoi construire, lui, le devient.
Même au sein des entreprises qui vendent ces modèles, la prudence domine. L’an dernier, le PDG d’Anthropic Dario Amodei prévenait que l’IA pourrait effacer la moitié des emplois de bureau juniors et faire grimper le chômage jusqu’à 20 % en cinq ans. Mais le responsable de l’économie de la même entreprise, Peter McCrory, déclarait en mars n’avoir encore constaté aucun effet significatif sur le marché du travail : aucune différence notable de taux de chômage entre les métiers fortement exposés à l’IA (rédacteurs techniques, agents de saisie, ingénieurs logiciels) et ceux qui exigent une interaction physique avec le monde réel.
Ce qu’un développeur doit en retenir
La leçon n’est pas « tout va bien, rien ne change ». Elle est plus exigeante. La fonction d’ingénierie résiste parce qu’elle absorbe l’IA au lieu de la subir : l’avantage va à ceux qui savent diriger des agents, arbitrer leur production, formuler le problème suivant. La compétence rare se déplace du « savoir écrire la fonction » vers le « savoir quoi faire écrire, et juger si c’est bon ».
Concrètement, cela invite à réorienter son effort : moins de fierté sur la ligne de code produite à la main, plus d’attention à la revue, à l’architecture, à la spécification de ce qu’on délègue à la machine. Les ingénieurs qui traiteront les agents comme une équipe à piloter prendront l’avantage sur ceux qui les voient comme un concurrent ou un gadget.
Reste une zone d’ombre que ces données ne lèvent pas : la résilience constatée porte sur l’ingénierie expérimentée, pas forcément sur les profils les plus juniors, dont les tâches d’entrée de gamme sont précisément celles que les agents avalent le mieux. Le métier ne disparaît pas. La porte d’entrée, peut-être, se rétrécit.
