Métiers de la tech : l’IA écrit du code, et après ?
Une personne décrit à une IA la fonctionnalité qu’elle souhaite développer. Quelques secondes plus tard, des lignes de code apparaissent à l’écran. Fonctionneront-elles avec le reste du logiciel ? Seront-elles faciles à corriger et sans faille de sécurité ?
Les équipes qui conçoivent les technologies numériques voient leur travail évoluer. L’IA va-t-elle remplacer les métiers de la tech ou en redessiner les contours ?
Des outils qui ouvrent des possibilités
L’IA peut aider à écrire et à documenter du code, imaginer des tests, explorer des données, créer une interface ou repérer des anomalies. Elle permet aussi de réaliser plus vite un prototype, une première version pour éprouver une idée. Des outils deviennent ainsi accessibles à des personnes qui ne maîtrisent pas toutes les compétences techniques nécessaires auparavant.
Dans une enquête internationale menée en mai 2026 par le cabinet McKinsey auprès de 334 personnes travaillant dans le produit et l’ingénierie, les personnes interrogées déclarent un gain de temps moyen de 11,2 % sur les activités de développement. Ce résultat déclaratif ne garantit pas un gain identique pour chaque équipe.
Ces évolutions font aussi émerger des besoins : concevoir des solutions intégrant l’IA, les adapter à un secteur ou encore en assurer la sécurité. En France, l’Apec anticipait au printemps 2026 que l’informatique resterait en tête des recrutements de cadres dans le privé. Une prévision, dans un contexte économique incertain.
Un logiciel, c’est bien plus que du code
Produire un programme n’est que le début. Il faut ensuite le tester, corriger ses erreurs, protéger les données, documenter son fonctionnement et le faire évoluer lorsque les besoins changent. Il doit pouvoir être compris et repris par d’autres personnes, parfois des années plus tard.
L’IA peut aider à chacune de ces étapes, par exemple en proposant des tests ou en expliquant un programme existant. Mais elle peut aussi générer des erreurs ou des failles : ses propositions doivent être examinées dans leur contexte. Un code rapidement produit ne garantit pas, à lui seul, un logiciel fiable et facile à maintenir.
Une étude publiée en 2026 n’a pas observé de différence systématique de facilité à faire évoluer du code conçu avec ou sans IA. Ses résultats portent sur des tâches précises et des outils d’assistance utilisés fin 2024 ; la question reste ouverte pour d’autres projets et les outils plus récents.
Des métiers qui évoluent, des débuts à protéger
Automatiser certaines tâches ne signifie pas qu’un métier entier disparaît. « Cette exposition ne signifie pas l’automatisation immédiate d’une profession entière », rappelait en 2025 Pawel Gmyrek, qui mène des recherches à l’Organisation internationale du Travail. Les effectifs et les rôles dépendront aussi des choix des entreprises.
La question des débuts de carrière mérite une attention particulière. Aux États-Unis, Stanford observe un écart croissant d’emploi entre les personnes de 22 à 25 ans exerçant des métiers très exposés à l’IA et celles exerçant des métiers moins exposés. Ce constat ne prouve pas à lui seul que l’IA en est la cause et ne décrit pas directement la situation française.
En France, les recrutements de cadres ayant au plus cinq ans d’expérience ont reculé de 5 % en 2025, tous secteurs confondus, selon l’Apec. La conjoncture et la prudence des entreprises comptent aussi. Si certaines tâches confiées aux personnes en début de carrière sont automatisées, comment leur permettre d’acquérir l’expérience nécessaire pour progresser ?
Demain, exercer dans la tech demandera de combiner maîtrise technique, compréhension des besoins, esprit critique et capacité à collaborer. Une personne chargée du développement pourra s’appuyer sur l’IA pour préparer une solution, puis en vérifier la sécurité et organiser sa maintenance. Une personne spécialiste de la cybersécurité pourra l’utiliser pour trier des alertes avant d’enquêter sur les situations sensibles.
Aux entreprises et aux organismes de formation de donner à leurs équipes et aux personnes en formation le temps et les moyens d’apprendre : accompagner les pratiques, former aux outils comme à leurs limites et préserver des occasions de mise en situation dès les premières expériences professionnelles.
À La Maison de l’IA, ces transformations invitent à sensibiliser, expliquer et expérimenter, mais aussi à poser des questions. En valorisant les initiatives et en faisant dialoguer le grand public, les communautés professionnelles et les forces vives du territoire, elle contribue à une appropriation éclairée, responsable et critique de l’IA.
Alexandre Genette – Responsable de la médiation scientifique à La Maison de l’IA
Sources
- McKinsey, Beyond the copilot: Scaling the agentic product development life cycle, 21 août 2026.
- Apec, Prévisions de recrutements de cadres 2026, 2 avril 2026 ; Baromètre Apec – 3e trimestre 2026, 25 août 2026.
- Markus Borg et al., Echoes of AI: Investigating the downstream effects of AI assistants on software maintainability, Empirical Software Engineering, 9 juin 2026.
- Organisation internationale du Travail, entretien avec Pawel Gmyrek, L’IA générative au travail : quel impact sur l’emploi en Europe et ailleurs, 29 septembre 2025. Citation issue de la traduction française publiée par l’OIT.
- Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen, Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence, version révisée du 12 août 2026.
- Apec, Recrutements de cadres : après deux années de recul, le marché pourrait redémarrer en 2026, 2 avril 2026.