Narayanan et Kapoor démentent la disparition des ingénieurs

Arvind Narayanan et Sayash Kapoor soutiennent que l’IA n’a pas remplacé les ingénieurs logiciels. Dans leur essai publié le 11 juin 2026, les chercheurs rejettent l’idée qu’un seuil de capacité provoquerait automatiquement des licenciements massifs. Ils prennent le développement logiciel comme cas d’étude. Les agents de codage y progressent rapidement. Leur adoption y est également décrite comme particulièrement rapide. Pourtant, l’emploi des ingénieurs logiciels continue de progresser aux États-Unis. Cette croissance ralentit d’environ trois points par an depuis ChatGPT, selon une étude d’économistes de la Réserve fédérale. Les auteurs présentent donc une conclusion prudente. La demande globale pourrait rester solide, même si les trajectoires individuelles deviennent plus difficiles.

Les licenciements attribués à l’IA résistent mal à l’examen des auteurs. Block a supprimé 4 000 postes en février, après avoir plus que triplé ses effectifs pendant la pandémie. Jack Dorsey a invoqué de nouvelles méthodes de travail rendues possibles par l’IA. Naoko Takeda, ancienne data scientist de Cash App, a toutefois rapporté des gains de productivité très limités. Snap a supprimé environ 1 000 postes en avril. Evan Spiegel a affirmé que l’IA produisait 65 % du nouveau code, tandis que les coupes suivaient une campagne d’investisseur activiste. En mai, Intuit a annoncé 3 000 suppressions. Son dirigeant a déclaré qu’elles ne concernaient pas l’IA, mais des rôles de coordination et plusieurs niveaux hiérarchiques.

Les entreprises maquillent les coupes

Les enquêtes confirment ce décalage. Cinquante-neuf pour cent des responsables américains du recrutement reconnaissent mettre l’IA en avant pour expliquer des gels d’embauches ou des licenciements. Selon J. P. Gownder, neuf entreprises sur dix préparant des coupes prétendument liées à l’IA ne disposent pas d’une application mature et validée pour remplacer ces postes. Une enquête de la Harvard Business Review menée auprès de plus de 1 000 dirigeants indique que 21 % ont réduit fortement leurs effectifs par anticipation de l’IA. Seulement 2 % avaient déjà effectué de fortes réductions liées à une mise en œuvre réelle. À New York, une seule entreprise avait coché la case IA des déclarations WARN fin mai, soit 46 travailleurs sur environ 25 000 licenciés.

Le code écrit ne suffit pas. Les auteurs décrivent le travail logiciel comme un sandwich entre décider, exécuter et livrer. L’IA comprime surtout la couche d’exécution. Elle laisse largement intactes la définition du problème, la planification, la vérification, l’intégration et la responsabilité du résultat. Une étude publiée sous le titre Writing Code vs. Shipping Code a observé 100 000 développeurs sur GitHub. Les agents ont multiplié par huit le nombre de lignes écrites. Les publications ont pourtant augmenté de seulement 30 %. Les chiffres relient donc fortement la production de code à l’exécution, mais beaucoup moins à la livraison complète d’un logiciel.

Les agents compriment une seule couche

Les décisions restent humaines. Les équipes doivent déterminer quoi construire en fonction des besoins utilisateurs, des signaux du marché, des priorités internes et parfois des contraintes réglementaires. Elles doivent aussi vérifier ce qui est livré et en répondre. Cette responsabilité exige une compréhension approfondie du code, de l’activité et de l’environnement d’exécution. Les auteurs estiment que des décisions pourront progressivement être déléguées à l’IA. Ils ne concluent pas que cette évolution supprimera les deux extrémités du travail. Leur série annoncée examinera ensuite pourquoi les carrières individuelles peuvent devenir plus instables, même avec une demande globale saine. L’essai complet est disponible chez Normal Technology, avec les analyses de Sayash Kapoor.