Narayanan et Kapoor relativisent le remplacement par l’IA

Arvind Narayanan et Sayash Kapoor contestent le scénario d’un remplacement massif des ingénieurs logiciels par l’IA. Dans leur essai publié le 11 juin 2026, les chercheurs de Princeton analysent le métier où les capacités de l’IA progressent le plus vite. Ils observent aussi une adoption particulièrement rapide des agents de programmation. Leur conclusion reste prudente, mais nette. Les données ne confirment pas l’idée d’un seuil technologique déclenchant mécaniquement des licenciements massifs. L’emploi des ingénieurs logiciels continue de progresser aux États-Unis. Cette progression est toutefois inférieure d’environ trois points par an à un scénario contrefactuel sans IA, selon une étude d’économistes de la Réserve fédérale.

Les licenciements annoncés ne correspondent pas toujours à un remplacement par l’IA. Block a supprimé 4 000 postes en février, après avoir plus que triplé ses effectifs pendant la pandémie. Jack Dorsey a évoqué des équipes plus petites et plus plates grâce à l’IA. Une data scientist de Cash App, Naoko Takeda, a pourtant décrit des gains de productivité très limités. Snap a supprimé environ 1 000 postes en avril. Evan Spiegel a indiqué que l’IA générait 65 % du nouveau code, tandis que les coupes ont suivi une campagne d’un investisseur activiste. Intuit a annoncé 3 000 suppressions en mai, mais son dirigeant a déclaré qu’elles ne résultaient pas de l’IA.

Les entreprises attribuent des coupes à l’IA

Les enquêtes sectorielles renforcent ce constat. Cinquante-neuf pour cent des responsables du recrutement américains ont déclaré mettre l’IA en avant pour expliquer des gels d’embauches ou des licenciements. Selon J. P. Gownder, analyste principal chez Forrester, neuf entreprises sur dix n’ont pas encore une application d’IA mature et validée pour remplacer les postes supprimés. Une enquête de la Harvard Business Review auprès de plus de 1 000 dirigeants mondiaux apporte un autre écart. Vingt et un pour cent avaient réduit fortement leurs effectifs par anticipation de l’IA. Seulement 2 % avaient déjà effectué de fortes réductions liées à une mise en œuvre réelle.

Les déclarations new-yorkaises offrent également un indicateur concret. Depuis mars 2025, les entreprises déposant certains avis de licenciements collectifs dans l’État de New York peuvent cocher une case consacrée à l’IA. Sur plus de 160 notifications déposées pendant la première année complète, une seule entreprise, Nespresso, l’a cochée fin mai. Cela représentait 46 personnes sur environ 25 000 salariés concernés, soit près de 0,2 %. Les auteurs soulignent aussi que la productivité liée à l’IA devrait plutôt apparaître dans un ralentissement des embauches. Les départs naturels peuvent réduire progressivement les effectifs, sans supprimer immédiatement les connaissances tacites et le capital organisationnel.

Les agents compressent surtout l’exécution

Le modèle du sandwich décrit trois couches du développement logiciel. Les équipes doivent décider quoi construire, exécuter la conception et l’implémentation, puis vérifier, intégrer et maintenir le résultat livré. Les agents d’IA compressent surtout la couche d’exécution. Ils ne suppriment pas les besoins de cadrage, de planification, de vérification et de responsabilité. Une étude portant sur 100 000 développeurs sur GitHub illustre cet écart. Les agents ont entraîné une multiplication par huit du nombre de lignes de code écrites. Le nombre de mises en production n’a toutefois augmenté que de 30 %. L’écriture du code ne représentait déjà que 9 % à 61 % du temps des développeurs selon les études synthétisées en 2019.

La demande logicielle peut aussi être affectée indirectement. Chegg et Stack Overflow ont réduit leurs effectifs parce que l’IA diminue le besoin de leurs produits, plutôt que parce qu’elle réalise directement les tâches de leurs salariés. Les entreprises qui vendent de l’IA peuvent également déplacer des effectifs depuis des fonctions anciennes vers leurs lignes de produits en croissance. Les auteurs distinguent ce phénomène d’un remplacement direct des ingénieurs. Ils prévoient une trajectoire de demande globalement saine, tout en adoptant un optimisme prudent. Leur prochain essai examinera cependant les difficultés possibles pour les carrières individuelles, même si la demande totale reste solide. L’analyse complète est disponible dans l’essai d’Arvind Narayanan et Sayash Kapoor.