# Narayanan et Kapoor contestent le remplacement des ingénieurs > Arvind Narayanan et Sayash Kapoor estiment que l’IA réduit l’exécution du code, sans automatiser la décision ni la responsabilité de livraison. Type : Actualité IA · Catégorie : Tendances · Publié le 2026-08-18 · Signal IA - Order & Chaos Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/narayanan-et-kapoor-lia-code-les-ingenieurs-livrent Tags : ia, emploi, développement logiciel, productivité, chatgpt, ia-entreprise --- ## En résumé - Les licenciements attribués à l’IA masquent souvent des contraintes financières ou des restructurations. - Les agents d’IA compressent l’exécution du code, mais la décision et la livraison restent humaines. - L’emploi des ingénieurs logiciels continue de progresser, malgré un ralentissement estimé après ChatGPT. **Le signal :** Les agents d’IA ont multiplié par huit le code produit, mais seulement augmenté de 30 % les mises en production. **Une analyse publiée** le 11 juin 2026 par Arvind Narayanan et Sayash Kapoor conteste l’idée d’un remplacement massif des ingénieurs logiciels par l’IA. Les auteurs examinent un métier dans lequel les capacités des agents de codage et leur [adoption](/signal-ia/actu/royaume-uni-ladoption-de-lia-explose-a-73pourcent-en-2026) ont progressé rapidement. Leur conclusion reste prudente, mais nette : les données disponibles ne valident pas le récit selon lequel un seuil de capacité provoquerait automatiquement des licenciements massifs. L’essai constitue le premier volet d’une série consacrée aux effets de l’IA sur cette profession. Le prochain texte analysera les difficultés possibles des carrières individuelles, même si la demande globale reste solide. [Lire l’analyse originale](https://www.normaltech.ai/p/why-ai-hasnt-replaced-software-engineers). ## Les licenciements ne suffisent pas à prouver un remplacement **Les licenciements récents** ne prouvent pas nécessairement un remplacement par l’IA, selon les auteurs. Block a annoncé 4 000 suppressions de postes en février, son fondateur Jack Dorsey invoquant des équipes plus petites et plus plates. Des témoignages ultérieurs ont cependant évoqué une forte pression financière et des gains de [productivité](/signal-ia/actu/ia-saint-louis-revele-lavenir-convoite) limités. Snap a supprimé environ 1 000 emplois en avril, tandis qu’Evan Spiegel déclarait que l’IA produisait 65 % du nouveau code. La restructuration suivait aussi une campagne d’investisseur activiste. En mai, Intuit a annoncé 3 000 suppressions. Son directeur général a précisé qu’elles ne résultaient pas de l’IA, mais de rôles de coordination et de niveaux hiérarchiques trop nombreux. [Voir les éléments liés à Block](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-01/jack-dorsey-s-4-000-job-cuts-at-block-arouse-suspicions-of-ai-washing). **Les annonces masquent parfois** d’autres causes, selon plusieurs indicateurs cités dans l’essai. Cinquante-neuf pour cent des responsables américains du recrutement ont admis mettre l’IA en avant pour expliquer des gels d’embauches ou des licenciements. Selon l’analyste J. P. Gownder, neuf entreprises sur dix ne disposent pourtant pas d’une application d’IA mature et validée pour remplacer ces postes. Une enquête de la Harvard Business Review auprès de plus de 1 000 dirigeants montre que 21 % avaient déjà réduit fortement leurs effectifs en anticipation de l’IA. Seulement 2 % avaient effectué de fortes réductions liées à une mise en œuvre effective. À New York, une seule entreprise a coché la case IA des déclarations WARN, soit 46 travailleurs sur environ 25 000. ## Les agents compressent surtout l’exécution **Le code produit** ne représente pas tout le travail logiciel, rappellent Narayanan et Kapoor. Une étude de 2019, fondée notamment sur 6 000 développeurs de Microsoft, estimait que le codage occupait entre 9 % et 61 % du temps selon les études. Le modèle proposé décrit un sandwich « décider-exécuter-livrer ». La première couche comprend le cadrage du problème, les spécifications et la planification. La deuxième couvre la conception et l’implémentation. La troisième inclut les tests, la vérification, l’intégration et la maintenance. Les agents compressent surtout l’exécution. Les équipes doivent encore comprendre le code, l’activité et l’environnement pour décider et répondre du résultat livré. Une étude portant sur 100 000 développeurs GitHub a observé huit fois plus de lignes écrites, mais seulement 30 % de versions supplémentaires publiées. **L’emploi progresse encore** dans les données américaines étudiées par des économistes de la Réserve fédérale. Le nombre d’ingénieurs logiciels continue d’augmenter après l’arrivée de [ChatGPT](/signal-ia/actu/banques-face-a-lia-lavantage-de-linfo-seffrite), mais sa croissance serait inférieure d’environ trois points par an à un scénario contrefactuel sans IA. Les auteurs signalent une limite méthodologique, car cette étude ne mesure pas le travail indépendant. Ils estiment donc possible qu’une partie du ralentissement soit absorbée par l’entrepreneuriat. Deux formes de pertes liées à l’IA restent toutefois crédibles. Chegg et Stack Overflow ont réduit leurs effectifs parce que leurs produits sont devenus moins nécessaires. IBM et SAP ont, eux, présenté des réductions comme une réallocation vers leurs lignes de produits d’IA. Les auteurs y voient une restructuration autour d’une nouvelle activité, plutôt qu’un remplacement direct des ingénieurs.