Selon BFM Business, le secteur informatique, autrefois considéré comme un eldorado pour les jeunes diplômés, traverse une période de profonde mutation. L’arrivée massive de l’intelligence artificielle bouleverse les méthodes de travail, les attentes des entreprises et la valeur perçue des nouveaux talents.

Ce qu'il faut retenir

  • 18 % de baisse des embauches dans le secteur informatique en 2025, selon l’Apec.
  • Les juniors sont moins sollicités, car l’IA prend en charge les tâches basiques autrefois confiées aux nouveaux diplômés.
  • La productivité liée à l’IA reste difficile à prouver, certains managers estimant que 50 allers-retours avec l’outil ne valent pas un travail autonome.
  • Les entreprises privilégient désormais les profils expérimentés, capables de corriger les erreurs des outils d’IA.
  • Les étudiants en informatique voient leur niveau de maîtrise des fondamentaux chuter en raison d’un usage précoce et mal maîtrisé de ces outils.
  • Le cœur du métier de développeur se transforme : la productivité devient le seul critère, au détriment de la qualité et de l’expérience utilisateur.

Un secteur en mutation sous l’effet de l’intelligence artificielle

Le métier de développeur informatique, longtemps perçu comme un secteur porteur, est aujourd’hui profondément transformé par l’intégration massive des outils d’IA. Selon BFM Business, cette évolution redéfinit non seulement les méthodes de travail, mais aussi les perspectives d’embauche pour les jeunes diplômés. Les juniors, qui espéraient faire leurs armes dans un domaine en croissance, se retrouvent confrontés à une réalité moins engageante : les entreprises se tournent vers des profils expérimentés, capables de superviser et corriger les productions générées par les algorithmes.

Alexis, développeur informatique et enseignant vacataire à l’université, témoigne de cette transformation au quotidien. « On utilise tout le temps l’intelligence artificielle, elle complète notre code, elle suggère la suite, elle règle les problèmes… » explique-t-il. Pourtant, cette intégration ne simplifie pas nécessairement son travail. Les lignes de code générées par l’IA sont souvent de mauvaise qualité, car elles ne répondent pas aux exigences de durabilité et de modularité exigées par les projets réels.

Des juniors sacrifiés, des seniors indispensables

Le principal bouleversement concerne les juniors. Autrefois chargés de tâches basiques comme la création de prototypes ou de tests, ils sont désormais concurrencés par des outils d’IA capables de réaliser ces missions en quelques secondes. « Avant, c’était le taf qu’on donnait aux juniors, maintenant l’IA peut faire ce petit travail » constate Alexis. Ce phénomène se traduit par une baisse drastique des recrutements de jeunes diplômés, au profit de profils expérimentés capables de superviser les productions des algorithmes.

Pierre Maoui, directeur informatique et technique chez Qwarry, une entreprise spécialisée dans la publicité en ligne, confirme cette tendance. Son équipe de cinq développeurs utilise intensivement les outils d’IA, mais les gains de productivité restent pour l’instant difficiles à quantifier. « Après 50 allers-retours avec l’IA et corrections, à la fin on se demande si on n’aurait pas plus vite fait de tout faire soi-même » s’interroge-t-il. Il précise cependant qu’il évite de céder à cette tentation pour ne pas « louper le train de l’intelligence artificielle », dans l’attente d’une amélioration future des outils.

Des défis majeurs pour l’emploi et la formation

L’un des freins majeurs à l’embauche des jeunes réside dans la rapidité d’évolution des outils. Les entreprises hésitent à former des juniors sur des technologies qui pourraient devenir obsolètes en quelques mois. « C’est risqué de former les jeunes sur un outil, on se demande si ça sera le même l’an prochain » souligne Pierre Maoui. Cette incertitude pousse les start-up et les grandes entreprises à privilégier les profils seniors, dont l’expertise est jugée plus stable et adaptable.

Cette situation se répercute sur le marché de l’emploi. Selon une enquête de l’Apec publiée en 2025, les embauches dans le secteur informatique ont chuté de 18 % en un an. L’Insee confirme cette tendance : pour la première fois en vingt ans, l’emploi dans l’informatique ne suit plus la hausse d’activité. Ces chiffres suggèrent que l’IA permet d’augmenter la productivité tout en générant des suppressions d’emplois, un paradoxe qui inquiète les professionnels du secteur.

Des étudiants sous pression et des compétences qui s’effritent

La pression se fait également sentir dans les facultés d’informatique. Alexis, qui enseigne à l’université, décrit un climat d’anxiété chez les étudiants. « Les étudiants sont vraiment anxieux. Au lycée, ils pensent encore que c’est l’Eldorado, mais ce n’est plus du tout le cas » rapporte-t-il. Beaucoup réalisent trop tard que le marché est désormais saturé et que les recrutements se raréfient.

Le problème ne s’arrête pas là : les étudiants utilisent massivement l’IA pour produire des travaux complexes, mais sans toujours en maîtriser les tenants et les aboutissants. « Je vois tout à coup des bouts de code hyper complexes, qu’ils ne maîtrisent pas mais qu’ils insèrent quand même » explique Alexis. Conséquence : le niveau de maîtrise des fondamentaux chute, mettant en péril la qualité des futurs professionnels du secteur.

Une productivité en trompe-l’œil et un métier transformé

Les entreprises, elles, attendent des résultats immédiats. Pierre Maoui témoigne : « Ma hiérarchie part du principe qu’on gagne 20 % en productivité grâce à l’IA. Si une tâche me prenait cinq jours, mon entreprise attend maintenant que je la fasse en quatre. » Pourtant, cette équation est loin d’être aussi simple. Alexis, lui, consacre désormais l’essentiel de son temps à concevoir des architectures solides plutôt qu’à coder. « Je réfléchis à l’architecture du projet, c’est plus lent mais c’est plus durable » explique-t-il. Un processus qui entre en contradiction avec les exigences de rapidité imposées par les directions.

« Depuis l’arrivée de l’IA, c’est devenu un travail à la chaîne, les dirigeants n’ont plus que le mot productivité à la bouche » regrette-t-il. « Il faut délivrer toujours plus vite sans prendre en compte l’expérience utilisateur. » Ce changement de paradigme frustre de nombreux développeurs, au point que certains envisagent une reconversion professionnelle. « C’est un ressenti global dans la profession, beaucoup veulent sortir de l’IT » confie Alexis.

Et maintenant ?

Plusieurs scénarios pourraient se dessiner dans les mois à venir. D’une part, une amélioration progressive des outils d’IA, qui pourrait réduire les besoins en corrections et rendre leur utilisation plus efficace. D’autre part, une adaptation des cursus universitaires, avec un renforcement des formations aux fondamentaux du code et une meilleure intégration des outils d’IA dans les pratiques pédagogiques. Enfin, les entreprises pourraient revoir leurs attentes en matière de productivité, en réévaluant l’équilibre entre rapidité et qualité.

Reste à voir si ces ajustements suffiront à rétablir la confiance des jeunes diplômés et à redonner un nouvel élan à un secteur en pleine turbulence.

En attendant, le marché du travail dans l’informatique reste marqué par une profonde incertitude, où l’enthousiasme initial pour l’IA se heurte à une réalité plus contrastée.

Non, mais leur rôle évolue fortement. L’IA prend en charge les tâches basiques, ce qui réduit les besoins en juniors pour ces missions. En revanche, les entreprises continueront d’embaucher des profils juniors pour des missions plus complexes, à condition qu’ils maîtrisent les outils et sachent corriger les erreurs générées par l’IA. La clé réside dans la capacité à allier expertise technique et compréhension des besoins métiers.

Selon Pierre Maoui, directeur informatique chez Qwarry, il est essentiel de cultiver une expertise métier solide. Par exemple, un développeur dans l’automobile doit comprendre la chaîne de production et les enjeux des utilisateurs finaux. Les compétences en architecture logicielle, en gestion de projet et en validation de code restent cruciales. L’IA peut assister, mais ne remplace pas la réflexion stratégique et la maîtrise des fondamentaux.