L'affirmation du président d'OpenAI, Greg Brockman, selon laquelle l'IA gère désormais 80 % des tâches de codage signale une mutation profonde du marché du travail dans le développement logiciel, passant de l'assistance machine à l'automatisation des flux de travail.
(P1 - Lede) Le président d'OpenAI, Greg Brockman, a déclaré que les outils d'intelligence artificielle sont passés d'une fonction de support mineure à la génération de près de 80 % du code pour les ingénieurs logiciels. Cette déclaration souligne des gains de productivité massifs et renforce la thèse d'investissement pour les entreprises centrées sur l'IA comme Microsoft, Google et Nvidia, tout en signalant une restructuration fondamentale du marché du travail technologique.
(P2 - Autorité) « L'IA aide les ingénieurs à faire leur travail plus efficacement plutôt que de les remplacer », a conclu le Boston Consulting Group dans un rapport récent. Ce point de vue est partagé par des dirigeants comme le PDG de ServiceNow, Bill McDermott, qui s'est engagé à requalifier les employés dont les rôles sont impactés par l'IA agentique, en les transitionnant vers le management ou d'autres postes internes.
(P3 - Détails) L'impact est déjà visible dans les données sur l'emploi, bien que les signaux soient contradictoires. Une étude de Stanford a révélé une baisse de 16 % de l'emploi en début de carrière pour les postes exposés à l'IA depuis fin 2022, et les offres d'emploi en développement logiciel sur le site Indeed ont chuté de 53 %. Pourtant, le BCG a constaté que l'effectif global en ingénierie logicielle a continué de croître, bien qu'à un rythme annuel beaucoup plus lent de 2 % depuis la sortie publique de ChatGPT. Les salaires de départ pour les diplômés en informatique devraient même augmenter de près de 7 % sur un an, selon la National Association of Colleges and Employers.
(P4 - L'essentiel) L'effet principal n'est pas des licenciements massifs mais un ralentissement de l'embauche que les économistes qualifient de « grand gel ». Les entreprises obtiennent une production plus élevée avec leur main-d'œuvre existante, réduisant le besoin de nouvelles recrues et restreignant le vivier de talents débutants. Pour les investisseurs, cette tendance pourrait doper les marges bénéficiaires des grandes firmes technologiques, mais signale aussi des risques à long terme pour le développement des talents et l'innovation si le marché de l'emploi junior continue de se réduire.
L'accélération des capacités de codage provient du passage au-delà de l'IA générative simple, qui gère des tâches discrètes comme la rédaction de texte, vers une IA agentique plus avancée. Ces systèmes peuvent s'attaquer à des objectifs plus larges en divisant le travail en sous-tâches, en naviguant entre les systèmes et en révisant leur approche avec une intervention humaine limitée. L'accent se déplace de l'automatisation des tâches vers l'automatisation complète des flux de travail.
Les grandes institutions financières sont à la pointe de cette adoption. JPMorgan Chase, avec un budget technologique de 19,8 milliards de dollars, déploie des systèmes agentiques dans l'ingénierie logicielle pour donner à ses développeurs plus de contexte afin de gérer des tâches complexes. Lori Beer, directrice informatique mondiale de la banque, a confirmé que les ingénieurs seniors passent désormais plus de temps à créer des spécifications et à réviser le code généré par l'IA, plutôt qu'à l'écrire de zéro. La banque a déjà intégré 200 000 employés sur une suite LLM interne pour construire leurs propres assistants IA.
Ce modèle est cohérent dans tous les secteurs. Salesforce a supprimé environ 4 000 postes au service client après que des agents IA ont commencé à gérer environ la moitié des interactions clients, et IBM a éliminé 200 postes RH après que son système « AskHR » a automatisé les demandes de routine des employés. Il ne s'agit pas de coupes généralisées, mais de réductions chirurgicales dans des flux de travail désormais gérés de bout en bout par l'IA.
Alors que les gros titres se concentrent souvent sur l'élimination d'emplois, l'impact le plus immédiat est un net ralentissement des embauches, qui sont tombées à des niveaux vus pour la dernière fois en 2010 quand le chômage frôlait les 10 %. Les entreprises ne licencient pas le personnel existant mais gèlent discrètement le remplacement des travailleurs qui partent. Une étude récente de McKinsey a révélé que si 43 % des entreprises prévoient que l'IA n'aura aucun effet sur la taille de leurs effectifs, 32 % prévoient de réduire leur base d'employés d'au moins 3 % en un an — une réduction qui peut être largement réalisée par l'attrition naturelle.
Cela crée un paradoxe pour le marché du travail. Le chômage reste proche de ses plus bas historiques autour de 4 %, mais la confiance dans le marché de l'emploi s'est détériorée. La part des travailleurs américains qui pensent que c'est le bon moment pour trouver un emploi de qualité est tombée de 70 % en 2022 à seulement 28 % récemment. Les diplômés universitaires sont désormais plus pessimistes que ceux sans diplôme, un renversement des tendances historiques. Le résultat est un sentiment croissant de stagnation, où il existe moins de voies d'entrée pour acquérir de l'expérience et progresser.
À mesure que les entreprises intègrent l'IA dans leurs cycles de développement, une fracture stratégique émerge entre les approches ouvertes et fermées. Canonical, l'entreprise derrière Ubuntu Linux, intègre l'IA avec une préférence claire pour les modèles à poids ouverts et l'inférence sur l'appareil. Cette stratégie, présentée par le vice-président de l'ingénierie Jon Seager, donne la priorité au contrôle de l'utilisateur et à la confidentialité, permettant aux développeurs de choisir les outils d'IA à utiliser et de les exécuter localement.
Cela contraste fortement avec la stratégie de Microsoft, qui ancre ses services Copilot à son cloud propriétaire Azure. Bien que puissant, cette approche crée un verrouillage technologique et centralise le traitement des données. Pour les investisseurs, cette divergence présente un choix : l'écosystème intégré à haute marge de Microsoft contre le modèle open source flexible et potentiellement moins coûteux défendu par des entreprises comme Canonical. Le succès de ces philosophies concurrentes façonnera l'avenir du développement logiciel et le marché de plusieurs milliards de dollars des outils d'IA.
Cet article est à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
