Le débat est mal posé. On demande si l’IA va remplacer les développeurs, quels métiers vont disparaître, quelles compétences techniques deviennent inutiles. Sur le terrain, ce ne sont pas les compétences techniques qui disparaissent. Ce sont celles qui ne créent plus de valeur. Et la liste de ce qui reste critique n’a pas grand-chose à voir avec les langages ou les frameworks.
Aujourd’hui, beaucoup d’équipes produisent plus vite, automatisent plus, génèrent plus de code. Cela ne règle rien, parce que les vrais problèmes d’un projet ne sont pas techniques. Ils sont humains et décisionnels. L’IA accélère l’exécution. Elle amplifie aussi les mauvaises décisions.
Ce que les études disent, à rebours du discours ambiant
Prenons la productivité des développeurs, le sujet où les promesses sont les plus fortes. En juillet 2025, l’organisme de recherche METR a publié une étude randomisée menée avec seize développeurs expérimentés travaillant sur leurs propres projets open source, sur 246 tâches réelles. Résultat : avec les outils d’IA, ils ont mis 19 % de temps en plus pour accomplir leurs tâches. Le plus intéressant n’est pas ce chiffre. C’est que les mêmes développeurs estimaient, après coup, avoir été 20 % plus rapides grâce à l’IA. L’écart entre la perception et la réalité est le vrai résultat de l’étude.
L’enquête 2025 de Stack Overflow, menée auprès de dizaines de milliers de développeurs, raconte l’autre face : 84 % utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA, mais 46 % se disent méfiants quant à l’exactitude des réponses, contre 33 % qui leur font confiance. L’adoption progresse, la confiance recule. Ce n’est pas contradictoire : c’est ce qui arrive quand un outil est puissant et faillible à la fois.
Côté entreprises, le rapport du MIT sur l’IA générative en 2025 estime que 95 % des pilotes n’ont aucun impact mesurable sur les résultats. Là encore, le problème n’est pas le modèle. Ce sont les choix de cas d’usage, la qualité des données, la mesure et l’adoption. Autrement dit : des décisions, celles que nous détaillons dans mettre un LLM en production.
Ce que l’IA rend critique
Si l’exécution devient abondante, ce qui devient rare, c’est ce qui l’oriente. Sur les projets que nous accompagnons, six qualités font la différence, et aucune ne s’apprend dans une documentation technique :
- L’intuition : savoir décider sans avoir toutes les données, parce qu’un projet n’attend jamais qu’elles soient complètes.
- Le courage : prendre une décision impopulaire au bon moment, y compris celle d’arrêter quelque chose.
- Le storytelling : faire comprendre un sujet complexe à des gens qui n’ont pas le temps de le comprendre.
- L’intelligence émotionnelle : tenir une équipe sous pression sans la casser.
- L’adaptabilité : réagir quand le projet change, et il change toujours.
- La capacité à créer de la confiance entre la technique, le métier et la direction.
Ce n’est pas une intuition isolée. Le rapport Future of Jobs 2025 du Forum économique mondial, qui interroge plus d’un millier d’employeurs, estime que 39 % des compétences clés des salariés changeront d’ici 2030 et place en tête des compétences en croissance la pensée analytique, la résilience et l’agilité, le leadership et l’influence sociale, aux côtés de la maîtrise des technologies et de l’IA. Les compétences humaines ne sont pas un supplément d’âme. Elles sont ce que les employeurs disent chercher.
Un mauvais profil avec l’IA ira plus vite dans la mauvaise direction
C’est la phrase que je répète le plus souvent. L’IA donne une réponse, très vite, parfaitement structurée, avec un ton confiant. Le problème n’est pas la réponse, c’est la qualité de la question. L’expert pose les bonnes questions : il sait cadrer, challenger, interpréter. Le faux expert ne voit pas les limites : il prend la première réponse, ne vérifie rien, et prend des décisions dangereuses avec une assurance nouvelle.
L’IA n’est donc pas un égaliseur. C’est un révélateur. Elle ne rend pas tout le monde expert ; elle montre qui l’est vraiment. Un bon profil, avec l’IA, évitera d’aller dans la mauvaise direction. Un mauvais profil y arrivera simplement plus tôt, avec plus de code, plus de documents et plus de certitudes.
L’IA accélère les bons et expose les mauvais. Elle ne remplace jamais le jugement, elle le rend visible.
Cédric Gérard, Directeur Associé
Ce que cela change dans le choix des profils
Si tout se joue dans le choix des personnes et non dans les outils, alors la manière d’évaluer un consultant doit changer. Nous ne cherchons plus à vérifier qu’une personne connaît une technologie ; l’IA connaît toutes les technologies. Nous cherchons à voir comment elle décide.
Concrètement, nos entretiens mettent le candidat devant une situation issue du projet réel, avec ses zones grises, et nous regardons ce qu’il fait des réponses toutes faites : les remet-il en cause, demande-t-il d’où vient la donnée, nomme-t-il les risques avant qu’on lui pose la question ? Nous lui demandons de raconter ses erreurs récentes et une décision impopulaire qu’il a assumée. Le niveau réel se voit là. Un senior n’apprend pas plus vite qu’un junior ; il évite d’avoir à apprendre dans l’urgence, parce qu’il reconnaît les signaux faibles.
Ce que cela change pour les organisations
Pour un client, la conséquence est simple et un peu inconfortable : le gain de l’IA ne viendra pas d’une licence déployée à tous, mais des personnes à qui l’on confie les décisions. Une équipe médiocre outillée d’IA produira plus de code médiocre. Une bonne équipe produira les mêmes décisions qu’avant, un peu plus vite, avec un peu plus de recul.
C’est une bonne nouvelle pour ceux qui ont investi dans les personnes, et une mauvaise pour ceux qui espéraient acheter la compétence sous forme d’abonnement. Le vrai sujet n’est pas ce que l’IA remplace. C’est ce qu’elle rend critique. Et ce qu’elle rend critique, ce sont les choix de profils, pas les outils. C’est sur ce choix que notre pôle Data & IA travaille d’abord.
Questions fréquentes
L’IA va-t-elle remplacer les développeurs ?
Pas ce que montrent les données de 2025 : les développeurs adoptent massivement les outils d’IA, mais l’étude randomisée de METR les mesure 19 % plus lents sur leurs propres projets et l’enquête Stack Overflow montre une confiance en baisse. L’IA déplace le métier vers le jugement, elle ne le supprime pas.
L’IA rend-elle les développeurs plus productifs ?
Cela dépend du contexte et du niveau. Sur des bases de code complexes que les développeurs connaissent bien, l’étude METR mesure un ralentissement alors que les participants se croyaient plus rapides. Le gain existe sur des tâches simples ou inconnues, à condition de vérifier.
Quelles compétences deviennent critiques avec l’IA ?
Celles qui orientent l’exécution : la pensée analytique, la capacité à décider sans toutes les données, le courage, l’intelligence émotionnelle, l’adaptabilité et la confiance entre technique, métier et direction. Le Forum économique mondial les place parmi les compétences en croissance d’ici 2030.
Sources
- METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, juillet 2025 (16 développeurs, 246 tâches, 19 % de temps en plus, écart de perception).
- Stack Overflow, 2025 Developer Survey, section AI (84 % d’usage, 46 % de méfiance, 33 % de confiance).
- MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, cité par Forbes.
- Forum économique mondial, The Future of Jobs Report 2025 (39 % des compétences clés modifiées d’ici 2030, compétences en croissance).
