Remplacer les développeurs par l’IA pour réduire les coûts est une erreur commerciale à long terme.
La réduction des effectifs est une bonne chose sur une feuille de calcul. La tentation est grande, surtout avec l’IA qui progresse rapidement, de penser que vous pouvez réduire les coûts de développement sans nuire à la qualité du produit. Mais remplacer des ingénieurs qualifiés par des outils d’IA est le genre de décision qui semble intelligente au premier trimestre, mais qui crée le chaos au quatrième trimestre.
Les développeurs ne se contentent pas d’écrire du code. La majeure partie du travail se déroule avant qu’une seule ligne ne soit tapée. Ils planifient l’interaction des systèmes, le comportement des fonctionnalités et l’impact des changements sur les clients et l’entreprise. Il s’agit de jugements stratégiques. Ce ne sont pas des jugements tactiques que vous pouvez déléguer à une machine. L’IA peut produire du code, certes, mais il lui manque la compréhension de l’architecture, de l’expérience utilisateur, des cas limites et de l’intégrité globale du système. Ces problèmes ne font surface que lorsqu’il est trop tard et que vous dépensez déjà deux fois plus pour éponger la dette technique.
La production de code ne représente que 10 à 20 % du travail. Le reste est constitué de prévoyance, de collaboration et de résolution de problèmes difficiles liés à vos objectifs commerciaux. L’IA ne peut égaler cette qualité sans direction, et cette direction vient des développeurs mêmes que l’on essaie de remplacer.
L’utilisation intelligente de l’IA améliore le travail de vos développeurs. Les remplacer purement et simplement est un manque de vision, en particulier pour les organisations axées sur la technologie. Vous n’économisez pas d’argent. Vous exposez votre entreprise à des vulnérabilités que vous ne verrez que lorsque le système ralentira, se cassera ou tombera en panne.
Les fournisseurs d’IA encouragent le remplacement d’emplois pour résoudre leurs propres problèmes financiers, pas les vôtres
Les entreprises spécialisées dans l’IA sont actuellement soumises à une forte pression. Les investisseurs ont investi des milliards dans ces entreprises et il est temps qu’elles produisent des résultats. Si vous vous demandez pourquoi tous les discours parlent de remplacer les emplois humains par des logiciels, c’est pour cette raison.
Regardez OpenAI. Sam Altman dit qu’ils gagnent 13 milliards de dollars par an. Ce n’est pas si mal. Mais lorsque vous tenez compte des dépenses d’investissement, le trou est de 145 milliards de dollars. Et ils se sont engagés à dépenser 1 000 milliards de dollars au cours des dix prochaines années. Ces chiffres sont publics. Leur stratégie de mise sur le marché ne consiste donc pas à apporter une valeur durable à votre entreprise, mais à vous convaincre de remplacer rapidement vos effectifs, afin de pouvoir prétendre à des économies de coûts et à des recettes à grande échelle. Votre budget fait partie de l’histoire de l’investisseur.
Les équipes de vente travaillent sous cette pression. Elles présentent l’IA comme un outil qui « remplacera vos ingénieurs coûteux ». Mais elles vendent des attentes, pas des résultats. Si vous réduisez votre équipe de développement et que vous rencontrez ensuite des problèmes, des bogues, des pannes, des produits inachevés, ce n’est pas elle qui paiera la facture. C’est vous.
Il faut voir la tendance à remplacer les développeurs pour ce qu’elle est : une stratégie financière pour les vendeurs, et non une stratégie opérationnelle pour votre entreprise. Si la technologie fonctionnait vraiment au niveau qu’ils prétendent, l’adoption serait tirée, et non poussée par des équipes de vente sous la pression de quotas élevés. Posez toujours la question suivante : qui bénéficiera le plus de cette évolution ? Dans la plupart des présentations, la réponse est le vendeur. Pas vous.
Une mauvaise compréhension des salaires des développeurs fait paraître la substitution de l’IA plus viable qu’elle ne l’est.
Les cadres dirigeants estiment généralement que les salaires des développeurs, en particulier ceux des ingénieurs de haut niveau, sont exagérés. Vous entendez parler de développeurs qui gagnent un million de dollars par an, et cela crée ce jugement réflexe : ils sont trop payés, et nous pourrions économiser beaucoup en les supprimant.
Mais cela ne tient pas compte de la situation opérationnelle globale. Le développeur moyen est loin de gagner ce chiffre. La plupart d’entre eux gagnent environ 200 000 dollars par an, en fonction de la zone géographique et de l’ancienneté. Ce coût reflète la valeur de ce qu’ils vous aident à construire et à protéger. Leur travail n’est pas seulement une question de production, mais aussi de qualité, de rapidité, de santé du système, de sécurité et de viabilité des fonctionnalités. Ces aspects ne sont pas facultatifs dans une organisation axée sur les produits. Ils sont essentiels.
Les entreprises d’IA comprennent cette perception d’une rémunération gonflée pour les développeurs et s’appuient sur elle lors des ventes. Elles sont bien inspirées de le faire. Le calcul est simple : renvoyez votre développeur et remplacez-le par un abonnement mensuel à un outil d’IA. Mais là encore, il s’agit d’une arithmétique de la valeur sur le papier. L’exécution pratique raconte une autre histoire. Les équipes logicielles qui se lancent dans l’ingénierie et s’appuient fortement sur l’IA ne deviennent pas plus efficaces. Elles cassent les choses plus rapidement. Ensuite, elles passent plus de temps et dépensent plus d’argent pour les nettoyer.
Le problème n’est pas d’embaucher d’excellents développeurs. Le véritable coût survient lorsque vous laissez partir une expérience critique en ingénierie et que vous découvrez trop tard que les outils automatisés ne peuvent pas combler le vide.
Les outils d’IA ne prennent en charge qu’une petite partie du travail de développement
Il existe un décalage important entre ce que font les outils d’IA et ce à quoi les développeurs consacrent réellement du temps. Si vous n’êtes pas technicien, vous pouvez voir du code à l’écran et penser que « c’est le travail ». Ce n’est pas le cas. Environ 20 % du temps d’un développeur est consacré au codage proprement dit. Les 80 % restants concernent la conception de systèmes, la gestion des interdépendances, les compromis, la compréhension de la logique commerciale et la décision de ne pas construire.
L’IA ne fait rien de tout cela de manière autonome. Elle ne s’engage pas avec les parties prenantes. Elle n’évalue pas les contraintes techniques. Elle ne prévoit pas les problèmes de mise à l’échelle ou de comportement des utilisateurs. Elle génère du code. Cela peut être utile pour des tâches très claires et isolées. Mais cela ne remplace pas la réflexion qui sous-tend la tâche, seulement l’exécution. Vous avez toujours besoin de quelqu’un pour définir ce qui doit être fait, évaluer l’intégrité de la solution et l’intégrer dans une architecture de système plus large.
C’est pourquoi les outils s’effondrent lorsqu’ils sont appliqués à grande échelle. Ils ne sont pas conçus pour raisonner sur les objectifs de votre produit ou l’évolution de votre plateforme. Sans assistance humaine, vous obtiendrez un logiciel qui peut fonctionner techniquement, mais qui passe complètement à côté des objectifs de l’entreprise. Cela entraîne des retouches et des augmentations de coûts en aval.
Les dirigeants doivent comprendre que les développeurs ne sont pas embauchés parce qu’ils écrivent des lignes de code. Ils sont embauchés parce que les bonnes lignes de code influencent la croissance, la fiabilité, la sécurité et la vitesse. C’est la partie que l’IA ne gère pas encore, et qu’elle ne gérera probablement pas avant longtemps.
Le code généré par l’IA crée une dette technique sans contexte
Les outils d’IA peuvent écrire du code rapidement, mais ils ne comprennent pas ce qu’ils construisent dans le contexte plus large de votre système. Ils répondent à des invites, et non à des objectifs architecturaux à long terme. Cela conduit à un problème fondamental : un code qui semble fonctionnel mais qui devient de plus en plus complexe au fil du temps. Vous ne remarquerez peut-être pas le problème le premier jour, mais au fur et à mesure que les fonctionnalités évoluent et que les exigences changent, les fissures apparaîtront.
Les bons développeurs ne se contentent pas de produire un code fonctionnel. Ils pensent à la maintenabilité, aux performances, à la compatibilité et à l’impact sur l’ensemble des services. Ils préviennent les problèmes futurs en alignant leur travail sur le système dans son ensemble. L’IA ne fait rien de tout cela. Elle n’évalue pas les compromis et ne tient pas compte des contraintes à moins qu’on ne le lui demande explicitement, à chaque fois. Et même dans ce cas, il n’y a aucune garantie qu’elle fasse le bon choix.
Vous verrez souvent le code généré par l’IA réécrire ou écraser des composants fonctionnels lors de la correction d’un bogue, créant ainsi des régressions. Au fur et à mesure que le logiciel évolue, ces changements rapides se multiplient et vous vous retrouvez avec des baisses de performance, des dépendances confuses et une instabilité croissante. Tout cela s’ajoute à la dette technique, un coût caché qui ralentit chaque cycle de développement futur et augmente les risques.
Si la dette technique s’accumule sans que les développeurs n’exercent une surveillance constante, la vitesse diminue rapidement. La qualité diminue. Les équipes perdent confiance dans la base de code. Et reconstruire le système à partir de là est bien plus coûteux que de le maintenir correctement dès le départ. Si vous souhaitez assurer la continuité et la fiabilité de votre produit, vous ne pouvez pas déléguer cette tâche à l’automatisation.
L’IA est utile pour les travaux répétitifs à faible risque, mais pas pour les travaux d’ingénierie à fort enjeu.
L’IA fonctionne bien dans des environnements prévisibles où les tâches sont bien définies et où les résultats ne comportent pas beaucoup de risques. Si le système se trompe légèrement dans le résumé d’une réunion, c’est gérable. Vous le nettoyez ou vous l’ignorez. Mais le développement de logiciels ne bénéficie pas de la même indulgence, en particulier dans les environnements de production où les utilisateurs et les clients sont directement concernés.
La création et la maintenance de logiciels exigent deux choses : la précision et la responsabilité. Une erreur de logique peut affecter les systèmes de paiement, les contrôles de la vie privée, les filières de déploiement ou les résultats en matière de conformité. Ces systèmes ne tolèrent pas les approximations. Soit ils fonctionnent à grande échelle, soit ils ne fonctionnent pas. C’est ce que les développeurs garantissent.
L’IA peut contribuer à accélérer les processus de développement lorsqu’elle est supervisée. Elle peut automatiser certaines parties du flux de travail, générer des modèles ou aider au remaniement répétitif. Mais lorsque la qualité et la sécurité sont essentielles, vous avez toujours besoin d’une personne responsable de ces résultats. L’IA ne peut pas expliquer ses décisions. Elle n’est pas prévoyante. Elle ne comprend pas les implications réglementaires. Et elle n’assume pas la responsabilité en cas de défaillance d’un système.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : ne confiez pas les décisions à haut risque à des outils à faible responsabilité. Utilisez l’IA lorsque ses atouts correspondent à votre profil de risque. Mais pour la livraison de fonctionnalités, l’architecture des systèmes et tout ce qui est en contact avec les clients, les enjeux sont trop importants pour une automatisation sans contrôle. Gardez le contrôle sur les experts humains.
Le remplacement des développeurs juniors par l’IA nuit à la croissance des talents et aux capacités futures.
De nombreuses entreprises expérimentent la suppression des postes de développeurs juniors et s’appuient sur des outils d’IA pour gérer les tâches d’entrée de gamme. Sur le papier, cela semble efficace. L’IA ne prend pas de congés, n’a pas besoin de formation et coûte beaucoup moins cher qu’un salaire de débutant. Mais le coût caché est bien plus élevé : lorsque vous supprimez des postes de débutants, vous éliminez la base même de votre future équipe d’ingénieurs.
Les développeurs expérimentés ne sortent pas de nulle part, ils sont le fruit d’années d’expérience pratique, de mentorat et d’exposition à des systèmes réels. Lorsque les juniors sont éliminés de l’équation, il n’y a plus personne pour évoluer vers les postes de niveau intermédiaire et supérieur dont vous aurez inévitablement besoin. Cela oblige les entreprises à dépenser beaucoup d’argent pour le recrutement externe, ce qui est plus coûteux et généralement plus lent que la croissance interne.
Selon le rapport 2023 Tech Skills Report de Pluralsight, 89 % des entreprises affirment que l’embauche est désormais plus coûteuse que l’amélioration des compétences. Ce chiffre a presque doublé par rapport aux 49 % de l’année précédente. Le marché se resserre, il ne se relâche pas. Investir dans les talents internes n’est pas seulement intelligent, c’est une nécessité dans un environnement hautement compétitif.
Les outils d’IA peuvent soutenir l’apprentissage, mais ils ne remplacent pas l’expérience de la collaboration sur des systèmes réels, de la gestion des bogues de production ou de l’itération sur des fonctionnalités complexes avec une équipe. Si vous supprimez ces premières opportunités, vous minez votre capacité à construire une organisation technique évolutive, résiliente et expérimentée. Et lorsque vos développeurs seniors partent, vous vous retrouvez avec un vide qui ne peut pas être comblé facilement ou à moindre coût.
L’IA ne remplace pas le besoin de développeurs compétents, elle place la barre plus haut.
Malgré tout ce bruit, la technologie n’a pas changé une réalité opérationnelle de base : de bons développeurs sont toujours essentiels. Que vos systèmes soient compliqués ou simples, quelqu’un doit comprendre comment ils fonctionnent, pourquoi les choses tombent en panne et comment créer des fonctionnalités qui répondent aux besoins des utilisateurs. Cette personne n’est pas une IA.
L’IA peut générer des résultats utiles. C’est une bonne chose. Mais les résultats ne sont pas des livrables. Les produits livrables nécessitent une orientation, une vérification, une intégration et une responsabilité, autant d’éléments que l’IA ne peut pas fournir de manière indépendante. C’est pourquoi l’adoption fonctionne mieux lorsque les développeurs restent impliqués, en utilisant l’IA comme un outil et non comme un substitut.
Ce qui se passe actuellement n’est pas un remplacement des développeurs, c’est une élévation des attentes. Les meilleurs ingénieurs utilisent l’IA pour améliorer la vitesse, supprimer les tâches fastidieuses et se concentrer sur la résolution de problèmes à fort impact. Pour les entreprises, cela signifie que l’investissement dans l’expertise humaine est plus important, et non moins important. Être allégé et efficace ne signifie pas réduire les effectifs. Cela signifie qu’il faut s’assurer que vos experts résolvent les défis qui font avancer votre entreprise, et ne se contentent pas de réagir aux problèmes techniques déclenchés par une automatisation incontrôlée.
Les entreprises qui commettent l’erreur de couper trop profondément ou trop tôt s’en ressentent au fil du temps. La vitesse s’essouffle. L’instabilité des produits augmente. Les connaissances institutionnelles disparaissent. C’est un coût à long terme que vous ne voulez pas voir figurer dans votre bilan. Gardez vos meilleurs développeurs, formez ceux qui émergent et utilisez l’IA pour les soutenir, pas pour les éliminer. C’est ainsi que l’on construit quelque chose de durable.
Réflexions finales
Les bons produits ne sont pas le fruit de raccourcis. Ils sont le fruit d’esprits aiguisés qui résolvent des problèmes difficiles à l’intérieur de systèmes clairs, et cela nécessite toujours des développeurs.
L’IA est puissante, mais sa valeur dépend entièrement de la manière dont vous l’utilisez. Utilisez-la pour rationaliser, assister, éliminer les goulets d’étranglement, très bien. Mais ne l’utilisez pas pour remplacer les personnes qui construisent le cœur de votre entreprise. C’est là que les choses commencent à s’effondrer rapidement.
Couper des ingénieurs talentueux peut vous faire gagner une pièce. En investissant dans eux, vous restez dans la course pendant des années. Et sur des marchés qui récompensent la rapidité, la stabilité et l’innovation, il n’y a pas de marge pour de fausses économies.
Si vous dirigez une entreprise axée sur la technologie, votre tâche ne consiste pas à remplacer les bons éléments par des outils moins coûteux. Il consiste à placer les bonnes personnes aux bons endroits et à leur donner des outils qui les rendent meilleures. C’est ainsi que l’on obtient une véritable valeur composée. C’est ainsi que vous resterez compétitif.
