L’emploi IT se redresse tandis que les postes de développeurs reviennent

Le recrutement technologique se renforce globalement

Le recrutement technologique a augmenté pendant six mois consécutifs. Cette croissance ne se limite pas aux entreprises technologiques. Elle s’étend à l’ensemble des secteurs, à mesure que les entreprises financent leur transformation numérique et font passer les projets d’IA de la phase de test à la production.

Le rapport Tech Jobs de CompTIA montre cette hausse soutenue des offres d’emploi jusqu’en juin. Seth Robinson, vice-président de la recherche sectorielle chez CompTIA, a déclaré : « Les données sur l’emploi de juin suggèrent que les employeurs accélèrent leurs investissements technologiques et recrutent les talents nécessaires pour les soutenir. » Il a ajouté que, même si certaines entreprises technologiques réduisent leurs effectifs, d’autres secteurs accélèrent la transformation numérique et passent « de l’expérimentation de l’IA à sa mise en œuvre ».

Les données sectorielles confirment ce constat. Selon Dice, les offres d’emploi technologiques dans la finance et la banque ont augmenté de 47 %. Les offres IT dans l’industrie manufacturière ont progressé de 27 %. L’assurance, l’aéronautique et la défense ont enregistré une croissance de 23 %. Ces chiffres sont importants, car ils montrent où se déplacent les investissements technologiques. La demande de travailleurs techniques provient de plus en plus d’entreprises dont l’activité principale n’est pas la technologie.

Pour les dirigeants, la principale contrainte n’est plus l’accès à la technologie elle-même. Les services cloud, les modèles d’IA et les plateformes logicielles sont largement disponibles. Le problème le plus difficile est de trouver des personnes capables d’intégrer ces outils aux systèmes existants, aux données, aux contrôles de sécurité et aux processus métier. Acheter un service d’IA est simple. En faire une capacité métier fiable exige des compétences techniques et une connaissance de l’organisation.

Cela change la manière dont les entreprises doivent envisager le recrutement technologique. Les plans de recrutement doivent suivre les systèmes métier et les projets plutôt que de grandes catégories de postes. Un établissement financier qui déploie l’IA, par exemple, a besoin de personnes qui comprennent les logiciels et les données, mais aussi la sécurité, la réglementation et le risque opérationnel. Les entreprises industrielles ont besoin de profils techniques capables de relier les systèmes numériques aux environnements de production. La connaissance métier devient plus précieuse à mesure que la technologie s’ancre plus profondément dans les opérations de base.

La croissance continue des offres d’emploi indique donc une évolution plus large du marché du travail. Les entreprises technologiques peuvent encore annoncer des licenciements, mais ces réductions ne décrivent pas la demande totale en compétences technologiques. Les entreprises d’autres secteurs développent leurs propres capacités. Pour les dirigeants de la direction générale, cela signifie que la concurrence pour les talents techniques qualifiés peut rester forte, même lorsque l’actualité de l’emploi laisse penser que le secteur technologique est en difficulté.

Les postes en IA et en machine learning connaissent une forte hausse

L’IA et le machine learning sont les domaines de croissance les plus nets du recrutement technologique. Dice a indiqué que les offres d’emploi portant des intitulés IA/ML ont augmenté de 173 % en glissement annuel entre le T1 2025 et le T1 2026. Ces postes affichaient également des salaires médians supérieurs de 22 % à l’ensemble du marché IT.

Cette prime salariale est significative. Les entreprises ne se contentent pas d’ajouter l’IA aux descriptions de poste. Elles se disputent un vivier limité de personnes capables de concevoir, déployer et gérer des systèmes d’IA. À mesure que les entreprises passent de l’expérimentation à l’usage opérationnel, elles ont besoin de collaborateurs capables de relier les modèles d’IA aux données et aux applications de l’entreprise, d’en évaluer les résultats et de les exploiter de manière sécurisée.

La croissance est également visible dans des fonctions techniques connexes. Dice a signalé des hausses de recrutement de 10 % pour l’analyse de données, de 4 % pour la cybersécurité et de 1 % pour le support IT. Cette tendance plus large est importante. L’IA en production dépend de bien plus que de spécialistes de l’IA. Elle exige des données exploitables, une infrastructure sécurisée, des logiciels fiables et un support opérationnel. Une faiblesse dans l’un de ces domaines peut limiter le retour sur investissement de l’IA.

La hausse de 173 % doit aussi être replacée dans son contexte. Une croissance en pourcentage ne révèle pas le nombre absolu d’emplois disponibles, et une progression rapide peut partir d’une base relativement faible. Il ne faut donc pas y voir la preuve que les rôles liés à l’IA dominent l’ensemble du marché du travail IT. La conclusion la plus solide est plus limitée : la demande des employeurs pour une expertise explicitement centrée sur l’IA progresse beaucoup plus vite que la demande dans plusieurs catégories IT établies.

Pour les dirigeants, la principale contrainte est la capacité d’exécution. Financer des logiciels d’IA sans disposer des compétences nécessaires pour les déployer crée peu de valeur métier. Les entreprises doivent déterminer quelles capacités doivent exister en interne et lesquelles peuvent venir de fournisseurs, de prestataires cloud ou de cabinets de conseil. Les rôles liés aux données propriétaires, aux systèmes critiques, à la sécurité et à la différenciation concurrentielle sont de meilleurs candidats à un développement en interne.

La prime salariale de 22 % rend la conception de la main-d’œuvre tout aussi importante. Recruter des spécialistes de l’IA coûteux pour un travail que des logiciels existants ou des services externes peuvent accomplir augmentera les coûts sans créer d’avantage durable. La meilleure approche consiste à réserver l’expertise rare en IA aux problèmes pour lesquels les données, les processus ou la propriété intellectuelle propres à l’entreprise font réellement la différence.

Le recrutement en IA doit donc être traité comme un élément de la stratégie opérationnelle. Les données montrent une forte demande, mais les effectifs ne sont pas l’objectif en soi. L’objectif est de bâtir des capacités techniques suffisantes pour transformer l’investissement dans l’IA en systèmes métier fiables.

Le recrutement en développement logiciel montre les premiers signes d’une reprise

Le recrutement en développement logiciel reste inférieur au niveau de l’an dernier, mais la demande actuelle indique une reprise naissante. Dice a indiqué que les emplois en développement logiciel étaient en baisse de 22 % par rapport à 2025. Ce recul est important. Pourtant, des données plus récentes sur les offres d’emploi montrent que les employeurs redonnent la priorité aux développeurs et aux ingénieurs.

CompTIA a recensé environ 49 000 offres pour des développeurs logiciels et des ingénieurs logiciels en juin. Cela a fait du développement logiciel la plus grande catégorie d’emplois technologiques dans ses données. Venaient ensuite les ingénieurs systèmes avec 36 000 offres, les spécialistes du support technique avec 27 000, les analystes de données avec 21 000 et les ingénieurs DevOps avec 19 000.

La distinction importante se situe entre le niveau de la demande d’emploi et sa direction. Le développement logiciel n’a pas retrouvé sa vigueur antérieure. Les hausses récentes montrent plutôt que la demande s’améliore après une forte contraction. Les dirigeants ne doivent pas interpréter de forts volumes mensuels d’offres comme la preuve d’une reprise complète du marché du travail.

Il existe aussi une raison métier à la demande persistante de développeurs. L’IA peut automatiser certaines parties de la création logicielle, notamment la génération de code, les tests, la documentation et le débogage. Mais les entreprises ont toujours besoin d’ingénieurs pour définir les exigences système, prendre des décisions d’architecture, intégrer les logiciels aux systèmes existants, gérer la sécurité et vérifier si le code généré par l’IA convient à la production. L’IA change le travail effectué par les développeurs. Les données ne montrent pas qu’elle supprime le besoin en ingénierie logicielle.

Cela a des implications pour la planification de la main-d’œuvre. Les entreprises doivent moins se concentrer sur le nombre de développeurs requis pour des tâches de codage individuelles et davantage sur les capacités nécessaires tout au long du cycle de vie logiciel. Les ingénieurs capables d’utiliser des outils d’IA tout en comprenant l’architecture, la sécurité, les données et les exigences métier peuvent couvrir un éventail de travaux plus large.

Pour les dirigeants de la direction générale, le marché actuel crée une opportunité de réévaluer la capacité logicielle avant que la demande ne se renforce davantage. La baisse de 22 % en glissement annuel montre que le marché reste faible au regard des standards historiques. Les 49 000 offres de juin montrent néanmoins que les employeurs recrutent à une échelle significative. Ces deux éléments comptent au moment de définir la rémunération, les plans de recrutement et les priorités de développement interne.

La stratégie la plus solide est donc un investissement sélectif. Les entreprises ont besoin de talents logiciels, mais la combinaison de compétences requise évolue. Le recrutement doit cibler des ingénieurs capables de traduire les nouvelles capacités de l’IA en systèmes métier sécurisés et maintenables.

La sortie de Claude Code coïncide avec un rebond des offres d’emploi en développement logiciel

Les offres d’emploi en développement logiciel aux États-Unis ont augmenté de 15 % après la sortie de Claude Code fin février 2025, selon Indeed Hiring Lab. Sur la même période, le volume global des offres d’emploi a reculé de 7 %. Cet écart suggère que la demande en développement logiciel a commencé à évoluer à contre-courant de la tendance générale du recrutement.

Claude Code est un outil de codage par IA d’Anthropic conçu pour aider les développeurs à accomplir des tâches d’ingénierie logicielle. Son arrivée apporte un contexte utile à l’évolution des schémas de recrutement. Les entreprises accèdent à des outils capables d’accélérer certaines parties du développement logiciel, tout en augmentant la demande pour des personnes capables d’orienter, de relire, d’intégrer et d’exploiter les logiciels produits.

Le calendrier est significatif, mais il n’établit pas que Claude Code a provoqué la hausse des recrutements. L’article source décrit la sortie du produit comme un catalyseur, sur la base des données d’Indeed Hiring Lab. D’autres facteurs peuvent aussi influencer le recrutement logiciel sur la même période. Les dirigeants doivent donc considérer ces chiffres comme la preuve d’une relation en mutation entre les outils d’IA et la demande de développeurs, plutôt que comme la preuve qu’un seul produit a créé la reprise.

Le point de départ compte également. Indeed Hiring Lab note que le rebond a commencé à partir d’un « point de départ bas ». Même après la hausse de 15 %, les offres d’emploi en développement logiciel restaient environ 27,5 % en dessous de leur niveau d’avant la pandémie. Les offres d’emploi globales, en comparaison, sont restées relativement stables depuis 2020.

Ces chiffres remettent en cause l’hypothèse simpliste selon laquelle des outils de codage plus performants réduiraient automatiquement le recrutement de développeurs. La période observée montre les deux tendances à l’œuvre en même temps : les capacités de codage par IA se sont améliorées tandis que les offres d’emploi en développement logiciel ont augmenté. Une explication métier raisonnable est que la baisse des coûts de développement peut rendre davantage de projets logiciels viables. Les entreprises peuvent aussi avoir besoin d’ingénieurs expérimentés pour introduire les outils d’IA en toute sécurité dans les processus de développement existants.

Les dirigeants doivent donc évaluer les outils de codage par IA à travers la production et l’économie, plutôt qu’à travers les seules réductions d’effectifs attendues. Les mesures utiles incluent le temps de développement, la qualité logicielle, les taux de défauts, les constats de sécurité, la fréquence des déploiements et le volume de travail d’ingénierie réalisé par employé. Ces indicateurs offrent une base plus claire pour décider si l’IA modifie les besoins en personnel.

La reprise reste incomplète. Une hausse de 15 % à partir d’une base déprimée n’efface pas un écart de 27,5 % par rapport aux niveaux d’avant la pandémie. Mais la direction est importante. Les éléments actuels indiquent que le développement assisté par l’IA peut progresser en même temps que la demande de professionnels du logiciel. La tâche stratégique consiste à déterminer quelles compétences d’ingénierie prennent plus de valeur à mesure que l’IA prend en charge une part plus importante du travail de développement routinier.

Le recrutement logiciel se déplace vers les postes seniors et les rôles axés sur l’IA

La reprise du développement logiciel n’est pas répartie de manière uniforme. Selon les données d’Indeed Hiring Lab, 71 % de la hausse des offres d’emploi en développement logiciel entre mai 2025 et mai 2026 provenaient de postes de niveau senior. Parmi cette hausse des offres, 37 % mentionnaient l’IA dans l’intitulé du poste.

Cela change la signification du rebond plus large du recrutement. Les employeurs ne se contentent pas de rétablir les postes supprimés lors du ralentissement précédent. Ils accordent davantage de valeur aux professionnels expérimentés capables de travailler avec l’IA et d’assumer la responsabilité de systèmes complexes. Le marché émergent apparaît donc plus sélectif que le marché du travail logiciel qui l’a précédé.

Il existe une raison pratique à cette préférence. Les systèmes de codage par IA peuvent de plus en plus générer du code, aider au débogage, produire des tests et automatiser d’autres tâches de développement routinières. Ces outils peuvent accroître la production des ingénieurs expérimentés. Ils ne suppriment pas le besoin de personnes capables de définir les exigences, de prendre des décisions d’architecture, d’évaluer les risques de sécurité, de valider le code généré et d’assumer la responsabilité des systèmes en production. Ces responsabilités reviennent généralement à des collaborateurs plus expérimentés.

L’économie immédiate peut rendre attractif un recrutement fortement orienté vers les seniors. Si des ingénieurs expérimentés équipés d’outils d’IA peuvent accomplir davantage de travail, les entreprises peuvent avoir besoin de moins de personnes pour certaines tâches. Mais la contrainte de plus long terme est le développement des talents. Les ingénieurs seniors acquièrent normalement leur jugement au fil d’années de travail progressivement plus exigeant. Si les entreprises réduisent fortement le recrutement junior, le nombre de personnes acquérant cette expérience diminue lui aussi.

Cela crée un enjeu de planification de la main-d’œuvre pour les dirigeants. Les effets peuvent ne pas apparaître lors du prochain cycle de recrutement. Ils peuvent émerger plus tard, lorsque les entreprises auront besoin de responsables techniques, d’architectes, de managers d’ingénierie et d’autres professionnels expérimentés, mais auront développé trop peu de personnes en interne. Les entreprises pourraient alors devenir plus dépendantes du recrutement externe pour des talents seniors que beaucoup d’autres employeurs recherchent également.

L’adoption de l’IA doit donc transformer les rôles de début de carrière plutôt que les supprimer automatiquement. Les ingénieurs juniors peuvent consacrer moins de temps au codage répétitif tout en développant des compétences en développement assisté par l’IA, en tests, en revue de code, en sécurité, en intégration de systèmes et en gestion des données. Cela oblige les entreprises à repenser le travail et la formation en début de carrière autour des tâches qui conservent de la valeur à mesure que l’automatisation progresse.

La part de 37 % des offres en hausse qui mentionnent l’IA exige également une interprétation prudente. Elle montre que les compétences en IA jouent un rôle significatif dans la nouvelle demande logicielle, mais cela ne signifie pas que 37 % de tous les emplois en développement logiciel sont des rôles liés à l’IA. De même, une référence à l’IA dans un intitulé ne permet pas d’établir dans quelle mesure l’IA est réellement utilisée dans le poste concerné. Les dirigeants doivent distinguer les intitulés de poste mis en avant et les capacités dont leurs organisations ont réellement besoin.

La priorité managériale est d’optimiser à la fois la productivité actuelle et les capacités futures. La concentration de 71 % sur les postes seniors montre où les employeurs voient une valeur immédiate. Elle met aussi en évidence le risque. Une entreprise qui recrute des ingénieurs expérimentés capables de travailler avec l’IA sans maintenir un parcours pour les collaborateurs juniors peut améliorer sa production à court terme tout en affaiblissant son futur vivier de talents techniques seniors.

La meilleure stratégie de main-d’œuvre est donc sélective aux deux niveaux. Recrutez des spécialistes seniors là où l’expérience est essentielle, en particulier pour l’architecture, la sécurité, les systèmes critiques et la mise en œuvre de l’IA. En parallèle, maintenez un niveau suffisant de recrutement en début de carrière et de développement structuré pour former la prochaine génération de leaders techniques. L’IA peut changer la manière dont ces talents se développent, mais les entreprises ont toujours besoin d’un processus délibéré pour les faire grandir.

Points clés

• Le recrutement tech gagne en dynamique : Les offres d’emploi tech progressent depuis six mois consécutifs, avec une forte croissance dans la finance, l’industrie manufacturière, l’assurance, l’aéronautique et la défense. Les dirigeants doivent aligner le recrutement sur les priorités de transformation numérique et de mise en œuvre de l’IA.
• Les talents en IA tirent la demande : Les offres d’emploi IA/ML ont bondi de 173 % en glissement annuel entre le T1 2025 et le T1 2026 et offrent une prime de 22 % sur le salaire médian. Les dirigeants doivent réserver les talents rares en IA aux travaux liés aux données propriétaires, aux systèmes critiques et à la valeur concurrentielle.
• Le recrutement logiciel commence à se redresser : Les emplois en développement logiciel restent en baisse de 22 % par rapport à 2025, mais les développeurs et les ingénieurs ont dominé les offres technologiques de juin de CompTIA avec 49 000 postes. Les entreprises doivent profiter de cette période de reprise pour sécuriser des ingénieurs dotés de compétences en IA, architecture, sécurité et intégration.
• Les outils de codage par IA changent l’économie du logiciel : Les offres d’emploi en développement logiciel ont augmenté de 15 % après la sortie de Claude Code en février 2025, alors même que le volume global des offres reculait de 7 %, selon Indeed Hiring Lab. Les dirigeants doivent mesurer les outils de codage par IA à l’aune de la productivité, de la qualité, de la sécurité et des résultats de livraison, plutôt que de supposer qu’ils réduiront les effectifs.
• Un recrutement fortement orienté vers les seniors crée un risque pour le vivier de talents : Les postes seniors ont représenté 71 % de la hausse des offres d’emploi en développement logiciel entre mai 2025 et mai 2026, tandis que 37 % de cette hausse mentionnaient l’IA dans les intitulés de poste. Les dirigeants doivent maintenir des programmes de développement pour les profils débutants tout en utilisant l’IA pour repenser le travail junior autour de compétences à plus forte valeur.