Pourquoi l'IA s'attaque d'abord aux diplômés
23 mars 2026
Le mois dernier, un ingénieur logiciel de San Francisco a décrit son travail à un journaliste. « En gros, je suis un passe-plat pour Claude Code », a-t-il dit. « Je transmets les instructions de mon manager à l'IA, je relis ce qui revient, et j'appuie sur envoyer. »
Il a encore un emploi. Il touche encore un salaire. Il se rend encore dans un bureau à SoMa et s'assoit devant un écran pendant huit heures. Mais ce qui faisait de lui un ingénieur logiciel — la réflexion, la résolution de problèmes, l'écriture de code — ce n'est plus son travail. L'IA fait ça. Lui, c'est un passe-plat. Une API humaine.
C'est l'un des chanceux.
Voici ce qui s'est déjà produit. Pas ce qui pourrait arriver. Pas ce que les prévisionnistes annoncent. Ce qui se passe en ce moment, en 2026, pendant que la plupart des gens débattent encore de savoir si l'Intelligence Artificielle (IA) finira « un jour » par affecter leur carrière.
Le Président-Directeur Général (PDG) de Microsoft a estimé que 20 à 30 pour cent du code de l'entreprise est désormais écrit par l'IA. Sur la même période, plus de 40 % des licenciements chez Microsoft ont visé des ingénieurs logiciel. Ces licenciements avaient des causes multiples — surembauche post-pandémie, réorganisation stratégique. Mais la direction est sans équivoque : les machines écrivent de plus en plus de code, et il faut de moins en moins d'humains pour les superviser.
Une étude du Stanford Digital Economy Lab a montré que l'emploi des développeurs logiciel âgés de 22 à 25 ans avait baissé de près de 20 % par rapport à son pic de 2022, à la mi-2025. Le pipeline d'entrée se tarit. Les développeurs juniors ne sont pas remplacés par l'IA. Ils ne sont tout simplement jamais embauchés.
Mais l'ingénierie logicielle est censée être la carrière sûre. Celle que les conseillers d'orientation recommandent. Celle que « l'IA ne peut pas toucher ». Si les ingénieurs qui construisent l'IA sont déplacés par elle, qu'est-ce que ça vous dit sur tous les autres ?
Ça en dit long. Regardez autour de vous.
Parlez à un traducteur freelance. Pas de l'avenir — de mardi dernier. Ses revenus ont été divisés par deux. Pas parce que le travail de traduction a disparu — il y a plus de contenu multilingue que jamais. Mais l'IA fait la première passe désormais, et le rôle de l'humain a été réduit à la « post-édition » de la production machine. Ils sont assis à un bureau à nettoyer des traductions d'IA qui sont presque justes mais subtilement fausses — expressions que le modèle a écrasées, nuances que l'algorithme n'a pas su entendre. Ils décrivent passer plus de temps à corriger la production de l'IA qu'il n'en faudrait pour traduire de zéro. Ils sont payés moitié moins pour un travail qui est, à bien des égards, plus difficile. Et ils savent — ils le sentent — que « post-éditeur » est un titre de poste transitoire. L'IA s'améliore un peu chaque trimestre. L'écart entre « presque juste » et « juste » se rétrécit. Quand il se fermera, l'humain dans la boucle deviendra l'humain au chômage.
Ce n'est pas une histoire de traducteurs. C'est le modèle. Les cabinets d'avocats remplacent des équipes entières de recherche par des abonnements logiciels. Les emplois de rédaction de contenu devraient décliner de 50 % d'ici 2030. Dans chaque cas, le schéma est identique : l'IA ne débarque pas un lundi matin pour virer tout le monde. L'équipe de douze devient une équipe de six, parce que chaque personne est désormais « augmentée ». L'offre d'emploi qui aurait été publiée ne l'est pas. Le prestataire dont le contrat aurait été renouvelé ne l'est pas.
Les emplois ne sont pas supprimés. Ils ne sont pas créés.
Anthropic — l'entreprise qui construit Claude, l'un des systèmes d'IA les plus performants au monde — a publié ses propres recherches en mars 2026. Prenez leurs chiffres avec les pincettes qui s'imposent : une entreprise qui vend de l'IA a intérêt à ce que l'IA paraisse transformatrice. Mais les données sont suffisamment granulaires pour être utiles, et personne d'autre ne publie quoi que ce soit d'aussi précis.
Ils ont mesuré deux choses : ce que l'IA pourrait théoriquement faire dans chaque profession, et ce qu'elle fait effectivement en ce moment. L'écart entre ces deux chiffres est le point de données le plus important de l'économie.
Pour les professionnels de la finance et du business, l'IA peut théoriquement traiter 94,3 % des tâches. Elle en traite actuellement environ 28 %. Pour les ingénieurs logiciel : 94,3 % en théorie, 35,8 % en pratique — ce qui signifie que les deux tiers de ce que fait un développeur aujourd'hui pourraient déjà être automatisés mais ne le sont pas encore. Pour les professionnels du droit : 89 % en théorie, et en hausse. Dans chaque profession intellectuelle mesurée, le même schéma : l'IA peut déjà faire la majeure partie du travail. On ne lui a simplement pas encore demandé.
Cet écart — entre ce que l'IA peut faire et ce qu'elle fait — n'est pas un réconfort. C'est un avertissement. C'est la vague qui n'a pas encore frappé. C'est 2007, et les titres adossés aux prêts hypothécaires sont encore notés triple-A. Tout a l'air d'aller bien parce que l'effondrement n'est pas arrivé. Mais le calcul est déjà fait.
Quatre-vingt-dix pour cent des entreprises n'ont même pas encore déployé l'IA générative en production. Quand elles le feront — et elles le feront, parce que leurs concurrents les y forceront — ces 28 % deviendront 50 %. Puis 70 %. Puis le plafond théorique.
Qui est frappé en premier — et pourquoi cela inverse tout ce que vous croyez savoir — cette partie est pour le livre.
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