C’est probablement la question qu’on me pose le plus souvent depuis deux ans. Un lycéen qui hésite pour Parcoursup, un salarié qui envisage une reconversion, un parent qui finance une école : tous se demandent la même chose. À quoi bon apprendre à coder si une IA écrit déjà le code ?

La question est légitime, et les chiffres qui circulent n’aident pas à y voir clair. On lit tout et son contraire, entre les annonces de fin du métier et les discours rassurants des écoles qui ont un intérêt évident à ce que vous vous inscriviez.

Alors regardons ce que disent les données réelles : ce qui a effectivement baissé, ce qui résiste, ce que gagnent les développeurs aujourd’hui en France, et ce qui a changé dans le métier. Vous aurez de quoi décider par vous-même.

Ce qui a vraiment baissé, et de combien

Commençons par la mauvaise nouvelle, parce qu’elle est réelle et documentée. Si vous hésitez à vous inscrire dans une école comme HETIC et son bachelor développeur web, qui recrute hors Parcoursup et bascule en alternance dès la deuxième année, c’est d’abord ce chiffre qu’il faut regarder en face. L’étude Canaries in the Coal Mine ?, menée à Stanford par l’économiste Erik Brynjolfsson avec Bharat Chandar et Ruyu Chen, a analysé les données de paie d’ADP, le plus gros gestionnaire de paie américain, portant sur des millions de salariés.

Son résultat, dans la version datée du 13 novembre 2025 : dans les métiers les plus exposés à l’IA, dont le développement logiciel, l’emploi des 22-25 ans accuse un recul relatif de 16 % depuis fin 2022. Le mot « relatif » compte, car la comparaison se fait avec les métiers peu exposés, à entreprise et période identiques. En données brutes, l’emploi de cette tranche d’âge dans les métiers les plus exposés a reculé de 6 % entre fin 2022 et septembre 2025, quand celui des 35-49 ans progressait de plus de 8 % sur ces mêmes métiers. C’est donc bien l’entrée dans la carrière qui s’est resserrée, pas le métier lui-même.

Deux mécanismes se combinent. L’IA absorbe une partie des tâches simples qu’on confiait traditionnellement aux débutants : écrire une fonction basique, corriger un bug évident, produire des tests unitaires. Et les entreprises, prudentes budgétairement depuis la fin de l’euphorie de 2021, préfèrent recruter des profils immédiatement autonomes.

Le résultat se lit dans les annonces : beaucoup de postes étiquetés « junior » demandent en réalité déjà deux ou trois ans d’expérience.

Ce que l’IA fait vraiment au métier

Maintenant, la nuance qui change tout. L’IA écrit du code, oui. Mais elle ne fait pas le travail d’un développeur.

Google a publié le 23 juillet 2026 son étude AI & Economy ATLAS, qui porte sur 15 millions d’interactions réelles avec ses outils d’IA, à savoir l’application Gemini, le mode IA de la recherche et l’API Gemini. Les données ont été collectées du 6 au 19 avril 2026 et couvrent plus de 800 métiers. Le résultat est net : sur le travail cognitif non routinier, celui qui demande de l’analyse et du jugement, moins de 10 % des conversations cherchent à automatiser une tâche de bout en bout. Le reste, c’est de l’assistance : rédiger un premier jet, relire, chercher une information, explorer une piste. J’ai détaillé ces résultats dans mon article sur ce que l’IA change réellement aux métiers.

Concrètement, un développeur en 2026 passe moins de temps à taper des lignes et davantage à décider ce qu’il faut construire, vérifier ce que produit la machine, assembler des systèmes qui tiennent la charge et corriger ce qui casse en production. Générer du code n’a jamais été le cœur du métier. Comprendre un besoin métier flou, choisir une architecture qui vieillira bien, arbitrer entre dette technique et délai : voilà ce qui reste, et c’est précisément ce qu’une IA ne fait pas seule.

Si vous voulez voir à quoi ressemble ce quotidien, jetez un œil aux outils de vibe coding et aux modèles d’IA spécialisés dans le code : ce sont ceux avec lesquels vous travaillerez.

Les salaires en France en 2026

Les grilles françaises racontent une histoire plus intéressante qu’un simple « ça monte » ou « ça baisse ». Le développement applicatif classique stagne, quand les compétences rares s’envolent.

Pour un développeur Java ou Python, le baromètre des salaires IT 2026 du cabinet Silkhom, relayé par Programmez en juillet 2026, situe la moyenne autour de 45 000 € annuels, avec un léger recul par rapport à l’an dernier. Dans le détail, sur les profils Java, un junior démarre entre 30 000 et 43 000 €, un confirmé se situe entre 35 000 et 58 000 €, un senior entre 45 000 et 72 000 €. Ces fourchettes vont du bas des grilles en région au haut des grilles parisiennes.

L’écart se creuse dès qu’on sort du développement généraliste. La grille IA et machine learning du même baromètre donne les moyennes suivantes :

• Ingénieur IA : 60 600 € en moyenne, jusqu’à 90 000 € pour un senior à Paris ;
• Ingénieur machine learning : 67 100 € en moyenne, jusqu’à 105 000 € en senior ;
• MLOps : 75 300 € en moyenne, jusqu’à 115 000 € en senior ;
• LLMOps : 85 400 € en moyenne, soit le poste le mieux payé de la grille en dehors des fonctions de direction.

Le message est limpide. Le marché ne paie plus pour écrire du code, il paie pour résoudre des problèmes que l’IA ne sait pas traiter seule.

Les tensions qui n’ont pas disparu

Pendant qu’on débat de la fin des développeurs, des entreprises françaises cherchent toujours certains profils : ingénierie de données, DevOps, architecture logicielle et ingénierie IA. Côté data, le baromètre Silkhom relève une progression de 11 % pour les data scientists, à 56 000 € de moyenne, et de 10 % pour les data engineers, à 58 000 €.

Un point mérite d’être corrigé, parce qu’on lit souvent l’inverse. La cybersécurité n’échappe pas à la correction générale : les salaires d’ingénieur cybersécurité reculent de 8,8 % cette année, ceux des profils DevSecOps de 9,4 %. Le marché ne s’effondre pas pour autant, il se déplace vers l’architecture et la gouvernance, qui restent sous tension. Et les niveaux absolus demeurent nettement au-dessus du développement classique : un ingénieur cybersécurité senior se situe entre 80 000 et 100 000 € à Paris, contre 58 000 à 72 000 € pour un développeur Java au même niveau d’expérience.

Autre point qu’on oublie souvent : l’IA elle-même crée du travail technique. Il faut des gens pour intégrer ces modèles dans des produits, gérer leur coût, sécuriser leurs accès, surveiller leurs dérives. Ce sont des développeurs qui font ce travail.

Alors, faut-il se lancer ?

Ma réponse est oui, mais pas dans les mêmes conditions qu’en 2020. À l’époque, apprendre trois mois de JavaScript suffisait souvent à décrocher un poste. Cette période est terminée, et elle ne reviendra pas.

Ce qui fonctionne aujourd’hui tient en quelques points :

Visez une formation longue avec de l’alternance. C’est devenu le facteur décisif. L’alternance résout précisément le problème du marché actuel, à savoir que les entreprises veulent des profils déjà opérationnels. Deux ans passés en entreprise pendant vos études, ce sont deux ans d’expérience que vos concurrents n’auront pas.

Ne vous arrêtez pas au code. Les formations qui tiennent la route mêlent développement, bases de données, DevOps, architecture et notions de produit. C’est cette polyvalence qui vous rendra employable, pas la maîtrise d’un framework en particulier.

Apprenez à travailler avec l’IA, pas à côté. Un développeur junior qui sait piloter ces outils, relire leur production et repérer leurs erreurs vaut aujourd’hui plus cher qu’un junior qui les ignore. C’est une compétence à part entière.

Spécialisez-vous ensuite. Le bachelor ou la formation initiale vous donne les fondations. C’est la spécialisation qui fait la différence salariale, du côté de la data, de l’IA, de la cybersécurité ou du cloud.

Codez pour de vrai, en dehors des cours. Un portfolio de projets réels pèse davantage qu’une ligne sur un CV. Si vous voulez commencer avant même de vous inscrire quelque part, créer 2 ou 3 petits projets sans prétention est un bon point de départ.

Conclusion

Devenir développeur en 2026 reste un choix solide, à condition de ne pas se raconter d’histoires. L’entrée dans le métier est plus difficile qu’il y a cinq ans, les chiffres de Stanford le montrent sans ambiguïté. Mais le métier lui-même ne disparaît pas : il se déplace vers le haut, vers la conception, l’architecture et la responsabilité technique.

La vraie question n’est donc pas de savoir si ça vaut encore le coup. Elle est de savoir si vous êtes prêt à viser ce niveau-là plutôt que le simple fait de savoir coder. Ceux qui s’y engagent sérieusement trouveront du travail, et souvent bien payé. Ceux qui espèrent un raccourci en trois mois vont au-devant d’une déception.