ingénierie: l’IA compromet les perspectives de carrière des ingénieurs juniors

Sous la pression des tensions géopolitiques, de la hausse des prix de l’énergie et de l’incertitude économique – et pour la simple raison que c’est possible aujourd’hui –, les entreprises d’ingénierie choisissent de plus en plus souvent d’automatiser les tâches routinières à l’aide de l’IA. Un choix logique, puisqu’il engendre un gain de temps et d’argent. Notre étude Workmonitor 2026 révèle pourtant que cette évolution a aussi son revers.

En effet, les nouveaux ingénieurs n’apprennent pas leur métier sur les seuls bancs de l’école. C’est avant tout sur le terrain qu’ils développent leur valeur ajoutée spécifique. Les entreprises jouent elles-mêmes un rôle crucial à cet égard: elles forment leurs futurs ingénieurs. Et c’est d’ailleurs ce que les employés attendent aujourd’hui: que leur employeur investisse activement dans leur développement professionnel et personnel. Les entreprises qui s’en abstiennent deviennent moins attractives pour les nouveaux talents et perdent un important atout en termes de rétention.

En automatisant précisément les tâches qui servaient auparavant de terrain d’apprentissage aux jeunes talents en ingénierie, vous touchez aux fondements sur lesquels les experts de demain doivent s’épanouir.

la disparition des postes de débutants pour les ingénieurs

Cette évolution ne se limite évidemment pas aux entreprises d’ingénierie, mais c’est précisément dans ce secteur qu’elle se manifestera en premier lieu à grande échelle.

“Canaries in the Coal Mine” (2025), une étude du Stanford Digital Economy Lab, confirme cette tendance. Si l’emploi des ingénieurs expérimentés reste stable aux États-Unis, celui des ingénieurs âgés de 22 à 25 ans a diminué de 16%. Selon l’étude, cette baisse est directement liée à l’adoption de l’IA et indépendante des facteurs conjoncturels.

Les chiffres plus globaux du marché confirment cette tendance:

• dans le secteur européen des technologies, les offres d’emploi pour les postes de débutants ont chuté de 72,2%; 
• aux États-Unis, le nombre d’offres d’emploi pour les ingénieurs juniors est inférieur de 34% à ce qu’il était avant la pandémie;
• dans notre pays aussi, la fédération technologique Agoria fait état d’une diminution du nombre d’offres d’emploi dans l’industrie technologique.

Ce recul des embauches va à l’encontre des besoins réels ressentis par le marché du travail et les employés. Selon le Forum économique mondial, 60% de la population active devra se recycler d’ici 2027, mais seule la moitié des employés a aujourd’hui accès aux formations adéquates.

Les chiffres de notre Workmonitor illustrent clairement cette tension: 41% des employés envisagent de quitter leur employeur si celui-ci n’investit pas dans la formation et le développement. Et 44% refusent même d’accepter un nouvel emploi s’il n’offre pas de perspectives claires en termes de compétences du futur.

derrière le gain d’efficacité se cache un problème d’expertise

Durant des décennies, les postes de débutants ont constitué le terrain d’apprentissage du secteur technologique. La rédaction de plans de test, le débogage d’un code de routine ou le nettoyage d’ensembles de données n’étaient pas des tâches ordinaires, mais des missions assez simples grâce auxquelles les jeunes ingénieurs développaient les compétences et l’intuition qui leur permettraient plus tard de faire la différence. Aujourd’hui, l’IA prend de plus en plus souvent en charge ces tâches de débutants, faisant ainsi disparaître ce terrain d’apprentissage.

Les organisations sont en effet de plus en plus nombreuses à mener une stratégie “AI-first”, dans laquelle les responsables du recrutement ont pour mission d’automatiser d’abord les tâches routinières avant de recruter de nouveaux collaborateurs. Sur papier, les gains d’efficacité sont évidents: former un ingénieur junior prend plusieurs mois, affiner les résultats de l’IA ne dure que quelques minutes.

Mais ce gain d’efficacité dissimule un problème d’expertise structurel. Sans ces premières expériences d’apprentissage sur le terrain, la prochaine génération d’ingénieurs aura moins d’occasions d’acquérir l’expérience nécessaire.

comment l’IA automatise la disparition des dirigeants de demain

Les ingénieurs juniors sont bien plus que quelques paires de mains supplémentaires. Ils sont la mémoire en devenir de l’entreprise. C’est en collaborant avec leurs collègues expérimentés qu’ils s’approprient progressivement les connaissances spécifiques à l’entreprise qui leur seront nécessaires pour comprendre et développer des systèmes complexes.

Sur le terrain, ils apprennent pourquoi les systèmes ont un jour été conçus de telle manière, comment les choix techniques ont pris forme et quelles sont les règles tacites qui prévalent en termes de risque et de qualité. Bon nombre de ces connaissances ne sont jamais documentées explicitement. Elles se transmettent dans le cadre de la collaboration quotidienne entre ingénieurs expérimentés et débutants.

Lorsque l’automatisation remplacera complètement les postes juniors, ce processus d’apprentissage informel sera mis à mal:

• s’il n’y a plus de jeunes ingénieurs pour rejoindre les rangs aujourd’hui, il n’y aura plus demain non plus de candidats internes prêts à endosser des postes de seniors ou de dirigeants. 
• et lorsque la génération actuelle d’ingénieurs expérimentés prendra sa retraite dans les entreprises d’ingénierie, ils emporteront avec eux la connaissance approfondie du contexte. Une connaissance qui ne se laissera pas automatiser facilement.

Si l’on se projette dans 5 à 10 ans, bon nombre d’entreprises d’ingénierie s’exposent à une pénurie structurelle de leadership technique. Ce qui semble être aujourd’hui une mesure d’économie efficace pourrait bien se muer demain en risque sérieux pour la continuité opérationnelle de votre organisation.

postes de débutants en ingénierie: retour à la planche à dessin!

L’introduction de l’IA sur le lieu de travail nécessite de modifier les descriptions de postes. Il est vrai que l’automatisation rend en partie superflues les tâches des jeunes ingénieurs. Mais cette évolution ouvre la voie à un autre mode d’apprentissage plus enrichissant. La question que nous devons nous poser est la suivante: comment redéfinir les postes de débutants en ingénierie de manière à passer d’un travail routinier facilement automatisable à des tâches complémentaires à celles de l’IA? Et s’assurer ainsi que les ingénieurs juniors continueront à acquérir de l’expérience, mais dans un rôle mieux adapté aux technologies d’aujourd’hui?

Pensons par exemple à des postes juniors axés sur:

• la validation: vérifier que le code généré par l’IA ne présente pas de risques pour la sécurité, d’erreurs logiques ni d’incohérences;
• la conception de systèmes: accorder une attention accrue à l’architecture et à l’intégration entre systèmes plutôt qu’à la simple écriture de code;
• le contexte et la traduction: traduire les besoins de l’entreprise en instructions et prompts techniques clairs pour les systèmes d’IA.

L’objectif étant que l’IA reste un levier d’efficacité sans pour autant freiner le développement de la prochaine génération de talents en ingénierie.

l’ingénieur du futur

L’IA nous met au défi de redéfinir la fonction d’ingénieur junior et de placer ainsi la barre nettement plus haut que ce n’est le cas aujourd’hui. Si auparavant l’accent reposait principalement sur l’exécution, le défi consiste désormais à se focaliser beaucoup plus sur la compréhension et la capacité de jugement.

Les formations en ingénierie doivent absolument s’adapter elles aussi à cette évolution. En plus de leurs compétences techniques, les ingénieurs ont aujourd’hui surtout besoin de compétences numériques, de conscience éthique et de pensée systémique. Investir dans ces matières, c’est passer d’une logique de remplacement à un renforcement de la collaboration entre l’humain et la machine. Avec à la clé une situation win-win dont la portée dépasse de loin le court terme.