L'IA (IA) va-t-elle remplacer les emplois dans le secteur informatique ?

Résumé : L'IA va-t-elle remplacer les professionnels de l'informatique ? Probablement pas. Le véritable changement réside dans les compétences qui importent. Apprenez à rester compétitif dans un champ en constante évolution.

Points clés de la clé à retenir

L'IA remplacera-t-elle vraiment les professionnels de l'informatique ?

/IA est plus susceptible de remplacer certaines tâches de travail que de supprimer des carrières entières.

Les rôles purement exécutifs, qui tournent autour du code répétitif, des tickets d'assistance courants ou de la configuration de base, sont les plus menacés. Les rôles liés à l'architecture, aux risques, à la sécurité et aux résultats inter-équipes sont beaucoup plus résistants.

Au quotidien, l'IA prend en charge de plus en plus de tâches de production routinières, tandis que les humains consacrent davantage de temps à la conception, à l'intégration et aux décisions discrétionnaires. Cela inclut notamment de déterminer quand les suggestions de l'IA sont sûres, de coordonner les incidents et d'aligner les systèmes sur les besoins de l'entreprise.

Dans l'ensemble, les rôles informatiques gagnent en complexité, tandis que les positions juniors les plus simples risquent de diminuer ou d'être regroupées.

Impact dans le monde réel : ce qui est déjà automatisé

Avant l'IA générative, les flux de travail informatiques reposaient sur le code manuel standardisé, les tests de régression répétitifs et l'analyse interminable des journaux.

Les services d'assistance répondaient dans le champ chaque jour aux mêmes questions sur la réinitialisation des mots de passe et les accès, et les intervenants en incident devaient trier manuellement les alertes avant même de pouvoir commencer à résoudre les problèmes.

Aujourd'hui, les assistants de code suggèrent des fonctions et des tests, les outils AIOps signalent les anomalies dans les flux de journaux et les chatbots traitent de nombreuses demandes d'assistance courantes. L'IA aide à détecter les bugs et les vulnérabilités et résume les incidents pour les parties prenantes.

La plupart des développeurs utilisant déjà ou prévoyant d'utiliser des outils d'IA spécifiques au code, le travail évolue vers la conception, l'intégration et la validation de systèmes plutôt que vers la production manuelle pure.

Les nouvelles tendances de l'IA qui forment l'informatique

L'IA est en train de devenir un élément standard dans la conception et l'exploitation des logiciels, et non plus un simple outil complémentaire.

Pour les professionnels de l'informatique, cela signifie que les attentes augmentent : vous êtes jugé sur votre capacité à utiliser l'IA pour améliorer la fiabilité, la rapidité et la sécurité, et non sur votre capacité à l'éviter*.

Des copilotes IA intégrés dans les outils quotidiens

Les éditeurs de code, les systèmes de tickets et les plateformes de documentation sont désormais équipés de copilotes intégrés qui suggèrent du code, rédigent des brouillons et résument les fils de discussion.

On attend de vous que vous les utilisiez pour travailler plus rapidement, puis que vous fassiez preuve de discernement pour corriger les erreurs, relier les éléments entre eux et expliquer vos décisions à vos collègues.

2. AIOps et remédiation autonome

Les plateformes opérationnelles ingèrent des indicateurs, des journaux et des traces, puis détectent les anomalies et déclenchent des playbooks.

Au lieu de surveiller des tableaux de bord toute la journée, les ingénieurs SRE et ops conçoivent de plus en plus souvent ces guides, ajustent les seuils d'alerte et décident quelles actions peuvent être exécutées automatiquement et lesquelles doivent rester soumises à l'approbation humaine.

3. L'IA de bout en bout dans le cycle de vie des logiciels

L'IA est désormais présente depuis la définition des besoins jusqu'au déploiement. Elle peut résumer les notes des parties prenantes, proposer des modèles de conception, générer des tests et créer des scripts d'infrastructure.

Cela dresse une barre plus élevée pour les professionnels de l'informatique en leur faisant mieux comprendre comment les changements se propagent et où les résultats de l'IA peuvent cacher des risques en matière de fiabilité, de sécurité ou de performances tout au long du cycle de vie.

4. Gouvernance, sécurité et conformité des systèmes /IA

Lorsque les équipes déploient des fonctionnalités d'IA, elles doivent décider quels modèles de données peuvent être consultés, comment les invites et les résultats sont enregistrés, et qui examine les cas d'utilisation à risque.

Les ingénieurs en sécurité et en plateformes ne se contentent plus de protéger les réseaux et les serveurs, ils définissent également des paramètres d'utilisation de l'IA et vérifient comment ceux-ci fonctionnent.

Le fil commun entre ces tendances est que vous gagnez moins en tapant plus vite et plus en concevant des systèmes sûrs, en supervisant l'automatisation et en faisant le lien entre les objectifs d'entreprise et les contraintes techniques.

Compétences à acquérir et à abandonner

Ces tendances signifient que les compétences informatiques les plus recherchées sont en train d'évoluer, ce qui signifie que vous devrez améliorer vos capacités de réflexion critique.

Les connaissances techniques approfondies restent importantes, mais l'accent est désormais mis sur la pensée systémique, la gestion des risques et la collaboration, avec l'assistance de la maîtrise des outils d'IA plutôt que par la crainte de ceux-ci.

Les compétences à renforcer

Ces compétences gagnent en importance car les outils d'IA gèrent davantage les tâches routinières, tandis que les humains restent responsables des résultats.

Les employeurs ont besoin de professionnels de l'informatique capables de concevoir des architectures solides, de déboguer des incidents complexes et d'assurer la sécurité des systèmes, même lorsque l'automatisation est impliquée.

Dans la pratique, cela peut signifier utiliser un assistant de code pour rédiger des modifications, puis tester personnellement les cas limites et les modes de défaillance. Cela peut également signifier diriger des analyses d'incidents afin d'examiner les cas où l'IA a été utile ou non.

Une habitude utile consiste à réserver chaque semaine du bloc de temps pour tester l'IA sur des tâches réelles que vous avez récemment effectuées et à noter ce qui a fonctionné.

Compétences à dévaloriser ou à déléguer

Les compétences reposant principalement sur l'exécution répétitive sont plus faciles à automatiser et plus difficiles à défendre comme base d'une carrière.

Cela inclut les tâches que l'IA accomplit déjà bien et qui ne nécessitent pas beaucoup de contexte sur vos systèmes ou vos utilisateurs.

Ici, votre objectif n'est pas de vous accrocher à chaque étape manuelle, mais de concevoir l'automatisation autour de celle-ci.

Documentez les flux répétitifs, intégrez-les dans des scripts ou des assistants IA, et conservez la propriété de la configuration et de la surveillance de ces outils.

Ce changement vous fait passer de la concurrence avec l'automatisation à la décision de son utilisation.

Perspectives de carrière

La situation macroéconomique du travail informatique reste solide. Aux États-Unis, les emplois dans le domaine de l'informatique et des technologies de l'information devraient connaître une croissance bien supérieure à la moyenne, avec environ 317 700 postes à pourvoir par an et un salaire annuel médian de 105 990 dollars, selon les prévisions du BLS pour les rôles dans l'informatique et les technologies de l'information.

Des études mondiales suggèrent qu'environ 30 % des activités de travail pourraient être automatisées, mais seule une petite partie de l'ensemble des emplois est susceptible d'être supprimée, les nouveaux rôles liés aux technologies compensant certaines pertes dans d'autres domaines.

La demande est stimulée par l'adoption continue du cloud, les menaces liées à la cybersécurité, la croissance des données et les nouveaux produits d'IA dans tous les secteurs. Les réglementations et les attentes des clients ajoutent une pression supplémentaire pour une fiabilité accrue et une meilleure protection des données.

L'automatisation réduit certaines tâches routinières, mais elle augmente également les attentes en matière de disponibilité, de sécurité et de rapidité, qui nécessitent toutes des personnes qualifiées.

Les salaires ont tendance à rester élevés pour les rôles où les échecs sont coûteux ou réglementés, comme dans les domaines de la finance, de la santé et des infrastructures critiques.

Elle peut être plus plate lorsque le travail est banalisé ou largement externalisé. S'orienter vers des domaines ou des rôles complexes qui combinent l'informatique et la propriété des produits ou de l'entreprise peut améliorer à la fois la rémunération et la stabilité.

Les niches qui semblent les plus résistantes sont l'ingénierie de sécurité, l'ingénierie SRE et de plateforme, les rôles liés aux plateformes d'IA et à l'AIOps, ainsi que les positions informatiques dans les secteurs fortement réglementés.

Les parcours hybrides qui combinent des compétences techniques approfondies avec la gouvernance et la coordination inter-équipes se distinguent également. Le choix du créneau, du secteur et du niveau de responsabilité dans lesquels vous évoluez reste un levier que vous contrôlez.

Et ensuite ?

Vous ne pouvez pas empêcher l'adoption de l'IA, mais vous pouvez décider de la manière dont vous y réagirez. Un forfait pratique pour les 6 à 24 prochains mois vous permettra de réduire les risques et de repérer les nouvelles opportunités dès qu'elles se présenteront.

1. Stabilisez votre rôle actuel

Commencez par intégrer l'IA dans votre travail actuel. Utilisez des assistants pour rédiger des brouillons de code, des résumés de journaux ou des réponses à des tickets, puis comparez leurs résultats avec les vôtres.

Demandez à votre responsable comment l'équipe prévoit d'utiliser l'IA et proposez-vous pour participer à de petits efforts pilotes afin de rester proche des décisions.

2. Améliorez vos compétences

Choisissez un ou deux thèmes de compétences de priorité qui correspondent à votre parcours, tels que l'architecture et les outils d'IA, ou la sécurité et le cloud. Ensuite, mettez-les en pratique dans des projets concrets.

Essayez d'acquérir au moins une nouvelle compétence chaque trimestre, mettez-la en pratique dans le cadre de votre travail et consignez ce que vous avez appris dans un bref compte rendu personnel.

3. Choisissez et testez un créneau d'avenir

Intéressez-vous à des domaines résilients tels que le SRE, la sécurité, l'ingénierie de plateformes ou les opérations d'IA, et choisissez-en un à explorer. Vous pourriez assister à un appel d'incident, aider à concevoir une nouvelle automatisation ou créer un petit tableau de bord AIOps.

Considérez ces expériences comme des tests qui vous permettront de déterminer la combinaison de responsabilités et de style de travail qui vous convient le mieux.

De nombreux professionnels de l'informatique en milieu de carrière décrivent un parcours similaire. Ils ont commencé à utiliser l'IA dans des domaines sûrs, comme la documentation, puis l'ont utilisée pour des tâches plus critiques à mesure qu'ils gagnaient en confiance.

En combinant cette expérimentation constante avec une connaissance approfondie des systèmes et du domaine, ils ont transformé l'anxiété liée à l'IA en une raison pour laquelle leurs équipes comptent davantage sur eux.

Conclusion

L'IA automatise déjà certains morceaux de travail informatique, en particulier ceux qui sont répétitifs et prévisibles.

Dans le même temps, la forte demande en personnes capables de concevoir des systèmes, de gérer les incidents, de garantir la sécurité des données et de réguler l'utilisation de l'IA laisse présager une future réorganisation des rôles, et non une disparition massive.

Le plus sûr est de considérer l'IA comme un outil parmi d'autres et de développer des compétences qui la complètent, plutôt que de la concurrencer.

Si vous continuez à vous former, si vous vous adaptez à l'automatisation plutôt que de la rejeter et si vous vous orientez vers des niches résilientes, vous pourrez rester au cœur des processus de développement et d'exploitation technologiques des entreprises.

Foire aux questions

Oui, si vous visez plus loin que du travail restreint. Concentrez-vous sur des rôles où vous combinez le code ou les opérations avec l'architecture, la sécurité ou la connaissance du domaine, et acquérez dès le départ une maîtrise de l'IA. Les employeurs ont toujours besoin de personnes capables de concevoir et de superviser des systèmes basés sur l'IA.

Les professionnels juniors de l'informatique, dont le travail consiste principalement à coder du code standardisé ou à traiter des tickets de routine, sont davantage soumis à la pression de l'automatisation. Les seniors qui conçoivent des architectures, gèrent les incidents et supervisent la sécurité ou la conformité restent très demandés, car ils assument des responsabilités que l'IA ne peut pas assumer.

Attendez-vous à ce que votre rôle évolue vers la conception d'automatisations, le réglage d'alertes et la gestion d'incidents complexes. Proposez-vous pour prendre en charge les flux de travail et les playbooks liés à l'IA. Vous passerez ainsi à du travail à plus forte valeur ajoutée au lieu d'attendre que quelqu'un d'autre se charge des nouveaux systèmes.

Les modèles de risque varient. Les petits marchés peuvent externaliser davantage le travail routinier, mais ils ont également besoin d'experts locaux pour les systèmes réglementés, hérités ou sur mesure qui sont difficiles à automatiser ou à délocaliser. Acquérir des connaissances spécialisées et des compétences hybrides est utile où que vous soyez.

Si vous préférez planifier des sprints, gérer les incidents et former des feuilles de route plutôt que vous occuper uniquement de la mise en œuvre, le moment est peut-être venu. Commencez à cibler des rôles hybrides tels que l'ingénierie de plateforme, le SRE ou la propriété technique de produit, qui vous permettent de mettre à profit votre expérience technique tout en assumant davantage de responsabilités stratégiques.