En 2025, nombre d’entreprises, nombre de DSI, vont devoir repenser les compétences et les rôles des développeurs en entreprise alors que les métiers du développement d’applications sont aujourd’hui totalement réinventés par l’IA. Voici 4 tendances clés à prendre en compte dès à présent.
Avec toutes les avancées déjà accomplies, l’intelligence artificielle n’est plus une technologie d’avenir : elle s’impose aujourd’hui comme un moteur de transformation dans tous les secteurs, bouleversant les modes de travail, les priorités stratégiques et les compétences nécessaires au sein des entreprises. Alors que la concurrence pour attirer les talents spécialisés en IA s’intensifie, les organisations doivent relever un double défi : combler le fossé des compétences tout en redéfinissant des rôles qui évoluent rapidement.
Jeff Hollan, Head of Applications and Developer Platform chez Snowflake, explore ici quatre grandes tendances qui redéfiniront les métiers en entreprise d’ici 2025. De la montée en compétences internes à la réorganisation des responsabilités des managers, en passant par la démocratisation des outils de développement, ces transformations esquissent une nouvelle ère où l’IA redéfinit à la fois les opportunités et les impératifs de l’innovation.
Les entreprises vont miser sur la montée en compétences en IA pour pallier à la pénurie de talents spécialisés
Le nombre de développeurs spécialisés en intelligence artificielle est insuffisant pour répondre à la demande croissante liée au déploiement d’applications d’IA de niveau entreprise. De plus, les développeurs hautement qualifiés dans ce domaine commandent des salaires particulièrement élevés, restreignant cette compétition pour les talents à un cercle limité d’organisations disposant des ressources nécessaires.
Face à cette réalité, les entreprises miseront de plus en plus dans des initiatives internes de montée en compétences pour préparer leurs développeurs actuels à prospérer dans l’ère de l’IA. Ces programmes ne seront plus perçus comme un avantage optionnel, mais comme une nécessité stratégique pour maintenir un rythme d’innovation compétitif.
L’intelligence artificielle occupera intensément les ingénieurs data
À mesure que les entreprises explorent les capacités de l’IA, elles découvrent rapidement qu’un système d’intelligence artificielle n’est performant qu’à la hauteur de la qualité des données qui l’alimentent. L’expression « garbage in, garbage out » est omniprésente dans l’industrie. Ainsi, les modèles de langage nécessitent des données propriétaires pour produire des analyses véritablement pertinentes pour les entreprises, plaçant les ingénieurs data au cœur de cet enjeu.
Ces équipes devront soit adapter leurs outils actuels pour les aligner sur des pipelines et workflows orientés IA, soit se former à de nouveaux outils spécifiquement conçus pour ce domaine. Dans tous les cas, la demande pour les ingénieurs data continuera de croître, de même que la nécessité pour eux de développer des nouvelles compétences afin de soutenir le développement rapide de l’IA.
Le rôle du développeur deviendra plus généraliste, tout en restant essentiel.
D’ici 2025, un plus grand nombre de personnes pourront s’impliquer dans les tâches et workflows des développeurs. La distinction entre les différents types de développeurs (front-end, back-end, SQL) s’atténuera à mesure que les outils de développement seront démocratisés et que le rôle de développeur se généralisera. Avec des outils de plus en plus simplifiés et alimentés par l’IA, les entreprises n’auront plus besoin de compétences hautement spécialisées pour mener à bien leurs projets. Parallèlement, alors que les barrières d’entrée diminuent, le nombre de personnes entrant dans le domaine augmentera.
Ainsi, si la demande pour les développeurs continue de croître, leur rétention ne deviendra pas nécessairement plus complexe, ni leur valeur perçue plus élevée. Le champ d’activité des développeurs s’élargira pour accueillir davantage de talents, permettant aux professionnels d’évoluer au sein de ce domaine pour occuper des rôles auparavant qualifiés de « spécialisés ».
Les managers devront affronter la réalité de l’adoption de l’IA.
Sous la pression croissante des dirigeants et des conseils d’administration pour intégrer l’intelligence artificielle, les managers devront apprendre à identifier de manière proactive les domaines d’automatisation au sein de leurs équipes et à les accompagner dans une mise en œuvre efficace de l’IA.
Développer la capacité à repérer ces opportunités et à accompagner leurs équipes dans cette transition deviendra une compétence essentielle. Par ailleurs, les managers devront eux-mêmes suivre le rythme des gains de productivité réalisés par leurs équipes pour éviter de devenir un frein. Par exemple, si une équipe améliore sa productivité de 15 % grâce à l’intelligence artificielle, son manager devra également accroître la sienne de 15 % pour rester aligné. Il est donc impératif que les managers non seulement favorisent l’adoption de l’IA au sein de leurs équipes, mais qu’ils adoptent aussi ces principes à eux-mêmes pour maintenir une efficacité en phase avec les progrès de leurs équipes réalisés.
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Par Jeff Hollan, Head of Applications and Developer Platform de Snowflake
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