IA : les équipes de dev vont diminuer en taille, mais gare aux fausses économies prévient Gartner

De petites équipes, toujours plus agiles

Cette compression des équipes s’expliquerait par l’émergence de nouveaux rôles. Un product manager, un responsable de l’UX et un ingénieur formé à l’IA agentique pourraient suffire à faire émerger des fonctionnalités ou des logiciels. En plus de la responsabilité du code et des fonctionnalités s’ajoute le maintien des agents IA de programmation.

Ces chiffres ne sont pas gravés dans le marbre. « Avant tout, les petites équipes doivent être suffisamment compactes pour rester agiles et efficaces, tout en étant suffisamment grandes pour favoriser la diversité des idées et des points de vue », déclare Aliyah Camacho, analyste principale chez Gartner, dans un communiqué de presse.

Et si les petites équipes sont vouées à pulluler, couper dans les effectifs n’est pas une bonne idée, prévient-elle.

Réduire les effectifs et ne plus recruter de juniors, deux erreurs selon Gartner

« L’IA est en train de transformer l’ingénierie logicielle. Elle redéfinit les rôles, réinvente les équipes et stimule la demande en ingénieurs logiciels, qui ne diminue pas, bien au contraire », remarque-t-elle. « Les ressources nécessaires pour répondre à la demande croissante en logiciels et en applications complexes basées sur l’IA dépasseront les gains d’efficacité générés par l’IA ». Dans le même temps, le cabinet a déjà prédit que d’ici à deux ans les coûts des agents IA de programmation seront plus élevés que les salaires des développeurs.

Dans une étude menée par Harness auprès de 700 développeurs, parue en mai, 94 % d’entre eux rapportent que les métriques de suivi de performance ne prennent pas en compte la dette technique, le temps de validation et l’effet « burnout » provoqué par la GenAI. « Paradoxalement, la principale source de charges indirectes invisibles – la révision du code généré par IA – n’est suivie que par 38 % des organisations », illustre l’éditeur.

Constituer de petites équipes pour réduire les coûts serait dès lors contre-productif. Et elles devront inclure des juniors, insiste Aliyah Camacho.

« Réduire le recrutement de profils juniors pourrait avoir des conséquences graves », alerte l’analyste. « Cela pourrait freiner la transmission des savoirs, tarir le vivier de talents en interne et obliger à recruter uniquement des profils séniors, bien plus chers et difficiles à trouver ».

Une réflexion qui dépasse le génie logiciel. De plus en plus d’interlocuteurs du MagIT se demandent en substance : « si nous ne recrutons plus de juniors, qui seront les prochains séniors ? ».

Les ingénieurs séniors de plus en plus recherchés

Pourtant, la réalité du terrain montre une autre tendance.

En février 2026, le cabinet de recrutement Robert Half confirmait que les profils IT séniors sont de plus en plus recherchés. En France, « 74 % des recruteurs se disent prêts à proposer une rémunération supérieure aux profils disposant de compétences rares et stratégiques, notamment en Cloud, IA ou développement en temps réel », observait-il. Une tendance illustrée par le fonds d’investissement Ardian.

Les compétences les plus recherchées étaient toutefois liées à la cybersécurité. Du fait de la hausse généralisée des coûts IT, la tendance était au maintien opérationnel plutôt qu’à la création de nouveaux projets. Aux États-Unis, la demande portait au début de l’année sur les ingénieurs IA/ML, les DevOps et les spécialistes de la gestion de données.  

Les startups spécialistes en IA contribuent également à cette tendance, au nom de la croissance.

Dans une étude publiée le 9 juin 2026 intitulée « AI-Native Firms », deux chercheurs de l’INSEAD et d’Harvard Business School ont étudié le profil des salariés des startups sorties de l’incubateur Y Combinator entre 2020 et 2024. 

« Par rapport aux startups non spécialisées dans l’IA appartenant à la même cohorte sectorielle, les entreprises “natives de l’IA” sont 25 % plus petites », indiquent-ils. « La part d’ingénieurs y est supérieure de 13 %, tandis que les proportions de collaborateurs débutants et de cadres y sont chacune inférieures d’environ 15 % ».

Par ailleurs, ces startups « AI-native » ont « mis en place de plus petites équipes, composées de collaborateurs plus talentueux et plus qualifiés sur le plan technique ».

En parallèle, startups et grands groupes misent avant tout sur la formation interne des employés plutôt que d’ouvrir les vannes du recrutement. Une approche illustrée dans les colonnes du MagIT par la MAIF et Stockly. Un phénomène renforcé par les conditions macroéconomiques qui n’encouragent guère la prise de risque.