Quatre futurs possibles pour les développeurs indépendants
10 nov. 2026
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L'arrivée de l'IA générative dans le domaine du développement logiciel remet en question nos modèles économiques, nos pratiques de travail et nos identités mêmes. Ayant travaillé une bonne partie de ma carrière en tant que développeur indépendant de logiciels libres, j'ai passé pas mal de temps ces derniers mois à réfléchir au futur de ma pratique personnelle. Mais pour tout dire, je pense que les mêmes conclusions s'appliquent à d'autres professions intellectuelles et à d'autres modèles entrepreneuriaux.
Je prends pour principe que les modèles économiques qui ont prévalu jusqu'à maintenant ne sont plus viables : il n'est tout simplement plus possible de facturer 500-1000 €/jour sur plusieurs semaines ou plusieurs mois pour la création d'une base de code patiemment rédigée ligne par ligne à la main. Les attentes du marché ont changé. En partant de ce postulat, quelles stratégies les développeurs indépendants peuvent-ils adopter ? J'en vois quatre.
1. Passer à une pratique de production ou de transformation matérielle
La première option est de quitter le monde du développement logiciel pour adopter une pratique de production ou de transformation dans le monde tangible. C'est-à-dire : quitter le secteur tertiaire pour le secteur primaire ou secondaire, secteurs sur lesquels l'IA générative n'est pas (encore) capable d'avoir un impact direct. Ont choisi cette option les nombreux développeurs qui ont entrepris une reconversion en boulangerie, mécanique, cuisine, etc.
2. Adopter une pratique artistique
À ce jour, l'intervention de l'IA générative dans le champ artistique est complètement intolérable pour quasiment tous les publics. On le voit avec l'affaire Thélyson Orélien, mais aussi avec le rejet des affiches, de la musique ou des films générés par IA. Ce rejet est une opportunité pour les développeurs qui désirent poursuivre leur pratique mais refusent de s'appuyer sur l'IA générative pour créer du code ou du contenu. Par exemple, les jeux vidéo sont un secteur qui a une intersection très large avec le domaine de la programmation.
3. Atteindre des gains de productivité
Cette option consiste à ne pas radicalement changer de clientèle, de domaine d'activité ni même de type de production, mais à augmenter la quantité de la production à coût constant. Et donc : à augmenter la productivité. Ça peut se résumer en "produire plus de code en moins de temps". C'est clairement l'approche adoptée par la plupart des entreprises informatiques, et elle mène à la prolétarisation des développeurs.
4. Monter en complexité
La dernière approche consiste à déplacer le travail des développeurs vers des tâches dont la complexité est plus élevée et pour lesquelles on ne dispose encore que de peu de personnel pour superviser le travail des IA génératives. Si l'on prend l'exemple du développement (frontend, backend ou devops) d'applications Web, on dispose aujourd'hui d'un nombre suffisant de développeurs bien formés pour superviser les IA génératives auxquelles on confiera la majeure partie du travail. Mais on ne dispose que de peu d'ingénieurs experts capables de comprendre ce que fait une IA générative dès lors que l'on monte en complexité. Par exemple : pour le déploiement de moteurs de recherche innovants, pour la création de plateformes d'orchestration alternatives, la création d'applications "offline-first", l'apport de résultats récents en mathématiques, etc. La période est propice aux ingénieurs capables de se former par eux-mêmes, puisqu'ils peuvent s'appuyer sur l'IA générative à la fois pour explorer de nouveaux champs de compétences et pour créer ou intégrer des outils nouveaux à leur pratique.
Les précédents historiques
Ce n'est pas la première fois qu'une révolution technologique transforme tout un secteur de l'économie. Et les quatre orientations proposées se sont déjà présentées dans le passé lors de ces révolutions. Par exemple, la crise du quartz qui a percuté le secteur de l'horlogerie dans les années 1970-80 a conduit les groupes d'horlogerie à choisir différentes stratégies pour survivre. Le groupe Straumann s'est éloigné de l'horlogerie et a utilisé son expertise en production d'alliages pour produire des composants de chirurgie dentaire. Rolex est une entreprise qui a pu survivre à la crise en se concentrant sur le secteur du luxe et en créant des montres avec une identité forte. Swatch a été créée durant la crise afin de proposer une production horlogère industrielle à bas coût. L'entreprise Concord, avec trois autres entreprises, utilisèrent la technologie apportée par le quartz pour concevoir la Delirium, une prouesse technologique et à l'époque la montre la plus fine du monde.
Il existe de nombreux exemples historiques de révolutions technologiques dont on peut également s'inspirer : la révolte des Canuts dont les activités ont été bouleversées par l'apparition du métier Jacquard ; le métier de typographe face à l'arrivée de la linotype ; et plus récemment le métier de traducteur face à l'arrivée des traductions automatiques.
Les alternatives collectives
Ces pistes évoquées pour survivre à la transformation du secteur fonctionnent à un niveau individuel ; mais il existe d'autres pistes qui pourraient permettre de traverser cette crise grâce à un effort collectif. Par exemple, après une grève prolongée, le syndicat des scénaristes d'Hollywood a conclu un accord de branche visant à protéger leurs métiers de l'IA générative. On pourrait imaginer que des accords similaires soient créés pour protéger les métiers des développeurs. À ma connaissance aucun acteur majeur de l'industrie n'a entrepris une telle démarche pour l'instant.