
Les profils de développeur junior peuvent-ils encore avoir la côte auprès des entreprises ? Aujourd’hui (en 2026), à moins d’être perdu au fin fond de la Maurienne, il est devenu rare de passer une journée sans entendre parler d’intelligence artificielle. Sur LinkedIn, dans les médias, ou même autour de la machine à café, le sujet est partout, et avec lui revient toujours la même question : le métier de développeur est-il en train de disparaître ?
Pour nous, la réponse est non : on aura toujours besoin de développeurs. Si vous voulez savoir pourquoi, et quels sont les vrais impacts de l’IA sur le métier, on y a consacré tout un épisode de podcast.
Mais intéressons-nous ici aux développeurs juniors. Cette génération entière de futurs développeurs se pose des questions bien plus concrètes et à court terme : quelle place reste-t-il pour les développeurs juniors dans les entreprises ? Comment apprendre lorsqu’une IA semble déjà connaître toutes les réponses ? Comment se démarquer alors que le métier évolue à toute vitesse ? Et surtout, les entreprises ont-elles encore besoin de développeurs juniors en 2026 ?
Spoiler : c’est vrai, certaines entreprises font le choix de ne plus recruter de développeurs juniors en 2026 et de les “remplacer” par des IA. Pourquoi ? Pourquoi c’est pas une bonne stratégie ? Pourquoi on pense que les développeurs juniors ont toujours une place essentielle dans les projets de développement ? On vous explique tout ici !
Pendant longtemps, une équipe de développement s’organisait autour de différents niveaux d’expérience : le CP, le lead tech, les développeurs séniors et les développeurs juniors.
Dans la plupart des projets, les premières missions d’un développeur junior étaient assez basiques : corriger des bugs, développer des petites fonctionnalités, faire des tests, etc. Et petit à petit, il gagnait en expérience, en autonomie et pouvait prendre en charge des projets de plus en plus gros et complexes. Les développeurs juniors n’étaient donc pas là juste pour coder rapidement, mais surtout, pour apprendre petit à petit le métier avec les développeurs expérimentés.
Ce schéma n'était pas là juste pour produire du code à bas coût. Il servait surtout à former, sur le terrain, au quotidien. Les heures passées à chercher pourquoi cette fichue image ne voulait pas s'aligner, à relire cinquante fois le même bout de code avant de découvrir qu'il manquait un point-virgule, une balise, ou qu'il y avait un pixel de trop (pixel des enfers), tout ça faisait partie de la formation. Aucun senior n’est apparu comme par magie avec dix ans d’expérience ! Avant de devenir lead tech, architecte ou expert technique, on a tous commencé au même endroit et c’était ce schéma qui permettait de former les développeurs séniors de demain.
Oui, c’est précisément cette étape que l’IA est en train de bousculer dans l’apprentissage du code : se planter → chercher → trouver → appliquer (ce qui construit peu à peu les réflexes et l’identité de chaque développeur). Pourquoi passer deux heures à chercher quand ChatGPT, Copilot ou encore Claude peuvent résoudre le problème en trente secondes ? (faites pas genre on vous voit).
Le problème, ce n'est pas l'outil, c'est ce qu'on ne fait plus en passant à côté de la galère. Prenez deux juniors sur la même tâche : le premier la livre en dix minutes grâce à l'IA, le deuxième passe une demi-journée à explorer le projet et à comprendre ce qu'il construit avant de livrer. À court terme, le plus rapide sera valorisé. Mais dans six mois, face à un bug que l'IA ne saura pas résoudre correctement, lequel des deux saura quoi faire ? Je pense que vous avez la réponse.
On a déjà vu ce film d’ailleurs avec les ORM pour les plus vieux d’entre nous : ils ont évité d'écrire du SQLLangage permettant de communiquer avec une base de données. à la main, et ceux qui ne comprenaient pas ce qui se passait derrière galéraient dès que ça sortait des clous. En revanche, ceux qui maîtrisaient les bases s'en sortaient bien mieux. L'IA risque de reproduire exactement le même schéma, en plus large. C'est un peu comme une plante qu'on gave d'engrais : elle pousse vite, mais ses racines restent fragiles. À la première tempête, elle plie, pendant que celle qui a pris le temps de s'enraciner tient bon.
Si on se balade en 2026 sur les sites d’offres d’emploi, il y a effectivement beaucoup moins d’offres de développeur junior. Le raisonnement de ces entreprises n'est pas absurde sur le papier quand on y pense : un senior épaulé par l'IA va plus vite, coûte moins cher à court terme, et n'a pas besoin de six mois de formation avant d'être productif. Sur une tâche précise, un développeur expérimenté sait quoi demander à l'IA, comment orienter ses réponses et surtout comment repérer ses erreurs… Mais cette capacité ne vient pas de l'outil, elle vient de plusieurs années de projets. C’est justement là que ça coince : le calcul ne fonctionne qu’à court terme.
Si une équipe ne recrute plus que des développeurs séniors, qui formera les leads tech de demain ? Rappelons-nous que les développeurs séniors d'aujourd'hui dans les entreprises étaient les juniors d'hier, et sans juniors aujourd'hui, il n'y aura pas de seniors dans dix ans. L'IA, elle, ne progresse pas avec l'expérience d'un projet : elle devient plus performante au fil des modèles, c’est sûr, mais elle continuera toujours d'avoir besoin d'un regard humain pour challenger ses réponses et rattraper ses erreurs !
Investir dans des développeurs juniors, ce n'est donc pas un coût sympathique qu'on s'autorise quand les temps sont bons. C'est la seule façon de garantir qu'il y aura encore quelqu'un capable de comprendre et de corriger l'IA dans cinq ans.
( Et si vous voulez rejoindre la team AXOPEN, on recrute des développeurs juniors ici, donc n’hésitez pas à postuler ;) ! )
Pour nous, pas de débat donc : il faut continuer à miser sur les développeurs juniors pour préparer l’avenir ! Et pour les intégrer correctement dans les entreprises, pas de secret : cela passe surtout par encore plus de formation, et une formation qui évolue : à la croisée entre l’IA et l’humain.
L’IA permet de découvrir facilement le monde du développement, et allège une bonne partie de la syntaxe. Avant, on jonglait entre plusieurs langages, on perdait un temps fou à se demander "comment on fait une boucle déjà, dans celui-là ?". L'algorithmie était là, mais chaque langage ajoutait sa couche de bordel. Cette barrière-là, l'IA l'a fait tomber, et c'est tant mieux.
Mais si l'IA prend en charge une partie de la syntaxe, il faut recentrer la formation sur autre chose : les fondamentaux de l’informatique ! Et cela passe par 2 grandes actions :
Franchement, tout bon développeur le sait, passer quatre heures à regarder une vidéo sur la JVM, ce n'est pas du temps perdu (mais on vous autorise quand même la vitesse x2 haha) ! L'IA sera probablement encore là dans cinq ans, elle va continuer à s'améliorer, et vouloir l'ignorer serait une erreur. Alors, autant apprendre aux développeurs juniors à s'en servir correctement, tôt, et surtout, à cultiver leur plus-value.
On a fait un super article sur le sujet si ça vous dit d’en savoir plus !
Aujourd’hui, le métier de développeur évolue, et avec lui la manière d’apprendre, de transmettre et de monter en compétences. Les développeurs juniors doivent franchir une marche plus haute, plus rapidement que leurs aînés. Les attentes évoluent, et ils doivent désormais apporter une vraie valeur ajoutée, se différencier et sortir du lot.
Mais ça ne signifie pas que les juniors n’ont plus leur place, c’est tout le contraire, l’IA ne remplace pas l’expérience : elle la rend encore plus précieuse. Car si personne ne forme les développeurs de demain, qui guidera les IA dans cinq ans ?
Alors pour nous il ne faut pas s’inquiéter : les développeurs juniors ont encore toute leur place dans les entreprises et dans le monde du travail. Leur rôle est réel, important, et il se construit simplement différemment de celui des générations précédentes.
Reste effectivement à continuer à convaincre les entreprises qui pensent à court terme, et ça, c’est une autre paire de manches !
Coder plus rapidement grâce à l'IA ? Dans un monde où tout va plus vite, la promesse est séduisante : livrer plus tôt et libérer du temps pour ce qui compte vraiment. Sur le court terme, la plupart des développeurs peuvent en témoigner, ça marche. Mais est-ce vraiment une bonne idée sur le long terme ?
Chez AXOPEN, nous souhaitions se brancher sur GitLab pour récupérer la liste des issues pour un certain projet. On s’est donc lancé dans la création d’un connector Gitlab pour Google Data Studio.
Découvrez la planche #27 !