L'IA transforme le travail technologique, mais les pertes d'emplois et les écarts de confiance persistent malgré l'adoption croissante. AI is transforming tech work, but job losses and trust gaps persist despite rising adoption.

Une nouvelle étude de Google révèle que 90 % des travailleurs de la technologie utilisent l'IA au travail, soit 14 % de plus que l'an dernier, principalement pour le codage, la documentation et le débogage, avec des outils comme Gemini Code Assist largement adoptés par les équipes d'ingénierie. A new Google study finds 90% of tech workers globally use AI at work, up 14% from last year, primarily for coding, documentation, and debugging, with tools like Gemini Code Assist widely adopted across engineering teams. Malgré une utilisation élevée, la confiance dans le code généré par l'IA demeure mitigée, avec seulement 20 % exprimant une confiance forte et des améliorations minimales signalées dans la qualité du code. Despite high usage, trust in AI-generated code remains mixed, with only 20% expressing strong confidence and minimal reported improvements in code quality. Les experts notent que l'IA est capable de tâches complexes mais qu'elle nécessite toujours une surveillance humaine. Experts note AI is capable of complex tasks but still requires human oversight. Ce changement coïncide avec une forte baisse des listes d'emplois dans les logiciels, qui ont diminué de 71 % depuis le début de 2022, et une hausse du chômage parmi les diplômés en informatique récents, dépassant les taux dans certains domaines des sciences humaines. The shift coincides with a sharp decline in software job listings—down 71% since early 2022—and rising unemployment among recent computer science graduates, surpassing rates in some humanities fields. Bien que l'IA soit perçue comme automatisant le travail répétitif, les préoccupations persistent au sujet du déplacement d'emplois, des lacunes dans les compétences et des hype de l'industrie qui conduisent à l'adoption. While AI is seen as automating repetitive work, concerns persist over job displacement, skill gaps, and industry hype driving adoption. Les entreprises et les startups technologiques continuent de se concurrencer pour offrir des outils de codage de l'IA, mais le succès à long terme dépend de changements de processus plus larges, de formation et de valeur prouvée au-delà des programmes pilotes. Tech companies and startups continue competing to offer AI coding tools, but long-term success depends on broader process changes, training, and proven value beyond pilot programs.