Logiciel embarqué et IoT
ISCO-08 2152, 2512Ingénieur logiciel embarqué, Ingénieur firmware, Développeur IoT, Ingénieur validation logiciel embarqué, Ingénieur connectivité, Architecte logiciel embarqué
Effectif nécessaire, en ETP
Compétences IA cibles
niveau 1 à 4Compétences métier
Se renforcent
- Architecture embarquée sous contraintes mémoire et énergie
- Cybersécurité des produits connectés
- Revue et test du code généré par l'IA
- Intégration matériel et protocoles de communication
- Sûreté de fonctionnement (CEI 61508)
Se déprécient
- Écriture de pilotes et de code standard
- Rédaction manuelle des tests unitaires
- Documentation du code
- Débogage de premier niveau
Les transformations attendues
Les outils de génération de code écrivent déjà une bonne part du code courant d'une équipe embarquée : pilotes de périphériques, configuration des piles de communication, tests unitaires, documentation. Ils aident aussi à comprendre des firmwares anciens que personne n'a touchés depuis longtemps. Les gains restent moindres que dans le web, car le code doit tenir dans des contraintes mémoire et temps réel serrées et être validé sur le matériel.
Le métier se déplace vers l'architecture, l'intégration et la sécurité. La réglementation sur les produits connectés impose des mises à jour sécurisées et une gestion des vulnérabilités sur toute la vie du produit, un travail que l'IA ne supprime pas. Le bon ingénieur embarqué relira le code généré avec méfiance, connaîtra bien le matériel et saura ce qui rend un relais de protection ou un automate de bâtiment sûr sur le terrain.
- 2026-2027
- Génération de code pour pilotes, tests et documentation au quotidien.
- 2028-2030
- Des agents enchaînent tests et intégration, les ingénieurs valident sur le matériel.
- 2031+
- Moins de développeurs juniors, plus d'architectes et de spécialistes cybersécurité produit.
Les développeurs firmware juniors apprenaient le matériel en écrivant des pilotes, ce que fait désormais l'IA. Sans tutorat organisé sur cartes réelles, les entreprises manqueront d'ingénieurs capables de déboguer au niveau matériel. Voir l'effet démographique ci-dessous.
Et si vous recrutiez moins de juniors ?
Les seniors de 2036 sont les juniors que vous recrutez aujourd'hui.
Paramètres avancés modifié
2026 2036
The AI Cookbook 2026
Le guide d'albert pour dépasser le bruit autour de l'IA générative et en faire des décisions sur les effectifs.
- Ce que l'IA change vraiment dans les métiers et les compétences
- Pourquoi la filière junior compte plus que la plupart des entreprises ne le pensent
- Comment intégrer l'IA dans la planification des effectifs

Faites tourner ces scénarios sur vos vrais effectifs
Diagnostic Impact IA : 6 à 8 semaines, vos données dans albert, trois scénarios chiffrés et la pyramide projetée pour chaque famille de métiers.
Comment les chiffres sont construits
Chaque chiffre d'effectif combine quatre hypothèses. Trois sont pré-remplies à partir de la recherche publique et des valeurs de la famille. Le plafond stratégique, c'est vous qui le fixez.
Pyramide d'expérience
Un modèle de flux à trois niveaux d'expérience dans le métier. Les taux de promotion et de départ sont calés pour que la pyramide actuelle reste stable sans changement de recrutement : l'écart affiché vient uniquement de la baisse du recrutement junior.
Sources
- International Labour OrganizationGenerative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure (2025)
- ILO datasetTask-level GenAI exposure scores by ISCO-08 occupation
- AnthropicAnthropic Economic Index (June 2026 release, April and May 2026 usage data)
- Stanford Digital Economy LabCanaries in the Coal Mine? Six facts about the recent employment effects of AI