# Veille Mensuelle — Devs & Marché Emploi (Playbook 2/2)

## Objectif

Produire chaque mois une veille synthétique sur l'impact AI + agents sur les développeurs, le marché emploi, et l'évolution des rôles.

Cette veille alimente les décisions CTO/Codir sur :
- Stratégie hiring (entry-level vs senior, reskilling)
- Structure équipes (rôles, responsabilités à l'ère agents)
- Compensation (salaires AI-aware vs traditionnel)
- Carrière devs (skills critique, évolution rôles)
- Compétitivité produit (talent retention, attrition risk)

Elle s'adresse à un **CTO/DSI dans une entreprise tech ~100 personnes** qui doit comprendre comment agents impactent sa base talent et adapter sa stratégie.

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## Période analysée

Analyser les **4 dernières semaines** (avant le 1er du mois).

Inclure données plus anciennes si utiles pour trend long-terme (salaires 2024→2026, job postings 6 mois, etc.).

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## Sources à privilégier

Prioriser sources primaires fiables et quantifiées.

**Périmètre : France d'abord, US en complément.** Le marché US précède la France de 6–12 mois et sert de signal avancé, mais les décisions de Philippe se prennent sur le marché FR. Toujours ramener un signal US à sa pertinence pour une boîte tech ~100 personnes en France.

### France (prioritaire)

- **Indeed Hiring Lab France** (hiringlab.org/fr) — job postings, IA dans les offres, salaires, formation. Source FR la plus quantifiée.
- **APEC** (études emploi cadres, salaires tech) — référence FR sur les cadres et ingénieurs.
- **Numeum / Syntec** (baromètres emploi numérique FR)
- **JobTeaser, Welcome to the Jungle** (tendances junior, attractivité)
- **HelloWork / Talent.com** (volumes d'offres FR par métier)
- **Études salaires FR** : Urban Linker, Hays Tech, Robert Half France, Free-Work (freelance/TJM)

### Impact AI / agents sur Devs (cœur du sujet)

- GitHub Octoverse + rapports d'adoption Copilot
- Anthropic — Agentic Coding / Economic Index
- Stack Overflow Developer Survey (adoption IA, sentiment)
- Morgan Stanley, McKinsey / BCG (transformation du travail tech)
- DORA / State of DevOps (productivité et IA)

### US (complément, signal avancé)

- Levels.fyi (tech comp), LinkedIn Salary Insights
- Blind, Reddit r/cscareerquestions (sentiment — opinion, pas data)
- ZipRecruiter, Indeed US (job postings trends)
- HackerRank State of Tech Hiring (exigences de compétences)

### Org design & contexte (à manier avec parcimonie)

- First Round Review, A16Z, Reforge (structure d'équipe, scaling)
- VentureBeat, TechCrunch (annonces hiring / layoffs)

> Règle de diversité (souple) : **croiser au moins 2–3 sources distinctes** par édition. Si une seule source porte la majorité des signaux, le signaler explicitement en tête (« veille mono-source ce mois, à confirmer ») — ne pas maquiller une source unique en diversité via des dates différentes.

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## Critères de Sélection

Ne retenir qu'un sujet s'il répond à **au moins un** de ces critères :

- **Impact direct sur hiring strategy** (salaires, entry-level compression, AI-skill premium)
- **Evidence d'évolution rôles** (seniors → architects, juniors → agent supervisors)
- **Data quantifiée sur marché emploi** (job postings +/–%, salaries, attrition)
- **Trend carrière non-obvie** (skill bifurcation, talent drought, compensation inversion)
- **Impact retention/attrition** (devs leaving for AI-native roles, upskilling investments)
- **Team structure implications** (fewer entry, more senior, what's the ratio now?)
- **Compétitivité talent vs competitors** (AI-native startups pulling talent from incumbents)

### Garder le cap : dev + agents = cœur

Le sujet est **l'impact de l'IA et des agents sur les développeurs et les équipes tech**. Le RH transverse (transparence salariale, formation générale, contrats) est admis **comme contexte**, mais :

- Il ne doit **pas dominer** le Top 5. Vise **au moins 3 signaux sur 5 directement tech/dev/agents** (adoption coding assisté, productivité, compression junior, prime AI-skill, évolution rôles).
- Un signal RH généraliste n'est retenu que s'il a une **implication actionnable pour une équipe tech** — sinon c'est du remplissage. Exemple : « écart de formation salarié/employeur » → garder si lié au reskilling tech ; « contrats temporaires en Espagne » → écarter.
- Test rapide : *« en quoi ce signal change ma façon de recruter / former / structurer mon équipe dev dans les 6 mois ? »* Si pas de réponse, score ≤ 2.

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## Scoring des Informations

Chaque sujet noté **0 à 5** :

| Score | Signification |
|---:|---|
| 5 | À intégrer dans hiring/org strategy immédiatement |
| 4 | Très pertinent, impacts long-terme (6–12 mois) |
| 3 | Pertinent mais secondaire, observer trend |
| 2 | Bruit potentiel ou spéculatif |
| 1 | Marketing ou hors sujet |
| 0 | À ignorer |

**Ne conserver que scores 4–5**, sauf si trend contraire à hypothèses (red flag).

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## Format de Sortie Attendu

Créer une note Markdown dans :

```text
80-sources/marche-emploi/YYYY-MM-01-veille-emploi-devs.md
```

Exemple : `80-sources/marche-emploi/2026-05-01-veille-emploi-devs.md`

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## Modèle de Note à Produire

**Frontmatter obligatoire** en tête de note :

```yaml
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type: veille
domaine: marche-emploi
date: YYYY-MM-01
periode: "YYYY-MM"
sources_count: <nombre de sources distinctes>
tags: [veille, emploi, devs, ia]
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```

Sections attendues :
- Synthèse exécutive (pour Codir, 5–10 lignes)
- Top 5 signaux **avec score 0–5 affiché** (≥ 3 sur 5 centrés dev/agents)
- Impacts par rôle (Devs juniors, Devs seniors, Leads, PMs, CTOs)
- Data quantifiée + trends
- Implications pour hiring strategy / team structure / compensation policy
- Actions recommandées (recrutement, upskilling, org design)
- Questions à creuser
- Sources avec dates **et nom de l'éditeur** (pas que l'URL)

**Anti-redondance** : un fait n'apparaît qu'une fois en donnée brute. Les sections suivantes l'exploitent (implication, action), elles ne le re-citent pas. Si la note dépasse ~120 lignes à partir de < 5 sources, c'est du gonflage — couper.

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## Règles de Rédaction

- Écrire en **français avec accents corrects** (é, è, à, ç…). Une note sans accents (« marche », « competences ») est non conforme — à corriger avant publication.
- **Prioriser data quantifiée** : chiffres > opinions (Blind reviews = opinion, salaires Levels = data)
- Distinguer **fait établi** vs **trend émergent** vs **spéculation**
- Signaler les **incertitudes** explicitement
- Citer les sources primaires (pas aggregators)
- Éviter "soft skill" buzzwords : "leadership", "culture fit" = flou. Préférer : "agent orchestration", "systems design", "scope ownership"
- **Toujours proposer action concrète** : "salaires +15% AI-aware" = action = remonter salaire entry AI-track
- Ne pas être exhaustif : filter par pertinence CTO/Codir
- Tone = direct, fact-based, occasionally challenging (si trend est contre vos assomptions, le signaler)

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## Cadence et Temps d'Exécution

**Quand :** 1er du mois, matin
**Durée estimée :** 60–90 min total
- Scan sources (30 min)
- Rédaction + analyse (45 min)
- Review + publication (15 min)

**Ou :** Faire en 2 sessions (30 min scan jeudi, 60 min rédaction samedi)

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## Checklist d'Exécution

- [ ] **FR** : parcourir Indeed Hiring Lab France (offres, IA, salaires, formation)
- [ ] **FR** : checker un baromètre cadres/tech (APEC, Numeum, étude salaires Urban Linker/Hays)
- [ ] **Dev/agents** : GitHub Octoverse / adoption Copilot, Stack Overflow Survey, Anthropic Economic Index
- [ ] **Macro** : 1–2 articles Morgan Stanley / McKinsey / BCG (transformation travail tech)
- [ ] **US (complément)** : Levels.fyi ou LinkedIn pour signal salaire avancé
- [ ] Chercher "marché emploi développeur France 2026" + "AI agents developer impact 2026"
- [ ] Vérifier diversité : **≥ 2–3 sources distinctes**, sinon le signaler en tête
- [ ] Noter top 5 signaux + **scores affichés** (≥ 3 centrés dev/agents)
- [ ] Rédiger note avec frontmatter + impacts par rôle
- [ ] Proposer 3–5 actions concrètes
- [ ] Relire : accents corrects, pas de redondance, < ~120 lignes si peu de sources
- [ ] Publier dans `80-sources/marche-emploi/`

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## Pièges à Éviter

- **Hype vs reality** : Beaucoup de bruit sur "AI eliminates devs" (faux). Prioriser data quantifiée.
- **Selection bias** : LinkedIn et Blind surreprésentent SV et senior devs. Adapter pour réalité France.
- **Lag dans data** : Salaires Levels = 3 mois old. Expliquer quand utilisant.
- **Corrélation ≠ causalité** : Si junior hiring ↓ et Copilot adoption ↑, ne pas assumer causalité (peut être cyclique economique).
- **Too prescriptive** : Veille ≠ stratégie. Proposer observations + actions, pas décisions (Codir decide).
- **Forgot soft context** : Embauches tech ≠ que skill; culture, mission, startup/scale aussi compte. Nuancer.
- **Fausse rigueur mono-source** : restreindre à « < 3 mois » ou à une seule source bien documentée n'est *pas* de la rigueur si ça sacrifie la diversité et la pertinence. Une veille honnête à partir d'une seule source le dit ; elle ne multiplie pas les dates d'une même source pour simuler du croisement.
- **Dérive RH** : si le Top 5 parle surtout de transparence salariale / formation générale et pas de dev ni d'agents, la veille a raté sa cible — recentrer (voir « Garder le cap »).

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## Exemple Tempo (Dimanche 1er du mois)

```
09:00–09:30  : Scan LinkedIn Salary + Levels.fyi trends
09:30–10:00  : Lire Blind posts (sentiment) + GitHub Octoverse
10:00–10:30  : McKinsey/Morgan Stanley report skim + ZipRecruiter
10:30–11:15  : Rédiger note veille + impacts
11:15–11:30  : Formatter + publier
```

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## Lien avec Veille Tech & IA Hebdo

- **Veille Tech & IA (hebdo)** = "what tools/frameworks shipped, impacts teams accel"
- **Veille Emploi Devs (mensuel)** = "what's happening to career, hiring, talent, org"

Deux lenses différentes : tech + business. Complementaires, pas redondant.

Exemple :
- Tech veille : "Claude Managed Agents dreaming shipped" → devs use it
- Emploi veille : "AI-savvy devs earn +$25K, entry-level hiring –45%" → hiring strategy changes
