pkm/40-playbooks/veille-mensuelle-emploi-devs.md
Philippe 92946d3203 feat: Add new templates for tech and employment monitoring reports
- Created a new tech and AI monitoring report template for weekly updates.
- Added an employment and developer trends report template to analyze market conditions.
- Updated CLAUDE.md to include new directories for sources and templates.
- Introduced a detailed structure for capturing key signals, OKR alignment, and actionable insights.
2026-05-11 23:34:59 +02:00

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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.


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.).


Sources à privilégier

Prioriser sources primaires fiables et quantifiées :

Emploi & Salaires

  • LinkedIn Salary Data / Salary Insights
  • Levels.fyi (tech comp data)
  • Blind (engineer sentiment)
  • Glassdoor (employer reviews + salary)
  • ZipRecruiter (job postings trends)
  • Indeed (US hiring trends)
  • Stack Overflow Developer Survey (annual)
  • GitHub Octoverse (developer activity + sentiment)

Impact AI sur Devs

  • GitHub's annual Copilot adoption reports
  • Anthropic's Agentic Coding Trends Report (annual)
  • OpenAI usage reports + API trends
  • Morgan Stanley research (AI impact on dev jobs)
  • McKinsey / BCG reports (tech labor transformation)
  • CNN Business, Rest of World (popular coverage)

Skills & Certification

  • O'Reilly Learning Platform data (skill trends)
  • Coursera/Udemy trends (skill demand)
  • LinkedIn Skills Index (most-searched skills)
  • HackerRank State of Tech Hiring (skill requirements)

Market & Product Strategy

  • VentureBeat (hiring patterns in tech)
  • TechCrunch (hiring announcements, layoffs)
  • Blind / Reddit r/cscareerquestions (sentiment, real data)
  • Dice / Robert Half (IT salary guide)

Team Dynamics & Org Design

  • First Round Review (org design, scaling teams)
  • A16Z blog (team structure + growth)
  • Reforge articles (product, management lessons)

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)

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 (612 mois)
3 Pertinent mais secondaire, observer trend
2 Bruit potentiel ou spéculatif
1 Marketing ou hors sujet
0 À ignorer

Ne conserver que scores 45, sauf si trend contraire à hypothèses (red flag).


Format de Sortie Attendu

Créer une note Markdown dans :

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

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


Modèle de Note à Produire

Respecter le template : 99-templates/note-veille-emploi-devs.md (à créer)

Template inclut sections :

  • Synthèse exécutive (pour Codir, 510 lignes)
  • Top 5 signaux (salaires, hiring, skills, sentiment, team structure)
  • Impacts par rôle (Devs juniors, Devs seniors, Leads, PMs, CTOs)
  • Data quantifiée + trends
  • Implications pour hiring strategy
  • Implications pour team structure
  • Implications pour compensation policy
  • Actions recommandées (recrutement, upskilling, org design)
  • Questions à creuser
  • Sources avec dates

Règles de Rédaction

  • Écrire en français.
  • 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)

Cadence et Temps d'Exécution

Quand : 1er du mois, matin Durée estimée : 6090 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)


Checklist d'Exécution

  • Parcourir LinkedIn Salary Data (US + émergent pays)
  • Consulter Levels.fyi trends (comp evolution)
  • Lire Blind posts du mois (sentiment engineer, attrition signals)
  • Checker GitHub Octoverse data (participation, language trends)
  • Lire 23 articles Morgan Stanley / McKinsey (macro trends)
  • Scan ZipRecruiter job postings (trends titres, skills, demand)
  • Chercher "AI agents developer impact 2026" + "dev job market 2026" (news)
  • Noter top 5 signaux + scores
  • Rédiger note avec impacts par rôle
  • Proposer 35 actions concrètes
  • Publier dans 80-sources/marche-emploi/

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.

Exemple Tempo (Dimanche 1er du mois)

09:0009:30  : Scan LinkedIn Salary + Levels.fyi trends
09:3010:00  : Lire Blind posts (sentiment) + GitHub Octoverse
10:0010:30  : McKinsey/Morgan Stanley report skim + ZipRecruiter
10:3011:15  : Rédiger note veille + impacts
11:1511:30  : Formatter + publier

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