Faut-il enseigner la programmation en 2026 ?

7 avril 2026

Ce n'est pas la même question que "faut-il apprendre à programmer." Ici, le sujet c'est l'institution: les écoles, les universités, les bootcamps, les ministères de l'éducation. Faut-il maintenir le coding dans les curricula? Le remplacer par autre chose? L'adapter? Et si oui, comment?

En 2026, le débat est réel et documenté. Les inscriptions en CS s'effondrent dans certains pays. Les bootcamps ferment. Et en même temps, Harvard intègre l'IA dans CS50 sans supprimer une ligne de Python. La Chine rend l'enseignement IA obligatoire à l'échelle nationale. Purdue exige une "compétence IA" pour tous les diplômés.

Ce rapport compile les positions des chercheurs, des institutions, des organisations internationales, et les données réelles du terrain.

Ce que font les grandes universités

Harvard CS50: s'adapter, pas disparaître

CS50 est le cours le plus suivi sur le campus de Harvard et l'un des MOOCs les plus populaires au monde avec plus de 7,1 millions d'inscriptions. Il n'est pas en train de mourir. Il s'adapte.

Depuis l'été 2023, le cours intègre des outils IA directement dans le cursus: assistant IA 24h/24 ("CS50 Duck"), fonctionnalité "Explain Highlighted Code", outils de review automatique. La version 2026 couvre explicitement le prompt engineering, les LLMs, les transformers et les réseaux de neurones. Le message institutionnel: la programmation reste centrale, mais elle se fait avec l'IA comme outil.

University of Washington: "Coding is dead"

La déclaration la plus remarquée en 2025. Magdalena Balazinska, directrice du Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, a déclaré que "le coding, ou la traduction d'un design précis en instructions logicielles, est mort" parce que l'IA peut désormais s'en charger.

Mais elle nuance immédiatement: "Le vrai travail d'un ingénieur logiciel, c'est de comprendre précisément ce qu'on veut que l'ordinateur fasse pour accomplir une tâche. C'est ce travail créatif et conceptuellement difficile qui demeure."

La réponse institutionnelle de l'UW: encourager les profs à expérimenter l'intégration IA, demander aux étudiants de citer l'IA comme collaborateur dans leurs travaux, préparer des "changements coordonnés" au curriculum.

Stanford: un cours pour lycéens sans coding

Stanford Digital Education a lancé en 2025 un cours pour lycéens ("Exploring Artificial Intelligence", CS 106EA) présenté explicitement comme "pas un cours de programmation." Il couvre le machine learning, les réseaux de neurones, les systèmes génératifs, et l'éthique de l'IA. Le cours est déployé dans des lycées à travers les États-Unis.

Au niveau MBA, le nombre de cours intégrant l'IA est passé d'une vingtaine en 2024-25 à une trentaine en 2025-26.

Purdue: premier établissement US à imposer une compétence IA à la graduation

En décembre 2025, le conseil d'administration de Purdue a approuvé une "AI working competency" comme exigence de diplôme pour tous les étudiants de licence, quelle que soit leur filière. C'est une première nationale aux États-Unis.

La compétence est structurée autour de cinq axes: apprendre avec l'IA, apprendre sur l'IA, faire de la recherche en IA, utiliser l'IA, et "être partenaire" de l'IA. Pas de cours supplémentaire obligatoire: la compétence s'intègre dans les programmes existants. Le provost Patrick Wolfe a insisté sur le terme "compétence opérationnelle" ("working competency") plutôt que "littératie", signalant une ambition applicative, pas juste de sensibilisation.

WashU St-Louis: le major CS, autrefois le plus populaire, s'effondre

En mars 2026, le Student Life de l'Université Washington à Saint-Louis rapportait une baisse de près de 50% dans les cours fondamentaux de CS: le cours "Data Structures" est passé de 350 à moins de 170 étudiants inscrits. Roch Guérin, directeur du département CS, reconnaît une "incertitude considérable sur l'évolution du marché du travail" comme facteur déterminant.

La réponse institutionnelle: développer un master en "AI engineering" et faire pivoter le curriculum vers la pensée algorithmique et les soft skills.

Les chiffres des inscriptions

Les données de l'année 2025-2026 sont documentées par le CRA CERP (Computing Research Association):

Les inscriptions en "computer and information science" ont chuté de 8,1%: la baisse la plus forte de toutes les disciplines
CS spécifiquement a plongé de 11,2% parmi les spécialités informatiques
62% des programmes CS aux États-Unis ont vu une baisse des inscriptions en licence en automne 2025
C'est le premier recul depuis le début des années 2000

Le taux de chômage des jeunes diplômés CS est de 6,1% en 2025, contre environ 3,2% pour les diplômés de philosophie. Les salaires restent parmi les plus élevés: 87 000 dollars/an en début de carrière, contre 58 000 pour la moyenne.

En parallèle, les programmes IA explosent:

En 2025, les États-Unis comptaient 193 programmes de licence en IA (contre 90 en 2024, +114% en un an)
Les masters IA sont passés de 116 à 310 programmes entre 2022 et 2026
UC San Diego a lancé un major IA en automne 2025, avec 150 étudiants dès la première cohorte; objectif 1000 d'ici 2029
L'Université de Floride du Sud a ouvert un "College of AI and Cybersecurity" entier en 2025, avec plus de 3 000 étudiants inscrits dès le premier semestre

La lecture: les étudiants ne fuient pas l'informatique. Ils fuient l'étiquette "CS" au profit de l'étiquette "IA."

L'effondrement des bootcamps

Les bootcamps de coding étaient la manifestation la plus pure du mouvement "learn to code." En 2025-2026, l'effondrement est documenté:

Les inscriptions ont chuté de plus de 50% dans l'ensemble du secteur
2U (l'un des plus grands opérateurs) a annoncé en décembre 2024 l'abandon de son modèle bootcamp au profit de "microcredentials" courtes sur des compétences émergentes. Le segment "Alternative Credentials" a vu une baisse de 23,3% de ses revenus, dont 40% de baisse dans les bootcamps
CodeUp (Austin, Texas) a fermé en janvier 2024, incapable de couvrir ses coûts d'exploitation
Un bootcamp gratuit financé par la ville de Louisville, Kentucky a fermé directement à cause de la disruption IA sur les métiers qu'il enseignait

Le marché des postes juniors a reculé de 30% en un an. Les entreprises embauchent maintenant des profils capables de superviser des systèmes IA plutôt que d'écrire du code de base.

Codecademy et freeCodeCamp ne ferment pas, mais pivotent: freeCodeCamp a lancé un bootcamp GenAI de 65 heures couvrant le prompt engineering, le fine-tuning et la construction d'agents IA. Codecademy intègre un assistant IA dans sa plateforme et propose des cours sur l'API OpenAI.

Les organisations de CS éducation

Code.org et la coalition TeachAI: plus important que jamais

La position de Code.org (qui dirige la coalition TeachAI avec ETS, ISTE, Khan Academy et le World Economic Forum) est ferme: l'émergence de l'IA rend l'enseignement de l'informatique plus important, pas moins. Argument clé: "ceux qui comprennent les concepts informatiques sont capables d'utiliser les outils IA de manière plus efficace."

Le rapport 2025 "State of AI + CS Education" inclut pour la première fois une évaluation état par état des politiques IA. Chiffres clés au niveau K-12 aux États-Unis:

37 États ont adopté des standards CS pour les K-12
20 États exigent que tous les lycées offrent CS
Nevada et Caroline du Sud: CS obligatoire pour obtenir le diplôme de lycée

Raspberry Pi Foundation: position paper de juin 2025

Philip Colligan (CEO, Raspberry Pi Foundation) a publié en juin 2025 un document de position officiel: "Why kids still need to learn to code in the age of AI." Il répond directement aux PDGs tech qui disent le contraire:

"Ces dirigeants ont un intérêt économique à tenir ce discours. C'est non seulement faux, mais dangereux."

Ses cinq arguments:

Il faut des programmeurs humains capables de guider, contrôler et évaluer critiquement les productions de l'IA
Apprendre à coder est un passage obligatoire pour développer la pensée computationnelle: c'est en traversant la difficulté du coding qu'on développe ces compétences
Coder ouvre davantage d'opportunités à l'ère de l'IA
C'est une "littératie" qui donne de l'agentivité dans un monde numérique
Les enfants qui apprennent à coder décideront quelles technologies construire et comment

CSTA: "Reimagine CS Education" (octobre 2024)

La Computer Science Teachers Association a publié en octobre 2024 un rapport pour établir un "consensus communautaire" sur ce que tous les lycéens devraient apprendre en CS, avec des parcours différenciés pour la suite. L'objectif: démocratiser l'accès tout en maintenant la rigueur, et ne plus traiter CS comme une matière optionnelle ou spécialisée.

UNESCO

L'UNESCO a publié en 2025 un rapport titré "Coding is Dead?" qui conclut, sans ambiguité, que l'enseignement de la programmation reste pertinent mais doit évoluer: vers la pensée computationnelle, l'éthique de l'IA, et la capacité à diriger des systèmes automatisés.

Le camp "pensée computationnelle, pas syntaxe"

Jeannette Wing: l'origine du débat

La professeure Jeannette Wing (Columbia University) a posé les bases avec son essai fondateur "Computational Thinking" (2006). Sa thèse: la vraie compétence, c'est la pensée algorithmique, la décomposition de problèmes, l'abstraction. Pas une syntaxe particulière. Elle a été élue à la National Academy of Engineering en 2024 précisément "pour la formulation et la défense de la pensée computationnelle."

Mark Guzdial: l'informatique n'appartient pas au seul département CS

Mark Guzdial (Université du Michigan, auteur de plus de 2 500 articles de blog sur l'enseignement de l'informatique) avance un argument structurel en mars 2025: CS n'a pas le monopole de l'éducation computationnelle.

"L'enseignement informatique pour les non-CS est différent de ce qu'on enseigne aux majors CS. Les scientifiques, les sociologues, les artistes ont tous besoin de savoir programmer, mais leurs besoins diffèrent profondément: ils utilisent des opérations vectorielles, pas des boucles FOR. Les programmeurs non-professionnels sont probablement plus nombreux que les développeurs logiciels traditionnels."

Son programme PCAS (Program for Computing in the Arts and Sciences) est passé de 300 étudiants en 2024 à 700 au printemps 2025.

Andreas Schleicher (OCDE): le coding comme technique éphémère

Le directeur de l'éducation et des compétences à l'OCDE défend depuis 2019 que "le coding n'est qu'une technique de notre temps" et que les enfants qui l'apprennent aujourd'hui diront "Rappelle-moi ce que c'était, le coding" quand ils seront adultes. Il préférerait "enseigner la data science ou la pensée computationnelle plutôt qu'une technique très spécifique d'aujourd'hui."

Le camp "on adapte, on ne supprime pas"

C'est la position majoritaire parmi les chercheurs en CS éducation. Trois arguments principaux:

L'IA ne peut pas superviser ce qu'elle produit si personne ne comprend le code. Craig McNeile (Université de Plymouth): "L'IA devrait être un outil de productivité, pas un remplacement de l'éducation à la programmation." Les LLMs ne peuvent pas encore modifier de manière fiable de grands programmes existants. Ils ne peuvent pas aider à installer des librairies, étape pourtant essentielle en data science.

La nouvelle pédagogie. Le symposium SIGCSE 2025 (Pittsburgh) avait pour thème "Leading the Transformation." Les nouvelles approches discutées: puzzles Parsons personnalisés par IA comme échafaudage, évaluations orales pour contourner la triche, demander aux étudiants d'expliquer à voix haute le code généré par l'IA. La principale recommandation: augmenter l'accent sur les tests (test coverage) pour que les étudiants évaluent le code IA plutôt que de le produire.

CS 2025 ≠ CS 2010. La CSTA et TeachAI ont publié des "priorités d'apprentissage IA" demandant que les étudiants: comprennent comment l'IA fonctionne, utilisent et évaluent critiquement les systèmes IA (y compris leur impact éthique), créent des technologies IA, et résolvent des problèmes innovants avec l'IA.

Les voix pour déprioritiser le coding

Ces positions existent, mais presque aucune ne vient d'un chercheur en CS éducation. Elles viennent principalement des dirigeants de l'industrie tech.

Amjad Masad (CEO Replit), mars 2025: "Je ne pense plus que vous devriez apprendre à coder." À Semafor en janvier 2025: "Nous ne nous soucions plus des codeurs professionnels." Replit a vu ses revenus multipliés par 5 en 6 mois grâce à "Agent", un outil qui génère des applications à partir de langage naturel.

Dario Amodei (CEO Anthropic), mars 2025: l'IA écrira "90% du code" dans "3 à 6 mois." Six mois plus tard, cette prédiction n'avait pas été atteinte. Amodei a clarifié en septembre: "70-80-90% du code est écrit par des modèles IA chez Anthropic et dans certaines entreprises avec lesquelles nous travaillons", sans généraliser au secteur entier.

Andreas Schleicher (OCDE): position sur les langages spécifiques plutôt que sur l'informatique comme discipline (cf. section précédente).

La réaction HackerNews au discours de Masad est documentée (HN #43494023). La réponse la plus citée vient de techpineapple: "N'est-ce pas l'un des meilleurs moyens d'apprendre à penser et à décomposer des problèmes ? C'est comme dire de ne pas apprendre les maths parce qu'on a une calculatrice." Et de littlexsparkee: "Un vendeur de produit IA vante l'IA. Assez transparent."

Philip Colligan (Raspberry Pi) ajoute la dimension des intérêts économiques: si tout le monde dépend d'outils IA pour "coder", les entreprises qui contrôlent ces outils ont un pouvoir structurel considérable sur l'infrastructure numérique mondiale.

Les bénéfices cognitifs: ce que dit la recherche

C'est peut-être l'argument le plus solide en faveur du maintien du coding dans les curricula, et il est souvent sous-utilisé dans le débat public.

Les méta-analyses récentes

Une méta-analyse publiée en 2024 dans Computers & Education (Vol. 210): revue de 19 études, 1 523 participants, testant l'effet d'interventions coding sur les fonctions exécutives des enfants. Résultat: "L'enseignement du coding améliore significativement la résolution de problèmes (effet le plus fort), la planification, l'inhibition et la mémoire de travail (effets plus modérés)."

Une méta-analyse 2025 sur les tout-petits (25 études, 82 tailles d'effet): les interventions coding chez les 3-7 ans produisent "un effet moyen global", avec des améliorations mesurables en connaissance de la programmation, pensée computationnelle, mathématiques et compétences cognitives.

Une étude de 2026 (Frontiers in Psychology): un curriculum coding de 6 mois améliore significativement la pensée computationnelle et les capacités de résolution de problèmes chez des élèves de primaire. "Les tailles d'effet observées démontrent que l'apprentissage du code repose sur un traitement cognitif profond qui va au-delà de l'acquisition de la syntaxe."

La nuance essentielle

Ces bénéfices ne se transfèrent pas automatiquement. La synthèse de l'IBE-UNESCO: "Le transfert doit être facilité et entraîné explicitement, et il nécessite un temps d'enseignement suffisant, des environnements d'apprentissage centrés sur l'étudiant, et une formation des enseignants."

Le débat cognitif dans l'ère IA

Un argument montant dans la communauté HN: apprendre avec l'IA depuis le début empêche le développement des compétences de résistance à la difficulté ("struggle") qui sont précisément ce qui construit le raisonnement algorithmique. Plusieurs commentateurs le formulent clairement: "Il y a une vraie différence entre devoir travailler pour trouver une réponse et recevoir la bonne réponse." La recommandation qui émerge: "Apprendre à programmer sans IA. Apprendre l'ingénierie logicielle. Seulement ensuite, utiliser l'IA."

Perspective internationale

Chine: la plus ambitieuse

La Chine a rendu l'enseignement de l'IA obligatoire à l'échelle nationale dès 2025. Pékin impose au minimum 8 heures d'enseignement IA par an pour tous les élèves du primaire et secondaire. En décembre 2024, le ministère de l'Éducation avait sélectionné 184 écoles pour piloter des modèles de curriculum IA.

Objectif 2030: l'éducation IA comme "norme" dans toutes les écoles primaires et secondaires. Objectif 2035: l'IA intégrée dans les manuels, les examens et les salles de classe à tous les niveaux. Le plan "China Education Powerhouse (2024-2035)" réoriente les universités de recherche vers les disciplines STEM avec des partenariats internationaux.

Inde

La politique éducative nationale indienne 2024-2025 (NEP) intègre l'IA et le machine learning dans le curriculum dès le secondaire. Un concours national de coding pour les classes 2 à 9 (7-14 ans) a été lancé en partenariat avec Discovery Education et Edutech India.

Europe

En 2014 déjà, 12 pays européens avaient la programmation dans leur curriculum (Bulgarie, Chypre, République tchèque, Danemark, Estonie, Grèce, Irlande, Italie, Lituanie, Pologne, Portugal, Angleterre). Le Royaume-Uni a rendu le coding obligatoire dès l'école primaire.

En 2026, l'enseignement du coding et de la pensée computationnelle est intégré dans les curricula obligatoires de: États-Unis, Finlande, Royaume-Uni, Allemagne, Belgique, Pays-Bas, Nouvelle-Zélande, Australie.

Corée du Sud: le contre-exemple

La Corée du Sud a lancé en mars 2025 des manuels IA numériques dans les écoles. Quatre mois plus tard, le programme a été partiellement abandonné. L'Assemblée nationale a reclassé les manuels IA comme "supplémentaires" plutôt que "centraux", les rendant optionnels selon le choix des directeurs d'école. Les critiques des enseignants, des élèves et des parents ont accéléré ce recul.

Le cas français: la NSI en crise structurelle

La spécialité NSI (Numérique et Sciences Informatiques) au baccalauréat général souffre d'une crise structurelle documentée en 2025 par la Société informatique de France:

Seulement 17 061 élèves la suivent jusqu'en terminale (2025), soit 4,5% des élèves
La spécialité a perdu 2 052 élèves en première en 2024
Le taux d'abandon entre première et terminale est de 55% (contre 33% pour les autres spécialités)
Ce taux atteint 64,1% pour les filles
Les filles représentent seulement 15,2% des élèves en NSI
NSI est absente dans un tiers des lycées français

Le problème de fond: la structure concurrentielle du baccalauréat pousse les élèves vers les "anciennes" spécialités de la série S (maths, physique, biologie) qui bénéficient d'un "effet balancier" en faveur des associations traditionnelles (Math+Physique plutôt que Math+NSI). Il n'existe pas d'option informatique intermédiaire: c'est la spécialité complète ou rien.

Le paradoxe: alors que le débat international porte sur "l'IA va-t-elle tuer le coding", en France le problème plus basique est que la spécialité CS n'a jamais vraiment décollé. La crise de l'IA vient s'ajouter à une crise structurelle préexistante.

Synthèse

Ce sur quoi il y a consensus parmi les chercheurs en CS éducation:

La syntaxe seule ne justifie plus d'être l'objectif central
La pensée computationnelle, la décomposition, l'abstraction restent fondamentales
L'IA doit être intégrée dans les curricula, pas ignorée
Les bénéfices cognitifs du coding sont documentés empiriquement

Ce sur quoi les positions divergent:

Faut-il passer par le "coding" pour développer la pensée computationnelle? (Raspberry Pi: oui; Schleicher-OCDE: non)
Le "coding" peut-il être remplacé par du "prompting" dans la formation générale? (consensus académique: non; industrie IA: en partie oui)
À quel niveau scolaire le coding doit-il être obligatoire? (positions très variables selon les pays)

Ce qui est en train de se passer institutionnellement: les universités ne suppriment pas l'informatique. Elles la restructurent: moins de syntaxe, plus de conception; plus d'IA intégrée dans les outils et les évaluations; des diplômes IA qui cannibalisent partiellement les diplômes CS traditionnels. Les bootcamps qui vendaient le coding comme raccourci vers un emploi junior subissent de plein fouet la fermeture de ce marché.

La formulation la plus utile vient peut-être de l'université de Washington: "Le coding est mort, mais l'ingénierie logicielle demeure." Ce qui meurt, c'est la traduction mécanique d'un design en instructions. Ce qui demeure, c'est la capacité à comprendre précisément ce qu'on veut que l'ordinateur fasse. La différence entre les deux est fine. C'est exactement là que le débat pédagogique se joue.