État de l'écosystème des développeurs 2025 est un rapport public. Son contenu ne peut être utilisé qu'à des fins non commerciales, comme décrit ici.
Nous avons pris en compte les réponses incomplètes uniquement lorsque la question sur l'utilisation des langages de programmation avait reçu une réponse. Nous avons également utilisé un ensemble de 34 critères pour identifier et exclure les réponses suspectes, notamment :
L'enquête de cette année comprenait 585 questions.
Nous présentons certaines questions aux participants en fonction des réponses qu'ils ont données précédemment. Par exemple, les questions concernant Go ne sont présentées qu'aux développeurs ayant en premier lieu déclaré utiliser Go. De plus, afin de réduire le temps requis pour répondre au questionnaire, les questions de certaines sections sont posées de façon aléatoire.
En moyenne, les participants ont passé 30 minutes à répondre au questionnaire de l'enquête. Nous avons déjà simplifié le processus et souhaitons l'améliorer encore pour l'année prochaine.
Nous avons communiqué sur l'ouverture de l'enquête via des annonces sur Google, X, Facebook, Instagram, Reddit, Quora, BilliBilly, MaiMai, Zhihu, dev.to, Codezine, TLDR, IT Media et les propres canaux de communication de JetBrains. Nous avons également publié des liens vers des groupes d'utilisateurs et canaux de la communauté tech, et avons demandé aux participants de partager l'enquête avec leurs pairs.
Nous avons collecté des échantillons suffisamment importants provenant de 19 régions géographiques. Les 11 pays comptant le plus de développeurs (Allemagne, Brésil, Canada, Chine, Corée du Sud, Espagne, États-Unis, France, Inde, Japon et Royaume-Uni) ont formé leurs propres régions individuelles. Les autres pays ont été regroupés en huit régions supplémentaires comme suit :
Pour chaque région, nous avons collecté au moins 300 réponses provenant de développeurs qui ont eu accès au questionnaire via une publicité en ligne ou le partage du lien de l'enquête par l'une de leurs connaissances.
Nous avons pondéré les réponses en fonction de leur source. Comme jeu de données de référence, nous avons utilisé les réponses recueillies sur des canaux externes moins biaisés envers les utilisateurs de JetBrains, tels que les publicités payantes sur X, Facebook, Instagram, Quora, et les recommandations. Ensuite, pour chaque répondant, nous avons appliqué une procédure de pondération en trois étapes pour produire une vision plus équilibrée de la population mondiale des développeurs.
Dans un premier temps, nous rassemblons les réponses recueillies auprès des développeurs des différents pays. Nous appliquons ensuite à ces données nos estimations des populations de développeurs professionnels dans chaque pays.
Nous prenons en compte les réponses des développeurs professionnels et des étudiants en programmation occupant un emploi ayant eu connaissance de l'enquête via des annonces et publicités publiées sur plusieurs réseaux sociaux dans les 19 régions, ainsi que les réponses des personnes ayant eu accès à l'enquête via un partage de lien par un ami ou collègue. Les réponses sont pondérées en fonction de nos estimations des populations de développeurs professionnels dans ces 19 régions. Nous veillons ainsi à ce que la répartition des réponses reste cohérente avec les estimations du nombre de développeurs professionnels dans chaque pays.
Dans un deuxième temps, nous appliquons une proportion d'étudiants et de personnes sans emploi de 17 % dans chaque pays. Nous procédons ainsi afin de maintenir la cohérence avec la méthodologie de l'année précédente, car c'est la seule estimation de ces populations dont nous disposons.
À ce stade, nous obtenons une répartition des réponses provenant de sources externes pondérées à la fois par région et par statut professionnel.
La troisième étape a été plutôt complexe car elle impliquait des calculs obtenus en résolvant des systèmes d'équations. Nous avons pris les réponses pondérées et, pour les développeurs de chaque région, en plus de leur situation professionnelle, nous avons calculé les parts de chacun des plus de 30 langages de programmation et la proportion des personnes ayant répondu « J'utilise actuellement des produits JetBrains » et « Je n'ai jamais entendu parler de JetBrains ou de ses produits ». Ces parts sont devenues des constantes dans nos équations.
L'étape suivante a consisté dans l'ajout de deux autres groupes de réponses provenant d'autres sources : les canaux de communication internes de JetBrains, tels que nos comptes sur les réseaux sociaux et notre panel de recherche, ainsi que des campagnes publicitaires sur les réseaux sociaux ciblant les utilisateurs de langages de programmation spécifiques.
Nous avons composé un système avec plus de 30 équations linéaires et inégalités décrivant les éléments suivants :
Afin de résoudre ce système d'équations en minimisant la variance des coefficients de pondération (ce qui est essentiel !), nous avons utilisé la méthode duale de Goldfarb et Idnani (1982, 1983), qui nous a permis de rassembler et de calculer les coefficients de pondération individuels optimaux pour les 24 534 participants au total.
Malgré ces mesures, certains biais peuvent persister, les utilisateurs de produits JetBrains étant généralement plus enclins à participer à notre enquête. Cette année, nous avons également corrigé cela en réduisant leur représentation dans le jeu de données de 10 %, c'est-à-dire en multipliant leur part des réponses par 0,9.
Bien que nous mettions tout en œuvre pour contrôler la distribution de l'enquête et appliquer une pondération intelligente, les communautés et l'écosystème du développement évoluent constamment, il n'est donc pas possible d'éliminer totalement le risque d'éventuelles fluctuations de données.