Faire carrière en IA : métiers, compétences et salaires

Faire carrière en IA : métiers, compétences et salaires

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne non seulement les technologies mais aussi le paysage de l’emploi. Avec l’émergence de l’IA générative et des capacités accrues d’analyse et d’automatisation, les métiers relatifs à la data science connaissent des évolutions majeures

Une étude récente de McKinsey a montré que les entreprises utilisant des modèles génératifs augmentent leur efficacité de 35% dans le traitement des contenus complexes. 

Cet article explore les principaux métiers d’ingénierie dans l’IA et la data, en expliquant leurs spécificités et les opportunités salariales qu’ils offrent en 2025.

 

Lire plus : L’intelligence artificielle au service de la santé en 2024 : la prédiction des traitements efficaces

 

Les métiers de l’IA et la data :

 

Data Analyst

Le Data Analyst est un professionnel spécialisé dans l’analyse et l’interprétation des données. Son rôle consiste à transformer des données brutes en informations claires et exploitables, permettant d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise. Grâce à son expertise, il aide à identifier des tendances et des opportunités, tout en contribuant à résoudre des problèmes opérationnels.

  • Rôle : Identifier les tendances dans des données structurées et fournir des recommandations basées sur des analyses approfondies.
  • Mission principale : Apporter des insights actionnables grâce à la visualisation et à l’interprétation des données.
  • Outils techniques: Excel, SQL, Data Viz (Power BI , Tableau, …), Story Telling.
  • Débouchés : Secteurs comme l’e-commerce, la finance et le marketing, avec possibilité d’évolution vers des rôles de Data Scientist ou Responsable BI.

Pour en savoir plus sur le métier de data analyst, consultez cet article détaillé : Lien 

 

Data Scientist

Le Data Scientist est un expert spécialisé dans l’exploration et l’analyse de données complexes. Grâce à ses compétences en modélisation prédictive et en apprentissage automatique, il élabore des modèles statistiques et algorithmiques pour anticiper des tendances et résoudre des problématiques spécifiques

  • Rôle : Développer des modèles algorithmiques pour résoudre des problèmes complexes et anticiper des tendances futures.
  • Mission principale : Exploiter les données pour créer des solutions innovantes basées sur le Machine Learning.
  • Outils techniques : Python, R, TensorFlow, Scikit-learn.
  • Débouchés : Secteurs comme la santé, l’énergie, et la recherche, avec des opportunités de leadership en IA.

Pour en savoir plus sur le métier de Data Scientist, consultez cet article détaillé : Lien

 

Data Engineer

Le Data Engineer est un spécialiste qui se concentre sur la conception, la construction et l’optimisation des systèmes de gestion des données. Il est responsable de créer des pipelines robustes et efficaces pour collecter, stocker et transformer les données, assurant leur disponibilité et leur qualité pour les analystes et scientifiques des données. Grâce à son expertise technique, il joue un rôle central dans l’infrastructure des données d’une organisation.

  • Rôle : Construire et maintenir les pipelines de données pour assurer une accessibilité optimale.
  • Mission principale : Garantir la disponibilité, la fiabilité et la performance des infrastructures de données.
  • Outils techniques : Hadoop, Spark, Azure.
  • Débouchés : Secteurs comme le cloud computing, la logistique et les télécommunications, avec des perspectives vers des rôles de Data Architect.

Pour en savoir plus sur le métier de Data Engineer, consultez cet article détaillé : Lien

 

Autres métiers en IA

En plus des métiers présentés, qui représentent les principaux métiers actuels en entreprise, d’autres métiers liés à l’intelligence artificielle et la data existent comme l’Ingénieur IA, le Machine Learning Engineer,… 

 

Comparaison des métiers en IA

 

CatégorieData AnalystData ScientistData EngineerML Engineer
Focus principalAnalyse et visualisation de donnéesModélisation prédictive et insightsArchitecture et pipelines de donnéesDéploiement de modèles d’IA
Rôle cléTraduire des données en insights exploitablesDévelopper des modèles pour résoudre des problèmes complexesConstruire et maintenir des systèmes de données scalablesTransformer des modèles en solutions opérationnelles
Tâches principalesCollecte, nettoyage, visualisation, création de tableaux de bordConception de modèles, analyse exploratoire, communication des résultatsAutomatisation des flux, optimisation des performancesImplémentation, maintenance, optimisation des modèles
Outils majeursExcel, SQL, TableauPython, TensorFlowHadoop, Spark, AWSTensorFlow, PyTorch
Perspectives d’évolutionResponsable BI, Data ScientistLead Data Scientist, Responsable IAData Architect, Ingénieur CloudLead AI Engineer, Responsable Technique

Cette comparaison met en évidence non seulement les spécificités des rôles, mais également les responsabilités clés et les outils techniques associés. 

 

Pour faire une comparaison plus approfondie entre le Data Scientist et Data Engineer, consultez cet article : Comment choisir entre une carrière de Data Scientist et de Data Engineer | DataScientist.fr

 

Tout savoir sur les métiers de l’IA : Formations, marché de travail et salaires

 

Parcours de formation pour une carrière en IA

Les métiers liés à l’intelligence artificielle, comme ceux de Data Analyst ou de Data Engineer, offrent plusieurs parcours d’accès adaptés aux différents profils et objectifs professionnels. Ces divers parcours montrent une réelle flexibilité dans l’acquisition des compétences nécessaires pour intégrer ces métiers en pleine expansion.

 

La voie classique : la formation initiale

Pour ceux qui préfèrent une approche classique, la formation initiale reste une option solide. Les cycles d’ingénieurs et les masters universitaires, tels qu’un Master en Data Science ou en Intelligence Artificielle, constituent des bases académiques complètes pour acquérir les compétences nécessaires à ces métiers.

 

La voie rapide : les bootcamps intensifs

Pour les personnes en reconversion ou souhaitant intégrer rapidement le marché de l’emploi, les bootcamps intensifs sont une solution idéale.

Ces programmes courts mais intensifs permettent d’acquérir rapidement les compétences techniques et pratiques recherchées par les entreprises.

 

Les certifications : un atout supplémentaire

En complément des deux premières voies, les certifications renforcent l’employabilité des candidats. Elles permettent de valider des compétences spécifiques tout en offrant un avantage concurrentiel sur le marché du travail.

Certifications Microsoft Azure : Formation certifiante reconnue pour maîtriser les outils du cloud et de l’IA (AI-900, AI-102,…)

Découvrez les 5 raisons de se certifier Microsoft pour dynamiser sa carrière : Article

 

Une offre diversifiée accessible à tous

Enfin, pour ceux qui souhaitent découvrir ou approfondir leurs compétences, des plateformes comme DataScientist.fr proposent une multitude de formations gratuites en ligne. Ces ressources sont idéales pour s’initier ou se perfectionner dans des domaines variés de l’IA.

 

Lire plus : L’intelligence artificielle dans le trading Forex : avantages et défis

 

Débouchés et demande sur le marché

Demande actuelle : Une demande en forte croissance

L’essor de l’IA et de l’automatisation intelligente bouleverse les stratégies de recrutement des entreprises, qui recherchent de plus en plus des profils spécialisés en IA générative, analyse avancée, et optimisation des systèmes.

Hausse de la demande : Selon une étude de Gartner, la demande pour les profils en intelligence artificielle a augmenté de 25 % entre 2023 et 2024. Cette croissance est stimulée par l’explosion des projets d’automatisation et l’adoption de systèmes d’analyse avancée.

Investissements massifs : Les entreprises prévoient d’investir près de 300 milliards d’euros dans des projets d’IA d’ici 2027. Les secteurs les plus dynamiques comprennent :

  • La santé : utilisation de l’IA pour la recherche, le diagnostic prédictif et les soins personnalisés.
  • La finance : automatisation des processus financiers, détection de fraude et personnalisation des services bancaires.
  • La logistique : optimisation des chaînes d’approvisionnement et gestion des stocks en temps réel.

 

Salaires :

Les métiers de l’IA offrent des perspectives de carrière particulièrement attractives, avec des opportunités croissantes sur le marché du travail et des rémunérations compétitives. Que ce soit en tant que Data Analyst, Data Scientist, ou encore Machine Learning Engineer, les compétences en IA sont aujourd’hui très recherchées par les entreprises. Les salaires varient en fonction de l’expérience, de la localisation et de la taille de l’entreprise.

  • Fourchettes salariales : 
    • Data Analyst : 40–60 k€/an.
    • Data Scientist : 50–80 k€/an.
    • Data Engineer : 55–85 k€/an.
    • Machine Learning Engineer : 60–90 k€/an.

 

L’évolution des métiers techniques avec l’IA générative

L’IA générative bouleverse les pratiques traditionnelles en ouvrant des perspectives inédites pour le traitement des données non structurées, telles que des images, des vidéos ou des documents textuels. Cette technologie, encore récente, transforme en profondeur les compétences nécessaires pour les professionnels des métiers techniques, notamment dans les domaines de la Data Science et de l’intelligence artificielle.

Nouvelles compétences indispensables pour les Data Scientists

Aujourd’hui, un Data Scientist ne peut plus se contenter des approches statistiques traditionnelles. Il doit être capable de :

  • Maîtriser le prompt engineering : cette discipline consiste à formuler des consignes précises pour maximiser les performances des modèles d’IA générative.
  • Optimiser les modèles LLM (Large Language Models) : en adaptant ces modèles à des cas d’usage spécifiques, un Data Scientist peut déployer des solutions personnalisées et efficaces.
  • Gérer l’éthique et la responsabilité : avec la capacité des modèles génératifs à produire du contenu, la vigilance sur les biais et les risques est cruciale.

Impact sur le paysage technique

  • Accélération des innovations : L’IA générative permet de créer des solutions plus rapidement.
  • Nouveaux champs d’application : Chatbots, génération de contenu, automatisation de processus. Une étude de McKinsey a révélé que les entreprises ayant intégré ces chatbots ont réduit leurs coûts de service client de 20 % tout en augmentant leur taux de satisfaction de 30 %.

 

Faire carrière en IA en 2025 n’est pas seulement prometteur mais également stratégique pour ceux qui souhaitent jouer un rôle actif dans la révolution technologique actuelle. L’évolution rapide des opportunités, notamment dans des domaines tels que l’automatisation intelligente et les solutions éthiques, s’accompagne de défis significatifs comme l’adoption rapide des compétences en IA générative et l’intégration des systèmes IA dans des environnements complexes

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Rédactrice pour Planète Grandes Écoles, j’informe les étudiants afin de les aider tout au long de leur parcours !