Deux ans après qu’OpenAI a lancé ChatGPT, de plus en plus d’emplois se voient impactés par l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, l’impact de l’IA sur le marché du travail se fait de plus en plus ressentir. Le Royaume-Uni prévoit même des pertes d’emplois massives qui attendront les sept chiffres. Mais cela ne veut pas dire que l’IA ne va pas créer d’emplois. Bien au contraire, on a vu apparaître de nouveaux métiers, notamment le prompt engineering. Tout cela pour dire que malgré les spéculations qui subsistent autour de l’intelligence artificielle, on va tout de même assister à l’émergence de nouvelles opportunités. Raison pour laquelle j’ai créé ce guide des métiers d’IA les plus recherchés et les mieux payés.
À la fin de ce guide, vous verrez que l’IA n’a pas pour finalité de remplacer les travailleurs humains. Mais plutôt d’améliorer leur productivité, tout en leur proposant des outils à la fois avantageux et bénéfiques pour les entreprises.
Voici cependant 5 métiers d’IA les plus demandés et les plus rentables après l’émergence de l’IA avec les compétences requises pour chaque poste. Qui sait, l’un d’entre eux pourrait convenir à vos compétences.
Devenez Data scientist et touchez un salaire de 60 000 €
À titre d’information, l’intelligence artificielle repose en grande partie sur les données. Il faut donc les collecter, les analyser et les nettoyer avant de pouvoir en extraire des informations et les utiliser à bon escient.
C’est là que les data scientists entrent en jeu. Ils ont alors comme attribution d’apporter leur expertise pour trouver des solutions aux entreprises en se basant sur les données qu’ils ont collectées.
Mais pour exercer le métier de data scientist, vous aurez besoin de quelques compétences indispensables.
Notamment des connaissances en langage de programmation. À savoir Python, ainsi qu’une connaissance et une maîtrise des bases de données SQL.
Vous aurez également besoin d’une connaissance approfondie machine learning et en mathématiques appliquées, surtout en statistiques.
Votre capacité à communiquer les résultats de votre analyse est aussi indispensable si vous souhaitez travailler en tant que data scientist.
Si vous respectez ces critères, vous avez plus de chance de faire carrière dans des domaines prometteurs, comme la finance, le commerce, la santé et la technologie, avec un salaire annuel médian de 60 000 €.
Ingénieur en machine learning, un poste clé dans une entreprise d’IA
Outre la data scientist, l’ingénieur en Machine Learning joue un rôle crucial dans le développement de solutions d’intelligence artificielle.
Sa mission principale consiste à créer et déployer des algorithmes sophistiqués permettant aux machines d’analyser les données et de prendre des décisions de manière autonome.
Son expertise s’applique d’ailleurs à des domaines variés, que ce soit l’analyse d’images, l’anticipation des comportements d’achat ou encore l’élaboration de systèmes de recommandation personnalisés.
Mais pour exercer en tant qu’ingénieur en machine learning ou en apprentissage automatique, il est nécessaire de maîtriser plusieurs domaines de compétences.
Une excellente connaissance des langages de programmation comme Python et R est cependant indispensable.
Les fondamentaux en mathématiques et statistiques constituent également un prérequis essentiel, tout comme l’expertise en gestion et analyse de données.
La maîtrise des outils spécialisés en intelligence artificielle quant à elle, notamment TensorFlow et PyTorch, fait aussi partie intégrante du métier d’ingénieur en ML.
En ce qui concerne les débouchés, le marché de l’emploi offre aujourd’hui de nombreuses opportunités, étant donné que de plus en plus d’entreprise commencent à adopter l’IA au sein de leur organisation.
Cela dit, les perspectives d’emploi se trouvent aussi bien dans les jeunes pousses spécialisées en IA que dans les grands groupes technologiques ou les cabinets de conseil.
Pour ce qui est de la rémunération, pour le cas de la France, un ingénieur en machine learning peut toucher un salaire moyen d’environ 65 000 € par an.
Les perspectives de carrière et salaire pour un ingénieur en NLP en France
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ou NLP ? Il s’agit en réalité de l’un des principaux domaines sur lesquels repose l’intelligence artificielle.
C’est également un secteur dans lequel les ingénieurs développent des technologies permettant aux machines d’interagir avec le langage humain. Quels sont alors le rôle d’un ingénieur en NLP ?
Généralement, ce sont ces spécialistes qui vont concevoir des solutions innovantes pour les entreprises.
Il pourrait s’agit d’un algorithme de traduction automatisée ou de production de contenus textuels, comme le cas de YouChat, ChatGPT d’OpenAI, Caude AI et Microsoft Copilot.
Mais pour développer de tels systèmes, il faudra maîtriser certaines technologies. Notamment les RNN ou réseaux neuronaux récurrents, ainsi que l’architecture « Transformer » comme GPT (Generative Pre-Trained Transformer).
À ce stade, un ingénieur en NLP se doit d’avoir une expertise approfondie en développement informatique, particulièrement en Python.
Il va ensuite s’appuyer sur ses connaissances des architectures complexes de traitement du langage et va utiliser couramment des outils spécialisés comme la bibliothèque Transformers dans ses projets.
Et comme le secteur est aujourd’hui en pleine expansion, les entreprises médiatiques, les plateformes sociales et les acteurs du commerce en ligne recherchent activement des ingénieurs en NLP avec des rémunérations annuelles qui varient entre 45 000 et 75 000 €.
Une forte demande d’ingénieur en Big Data en France
Un autre acteur incontournable dans la gestion des données mis à part le data scientist : l’ingénieur en Big Data.
Son rôle consiste en effet à élaborer et à maintenir des infrastructures complexes dédiées à la collecte, au stockage et à l’exploitation d’importants volumes d’informations.
Son quotidien s’articule alors autour de technologies spécialisées, notamment les plateformes Hadoop et Spark, ainsi que les bases de données NoSQL, qui constituent les piliers du traitement des mégadonnées.
Quant aux compétences requises pour devenir ingénieur en Big Data, il va falloir maîtriser les outils spécifiques au Big Data.
En voici quelques-uns : Airflow, Cassandra, Cloudera, Apache Storm, HPCC, Stats iQ et Kafka et Zoho Analytics.
En France, le métier d’ingénieur en Big Data est particulièrement valorisé, avec un salaire annuel moyen de 65 000 €.
Les opportunités professionnelles sont également nombreuses et diversifiées en ce qui concerne ce métier d’IA. En tant qu’ingénieur en Big Data, vous pouvez exercer au sein des géants de la technologie ou des cabinets de conseil spécialisés dans la data.
La demande tend cependant vers la hausse et s’exprime par le besoin grandissant des organisations de gérer et d’exploiter efficacement des volumes de données toujours plus importants.
Découvrez le métier d’ingénieur en apprentissage profond
Un autre métier d’IA bien payé dans le domaine de l’intelligence artificielle : être ingénieur en apprentissage profond.
Les principales attributions d’un ingénieur en apprentissage profond se concentrent généralement sur la création et l’optimisation de réseaux neuronaux complexes.
Mais en devenir un, il faudra une formation approfondie en mathématiques, particulièrement en algèbre linéaire et en analyse tensorielle.
C’est en disposant de ces capacités que vous pourrez concevoir des architectures neuronales performantes.
Il faudra ainsi disposer d’une aptitude à utiliser certains frameworks tels que TensorFlow et PyTorch.
À l’heure actuelle, le métier d’ingénieur en apprentissage profond s’étend de la recherche fondamentale en IA au développement d’applications concrètes. Cela dans des secteurs comme la santé, le transport autonome, la cybersécurité, la finance quantitative et la robotique.
Côté rémunération, si l’on se base sur le marché français, un ingénieur en apprentissage profond, ayant un profil junior, donc en début de carrière, touche annuellement entre 50 000 et 80 000 €.
Nos conseils pour mieux vous préparer à un métier d’IA
Comme dans tous les autres secteurs, se lancer dans l’un de ces métiers d’IA nécessite une approche structurée et dynamique.
Pour maximiser vos chances de succès dans ce secteur, vous devez vous y préparer. Et vous en avez encore le temps puisque la France se confronte encore à un retard au niveau de l’adoption de l’IA.
L’actualisation continue des connaissances est donc primordiale dans ce domaine en perpétuelle mutation.
Il est de ce fait essentiel de vous former régulièrement via des cours spécialisés. Mais aussi de suivre l’actualité du secteur sur notre site et de participer à des sessions de formation pratique.
La constitution d’un portfolio solide représente également un atout majeur pour votre carrière. En développant des projets personnels en IA, vous démontrez concrètement vos compétences aux recruteurs potentiels.
Sinon, vous pouvez toujours vous engager dans des projets open source pour enrichir votre expérience tout en vous permettant de collaborer avec une communauté passionnée.
Sachez tout de même que l’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un secteur particulièrement dynamique. Et elle ouvre la voie à de vastes perspectives professionnelles aux talents désireux d’embrasser cette carrière.
La diversité des métiers en IA permet d’ailleurs à chacun de trouver sa voie selon ses centres d’intérêt et ses compétences spécifiques.
Alors, préparez-vous dès maintenant et n’oubliez pas de vous abonner pour plus de conseils et d’actualité sur le domaine de l’intelligence artificielle.
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