Quels sont les métiers de l’intelligence artificielle ?

Cet article présente les principaux métiers de l’IA, les missions, les compétences requises, les formations recommandées, ainsi que les opportunités d’évolution dans ce secteur en plein essor.

Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer)

L’ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer) est un expert qui joue un rôle clé dans la conception, le développement et le déploiement des modèles d’apprentissage automatique.

Les formations recommandées pour exercer ce métier incluent :

• Master ou Doctorat en Informatique, Mathématiques, Statistiques ou domaine connexe
• Spécialisation en Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Data Science
• Certification en Machine Learning (ex : TensorFlow Developer Certificate)

Missions principales

L’ingénieur ML doit analyser et préparer minutieusement les données qui serviront à entraîner les modèles. Il doit ensuite concevoir et implémenter les algorithmes les plus adaptés en fonction des problématiques à résoudre.

Une fois les modèles créés, l’Ingénieur ML s’attache à optimiser en continu leurs performances en ajustant les paramètres et en testant différentes approches. Enfin, il assure l’intégration des modèles dans des applications ou des systèmes concrets pour permettre leur utilisation dans des conditions réelles.

Compétences requises

• Expertise en programmation, notamment en Python, R, Java et C++
• Maîtrise des bibliothèques et frameworks de Machine Learning comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
• Solides connaissances en statistiques, probabilités et algèbre linéaire
• Aisance en manipulation et analyse de données (SQL, NoSQL)
• Capacités d’analyse et de résolution de problèmes complexes
• Rigueur, esprit logique et sens du détail
• Curiosité intellectuelle et veille permanente sur les dernières avancées du domaine
• Esprit d’équipe, qualités relationnelles et pédagogiques pour vulgariser des concepts techniques
• Connaissance des méthodes Agiles et des bonnes pratiques de développement logiciel
• Anglais courant indispensable, une deuxième langue est un plus

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives de carrière sont très prometteuses dans ce domaine en pleine expansion. L’Ingénieur en apprentissage automatique peut évoluer vers des postes de Lead ML Engineer, Architecte IA ou Data Scientist. Et pour explorer d’autres métiers de l’IA en profondeur comme le consulting en IA, visitez notre page dédiée : Que fait un consultant en intelligence artificielle ?

En termes de rémunération, le salaire d’un Ingénieur en apprentissage automatique varie selon l’expérience et le lieu de travail. En France, la fourchette se situe généralement entre 40 000 € et 80 000 € bruts par an.

Ingénieur de prompt (Prompt Engineer)

L’Ingénieur de prompt est un spécialiste qui conçoit et optimise les instructions données aux modèles de langage pour générer du texte.

Les formations recommandées pour ce métier incluent :

• Master ou Doctorat en Informatique, Mathématiques, Statistiques ou domaine connexe
• Spécialisation en Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Data Science
• Certification en Machine Learning (ex : TensorFlow Developer Certificate)

Missions principales

Les missions principales de l’Ingénieur de prompt sont variées et stratégiques. Tout d’abord, il doit développer une compréhension approfondie des capacités et des limites des modèles de langage qu’il utilise.

Cette expertise lui permet de rédiger des prompts clairs, précis et efficaces, véritables “recettes” pour obtenir les résultats souhaités. Il s’agit d’un art subtil nécessitant de trouver le bon équilibre entre directivité et flexibilité. L’Ingénieur de prompt passe ensuite un temps conséquent à tester et affiner ses créations, dans une démarche d’amélioration continue de la qualité et de la pertinence des réponses générées.

Enfin, loin d’être isolé dans sa tour d’ivoire, il collabore étroitement avec les équipes produit et métier pour intégrer de façon fluide ses prompts dans des applications concrètes, au service des utilisateurs finaux.

Compétences requises

• Excellentes capacités rédactionnelles et de communication
• Connaissance des principes et techniques du traitement du langage naturel (NLP)
• Maîtrise des outils et frameworks de développement de modèles de langage (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face)
• Rigueur, esprit analytique et sens du détail
• Créativité et capacité à penser “out of the box”
• Solides bases en linguistique et en sciences cognitives
• Compréhension des enjeux métier et des besoins utilisateurs
• Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes
• Maîtrise de l’anglais, langue prédominante dans le domaine
• Esprit d’équipe et de collaboration pluridisciplinaire

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

L’Ingénieur de prompt est un métier émergent avec de belles perspectives. Il peut évoluer vers des postes de Lead Prompt Engineer, NLP Architect ou Conversational Designer.

Le salaire d’un Ingénieur de prompt varie selon l’expérience et le secteur d’activité. En France, la fourchette se situe généralement entre 45 000 € et 70 000 € bruts par an.

Ingénieur en vision par ordinateur (Computer Vision Engineer)

L’Ingénieur en vision par ordinateur est un expert qui développe des systèmes capables d’analyser et de comprendre des images et des vidéos.

Pour devenir Ingénieur en vision par ordinateur, les formations recommandées sont :

• Master ou Doctorat en Informatique, Mathématiques appliquées, Traitement du signal ou domaine connexe
• Spécialisation en Vision par Ordinateur, Imagerie numérique ou Intelligence Artificielle
• Projets personnels et participation à des challenges (Kaggle, CVPR, ICCV)

Missions principales

Les missions de l’Ingénieur en vision par ordinateur sont à la fois techniques et appliquées. Il est chargé de concevoir et d’implémenter des algorithmes sophistiqués pour analyser, traiter et interpréter les images et les vidéos. Cela inclut le développement de modèles de deep learning capables de reconnaître des objets, de segmenter des scènes, de suivre des éléments en mouvement, et bien plus encore.

Son objectif est d’optimiser en permanence les performances et la robustesse de ces systèmes de vision, en explorant de nouvelles approches et en affinant les architectures existantes.

Mais son rôle ne s’arrête pas là : il doit aussi veiller à intégrer ces systèmes dans des applications concrètes, qu’il s’agisse de véhicules autonomes, de solutions de vidéosurveillance, d’outils d’aide au diagnostic médical ou de contrôle qualité industriel.

L’Ingénieur en vision par ordinateur est donc un véritable pont entre la recherche fondamentale et l’innovation appliquée.

Compétences requises

• Maîtrise des langages de programmation (Python, C++, Java)
• Expertise en traitement d’images et en vision par ordinateur
• Connaissance approfondie des architectures de deep learning (CNN, RNN, YOLO, SSD, Faster R-CNN, etc.)
• Solides bases en mathématiques (algèbre linéaire, calcul matriciel, géométrie projective, optimisation)
• Rigueur, esprit logique et sens du détail
• Capacité à résoudre des problèmes complexes de façon innovante
• Maîtrise des bibliothèques de vision par ordinateur (OpenCV, PIL, scikit-image)
• Connaissance des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)
• Compétences en traitement de données (NumPy, Pandas) et en visualisation (Matplotlib, Plotly)
• Expérience en développement de pipelines de traitement d’images et de vidéos
• Compréhension des enjeux de performance, de passage à l’échelle et de déploiement
• Veille technologique et scientifique constante dans un domaine en rapide évolution
• Capacités de communication et de vulgarisation pour collaborer avec des profils variés

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives de carrière sont excellentes, avec de nombreuses applications dans des secteurs variés. L’Ingénieur en vision par ordinateur peut évoluer vers des postes de Lead CV Engineer, Architecte IA ou chercheur en vision.

Le salaire varie selon l’expérience et le secteur, avec une fourchette généralement comprise entre 45 000 € et 90 000 € bruts par an en France.

Ingénieur cloud IA (AI Cloud Engineer)

L’Ingénieur cloud IA est un expert qui conçoit, déploie et gère des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements cloud. Son rôle est crucial pour permettre aux entreprises de tirer pleinement parti de la puissance du cloud computing pour leurs projets d’intelligence artificielle.

Pour devenir Ingénieur cloud IA, les formations recommandées incluent :

• Master ou Doctorat en Informatique, Data Science, Cloud Computing ou domaine connexe
• Certifications cloud (AWS Certified Solutions Architect, Azure AI Engineer, GCP Professional ML Engineer)
• Veille technologique et projets personnels pour se familiariser avec les outils et frameworks

Missions principales

Les missions de l’Ingénieur cloud IA sont variées et stratégiques. Il est chargé de concevoir des architectures cloud robustes et évolutives, capables de supporter des applications IA gourmandes en ressources. Il développe et déploie des modèles de machine learning et de deep learning dans cet environnement distribué, en veillant à leur performance et à leur sécurité. 

L’optimisation est au cœur de son activité : il doit constamment trouver le meilleur équilibre entre performances, coûts et disponibilité des services IA dans le cloud. Enfin, il assure la maintenance, la mise à jour et la supervision de ces infrastructures complexes pour garantir leur bon fonctionnement et leur évolutivité dans le temps.

Compétences requises

• Maîtrise des plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
• Expertise en architecture de systèmes distribués et en conteneurisation (Docker, Kubernetes)
• Connaissance des frameworks et outils de machine learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Solides compétences en programmation (Python, Java, C++)
• Expérience en gestion de bases de données (SQL, NoSQL)
• Rigueur, sens de l’organisation et esprit d’équipe
• Maîtrise des outils de déploiement et d’orchestration (Ansible, Terraform, Helm)
• Connaissance des principes DevOps et des méthodologies agiles
• Compétences en monitoring et en observabilité (Prometheus, Grafana, ELK)
• Expérience en sécurisation des infrastructures cloud et des applications IA
• Capacité à optimiser les coûts et les performances dans le cloud
• Connaissance des services managés IA des cloud providers (Amazon SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI)

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives de carrière sont très prometteuses, le cloud et l’IA étant deux domaines en pleine expansion. On estime qu’en moyenne, 75 % des entreprises travaillant sur des projets IA utilisent le cloud pour leurs projets d’apprentissage automatique.

L’Ingénieur cloud IA peut évoluer vers des postes de Cloud Architect, Data Engineer ou ML Ops Engineer.

Le salaire varie selon l’expérience et l’entreprise, avec une fourchette généralement comprise entre 50 000 € et 90 000 € bruts par an en France.

Ingénieur en cybersécurité IA (AI Cybersecurity Engineer)

L’Ingénieur en cybersécurité IA est un expert qui conçoit et déploie des solutions d’intelligence artificielle pour protéger les systèmes informatiques contre les cybermenaces. Son rôle consiste à développer des modèles de machine learning capables de détecter et prévenir les attaques, tout en assurant la sécurité et la fiabilité de ces systèmes d’IA.

Pour devenir Ingénieur en cybersécurité IA, les formations recommandées sont :

• Master en Cybersécurité, Sécurité des Systèmes d’Information ou Intelligence Artificielle
• Spécialisation en Machine Learning appliqué à la cybersécurité
• Certifications professionnelles (CISSP, OSCP, AWS Security Specialty)

Missions principales

L’Ingénieur en cybersécurité IA a pour mission principale de développer des solutions d’intelligence artificielle capables de détecter et prévenir les cybermenaces.

Il conçoit des modèles de machine learning sophistiqués pour analyser en temps réel les données de sécurité, identifier les comportements suspects et réagir de manière proactive. Son travail consiste ensuite à intégrer ces modèles d’IA au sein des infrastructures de cyberdéfense existantes, en veillant à leur parfaite intégration.

Enfin, un aspect crucial de son rôle est d’assurer la sécurité, la fiabilité et la mise à jour continue des systèmes d’IA déployés. Il doit constamment s’assurer que ces solutions restent à la pointe pour contrer les menaces émergentes, dans un environnement cyber en perpétuelle évolution.

Compétences requises

• Expertise en cybersécurité (tests d’intrusion, analyse de risques, conformité réglementaire)
• Maîtrise des techniques de machine learning (deep learning, apprentissage non supervisé, détection d’anomalies)
• Solides compétences en développement logiciel (Python, C/C++, Java)
• Connaissance des infrastructures cloud et de la virtualisation
• Capacité d’analyse de données et de visualisation
• Rigueur, curiosité intellectuelle et sens de l’anticipation
• Compétences en sécurité des réseaux et des systèmes (firewalls, IDS/IPS, chiffrement)
• Connaissance des normes et des réglementations de cybersécurité (RGPD, ISO 27001, PCI DSS)
• Maîtrise des outils de tests d’intrusion (Nmap, Metasploit, Burp Suite)
• Expérience en réponse aux incidents de sécurité et en gestion de crise 
• Capacité à communiquer des concepts techniques à des non-experts
• Veille technologique constante sur les nouvelles menaces et techniques d’IA
• Compétences en reverse engineering et en analyse de malwares
• Esprit d’analyse, créativité et remise en question permanente

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives sont excellentes, la cybersécurité étant un enjeu majeur. L’Ingénieur peut évoluer vers des postes de Responsable Cybersécurité, Architecte IA ou Consultant en sécurité.

Le salaire est très compétitif, généralement compris entre 55 000 € et 100 000 € bruts annuels selon le secteur.

Scientifique des données (Data Scientist)

Le Scientifique des données est un expert en analyse de données massives et en développement de modèles d’intelligence artificielle. Son rôle consiste à faire le lien entre les données, l’IA et les objectifs stratégiques d’une entreprise.

Pour devenir Scientifique des données, les formations recommandées sont :

• Master en Data Science, Statistiques, Mathématiques Appliquées ou Informatique
• Formation complémentaire en intelligence artificielle, deep learning et big data
• Certifications professionnelles (Microsoft, AWS, Google)
• Projets personnels démontrant une expertise pratique

Missions principales

En tant que Scientifique des données, ses principales missions consistent à collecter, préparer et explorer d’importants volumes de données en provenance de multiples sources. Il applique ensuite des techniques d’apprentissage automatique pour développer des modèles d’intelligence artificielle capables de résoudre des problématiques métier complexes.

Une fois les modèles entraînés, le Scientifique des données doit interpréter leurs résultats, en extraire des insights pertinents et communiquer ses analyses de manière claire et convaincante. Enfin, il déploie ces modèles en environnement de production et assure leur maintenance, leur mise à jour et leur monitoring pour garantir des performances optimales dans la durée.

Compétences requises

• Maîtrise des techniques de data mining, machine learning et deep learning
• Solides compétences en mathématiques, statistiques et programmation (Python, R, SQL)
• Connaissance des processus et outils de data science (Pandas, Scikit-learn, Spark, TensorFlow)
• Capacité à manipuler, nettoyer et visualiser des données de différents formats
• Rigueur, esprit critique et curiosité intellectuelle
• Bonnes capacités de communication et de vulgarisation
• Compréhension approfondie des problématiques métier et de la stratégie de l’entreprise
• Maîtrise des techniques de data storytelling et de présentation de résultats
• Connaissance des bonnes pratiques d’ingénierie des données (data pipelines, MLOps)
• Capacité d’apprentissage et de veille technologique continue
• Créativité et capacité à innover avec les données
• Sens de l’éthique et de la confidentialité des données

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives de carrière sont excellentes, la data science étant stratégique. On peut évoluer vers des postes de Chef de projets data, d’Architecte IA ou de Consultant.

Consultez nos recommandations pour les formations intelligence artificielle qui vous permettront de développer vos compétences.

Le salaire est très attractif, généralement compris entre 45 000 € et 80 000 € bruts annuels selon l’expérience.

Chercheur en IA (AI Researcher)

Un Chercheur en IA est un scientifique qui mène des travaux de recherche fondamentale et appliquée dans le domaine de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à repousser les limites des connaissances et des capacités de l’IA, en développant de nouveaux algorithmes, architectures et techniques d’apprentissage automatique.

La formation requise est généralement :

• Doctorat en Intelligence Artificielle, Informatique ou Mathématiques Appliquées
• Spécialisation dans un domaine d’IA (vision, NLP, robotique, etc.)
• Publications scientifiques de haut niveau

Missions principales

En tant que Chercheur en IA, ses principales missions consistent à mener des recherches de pointe sur des sujets d’intelligence artificielle novateurs et à la frontière des connaissances actuelles. Il développe de nouveaux algorithmes, architectures neuronales et techniques d’apprentissage automatique dans le but de repousser les limites existantes. Une part importante de son travail consiste à concevoir et réaliser des expériences rigoureuses pour valider empiriquement ses avancées théoriques.

Enfin, le Chercheur en IA publie régulièrement ses découvertes majeures dans des revues scientifiques prestigieuses, afin de partager ses résultats avec la communauté académique internationale et d’asseoir sa réputation d’expert.

Compétences requises

• Expertise en mathématiques, statistiques, informatique et sciences des données
• Maîtrise approfondie des techniques de machine/deep learning (réseaux neuronaux, apprentissage par renforcement, etc.)
• Solides compétences en développement logiciel (Python, C++, TensorFlow, PyTorch)
• Rigueur scientifique, créativité et capacité d’abstraction
• Excellentes compétences rédactionnelles et de communication
• Curiosité intellectuelle, persévérance et ouverture d’esprit
• Connaissance des dernières avancées en IA (lectures d’articles scientifiques)
• Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec d’autres chercheurs
• Compétences en gestion et analyse de grands volumes de données
• Maîtrise des environnements de calcul haute performance (HPC)
• Compréhension des enjeux éthiques et de la réglementation en IA
• Capacité à transférer la recherche vers des applications industrielles

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives sont excellentes dans la recherche académique ou industrielle. On peut évoluer vers des postes de Directeur Scientifique, Fellow Technique ou Professeur d’Université.

Le salaire est très compétitif, entre 60 000 € et 150 000 € annuels selon l’expérience et la renommée.

Architecte IA / Consultant IA

Un Architecte IA ou Consultant IA est un expert technique qui conçoit et supervise la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle au sein des entreprises. L’Architecte IA fait le lien entre les objectifs métier, les capacités de l’IA et les contraintes techniques pour proposer des solutions innovantes et pérennes.

Pour exercer, il faut généralement :

• Une formation d’ingénieur en informatique ou équivalent
• Une spécialisation en IA (mastère, certifications professionnelles)
• 5 à 10 ans d’expérience dans le domaine

Missions principales

En tant qu’Architecte IA, ses principales missions consistent d’abord à définir la stratégie et la feuille de route en matière d’intelligence artificielle pour une entreprise.

Il conçoit ensuite l’architecture technique complète des systèmes d’IA à mettre en place, en spécifiant les modèles algorithmiques, les données d’entraînement requises ainsi que l’infrastructure cloud ou on-premise nécessaire. Une fois l’architecture définie, l’Architecte IA supervise la mise en œuvre et l’intégration concrète des solutions d’IA au sein des systèmes existants.

Enfin, il assure la gouvernance globale, en veillant au respect des contraintes de sécurité, d’éthique, de performance et d’évolutivité tout au long du cycle de vie.

Compétences requises

• Expertise approfondie en data science, machine learning et deep learning
• Solides compétences en architecture logicielle, cloud et systèmes distribués
• Maîtrise des méthodologies Agile, DevOps et des pratiques MLOps
• Connaissance des réglementations et des enjeux éthiques de l’IA
• Excellentes capacités de communication et de gestion de projet
• Vision stratégique, créativité et capacité à innover
• Maîtrise des technologies big data (Hadoop, Spark, data lakes, etc.) 
• Compétences en développement logiciel (Python, Java, C++, etc.)
• Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL, etc.)
• Capacité d’analyse métier pour comprendre les besoins des entreprises
• Veille technologique continue sur les dernières avancées en IA
• Compétences en gestion de projet pour des projets IA complexes

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Les perspectives sont excellentes, l’IA étant stratégique. On peut évoluer vers des postes de Directeur IA, Chief Data Officer ou créer sa propre entreprise.

Le salaire est très attractif, entre 60 000 € et 120 000 € annuels selon l’expérience.

Pour rester à jour sur les pratiques et outils les plus récents, il est intéressant de rejoindre des communautés spécialisées en IA, où des professionnels partagent leurs expériences et leurs découvertes.

Ingénieur en robotique (Robotics Engineer)

L’Ingénieur en robotique est un expert technique chargé de concevoir, développer, programmer et maintenir des robots et des systèmes robotisés autonomes ou semi-autonomes. Il intègre l’intelligence artificielle dans ces systèmes pour les rendre plus performants, adaptables et capables de réaliser des tâches complexes de manière fiable et sécurisée.

Pour devenir Ingénieur en robotique, il est nécessaire de suivre une formation d’ingénieur spécialisée en robotique, en informatique ou en mécatronique.

Les diplômes les plus recherchés sont :

• Master en robotique ou en ingénierie des systèmes robotiques
• Master en informatique avec spécialisation en IA ou en robotique
• École d’ingénieurs avec une spécialisation en robotique

Missions principales

L’Ingénieur en robotique a pour mission principale de concevoir, développer et maintenir des robots et des systèmes robotisés autonomes ou semi-autonomes. Il définit les spécifications techniques, choisit les composants matériels et logiciels, assemble et programme le robot. Pour le rendre plus intelligent et adaptable, il y intègre des algorithmes d’intelligence artificielle, comme l’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’objets et la prise de décision.

Une fois le robot opérationnel, l’Ingénieur procède à des tests approfondis, débogue et optimise ses performances. Il assure ensuite la maintenance, les mises à jour et le support technique. En tant que chef de projet, il coordonne aussi les différentes phases de réalisation, de l’étude de faisabilité à la livraison, en supervisant l’équipe et en gérant le budget et les relations avec les clients. Enfin, pour rester à la pointe de l’innovation, il effectue une veille technologique continue et participe à des projets de R&D.

Compétences requises

• Solides connaissances en programmation (C++, Python, Java, C#, .NET)
• Maîtrise des principes de la mécanique, de l’électronique et de l’informatique
• Connaissance des algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA
• Compétences en analyse et traitement des données (SQL, R…)
• Maîtrise des outils de conception assistée par ordinateur (CAO) et de simulation
• Connaissance des systèmes embarqués et des microcontrôleurs
• Compétences en gestion de projet et méthodologies agiles
• Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement
• Créativité, rigueur et capacité à résoudre des problèmes complexes
• Veille technologique et appétence pour l’innovation

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

En termes de rémunération, un Ingénieur en robotique débutant peut espérer un salaire annuel brut compris entre 35 000 et 45 000 euros. Avec l’expérience, cette fourchette peut s’élever jusqu’à 70 000 euros, voire plus pour les profils les plus qualifiés.

UX Designer IA (AI UX Designer)

L’UX Designer IA est chargé de concevoir des interfaces utilisateur intuitives et conviviales pour des systèmes d’intelligence artificielle. Son rôle principal est de rendre l’interaction entre l’utilisateur et l’IA fluide, naturelle et efficace. Il doit pour cela comprendre les besoins des utilisateurs et les capacités des algorithmes d’IA.

Les formations recommandées pour devenir UX Designer IA sont :

• Master en design d’interaction ou en expérience utilisateur (UX)
• Master en informatique avec spécialisation en IA ou en interaction homme-machine
• École de design avec une formation en UX et une sensibilisation à l’IA
• Certification en UX design et formation complémentaire en IA

Missions principales

Pour répondre à son rôle principal, l’UX Designer IA mène des recherches approfondies sur les comportements, les attentes et les pain points des utilisateurs cibles. Il analyse ces données pour définir des personas et des scénarios d’usage clés.

Fort de ces insights, il conçoit des interfaces ergonomiques, esthétiques et adaptées aux spécificités de l’IA, en suivant les bonnes pratiques du design d’interaction et de l’UX. Il crée des wireframes, des maquettes graphiques et des prototypes interactifs pour matérialiser ses idées et les tester auprès des utilisateurs.

Tout au long du projet, l’UX Designer IA collabore étroitement avec les équipes de développement (pour s’assurer de la faisabilité technique de ses designs) et de data science (pour comprendre les capacités et les limites des algorithmes d’IA utilisés).

Compétences requises

• Maîtrise des outils de conception d’interface (Sketch, Adobe XD, Figma)
• Connaissance des principes de base de l’IA et du machine learning
• Compétences en design d’interaction et en ergonomie
• Capacité à mener des tests utilisateurs et à analyser les résultats
• Esprit d’équipe et bonnes qualités de communication
• Maîtrise des techniques de recherche utilisateur (entretiens, enquêtes, observations)
• Connaissance des principes de psychologie cognitive et de sciences comportementales
• Compétences en architecture de l’information et en design de navigation
• Maîtrise des langages de prototypage (HTML, CSS, JavaScript)
• Connaissance des principes d’accessibilité et de design inclusif
• Capacité à créer des maquettes graphiques attractives (UI design)
• Compréhension des enjeux éthiques et sociétaux liés à l’IA
• Aisance dans la présentation et la justification de ses choix de design
• Connaissance des méthodologies de design thinking et de lean UX

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

En termes de rémunération, un UX Designer IA junior peut espérer un salaire annuel brut entre 30 000 et 40 000 euros. Avec quelques années d’expérience, cette fourchette peut monter jusqu’à 60 000 euros, voire plus pour les profils seniors et les postes à responsabilité.

Spécialiste en éthique de l’IA (AI Ethicist)

Le Spécialiste en éthique de l’IA doit s’assurer que le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle se fassent de manière responsable et éthique. Son rôle principal est d’identifier et de prévenir les risques et les dérives potentiels liés à l’IA, comme les biais algorithmiques, les atteintes à la vie privée ou les usages malveillants. Il doit pour cela collaborer étroitement avec les équipes techniques, juridiques et métiers.

Les formations recommandées pour devenir Spécialiste en éthique de l’IA sont :

• Master en éthique appliquée ou en philosophie des technologies
• Master en droit du numérique ou en droit des nouvelles technologies
• Double compétence en informatique/IA et en sciences humaines et sociales
• Formation certifiante en éthique de l’IA et en IA responsable

Missions principales

Le Spécialiste en éthique de l’IA a pour mission centrale de définir un cadre éthique robuste pour guider le développement et le déploiement de systèmes d’intelligence artificielle. Il établit des principes directeurs et des guidelines concrètes, couvrant des aspects tels que la transparence, l’équité, la responsabilité et le respect de la vie privée.

Son rôle est de s’assurer que ces principes soient effectivement intégrés à toutes les étapes du cycle de vie de l’IA, de la conception à l’utilisation en passant par la formation des modèles. Pour cela, il audite régulièrement les algorithmes et les jeux de données utilisés, afin d’identifier et de corriger d’éventuels biais ou discriminations.

Au-delà des aspects purement techniques, le Spécialiste en éthique de l’IA a également pour mission d’évaluer les répercussions plus larges des systèmes d’IA sur la société, l’économie et l’environnement. Il mène des études d’impact approfondies et formule des recommandations pour minimiser les risques et maximiser les bénéfices de l’IA pour tous. Fort de cette expertise, il conseille les entreprises et les organisations sur les meilleures pratiques à adopter pour développer une IA éthique et responsable, en adéquation avec leurs valeurs et leur secteur d’activité. Enfin, il joue un rôle crucial de sensibilisation et de pédagogie auprès de toutes les parties prenantes (décideurs, ingénieurs, utilisateurs, grand public) sur les enjeux éthiques complexes soulevés par l’IA, afin de favoriser un débat éclairé et une adoption responsable de cette technologie.

Compétences requises

• Excellente connaissance des technologies d’IA et de leurs enjeux éthiques
• Solides compétences analytiques et esprit critique
• Connaissance des cadres juridiques et réglementaires relatifs à l’IA
• Capacité à communiquer et à vulgariser des concepts complexes
• Aisance relationnelle et sens de la diplomatie
• Maîtrise des concepts et des théories de l’éthique appliquée
• Compréhension des enjeux sociaux, économiques et géopolitiques liés à l’IA
• Connaissance des méthodologies d’audit et de certification de l’IA
• Capacité à mener des études d’impact et à formuler des recommandations
• Rigueur, intégrité et sens des responsabilités
• Veille constante sur les dernières avancées et controverses en matière d’IA
• Capacité à prendre du recul et à adopter une approche systémique
• Excellentes qualités rédactionnelles et de synthèse
• Maîtrise de l’anglais, langue incontournable dans le domaine de l’IA

Perspectives d’évolution et rémunération du poste

Pour ce qui est de la rémunération, un Spécialiste en éthique de l’IA junior peut espérer un salaire annuel brut entre 40 000 et 50 000 euros. Avec quelques années d’expérience, cette fourchette peut monter jusqu’à 80 000 euros, voire plus pour les profils seniors et les postes à forte responsabilité.

Les entreprises et secteurs qui recrutent

Les professionnels de l’IA sont recherchés par une grande variété d’entreprises.

On retrouve parmi les principaux recruteurs :

• Les start-ups spécialisées dans l’IA, qui développent des solutions innovantes
• Les grands groupes technologiques, qui intègrent l’IA dans leurs produits et services
• Les laboratoires de recherche publics et privés, qui font avancer la science de l’IA

L’IA trouve des applications dans de nombreux secteurs d’activité, notamment :

Parmi les entreprises les plus actives dans le recrutement de talents de l’IA, on peut citer les géants du numérique comme Google, Facebook, Microsoft, Amazon ou encore IBM. Mais de nombreuses autres sociétés, de la PME à la multinationale, recherchent ces profils dans tous les secteurs.

Les opportunités de carrière sont donc très variées pour les experts en IA. Que ce soit pour développer des assistants vocaux, optimiser des processus industriels, personnaliser des traitements médicaux ou encore automatiser des tâches administratives, les débouchés sont multiples et en forte croissance.

Avec la démocratisation de l’IA, de plus en plus d’entreprises prennent conscience de son potentiel et investissent dans ces technologies. Les besoins en compétences IA explosent, rendant le marché de l’emploi très dynamique et porteur pour les années à venir.

Des métiers pour ceux qui veulent façonner le monde de demain

Les métiers de l’IA offrent de nombreux avantages aux professionnels du secteur.

Parmi les plus attractifs, on peut citer :

• Des primes et des salaires souvent supérieurs à la moyenne du marché
• Une évolution de carrière rapide, au rythme des innovations technologiques
• La possibilité de travailler sur des projets innovants et à fort impact
• Un environnement de travail stimulant, au contact d’experts passionnés

Selon une étude récente de LinkedIn, les métiers de l’IA ont connu une croissance de 74 % au cours des 4 dernières années. Cette tendance devrait s’accélérer dans la décennie à venir, avec la multiplication des applications de l’IA dans tous les secteurs.

Les opportunités sont donc immenses pour les professionnels de l’IA, qui ont la possibilité de façonner le monde de demain. Que ce soit pour relever les défis du changement climatique, améliorer la santé et le bien-être des populations, ou encore inventer de nouveaux modèles économiques, l’IA sera au cœur des solutions.

Alors si vous êtes passionné par l’innovation, que vous aimez relever des défis complexes et que vous voulez avoir un impact positif sur le monde, les métiers de l’IA sont faits pour vous. Avec de la curiosité, de la rigueur et une bonne dose de créativité, vous avez toutes les cartes en main pour réussir dans ce secteur d’avenir.