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Les métiers de l'intelligence artificielle les plus demandés en 2024
Le secteur de l'intelligence artificielle continue sa croissance fulgurante, principalement alimentée par le développement rapide des IA génératives. Cette tendance a entraîné d'importants changements sur le marché mondial, avec des répercussions significatives dans plusieurs domaines clés.
Etat des lieux du secteur de l'Intelligence Artificielle
Tout d'abord, les grandes entreprises technologiques américaines ont clairement reconnu le potentiel lucratif de l'IA générative et ont réagi en conséquence. Elles ont massivement ouvert leurs portes à des experts en intelligence artificielle, cherchant à constituer des équipes compétitives pour rester en tête de la course à l'innovation. Cela se traduit par une intensification de la compétition pour attirer et retenir les talents, créant ainsi une dynamique où les professionnels de l'IA sont de plus en plus courtisés et valorisés.
En France, le pays a suivi cette tendance mondiale en orientant massivement ses investissements dans les start-ups vers le secteur de l'IA. Les initiatives gouvernementales visant à soutenir l'innovation et à encourager l'entrepreneuriat ont contribué à créer un écosystème dynamique, propice à l'émergence de jeunes entreprises spécialisées dans l'IA générative (coucou Mistral AI). Ces start-ups deviennent des acteurs clés du marché, attirant l'attention des investisseurs nationaux et étrangers.
Une évolution marquante est l'émergence des "IA factory" au sein des entreprises. Ces structures internes sont dédiées au développement et à la maintenance des systèmes d'intelligence artificielle propres à chaque entreprise. Ce mouvement traduit une volonté de maîtriser et de personnaliser les solutions d'IA en interne, plutôt que de dépendre entièrement de fournisseurs externes. Cela renforce l'autonomie des entreprises et les positionne en tant qu'acteurs actifs dans la conception de leurs propres technologies, favorisant ainsi l'innovation continue.
Cette tendance à internaliser les compétences en intelligence artificielle renforce la demande croissante pour des professionnels qualifiés dans le domaine. Les métiers de l'IA, tels que les ingénieurs en apprentissage automatique, les chercheurs en IA, les scientifiques des données et les experts en éthique de l'IA, deviennent des profils hautement recherchés. Cette demande croissante crée une compétition intense sur le marché de l'emploi, incitant les professionnels de l'IA à perfectionner constamment leurs compétences pour rester pertinents dans un environnement en évolution rapide.
Mais alors, quels métiers de l’intelligence artificielle seront les plus demandés dans les années à venir ?
Ingénieur en robotique
L'Ingénieur en Robotique conçoit, développe et améliore des systèmes robotiques. De l'analyse du cahier des charges à la supervision de la fabrication, il utilise ses compétences en ingénierie, mécatronique et informatique pour créer des solutions innovantes. En tant que roboticien, il résout les problèmes techniques, agit en tant que chercheur en robotique et garantit le respect des normes de qualité.
Missions :
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Concevoir, développer et tester des robots intelligents.
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Programmer des mouvements et intégrer des capteurs.
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Optimiser les performances des robots dans des environnements spécifiques.
Compétences :
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Programmation.
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Connaissance en mécanique et en systèmes embarqués.
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Compréhension des algorithmes de contrôle de robots.
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maîtrise des logiciels de CAO, DAO, TGAO, et autres logiciels de conception
Salaire :
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Ingénieur en Robotique Junior : Environ 40 000€
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Ingénieur en Robotique Senior : Environ 70 000€
Éthicien de l'intelligence artificielle (AI Ethics Specialist)
Le spécialiste en éthique de l'IA assure une utilisation éthique de l'intelligence artificielle, influençant le design des algorithmes, établissant des normes éthiques, auditant les algorithmes, et promouvant la transparence et la responsabilité dans la mise en œuvre de l'IA éthique au sein des organisations.
Missions :
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Évaluer les implications éthiques des technologies d'IA.
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Mettre en place des directives éthiques pour le développement de l'IA.
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Sensibiliser aux questions éthiques liées à l'IA.
Compétences :
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Compréhension approfondie des enjeux éthiques.
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Excellentes compétences en communication.
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Connaissance des réglementations en matière d'éthique et de protection des données.
Salaire :
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Éthicien de l'IA Junior : Environ 35 000€
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Professionnel Expérimenté : Environ 60 000€
Ingénieur NLP (ingénieur en traitement de langage naturel)
L'ingénieur en NLP (traitement du langage naturel) développe des programmes capables d'analyser le langage humain en utilisant des compétences en IA, sciences de l'information, informatique et linguistiques. Ses compétences permettent d'améliorer la fonctionnalité des appareils mobiles, offrant ainsi des opportunités aux passionnés de technologie évoluant dans un domaine en constante progression.
Missions :
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Concevoir des algorithmes pour comprendre et traiter le langage humain.
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Développer des modèles linguistiques pour améliorer la compréhension contextuelle.
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Intégrer des solutions de NLP dans des applications et des services.
Compétences :
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Programmation.
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Connaissance approfondie des langages naturels.
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Utilisation de bibliothèques NLP (NLTK, spaCy, etc.).
Salaire :
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Ingénieur NLP débutant : Environ 35 000€
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Ingénieur NLP senior : Environ 70 000€
Ingénieur Machine Learning (Machine Learning Engineer)
Un ingénieur en machine learning est un professionnel spécialisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de modèles informatiques capables d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés.
Missions :
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Concevoir, développer et optimiser des algorithmes d'apprentissage automatique.
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Intégrer des modèles de machine learning dans des applications et des services.
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Collaborer avec des équipes interdisciplinaires pour résoudre des problèmes complexes.
Compétences :
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Programmation.
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Compréhension approfondie des algorithmes de machine learning.
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Connaissance des frameworks (TensorFlow, PyTorch, etc.).
Salaire :
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Ingénieur ML Junior : Environ 45 000€
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Ingénieur ML Senior: Environ 70 000€
Ingénieur Deep Learning (Deep Learning Engineer)
Un ingénieur en deep learning se spécialise spécifiquement dans le domaine du deep learning, une sous-discipline du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour modéliser et résoudre des problèmes complexes. Le deep learning est particulièrement efficace dans le traitement de grandes quantités de données non structurées, comme des images, des textes ou des séquences temporelles.
Missions :
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Concevoir et entraîner des réseaux de neurones profonds pour des tâches spécifiques.
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Appliquer des modèles de deep learning à des problèmes complexes.
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Optimiser les architectures de réseaux neuronaux.
Compétences :
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Programmation avancée.
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Compréhension des architectures de réseaux neuronaux.
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Expertise dans les frameworks de deep learning.
Salaire :
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Ingénieur Deep Learning Junior : Environ 45 000€
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Ingénieur Deep Learning Senior : Environ 80 000€
Ingénieur Big Data (Big Data Engineer)
L'ingénieur Big Data est chargé de collecter et organiser les données brutes de l'entreprise, issues de diverses sources internes ou externes, structurées ou non. Il établit une infrastructure pour le stockage et l'intégration des données dans les applications métiers. Après la collecte, l'ingénieur Big Data conçoit et optimise des infrastructures pour le stockage, la manipulation et la restitution des données, tout en élaborant une architecture de Data Management. Il assure le bon fonctionnement du système, pouvant s'étendre selon les besoins du client.
Missions :
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Gérer et optimiser les infrastructures liées au traitement de grandes quantités de données.
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Concevoir des systèmes de stockage et de gestion de bases de données distribuées.
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Développer des architectures de traitement de données en temps réel.
Compétences :
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Programmation (Java, Scala, Python, etc.).
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Gestion de bases de données (Hadoop, Spark, etc.).
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Connaissance des architectures Big Data.
Salaire :
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Ingénieur Big Data Junior : Environ 40 000€
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Ingénieur Big Data Senior : Environ 70 000€
Data Scientist
Le Data Scientist collecte d'importantes quantités de données non structurées, les transforme en formats exploitables, et identifie des patterns et tendances. Il résout les problèmes de l'entreprise par des approches basées sur les données, collaborant avec les responsables et informaticiens. Après l'analyse, il communique ses conclusions à la direction générale, visant à optimiser, stimuler la croissance ou découvrir de nouveaux usages. Le travail du Data Scientist est varié, passant de projets de text mining à des modèles prédictifs, et implique la participation à des réunions pour souligner l'importance des données pour les différents départements de l'entreprise.
Missions :
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Analyser des ensembles de données pour extraire des informations exploitables.
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Concevoir des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning.
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Visualiser et interpréter les résultats pour soutenir la prise de décision.
Compétences :
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Programmation.
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Maîtrise des outils d'analyse de données (pandas, scikit-learn, etc.).
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Solides compétences en statistiques et en modélisation.
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Comprendre la partie technique et la partie business de son entreprise.
Salaire :
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Data Scientist Junior : Environ 35 000€
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Data Scientist Senior: Entre 60 000 et 70 000€
Le secteur de l'IA en 2024 est marqué par une dynamique positive, avec des entreprises mondiales et nationales investissant massivement dans cette technologie. L'essor des IA génératives, l'expansion des équipes d'experts en IA au sein des grandes entreprises et le focus des investissements sur les start-ups françaises spécialisées renforcent l'idée que les métiers de l'IA seront au cœur des enjeux économiques et technologiques dans les années à venir.
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