L’essor de l’intelligence artificielle et ses impacts sur l’emploi

Les années 2023 à 2025 ont marqué une explosion de l’intelligence artificielle (IA), popularisée notamment par l’essor des IA génératives comme ChatGPT. Cette progression rapide suscite à la fois des inquiétudes et de l’enthousiasme sur le marché du travail. Contrairement aux idées reçues, la réalité est encourageante : « dans 19 emplois sur 20, il existe des tâches que l’IA ne peut accomplir. Les emplois directement remplaçables par l’IA ne représenteraient donc que 5 % des emplois d’un pays comme la France » selon une commission nationale sur l’IA. En d’autres termes, l’IA transforme les métiers plus qu’elle ne les élimine. D’ailleurs, les offres d’emploi exigeant des compétences en IA ont bondi de 21 000 en 2018 à plus de 166 000 en 2024 en France, faisant de notre pays le premier en Europe sur ce segment. Mieux encore, les professionnels disposant de compétences en IA gagnent en moyenne 56 % de salaire de plus que leurs pairs sans ces compétences. Ces chiffres illustrent que l’IA s’impose comme un impératif de croissance et un gisement d’emplois qualifiés, plutôt qu’une menace : même dans les professions très automatisables, le nombre d’emplois continue de croître (+252 % en France pour les métiers « augmentés » par l’IA entre 2019 et 2024).

Des besoins en compétences IA dans tous les secteurs d’activité

Le secteur de l’IA est en plein développement et génère des opportunités d’emploi dans des domaines variés, de la santé à l’énergie en passant par la logistique, les transports ou le marketing. L’IA n’est plus l’apanage de quelques ingénieurs en laboratoire ; elle devient transversale. Aujourd’hui, avoir la « casquette IA » constitue un atout dans un large éventail de métiers existants : les responsables des ressources humaines, les comptables, les commerciaux, les chefs de projet, les consultants et bien sûr les techniciens et développeurs voient leurs fonctions évoluer avec l’intégration de l’IA. Autrement dit, tous les profils peuvent tirer parti de l’IA, pas seulement les professionnels de la tech. Plusieurs régions concentrent toutefois ces offres d’emploi spécialisées, notamment l’Île-de-France (Grand Paris) et le pôle Aix-Marseille, où se développent des écosystèmes numériques dynamiques.

En parallèle de l’évolution des métiers existants, de nouveaux métiers émergent sous l’impulsion de l’IA. Ces dernières années ont vu apparaître des postes inédits, comme les « prompt engineers » qui conçoivent et affinent les requêtes pour les IA génératives, les IA trainers (entraîneurs d’IA) qui testent et entraînent les modèles, ou encore des spécialistes de la cybersécurité appliquée à l’IA. Ces métiers 100 % IA ont particulièrement la cote sur le marché du travail et sont appelés à se développer, quel que soit le niveau d’études, le genre ou l’âge des candidats.

Les métiers de la data : analyser et exploiter les données massives

À l’ère du big data, les organisations accumulent des quantités énormes de données et ont besoin d’experts pour en tirer de la valeur. Analyste de données (Data analyst) et data scientist font partie des métiers clés pour exploiter ces masses d’information. Leur mission est de collecter, stocker et analyser les données afin d’en extraire des tendances utiles par exemple mieux comprendre le comportement des clients ou anticiper les résultats financiers d’une entreprise. L’analyste de données se concentre souvent sur un jeu de données précis d’une entreprise, tandis que le data scientist a une vue d’ensemble plus large et développe des algorithmes avancés pour exploiter tous types de données. Ces deux profils doivent maîtriser l’informatique, les statistiques et les mathématiques pour effectuer des analyses poussées et présenter des résultats clairs (par des visualisations graphiques, rapports, etc.).

Le data scientist est aujourd’hui l’un des métiers de l’IA les plus recherchés et les mieux rémunérés. En moyenne, son salaire atteint environ 4 500 € à 6 000€ brut par mois en France, témoignant de la forte demande de cette expertise. De même, les postes d’architecte Big Data (chargé de concevoir les systèmes de stockage et d’organisation des grandes bases de données) sont très prisés : ce métier fait partie du top des profils recherchés en IA, avec une rémunération moyenne voisine de 4 500 € brut mensuels. Enfin, on peut citer le data engineer ou ingénieur big data, qui développe et gère les pipelines de données et les infrastructures (Hadoop, Spark, NoSQL…) nécessaires au traitement de volumes massifs d’informations. Ces spécialistes de la donnée assurent que les données brutes soient accessibles, fiables et prêtes à être utilisées par les modèles d’IA. À noter que le poste émergent de Chief Data Officer (CDO), encore rare il y a quelques années, se généralise : ce cadre définit la stratégie data d’une organisation et supervise l’équipe data (analystes, data scientists, etc.) afin de maximiser la valeur tirée de l’IA et des données.

Ingénieurs en intelligence artificielle et en apprentissage automatique

Parmi les métiers techniques phares de l’IA, on trouve une panoplie d’ingénieurs spécialisés, dont le rôle est de concevoir, développer et optimiser les systèmes d’intelligence artificielle. L’ingénieur en intelligence artificielle (AI Engineer) conçoit des systèmes capables de reproduire certaines fonctions cognitives humaines. Ses projets peuvent aller de chatbots intelligents à des systèmes de recommandation personnalisée, en passant par des assistants virtuels ou des outils de vision par ordinateur. Ce profil polyvalent doit avoir de solides compétences en programmation et en développement logiciel, ainsi qu’une bonne connaissance de techniques d’IA variées (apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision, robotique, etc.). En 2025, l’ingénieur IA fait partie des métiers « très demandés » dans le numérique, car toutes les entreprises cherchent à intégrer des solutions d’IA dans leurs produits et services.

L’ingénieur en machine learning (apprentissage automatique) est un cas particulier très recherché. Ce spécialiste se concentre sur les algorithmes d’apprentissage automatique : il développe des modèles prédictifs, entraîne les machines sur des jeux de données et améliore continuellement les performances des IA en ajustant leurs paramètres. On retrouve ses compétences derrière des applications telles que la reconnaissance d’images, la prédiction des comportements clients ou les moteurs de recommandation. Pour exceller, l’ingénieur ML doit bien maîtriser les mathématiques (algèbre linéaire, statistiques), les langages de programmation scientifiques (Python, R…) et les frameworks de deep learning comme TensorFlow ou PyTorch. Le métier est exigeant, mais attractif : en début/milieu de carrière en France, un ingénieur en machine learning touche en moyenne 3 500 € brut par mois, avec de fortes évolutions possibles. Notons qu’à mesure que les technologies progressent, on voit apparaître des spécialisations comme ingénieur en apprentissage profond (deep learning), orienté sur les réseaux de neurones profonds et leurs applications avancées en vision, langage ou conduite autonome. De même, l’ingénieur en traitement du langage naturel (NLP) conçoit des IA capables de comprendre et générer du langage humain (traduction automatique, agents conversationnels…). Ces spécialistes doivent combiner compétences en linguistique computationnelle et en IA, maîtriser des modèles récents (transformers, réseaux neuronaux récurrents) et manipuler des bibliothèques dédiées (spaCy, HuggingFace, etc.).

Enfin, d’autres domaines de l’ingénierie IA gagnent en importance. L’ingénieur en vision par ordinateur, par exemple, entraîne des modèles à interpréter des images ou des vidéos (reconnaissance faciale, conduite autonome). L’ingénieur en IA embarquée adapte des algorithmes pour qu’ils fonctionnent sur des objets connectés ou des systèmes à ressources limitées (drones, robots, capteurs). Tous ces métiers requièrent un haut niveau de qualification technique, mais les perspectives d’emploi sont excellentes dans les start-ups spécialisées, les grands groupes technologiques, la finance, la santé ou encore le conseil.

Robotique et automatisation : l’intelligence artificielle en action

L’essor de l’IA va de pair avec celui de la robotique et de l’automatisation intelligente. L’ingénieur en robotique conçoit, programme et perfectionne des robots autonomes capables de percevoir leur environnement et d’agir de manière adaptée. Cela englobe une variété de projets, des robots industriels de chaîne de montage aux drones ou véhicules autonomes. Ce métier nécessite des compétences interdisciplinaires en mécanique, électronique, informatique embarquée et IA. Par exemple, les robots modernes intègrent souvent du *machine learning* (apprentissage par renforcement, vision 3D…) pour naviguer ou manipuler des objets de façon plus souple. Les débouchés ne se limitent pas aux usines : on retrouve des ingénieurs robotique dans la logistique (entrepôts automatisés), la santé (robots chirurgicaux ou d’assistance), la défense, l’aérospatial, etc..

En entreprise, un autre profil lié à l’automatisation est le spécialiste en RPA (Robotic Process Automation). Il ne s’agit pas de robots physiques, mais de robots logiciels : ces experts développent des scripts et agents capables d’exécuter automatiquement des tâches informatiques répétitives (saisie de données, contrôles, transferts de fichiers…) pour augmenter l’efficacité des processus métier. Les outils de RPA comme UiPath, Automation Anywhere ou Blue Prism font partie de leur arsenal. Le spécialiste RPA travaille souvent en lien avec les équipes métiers pour identifier les goulots d’étranglement et déployer des bots qui libèrent du temps humain. Avec la montée de la transformation numérique, la demande pour ces compétences a fortement augmenté dans des secteurs comme la finance, la logistique ou les services administratifs.

Les nouveaux métiers de l’IA générative : prompt engineer, IA trainer, chatbot manager

La révolution de l’IA générative, ces modèles capables de produire du texte, des images, du son, du code, a donné naissance à des rôles inédits pour accompagner leur développement. Par exemple, l’ingénieur de prompt (prompt engineer) élabore les consignes optimales à fournir à une IA générative pour obtenir des résultats précis et pertinents. On s’est aperçu qu’une même IA (comme ChatGPT) peut fournir des réponses très différentes selon la façon dont on lui présente la demande. Ce métier, encore émergent, consiste donc à expérimenter et affiner les entrées (prompts) pour améliorer les performances des modèles. Il requiert une bonne compréhension des modèles de langage, de la créativité et des compétences techniques pour scripter et tester différentes approches. Il n’existe pas encore de formation académique dédiée au prompt engineering et beaucoup de praticiens sont autodidactes ou issus d’autres disciplines (rédaction web, développement, UX design). On peut exercer cette activité au sein d’une entreprise tech spécialisée ou en tant que freelance conseil en IA.

Autre rôle apparu récemment : l’IA trainer (ou AI data trainer). Ce spécialiste joue le rôle d’entraîneur d’algorithmes : il teste les modèles d’IA, les corrige en affinant leurs paramètres, et labellise des données pour améliorer leur apprentissage. Par exemple, un IA trainer peut passer en revue les réponses d’une IA conversationnelle et indiquer lesquelles sont correctes ou non, afin de la recalibrer. Il travaille en étroite collaboration avec les ingénieurs machine learning, en apportant un retour terrain sur ce que « comprend » réellement l’IA. Ce métier est parfois une porte d’entrée vers l’IA pour des profils moins techniques, car il mobilise de la rigueur, de l’analyse et de la pédagogie. Côté rémunération, on estime qu’un IA trainer gagne en moyenne 3 167 € brut par mois en France, un salaire évolutif avec l’expérience, notamment vers des postes d’ingénieur machine learning junior.

Le chef de projet chatbot (ou concepteur de chatbot) est également très demandé avec la généralisation des assistants virtuels. Il pilote la création et le déploiement de ces agents conversationnels automatisés, de leur phase de design (définition des cas d’usage, du ton, des scénarios de dialogue) jusqu’à leur mise en production et amélioration continue. Ce rôle fait appel à des compétences pluridisciplinaires : gestion de projet informatique, notions de traitement du langage, UX/UI design conversationnel, et compréhension des besoins métier (service client, support, marketing…). En général, ces chefs de projet spécialisés sont issus d’une formation Bac+5 ingénieur ou master en informatique, en gestion de projet digital, ou même en marketing digital selon les contextes. Ils doivent en outre se tenir informés des dernières évolutions en IA conversationnelle (par exemple les mises à jour d’architectures de modèles de langage). Bien qu’il soit possible de se former en ligne aux outils chatbot, ce métier requiert une solide expérience de terrain pour maîtriser les écueils et garantir l’utilité du bot.

L’éthique de l’IA : un enjeu croissant qui devient un métier

L’adoption massive de l’IA soulève de nombreuses questions éthiques et sociétales : biais algorithmiques, transparence des décisions, protection des données personnelles, respect des valeurs humaines… Pour répondre à ces défis, des postes spécialisés se développent dans les entreprises et les laboratoires de recherche. Le responsable de l’éthique de l’IA (parfois appelé AI Ethics Officer ou ingénieur en IA éthique) a pour mission de garantir le développement et l’utilisation responsables des systèmes d’IA. Concrètement, ce professionnel établit des guidelines éthiques, valide que les modèles n’introduisent pas de discrimination ou de parti pris injuste, et veille à la conformité avec les réglementations (comme le RGPD pour les données en Europe). Il travaille main dans la main avec les équipes techniques pour auditer les algorithmes et proposer des corrections si nécessaire (ex : éviter qu’un outil de recrutement automatique ne défavorise un groupe de candidats, ou qu’un algorithme bancaire n’exclue injustement certaines populations).

En France, ce métier d’avenir commence à peine à se structurer : l’université d’Artois a lancé un cursus de niveau Bac+5 dédié à l’éthique de l’IA, débouchant sur un diplôme universitaire spécialisé. D’autres parcours émergent, souvent sous forme de modules intégrés aux formations en IA ou en informatique. On peut s’attendre à ce que la demande de compétences en éthique numérique augmente fortement dans les prochaines années, sous l’impulsion de la réglementation (l’AI Act européen, par exemple) et de la pression sociale pour une IA de confiance. La présence d’un référent éthique au sein des projets IA pourra non seulement prévenir les dérives, mais aussi rassurer les utilisateurs et le grand public sur les bénéfices de ces technologies.

Par ailleurs, l’aspect réglementaire lié aux données et à l’IA fait émerger des besoins accrus en juristes spécialisés en IA et en Data Protection Officers (DPO) maîtrisant les enjeux de l’apprentissage automatique. Ces experts naviguent entre droit et technique pour encadrer l’usage de l’IA dans le respect des lois, ce qui en fait également des métiers en croissance à l’interface de plusieurs disciplines.

Des métiers traditionnels transformés par l’intelligence artificielle

Au-delà des postes purement techniques, l’IA révolutionne aussi des professions plus traditionnelles en y insufflant de nouvelles méthodes. Plutôt que de remplacer ces métiers, l’IA les fait évoluer : les professionnels doivent acquérir de nouvelles compétences pour tirer parti des outils intelligents. Par exemple, le responsable marketing d’aujourd’hui intègre de plus en plus l’IA dans sa boîte à outils. On parle de responsable marketing IA lorsqu’il utilise des algorithmes pour mieux connaître le marché et les utilisateurs, personnaliser les campagnes et optimiser le parcours client. Grâce à l’IA, le marketing peut désormais cibler les consommateurs de façon ultra-fine, avec des contenus personnalisés envoyés au bon moment sur le bon canal, ce qui augmente significativement les taux de conversion. La créativité du marketeur s’allie aux modèles prédictifs pour affiner les stratégies, et le suivi statistique des campagnes devient plus automatisé. Ainsi, même un métier créatif comme le marketing voit sa pratique enrichie par l’IA, à condition que le professionnel monte en compétence sur ces outils.

Dans le domaine financier, le métier d’analyste financier s’est également enrichi de l’IA. Un analyste financier IA s’appuie sur des moteurs d’intelligence artificielle pour évaluer la rentabilité d’investissements ou de portefeuilles. Les IA permettent, par exemple, d’absorber en un temps record des masses d’actualités économiques ou de rapports d’analystes, et d’attribuer des scores prédictifs aux entreprises pour orienter les décisions d’investissement. L’objectif pour ces analystes augmentés est de gagner en réactivité et en objectivité, tout en se concentrant sur l’interprétation des résultats fournis par la machine.

Les ressources humaines ne sont pas en reste. Le responsable RH augmenté par l’IA peut utiliser des algorithmes pour faciliter le recrutement et la gestion des talents. Par exemple, certaines entreprises déploient des IA de présélection qui analysent automatiquement des centaines de CV afin d’identifier les profils correspondant le mieux à une offre – une tâche fastidieuse traditionnellement réalisée manuellement. Des chatbots RH peuvent répondre instantanément aux questions courantes des employés. La formation du personnel s’enrichit de plateformes d’adaptive learning qui s’ajustent au profil de chaque apprenant. Le rôle du professionnel RH évolue donc vers plus d’analyse stratégique et d’accompagnement humain, tandis que l’IA prend en charge des tâches administratives ou de tri. De manière générale, dans des secteurs aussi divers que la santé (médecins assistés par IA pour le diagnostic), le droit (juristes utilisant des moteurs d’analyse jurisprudentielle), ou l’éducation (enseignants aidés par des tuteurs intelligents), on observe une transformation progressive des métiers existants grâce à l’intelligence artificielle. Cette transformation nécessite toutefois un effort de montée en compétences pour les travailleurs en place afin qu’ils sachent collaborer efficacement avec les outils d’IA.

L’infrastructure au service de l’IA : des milliers d’emplois dans les data centers

On aurait tort de limiter les emplois de l’IA aux seuls développeurs et data scientists. L’essor de l’IA entraîne en effet des besoins colossaux en infrastructures techniques, notamment pour le stockage et le traitement des données. Qui dit IA dit centres de calcul : le boom actuel implique la construction de nombreux data centers (centres de données) sur le territoire. À l’occasion du sommet mondial de l’IA à Paris en février 2025, il a été annoncé la création de 35 nouveaux data centers en France pour soutenir la croissance de l’IA. La start-up française Mistral AI a par exemple lancé son premier centre de données en Essonne, signe que l’écosystème national s’étoffe. Pour construire et faire tourner ces véritables usines de données, une main-d’œuvre massive est requise : on estime que plus de 20 000 emplois devront être créés d’ici 2030 rien que pour pourvoir aux besoins en data centers. Ces postes couvrent un large éventail de compétences, du gros œuvre (construction des bâtiments, électricité, refroidissement) aux fonctions purement techniques et IT (administrateurs systèmes, techniciens réseau, ingénieurs cloud), en passant par la sécurité des sites, la maintenance, la commercialisation des capacités, le support client, la conception et étude des architectures, etc..

Ainsi, la filière des infrastructures numériques devient un débouché indirect mais majeur de l’IA. Une étude de la filière estime que 40 % de la demande de nouveaux emplois liés à l’IA concerne des techniciens pour exploiter au quotidien les équipements et les salles informatiques de ces centres. Autrement dit, de nombreux postes « industriels » et de terrain vont se créer aux côtés des emplois d’ingénieurs. Il s’agit d’une opportunité à saisir pour des professionnels issus d’horizons divers, parfois éloignés de l’informatique pure, qui pourront se reconvertir vers ces métiers support indispensables à la révolution de l’intelligence artificielle.

Quelles formations pour accéder aux métiers de l’IA ?

Formation IA proposée par CentraleSupélec Exed

CentraleSupélec Exed propose tout un panel de formations d’excellence en IA, en partenariat avec l’Institut DataIA Paris-Saclay.

La formation « Intelligence Artificielle : fondamentaux, perspectives et cas d’usages », a pour objectif de permettre aux apprenants de maîtriser les bases théoriques et techniques clés de l’IA, comprendre ses impacts, ses usages opérationnels, et explorer les opportunités métiers. Cette formation s’adresse aux professionnels, managers et cadres souhaitant anticiper les évolutions de leur domaine grâce à l’intelligence artificielle. Son programme inclut des fondamentaux, cas d’usages réels (génération de texte, agents virtuels, reconnaissance vocale…), retours d’expérience d’industriels, réflexion éthique. Cette formation vous dote d’une vision claire des métiers IA, avec des repères actionnables pour évoluer ou vous reconvertir dans un secteur dynamique.

L’Executive Certificate Intelligence Artificielle & Sciences des Données a pour vocation d’accompagner les professionnels dans la compréhension approfondie et la mise en œuvre concrète de l’intelligence artificielle au sein de leurs organisations. Cette formation certifiante, éligible au CPF, permet d’acquérir une maîtrise complète des fondements théoriques et des méthodes avancées de l’IA, de la symbolique aux approches data-driven, en passant par le machine learning, le deep learning, l’apprentissage par renforcement et les systèmes multi-agents. Conçu pour des cadres, ingénieurs, managers et experts techniques, le programme combine apports académiques de haut niveau, études de cas réels, travaux pratiques et projets appliqués, tout en intégrant les enjeux réglementaires, éthiques et de confiance liés aux usages de l’IA. En couvrant l’ensemble du cycle de conception d’une solution d’intelligence artificielle, ce cursus offre des repères solides et opérationnels pour piloter des projets IA, développer des applications concrètes et évoluer vers des fonctions stratégiques dans un domaine en pleine transformation.

Un avenir prometteur pour les métiers de l’IA

En conclusion, les métiers liés à l’intelligence artificielle représentent un domaine en pleine expansion, porteur d’innovation et d’opportunités. Que l’on soit passionné de données, de programmation, de robotique ou au contraire issu d’un métier traditionnel cherchant à se réinventer, l’IA offre des débouchés pour chacun. Les entreprises de tous les secteurs – technologiques, industrielles, services, santé, finance – recherchent des talents capables de façonner l’avenir de la technologie en intégrant l’IA dans les produits et processus. Pour réussir dans ce domaine, il est essentiel de développer des compétences techniques solides, de rester en veille sur les dernières avancées et de multiplier les projets exploitables. La curiosité et la capacité à apprendre en continu sont sans doute les qualités les plus précieuses dans un univers où les connaissances deviennent vite obsolètes.

Si la compétition entre entreprises pour attirer les meilleurs experts en IA est déjà féroce, il reste encore une large place aux nouveaux talents. Les pouvoirs publics et les acteurs éducatifs encouragent d’ailleurs activement les formations et reconversions vers ces métiers du futur. Le message est clair : l’IA crée bien plus d’emplois qu’elle n’en détruit, et ces emplois, souvent qualifiés et stimulants, sont appelés à jouer un rôle central dans l’économie de demain. Miser sur une carrière dans l’intelligence artificielle, c’est donc s’inscrire dans une trajectoire porteuse, à condition d’aimer relever des défis complexes et de s’adapter en permanence. Les métiers de l’IA n’en sont qu’à leurs débuts, et ils continueront d’évoluer au rythme des progrès technologiques, offrant à ceux qui les exercent la chance de contribuer directement à des innovations qui façonneront la société de demain.

Source : 

• PwC France. (2025). Baromètre mondial de l’emploi en IA 2025 
• Estimsalaire.com. (2025). Salaire Expert Intelligence Artificielle 2025