L’intelligence artificielle crée des postes en France, chiffres à l’appui. Dans les entreprises de la tech, de l’ingénierie, du conseil et de l’événementiel, l’Opiiec attend 45 000 emplois supplémentaires d’ici trois ans, d’après son étude publiée en juin 2025.
Le Forum économique mondial, lui, chiffre 170 millions d’emplois créés et 92 millions supprimés d’ici 2030 à l’échelle de la planète, toutes tendances confondues (technologie, transition écologique, démographie, économie). Avec un solde positif de 78 millions, les métiers se recomposent davantage qu’ils ne disparaissent.
Cinq métiers de l’IA recrutent déjà, chacun avec ses missions, ses compétences et sa voie d’accès. Une méthode pour choisir le tien vient en fin de parcours, même si tu es aujourd’hui sans aucune base technique.
1. Machine learning engineer : que fait celui qui conçoit et déploie les modèles ?
Le machine learning désigne la capacité d’un programme à apprendre à partir d’exemples, au lieu de suivre des règles écrites à la main. Le machine learning engineer conçoit, entraîne puis met en production ces modèles d’apprentissage automatique.
Son travail suit plusieurs étapes :
- choisir le modèle adapté au problème
- l’entraîner sur des données
- mesurer sa fiabilité
- l’intégrer à un produit
Dans une banque, il construit par exemple le modèle qui repère les paiements frauduleux parmi des millions de transactions. D’après la même étude de l’Opiiec citée plus haut, 28 % des entreprises de la branche ont déjà créé des postes liés à l’IA, et le spécialiste qui conçoit les modèles arrive en tête des exemples cités.
Un modèle n’a de valeur qu’une fois en production. Le machine learning engineer pratique donc le MLOps, l’ensemble des méthodes qui servent à déployer un modèle, à le superviser puis à le réentraîner quand ses résultats dérivent. Il travaille pour cela avec plusieurs outils :
- Python, le langage de référence de la data
- PyTorch, pour entraîner les modèles
- Docker, pour les empaqueter
- AWS ou Azure, pour les héberger
Le bachelor IA de l’école (Bachelor Intelligence Artificielle & Data) compte le machine learning engineer junior parmi ses débouchés.
2. Data scientist : comment transforme-t-il les données en prédictions ?
Le data scientist exploite les données d’une entreprise pour anticiper la suite et aider ses équipes à décider. Son proche voisin, le data analyst, est souvent le premier poste d’un jeune diplômé.
Le data analyst décrit ce qui s’est passé, avec des tableaux de bord et des indicateurs suivis chaque mois. Le data scientist, quant à lui, prédit ce qui va arriver (les ventes du prochain trimestre, le risque qu’un client résilie son abonnement). Notre comparatif data analyst vs data scientist détaille les deux trajectoires.
Le poste demande un socle technique solide :
- les statistiques et les probabilités
- Python
- SQL, le langage qui sert à interroger les bases de données
- la capacité à expliquer un résultat à un interlocuteur non technique
Le Bachelor Intelligence Artificielle & Data de Sup de Vinci, titre de niveau 6 enregistré au RNCP sous le numéro 38478, construit ce socle au fil de ses trois années :
- Python, SQL et Power BI
- les premiers modèles de machine learning
- l’éthique et le RGPD
À sa sortie, les débouchés directs commencent par data analyst ou BI analyst, deux postes qui servent de tremplin vers la data science.
Analyse, modélise, prédit. Notre fiche métier data scientist détaille un quotidien où chaque prédiction doit convaincre ceux qui décident.
3. Data engineer : pourquoi aucun projet IA ne démarre sans lui ?
Une IA ne vaut que par les données qui la nourrissent, et le data engineer construit l’infrastructure qui les rend fiables et disponibles. Moins visible que le data scientist, il travaille en amont de chaque projet.
Il conçoit des pipelines ETL (extraction, transformation, chargement) et alimente des data lakes ou des entrepôts de données. Pour une enseigne de 200 magasins, il centralise par exemple les ventes de chaque boutique afin d’entraîner un modèle de prévision.
Un modèle entraîné sur des données incomplètes ou mal structurées produit des résultats faux, quelle que soit sa sophistication. Le data engineer contrôle donc la qualité en amont, avec des outils tels que Snowflake, Talend et des environnements cloud distribués.
Pour accéder au métier de data engineer, le master IA de l’école, devenu Mastère Data Engineering & IA, prépare en 24 mois un titre de niveau 7 (RNCP 40167). Snowflake et Talend figurent parmi les certifications optionnelles que l’école propose, et le cursus vise notamment les postes de data engineer et d’architecte data.
Pour situer ces deux métiers voisins, le comparatif data scientist vs data engineer met leurs journées côte à côte.
4. Développeur IA : comment intégrer l’IA générative dans une application ?
Le développeur IA intègre l’intelligence artificielle dans des produits concrets. Prolongement naturel du métier de développeur, il attire les profils qui aiment coder et voir une application tourner.
Il connecte une application à un LLM (un grand modèle de langage, par exemple GPT ou Claude) par une API, puis construit des agents qui automatisent une partie des tâches. Il bâtit ainsi un assistant qui répond aux clients à partir de la documentation interne de l’entreprise.
Brancher le modèle ne suffit pas. Avant chaque mise en ligne, le développeur IA vérifie trois points :
- la justesse des réponses, testées sur des cas réels
- les hallucinations, ces réponses fausses formulées avec assurance
- la protection des données transmises au modèle
La vitesse que l’IA apporte au code ne dispense donc ni de rigueur ni de jugement.
Le master développeur full stack de Sup de Vinci, rebaptisé Mastère Développement Full Stack IA Native, débouche sur un titre de niveau 7 (RNCP 40166). Son programme couvre notamment :
- Docker
- la CI/CD (intégration et déploiement continus)
- React Native, pour les applications mobiles
Code, teste, sécurise. Notre fiche métier développeur full stack suit un métier où chaque réponse d’IA se vérifie avant d’arriver chez le client.
5. Chef de projet IA : qui fait le lien entre la technique et les métiers ?
Le chef de projet IA pilote un projet de bout en bout. Il ne code pas forcément tous les jours, mais il comprend assez la technique pour arbitrer, et le poste convient à qui aime organiser et dialoguer.
Ses missions s’enchaînent du cadrage à la livraison :
- traduire un besoin métier en projet IA
- arbitrer entre faisabilité, coût et risques
- coordonner data scientists et développeurs
L’Opiiec range ce poste parmi ceux que les entreprises ont déjà créés. Elles expriment aussi des besoins en compétences pour comprendre le cadre réglementaire (RGPD, IA Act) et accompagner le changement dans l’organisation. L’IA Act, le règlement européen sur l’intelligence artificielle, encadre les systèmes d’IA selon leur niveau de risque.
Deux mastères de Sup de Vinci mènent à ce profil. Le Mastère product builder, intitulé Mastère Product Builder et IA, vise entre autres le poste de product owner IA et no-code.
Le master direction de projet IT, devenu Mastère Innovation & direction de projet IT, forme au pilotage de projets informatiques, avec une spécialisation qui travaille la posture de Scrum Master.
Comment choisir son métier dans l’intelligence artificielle ?
Pour te situer parmi les métiers de l’IA, pars de tes goûts au quotidien :
- les maths et les modèles → data scientist
- les infrastructures → data engineer ou MLOps
- le code → développeur IA
- l’organisation et le dialogue → chef de projet IA
Les intitulés évoluent vite, et le socle technique compte davantage que le nom du poste. Un data analyst peut ainsi glisser vers la data science après quelques années, et un développeur vers l’IA générative.
Le Bachelor Intelligence Artificielle & Data s’intègre dès le bac, hors Parcoursup. La première année fait découvrir l’informatique et poser les bases, la deuxième consolide les acquis, puis la troisième spécialise le parcours, en alternance ou en initial avec un stage de 60 jours. Un mastère de deux ans complète le parcours, et chaque mission nourrit un portfolio qui prouve tes compétences réelles aux recruteurs, level après level.
Tes questions sur les métiers de l’IA
Oui, pour une bonne partie des métiers de l’IA. Le développeur IA et le chef de projet IA mobilisent surtout la logique, le code et l’organisation, alors que le data scientist a besoin de statistiques solides. Les bases utiles s’acquièrent au fil du cursus, projet après projet.
Un bac+3 ouvre les premiers postes, de data analyst à machine learning engineer junior, et un bac+5 mène aux fonctions d’expert ou de pilotage. Le cursus de l’école démarre au bac avec trois années de bachelor, dont la dernière peut se suivre en alternance, puis se poursuit par un mastère de deux ans.
Sommaire
- 1. Machine learning engineer : que fait celui qui conçoit et déploie les modèles ?
- 2. Data scientist : comment transforme-t-il les données en prédictions ?
- 3. Data engineer : pourquoi aucun projet IA ne démarre sans lui ?
- 4. Développeur IA : comment intégrer l’IA générative dans une application ?
- 5. Chef de projet IA : qui fait le lien entre la technique et les métiers ?
- Comment choisir son métier dans l’intelligence artificielle ?
- Tes questions sur les métiers de l’IA
