Quels métiers de la data recrutent avec l'essor de l'intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle, moteur d’évolution du marché de l’emploi dans la data

Depuis quelques années, la révolution de l’IA s’invite partout : dans nos outils, au cœur des entreprises, mais aussi sur le marché du travail. Difficile aujourd’hui de dissocier « data » et « intelligence artificielle », tant les deux sont imbriquées dans la conception de solutions modernes : analyse prédictive, traitement d’images, automatisation, assistants virtuels, cybersécurité… L’essor fulgurant de l’IA bouleverse les besoins en compétences et fait émerger de nouveaux métiers très recherchés par les organisations, grandes ou petites.

Data et IA : l’alliance qui change la donne pour l’emploi

À mesure que l’IA devient accessible (solutions cloud, APIs, outils no-code), l’exploration et la valorisation des données se démocratisent. Désormais, il ne s’agit plus simplement de collecter beaucoup d’information : il faut savoir la structurer, la comprendre, en extraire de la valeur et l’exploiter de façon responsable. C’est dans ce contexte qu’apparaissent de nouveaux profils spécialisés, prisés dans la tech, le secteur public, la santé, la banque, l’industrie, le commerce, etc.

Les métiers de la data, de la collecte à la valorisation

Chaque étape de la chaîne de la donnée s’accompagne d’un besoin humain spécifique. Tour d’horizon des postes emblématiques qui recrutent avec la montée en puissance de l’IA :

Data scientist : le « chef d’orchestre » de la donnée. Il conçoit des modèles de prédiction (souvent basés sur le machine learning), prépare les jeux de données, programme, explore et visualise les résultats pour les rendre accessibles aux métiers. Ce métier ne cesse d’évoluer : il requiert aujourd’hui une solide culture math/stat, une bonne maîtrise des outils de deep learning, ainsi que la capacité à expliquer les mécanismes de l’IA de façon compréhensible. La demande reste très forte !
Data engineer : garant(e) des pipelines de données. Le data engineer construit, optimise et supervise les architectures (bases de données, flux, stockage, ingestion temps réel) qui alimentent les modèles IA. Son rôle a pris de l’ampleur avec l’explosion des volumes de données et des solutions cloud. Sans lui/elle, pas d’IA opérationnelle.
Machine learning engineer : le spécialiste des algorithmes. Il/elle adapte, optimise, industrialise et déploie les modèles de machine learning ou deep learning dans des applications concrètes. Expertise en programmation (Python, R, TensorFlow, PyTorch…), veille sur l’éthique des algorithmes, robustesse…
Data analyst : l’analyste qui fait parler les chiffres. Il/elle traduit la donnée en recommandations opérationnelles pour le business. Excel, SQL, mais aussi BI (Business Intelligence), visualisation dynamique ou dashboards alimentés par l’IA font partie de la panoplie. Avec l’essor de l’IA, ce métier s’enrichit de nouveaux outils.
Data steward (ou gestionnaire de la donnée) : le gardien de la qualité et de la conformité. Un profil monté en puissance avec la mise en œuvre du RGPD et la prise de conscience autour de la gouvernance des données (respect des normes, contrôle des accessibilités, suivi des flux, documentation des sources…).

De nouveaux métiers grâce à la généralisation de l’IA

Prompt engineer : expert dans l’art de dialoguer avec les modèles IA génératifs (type ChatGPT, DALL-E…). Cette fonction très récente consiste à « designer » des prompts efficaces pour obtenir des résultats précis, adaptés à la stratégie de l’entreprise ou du client.
MLOps Engineer : en charge de la gestion « DevOps » appliquée à l’IA. Il/elle automatise le cycle de vie des modèles IA, du prototypage à la mise en production, en passant par la surveillance post-déploiement. Un poste clé pour garantir la performance et la sécurité des solutions IA en entreprise.
Data product manager : il/elle pilote et valorise les produits data (API, dashboards, applications métiers), fait le lien entre les équipes techniques et les besoins clients, tout en intégrant la dimension IA/autonomie des services.
Responsable éthique des données (ou AI Ethicist) : en veille sur les questions d’équité, de biais, d’explicabilité des algorithmes. Ce poste s’impose dans les grandes structures et organismes publics pour encadrer l’utilisation responsable de l’IA.

Dans quels secteurs ces profils sont-ils les plus recherchés ?

Les métiers de la data avec compétences en IA intéressent aujourd’hui tous les secteurs, chaque entreprise voulant tirer profit de données de plus en plus stratégiques.

Santé et médical : diagnostic automatisé, prédiction d’épidémies, traitement personnalisé des patients.
Banque et assurance : détection de la fraude, scoring de crédit, analyse de risque, chatbots IA.
Commerce et e-commerce : analyse des comportements clients, recommandations personnalisées, automatisation des stocks.
Industrie/manufacturing : maintenance prédictive, optimisation de production via l’IA, robotique cognitive.
Transport/logistique : optimisation des flux, véhicules autonomes, gestion intelligente des itinéraires.

Les structures publiques et collectivités n’échappent pas à la tendance, notamment concernant la gestion des données administratives, l’urbanisme ou la cybersécurité, avec une forte recherche de profils « bridges » entre technique et décisionnel.

Des compétences techniques… mais pas seulement !

Le recrutement dans la data se complexifie avec la montée des exigences : si les compétences techniques (analyse, statistiques, cloud, programmation, outils IA) restent incontournables, la demande évolue aussi sur le plan des soft skills. Les entreprises cherchent des profils capables de :

S’adapter à l’évolution ultra-rapide des technologies
Sensibiliser l’organisation à l’utilisation éthique de l’IA
Savoir vulgariser les résultats (« data storytelling »)
Travailler en équipe pluridisciplinaire
Entretenir une veille permanente sur les enjeux de cyber-risques et de confidentialité

Focus : le boom de la formation et de la reconversion

Bonne nouvelle pour ceux qui souhaitent se lancer : de plus en plus d’offres s’ouvrent aux juniors, alternants, autodidactes ou salariés en reconversion, pour peu qu’ils prouvent une appétence pour les chiffres, la logique et la résolution de problèmes. Les cursus de « data analyst », « data scientist » et « IA » fleurissent dans l’enseignement supérieur et en formation continue. Les bootcamps intensifs, les MOOC ou l’auto-formation (plateformes en ligne) sont aussi valorisés.

Cas concrets : témoignages de cheminements professionnels

Michel, 62 ans, ingénieur retraité : « Passionné d’histoire et de statistiques, j’ai suivi un MOOC en data science puis proposé mes services dans une association d’archives locales. Aujourd’hui, je contribue à la valorisation numérique du patrimoine à l’aide d’outils IA. »
Barbara, 53 ans, ancienne comptable : « J’ai toujours aimé manipuler Excel. Après une formation de 3 mois, j’ai rejoint une direction data en tant qu’analyste sur l’automatisation des reportings. J’ai découvert Python et les outils de datavisualisation IA qui simplifient nos rapports au quotidien. »
Sofiane, 58 ans, CDO (Chief Data Officer) en collectivité : « Le plus difficile ? Trouver des profils capables d’allier réglementation, sens du service public et compétences digitales. On recrute sur l’envie d’apprendre, plus que sur la formation initiale. »

Quels salaires et quelles perspectives pour ces nouveaux métiers ?

Data analyst : 35 000 à 45 000 €/an en début de carrière (plus dans le privé ou les secteurs régulés), jusqu’à 60-65 000 € après quelques années avec expertise IA.
Data scientist : entre 40 000 et 60 000 €/an en 1er poste, souvent au-delà de 75 000 € avec expérience et spécialisation deep learning.
Data engineer/Machine learning engineer : niveaux similaires, avec primes pour expérience cloud et certification IA déployée à l’échelle.
Prompt engineer, MLOps : métiers récents, salaires variables (45 000 à 80 000 €), fort potentiel d’augmentation.

Ces emplois offrent aussi une grande marge de mobilité interne, d’évolution vers le management, la R&D ou la création de nouveaux services grâce à l’IA.

Comment se lancer ? Conseils pour postuler et évoluer

Développer un mini-portefeuille de projets : participation à des concours en ligne (Kaggle), réalisation de dashboards, petites analyses sur des jeux de données open-source.
Mettre en avant curiosité, autonomie, capacité d’adaptation sur le CV
Se former en continu (MOOC, formations courtes, séminaires numériques)
Explorer l’impact sociétal et les limites de l’IA (éthique, biais, confidentialité)
Entretenir un réseau (meetups data, conférences à distance, forums spécialisés)

À retenir : la data avec IA, un avenir ouvert à toutes les générations

La demande pour les compétences « data » & « IA » est forte et appelée à croître.
Pas besoin de venir du monde académique pour s’y lancer : l’expérience terrain, la motivation et la capacité à résoudre des problèmes sont de vrais atouts.
Les métiers évoluent vers plus de transversalité, d’interactions humaines… et de réflexions sur l’impact sociétal de l’IA.
Le marché s’ouvre aussi à la reconversion, à l’alternance et à la formation continue tout au long de la vie.
En remettant l’humain au cœur de la technologie, ces métiers construisent un futur numérique plus inclusif — pour tous les âges et tous les parcours.

Quel que soit votre profil, explorer les métiers de la data enrichis par l’IA, c’est aussi saisir l’opportunité d’agir concrètement dans un monde en transformation… et de participer à la maîtrise et à l’utilité réelle de cette révolution numérique.