Métier | Compétences clés | Salaire annuel | Secteurs qui recrutent |
Machine Learning Engineer | Programmation Python, Deep Learning, optimisation de modèles, déploiement | 50 000 –90 000 euros | Tech, santé, finance, industrie |
Data Scientist | Stats avancées, modélisation, data storytelling, IA générative | 45 000 –85 000 € | Banque, e-commerce, marketing, recherche |
MLOps / AI Platform Engineer | CI/CD, orchestration, pipelines de données, monitoring | 55 000 –95 000 € | Cloud, SaaS, industrie, santé |
GenAI / Prompt Engineer | Langage naturel, fine-tuning, prompt design | 50 000 –90 000 € | Éditeurs de logiciels, médias, e-learning |
Data/AI Product Manager | Vision produit, priorisation, métriques IA, gestion d’équipe | 55 000 –100 000 € | Startups, scale-ups, grands groupes |
Data Analyst (BI → AI-augmented) | SQL, visualisation, analyse augmentée IA | 40 000 –70 000 € | Retail, énergie, transport, SaaS |
AI Security | Cybersécurité, chiffrement, RGPD, protection données | 60 000 –110 000 € | Sécurité, défense, santé |
1. Machine Learning Engineer
Si vous aimez construire des modèles qui produisent de vrais résultats, ce job va vous plaire. Un Machine Learning Engineer, c’est la personne qui prend les idées des Data Scientists et qui les transforme en systèmes fiables et rapides. On parle ici de maîtriser Python, PyTorch ou TensorFlow.
Il faut aussi comprendre comment optimiser un modèle pour qu’il tourne efficacement sur du cloud, et savoir le déployer pour qu’il serve vraiment dans un produit ou un service. Les opportunités sont énormes dans la santé, la finance, la robotique, et bien sûr dans toutes les startups qui veulent intégrer de l’IA dans leurs produits.
2. Data Scientist (orientation IA)
Le Data Scientist ne se contente pas de faire de jolies visualisations et des modèles prédictifs. Aujourd’hui, on lui demande de manipuler des LLM, de faire du fine-tuning sur des modèles génératifs, et de mettre en place des analyses prédictives ultra ciblées.
Les compétences à développer incluent une solide connaissance des statistiques, des librairies Python (pandas, scikit-learn, etc.) et des outils IA générative. Mais il faut aussi savoir manier les données, parce qu’un chiffre seul, ça ne convainc personne. Les data scientists sont recherchés dans la banque, le e-commerce, le marketing avancé, mais aussi la recherche appliquée.
3. MLOps / AI Platform Engineer
Si le Machine Learning Engineer construit le moteur, le MLOps Engineer construit toute l’autoroute pour qu’il roule bien. C’est le rôle qui garantit que les modèles puissent tourner 24 h/24 sans planter. Ça implique de maîtriser Docker, Kubernetes, la CI/CD, la surveillance des modèles (monitoring) et les systèmes de gestion de données. Il doit aussi maîtriser l’optimisation de coûts cloud, le suivi de la performance, et la gestion du drift des modèles. Les boîtes SaaS, les plateformes cloud, la santé et l’industrie automatisée sont en forte demande.
4. GenAI / LLM Specialist & Prompt Engineer
Vous avez sûrement entendu parler du « prompt engineering », cette nouvelle compétence qui consiste à parler aux IA pour obtenir le meilleur d’elles. Mais le métier va beaucoup plus loin. Un LLM Specialist sait entraîner, adapter et intégrer des modèles comme GPT ou Claude dans des applications réelles.
Le prompt engineer travaille sur des techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l’évaluation de la qualité des réponses. Il faut une bonne culture en NLP, des bases en programmation, et surtout une compréhension fine de comment un modèle raisonne. Les médias, l’e-learning, les éditeurs de logiciels et les agences digitales raffolent de ces profils.
5. Data/AI Product Manager
Un Data/AI Product Manager, c’est le chef qui guide une équipe technique pour transformer une idée IA en produit utile et rentable. Il ne code pas forcément, mais il comprend les contraintes techniques, définit les priorités, et fixe des objectifs clairs.
Il doit aussi savoir expliquer pourquoi un modèle est pertinent… ou pourquoi il vaut mieux ne pas l’utiliser. Les compétences clés : vision produit, sens business, compréhension technique, capacité à travailler avec des profils très différents. Les startups, scale-ups et grandes entreprises tech recrutent ces talents.
6. Data Analyst
Le Data Analyst de 2025 ne se limite plus à faire des dashboards. Il utilise des outils d’IA pour générer des insights automatiquement, poser des questions en langage naturel aux données, et valider rapidement des hypothèses.
Les compétences à développer : SQL solide, visualisation claire et percutante, maîtrise d’outils de BI augmentée (Power BI, Tableau ou Looker) avec IA intégrée. Il doit aussi être capable d’interpréter les résultats avec un vrai sens critique. Les secteurs comme le retail, l’énergie, le transport et le SaaS cherchent activement ces profils.
7. AI Security & Privacy Specialist
Avec l’explosion des IA génératives et l’utilisation de données sensibles, la sécurité et la confidentialité deviennent critiques. L’AI Security Specialist est celui qui va identifier les failles possibles et mettre en place des protections contre les attaques (prompt injection, exfiltration de données).
Il doit s’assurer que les modèles ne divulguent pas d’informations confidentielles et restent conformes aux lois comme le RGPD. Ce poste nécessite des compétences en cybersécurité, en cryptographie, et en fonctionnement interne des modèles d’IA. Il est recherché surtout dans la santé, la défense et les services financiers.
En 2025, les métiers de l’IA sont partout, et ils n’attendent que des profils motivés pour se développer. Que vous soyez ingénieur, développeur, chef de projet, designer ou bachelor, il y a une place pour vous dans cet univers en pleine expansion. Les bootcamps, les MOOCs et les formations en ligne. Pour vous former sérieusement, misez sur des plateformes proposant des formations IA éligibles au CPF et à Pôle Emploi comme Axio Formation. C’est un moyen sûr de financer votre apprentissage et d’obtenir une certification reconnue.
