Ingénieur en IA : découvrez ses missions, son salaire et ses études

Qu’est-ce qu’un AI Engineer ?

L’AI Engineer exerce un rôle essentiel : il rend utilisable à grande échelle les modèles d’IA développés par ses collègues, et notamment par le Data Scientist. En bref, sans lui, ces modèles resteraient au stade théorique et ne pourraient avoir un réel impact.

L’ingénieur en intelligence artificielle exerce ainsi un métier stimulant, à la croisée de la technique, de la stratégie et de la créativité. Il intervient tout au long du cycle de vie des projets IA, et s’assure que les solutions développées sont alignées avec les objectifs de son organisation.

Métier de l’IA encore relativement récent, il est de plus en plus demandé, et on comprend bien pourquoi quand on entend Arthur Mathorel, lui-même ingénieur en IA, détailler son métier en ces termes :

« Je crée des solutions logicielles en utilisant les LLM comme brique élémentaire et construis une architecture les utilisant. Mon métier nécessite une grande part de développement (algorithmique et logiciel) mais aussi une compréhension du besoin métier pour lequel on construit ces solutions. »

Quels sont les avantages à devenir Ingénieur IA ?

Comme c’est le cas pour de nombreux métiers porteurs, exercer en tant qu’Ingénieur IA présente de nombreux avantages :

• Vous toucherez un salaire attractif, même en début de carrière, celui-ci étant généralement compris entre 45 000 et 50 000 € brut par an en France pour un junior.  
• Vous n’aurez pas de mal à trouver un emploi. Les besoins des entreprises explosent alors que les professionnels de l’IA sont encore rares. Résultat : les profils qualifiés s’arrachent.  
• Vous pourrez travailler dans des secteurs variés (finance, santé, industrie…). L’intérêt ? Nul besoin de changer de métier si vous voulez changer d’air, vous pourrez facilement réemployer votre savoir en travaillant dans un nouveau secteur.  
• Vous exercerez un rôle stimulant et porteur de sens. Pour chaque projet, vous devrez trouver la meilleure manière de le mettre en œuvre, tout en vous assurant que les solutions développées correspondent bien à des besoins réels.  
• Vous aurez de nombreuses opportunités à l’international si vous souhaitez vous expatrier. Le marché de l’IA est dynamique en France, mais il l’est encore plus à l’étranger, où la rémunération est généralement plus attractive et les tâches plus diversifiées.

Quelles différences entre un Ingénieur IA, un ML Engineer et un Data Engineer ?

Souvent confondus parce qu’ils évoluent dans le même univers et sont tous les trois des ingénieurs, les métiers d’Ingénieur IA, de ML Engineer et de Data Engineer sont pourtant bien distincts :

• L’Ingénieur IA industrialise les travaux du Data Scientist pour créer des solutions intelligentes complètes, et adaptées aux besoins des organisations.  
• Le ML Engineer se concentre sur l’entraînement et l’optimisation des modèles de Machine Learning.  
• Le Data Engineer est chargé de créer et maintenir les pipelines de données, qui servent notamment à l’entraînement des modèles d’IA et à l’alimentation des outils de Big Data.

On pourrait comparer cette différence à une mission spatiale : le Data Engineer est chargé de construire la rampe de lancement, le ML Engineer règle le moteur de la fusée, tandis que l’AI Engineer s’assure de l’arrivée à bon port de la fusée.

Avec quels profils l’ingénieur IA collabore-t-il en entreprise ?

L’ingénieur IA ne travaille jamais seul ! Au contraire, il peut presque être comparé à un chef d’orchestre, chargé de composer aussi bien avec :

• Les Data Scientists, qui conçoivent les modèles que l’Ingénieur IA industrialise ensuite.  
• Les Data Analysts, pour comprendre quels sont les réels besoins métier.  
• Les AI Product Managers avec lesquels ils cadrent les projets.  
• Les Développeurs Backend, pour intégrer les solutions dans les outils métiers.  
• Les DevOps et MLOps Engineer, pour assurer le déploiement, la scalabilité et la surveillance des modèles.  
• Les juristes, notamment pour tout ce qui concerne les questions de respect des données personnelles par les IA.

Quel est l'état du marché de l'emploi pour les ingénieurs IA en France ?

Combien d'offres d'emploi sont disponibles pour les AI Engineers en France ?

En septembre 2025, Indeed regroupait plus de 300 offres actives pour des postes d’Ingénieur en intelligence artificielle en France. Et si ce chiffre est déjà important, il ne prend pas en compte les annonces publiées exclusivement sur d’autres plateformes comme Welcome to the Jungle, LinkedIn, ou juste sur les sites carrières des grandes entreprises.

Un chiffre déjà prometteur donc, et qui continuera probablement d’évoluer à la hausse, puisqu’on estime que d’ici à 2034, chaque année en France, nous aurons besoin d’au moins 25 000 experts en déploiement de l’IA.

Quelles entreprises recrutent le plus d'ingénieurs IA

Quel que soit votre domaine de prédilection, vous trouverez des entreprises qui ont besoin d’ingénieurs IA. Métier en pleine expansion, il est notamment recherché par :

• Les géants de la tech et (Google, Meta, Amazon, Microsoft, IBM…)  
• Les start-ups spécialisées dans l’IA (Mistral AI, Hugging Face, Nabla…)  
• Les banques et assurances (BNP Paribas, AXA, Crédit Agricole…)  
• Les entreprises du secteur industriel (Airbus, Thales, Renault, Stellantis…)  
• Le secteur de la santé et du Big Pharma (Sanofi, Doctolib, Owkin…)  
• Les ESN et cabinets de conseil (Capgemini, Accenture, Sopra Steria…)

Comment maximiser ses chances de décrocher un poste d'ingénieur IA ?

Certes, la demande en Ingénieurs en intelligence artificielle est forte et risque de continuer à augmenter. Mais malgré cela, il est intéressant d’optimiser vos candidatures pour espérer décrocher un emploi intéressant et bien rémunéré rapidement. Pour cela, vous pouvez activer plusieurs leviers concrets :

• Apprenez à utiliser les outils et frameworks IA les plus utilisés en entreprise (Python, TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch, MLflow…).  
• Développez vos compétences en industrialisation de modèles IA. Prouvez que vous pouvez les développer, mais aussi les rendre robustes, scalables, et faciles à maintenir.  
• Construisez votre portfolio en travaillant sur des projets IA variés (détections d’anomalies, système de recommandation, fine tuning de LLM…). Vous pourrez ainsi montrer aux recruteurs l’étendue de vos compétences et les rassurer quant à votre savoir-faire.  
• Soignez votre GitHub et votre LinkedIn, et pensez à y partager certains des projets sur lesquels vous avez travaillé. Cela vous permettra de construire votre crédibilité, et même potentiellement d’attirer des recruteurs.  
• Misez sur vos soft skills. Vos compétences techniques sont essentielles, mais ce qui rassure réellement les employeurs, c’est la capacité de leurs recrues à s’adapter, à collaborer, et surtout à comprendre les enjeux spécifiques de leur entreprise.  
• Passez des certifications en IA pour valoriser davantage votre profil.

Enfin, si vous avez besoin d’un retour d’expérience, retenez les mots d’Arthur Mathorel :

« Durant mon parcours, ce qui m’a le plus aidé, ce sont les projets personnels dans lesquels je me suis lancé. On apprend réellement par la pratique, en codant et en mettant les mains dans le cambouis pour comprendre et progresser. De plus, les certifications en ligne m’ont permis de monter en compétences et en autonomie. »

Quelles sont les missions quotidiennes d'un ingénieur IA ?

Si on devait résumer les missions d’un AI Engineer, on pourrait dire qu’au quotidien, il est chargé de transformer des modèles d’IA prometteurs en produits concrets, performants, sécurisés et prêts à être utilisés. En optant pour ce métier, vous pourrez ainsi être amené à :

• Préparer des données, car sans données propres, il est impossible de mettre au point une solution d’IA efficace.  
• Développer et programmer des modèles d’IA qui répondent aux besoins métier identifiés.  
• Tester, ajuster et améliorer les modèles, notamment grâce à des techniques comme le prompt engineering, le fine tuning ou encore le sampling.  
• Utiliser et maîtriser des librairies spécialisées en IA (comme Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LangChain…), et parfois en combiner plusieurs pour répondre à un besoin spécifique.  
• Construire et automatiser les chaînes de production des solutions IA.  
• Déployer les solutions IA en conditions réelles, souvent via des outils de MLOps (Docker, MLflow, APIs…).  
• Surveiller les performances des outils en continu, ceci pour éviter les dérives et garantir leur qualité.  
• Assurer la robustesse et la maintenance des solutions d’IA dans le temps, surtout quand les jeux de données utilisés pour les entraîner évoluent fortement.  
• Documenter votre travail, itérer et innover constamment, car les technologies IA évoluent (très) vite.

Et si vous avez besoin d’un aperçu plus concret, Mathias Barbosa, ingénieur IA dans la finance, vous en dit un peu plus sur son quotidien :

« J’interviens auprès de clients dans l’élaboration de workflows autour de l’automatisation de processus financiers. Par exemple, je lance un processus d’optimisation de réserves pour une banque, le système appelle le processus et génère des rapports personnalisés, envoie des emails, génère des graphiques en lien avec l’optimisation, etc. Je suis axé R\&D et ne cesse de rendre les solutions plus robustes et efficaces. »

Quelles compétences sont indispensables pour devenir ingénieur IA ?

Quelles sont les qualités humaines d'un bon ingénieur en intelligence artificielle ?

Un bon Ingénieur IA est comparable à un couteau suisse : il est polyvalent, son esprit est affûté, et il est toujours prêt à dégainer la bonne solution. Il se distingue ainsi grâce à plusieurs soft skills :

• Sa capacité à bien communiquer, et surtout à vulgariser son travail auprès des profils non-techniques (Product Managers, clients, commerciaux…).  
• Son sens de la rigueur, essentiel pour bien documenter et sécuriser ses solutions.  
• Sa curiosité, car les outils, méthodes et frameworks utilisés dans l’intelligence artificielle évoluent à une vitesse folle, et qu’il doit se tenir informé s’il veut continuer à performer.  
• Son sens de l’analyse, qui lui permet de bien cerner les différents enjeux métiers pour ensuite prendre les meilleures décisions techniques.

Autrement dit : pour être un bon AI Engineer, savoir coder, c’est bien, mais savoir collaborer et réfléchir par soi-même, c’est mieux.

Quelles compétences techniques doit maîtriser un Ingénieur IA ?

Pour autant, impossible de faire l’impasse sur la technique pure. Si vous souhaitez devenir Ingénieur en intelligence artificielle, vous devrez ainsi maîtriser plusieurs compétences techniques essentielles :

• Python : langage le plus utilisé en IA, notamment car il est ultra-flexible, plutôt puissant, mais surtout parce qu’il dispose d’un écosystème riche.  
• Les grands modèles de langage (LLM) : vous devrez comprendre comment les utiliser, les adapter, les orchestrer, notamment grâce à des outils comme LangChain, LangGraph ou encore Hugging Face.  
• Le Machine Learning avec Scikit-learn, pour concevoir des modèles prédictifs classiques.  
• Le Deep Learning avec TensorFlow et PyTorch, qui vous permettront de mettre au point des réseaux de neurones plus complexes.  
• Le MLOps : la maîtrise d’outils comme Docker, Kubernetes et des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) est essentielle pour industrialiser vos solutions d’IA et les rendre accessibles au plus grand nombre.  
• Le développement logiciel : vous devrez être à l’aise avec les intégrations via API, la gestion de version avec Git, et devrez également pouvoir documenter vos solutions.  
• La gestion des données : avoir des bases en SQL ou en NoSQL est essentiel pour que vous puissiez manipuler efficacement les bases de données et pipelines qui alimenteront vos solutions.

Quelles certifications valorisent le profil d'un ingénieur en IA ?

Pour valoriser davantage votre profil auprès des recruteurs, vous avez tout intérêt à passer des certifications en IA reconnues. Certaines vous seront particulièrement utiles si vous visez des postes d’Ingénieur en intelligence artificielle :

• Les certifications Python comme la PCEP ou la PCAP, qui valident votre niveau d’utilisation de ce langage IA.  
• Le titre Microsoft Certified : Azure AI Engineer Associate, qui valide votre expertise en ingénierie IA avec la plateforme Azure.  
• Le certificat professionnel IBM AI Engineering.

Quelles études suivre pour devenir Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

Aujourd’hui, plusieurs parcours académiques post-bac vous permettent d’étudier l’IA et d’accéder au métier d’ingénieur IA. Faisons le point sur leurs principales différences :

Les écoles spécialisées en IA

Rejoindre une école spécialisée en intelligence artificielle, c’est faire le choix d’une formation concrète, taillée pour répondre à vos ambitions professionnelles et aux attentes du marché et développer les compétences réellement requises par les entreprises.

Et chez Jedha AI School, dès l'obtention de votre bac, vous pourrez justement intégrer l’un de nos deux cursus complets en 5 ans, qui vous prépareront au métier d’ingénieur en intelligence artificielle :

• Notre bachelor Développeur IA, suivi de notre mastère Architecte IA en alternance, où vous apprendrez à concevoir, entraîner, déployer et superviser des solutions d’IA en conditions réelles, tout en acquérant une forte culture en développement logiciel et en MLOps. Nos formations étant professionnalisantes, vous pourrez même tenter de trouver un emploi d’Ingénieur IA dès l’obtention de votre bachelor. Et en choisissant de vous spécialiser davantage en mastère, vous pourrez développer des compétences de pointe, qui vous permettront d’accéder à des postes plus intéressants, avec des rémunérations plus importantes.  
• Notre cursus composé de notre bachelor Data Analyst, suivi de notre mastère Data Scientist, représente également une option intéressante si vous souhaitez développer de solides bases en Data avant de vous spécialiser en IA. Vous apprendrez alors à collecter et analyser des données, connaissances qui vous seront utiles pour modéliser et déployer des solutions d’IA. Vous acquerrez également un socle très solide en Machine Learning, en Deep Learning et en mise en production.

En nous rejoignant, vous évoluerez dans un environnement stimulant, axé à 100 % sur la Data et l’IA. Vous profiterez d’une pédagogie pratique, dispensée par des experts du secteur, et qui fera de vous un professionnel opérationnel dès la fin de votre cursus.

Oh, et on ne vous a pas dit le plus important : pour nous rejoindre, nul besoin de passer par Parcoursup. Pour nous, ce qui compte avant tout, c’est votre motivation. Et nous préférons l’étudier individuellement en analysant votre dossier, plutôt que de confier cette lourde tâche (et votre avenir) à un algorithme.

Les formations universitaires : licence, BUT, master

Si vous préférez passer par les bancs de la fac, plusieurs formations universitaires vous permettront d’étudier l’informatique, puis l’IA. Typiquement, vous commencerez par une formation en 3 ans :

• BUT Informatique  
• Licence Informatique  
• Licence MIASHS  
• BTS SIO, complété par une troisième année de licence professionnelle en intelligence artificielle

Mais ces licences resteront plutôt généralistes, et vous devrez ensuite suivre un master en intelligence artificielle (ou équivalent) pour développer une véritable maîtrise de l’IA.

Dans tous les cas, gardez à l’esprit que si ces formations sont plus accessibles financièrement, elles restent souvent trop académiques et théoriques. Peu de place est laissée à la mise en pratique, et vous serez rarement opérationnel dès l’obtention de votre bac+5, surtout si vous n’avez pas suivi votre cursus en alternance.

Les écoles d’ingénieurs

Face à l’essor de l’intelligence artificielle, certaines grandes écoles d’ingénieurs proposent désormais des cursus spécialisés en IA. Mais si ces formations bénéficient souvent d’une réputation solide, elles présentent aussi plusieurs limites :

• Elles peuvent rester trop généralistes, surtout les premières années qui sont souvent consacrées à un tronc commun qui n’a pas forcément grand-chose à voir avec l’IA.  
• Certains cursus peuvent manquer de mise en pratique et de travail sur des cas concrets. Résultat : vous aurez besoin d’un petit temps d’adaptation à l’issue de vos études pour être réellement opérationnel.  
• La sélection à l’entrée est très rude. Les meilleures écoles d’ingénieurs ne sont accessibles qu’après une prépa, et même dans les autres, l’accès se fait généralement par concours, ou est réservé aux meilleurs élèves issus du bac général.

Comment se reconvertir vers le métier d’Ingénieur en IA ?

Vous voulez changer de voie et vous vous demandez si l’intelligence artificielle est accessible aux profils en reconversion ? Bonne nouvelle : la réponse est oui ! Plusieurs métiers, dont celui d’Ingénieur IA, vous sont accessibles. Les conditions pour y accéder ? Être motivé, mais surtout prêt à investir en vous pour vous former et développer les compétences opérationnelles nécessaires.

Et chez Jedha, nous vous proposons justement des formations intensives et professionnalisantes, qui vous prépareront à votre nouveau métier en un temps record :

• Commencez par rejoindre notre formation en Data pour débutants (75 heures) si vous partez de zéro et avez besoin d’acquérir les bases.  
• Rejoignez notre bootcamp en Data Science (450 heures, niveau bac+4), vous apprendrez à manipuler les données, à concevoir vos propres modèles IA, et serez initié aux fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning.  
• Vous pourrez ensuite vous spécialiser en rejoignant notre bootcamp Data Engineering (150 heures, niveau bac +5), où vous découvrirez comment industrialiser, automatiser et monitorer efficacement vos solutions IA.

Ces formations orientées pratiques sont également éligibles au CPF, et incluent un accompagnement personnalisé pour faciliter votre retour à l’emploi. Des avantages précieux, grâce auxquels nos bootcamps ont été élus meilleurs d’Europe par Course Report en 2025.

Alors si vous voulez vous reconvertir et travailler dans l’IA, pensez à Jedha ! Vous pourrez par ailleurs découvrir nos formations et leurs débouchés en détail dans notre syllabus, et également nous rejoindre pour nous poser toutes vos questions lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.

Quel est le salaire moyen d’un ingénieur en IA ?

L’Ingénieur en intelligence artificielle fait partie des profils les mieux rémunérés de la tech, que ce soit en France, à l’étranger ou même en freelance :

• En France, un ingénieur IA débutant gagne en moyenne entre 42 000 et 90 000 € brut par an.  
• Aux États-Unis, les AI Engineers touchent entre 108 000 et 157 000 $ par an, auxquels peuvent s’ajouter des bonus qui s’élèvent en moyenne à 30 000 $.  
• En freelance, un Ingénieur IA peut avoir un TJM compris entre 500 et 1 000 € en France, celui-ci variant généralement en fonction de la durée de ses missions.

Bien sûr, votre rémunération sera intrinsèquement liée à votre expérience et à vos éventuelles spécialisations. Mais il dépendra également du secteur dans lequel vous travaillez : ainsi, les secteurs comme la finance, la tech ou même la santé sont prêts à proposer des salaires particulièrement attractifs pour attirer les meilleurs profils.

Conclusion : comment devenir Ingénieur en IA ?

Vous avez désormais toutes les clés en main pour comprendre le métier d’Ingénieur en intelligence artificielle. Rôle stratégique et exigeant, il est surtout passionnant et très bien rémunéré ; les salaires peuvent ainsi frôler les 90 000 € brut par an en France, et s’envoler à l’international.

Mais si ce métier fait rêver, il ne s’improvise pas. Comme vous l’avez vu, il exige une solide maîtrise technique et une bonne compréhension des enjeux métiers. Le meilleur moyen pour vous former ? Rejoindre une école spécialisée comme Jedha, où vous pourrez acquérir les compétences opérationnelles les plus adaptées aux besoins des entreprises :

• Si vous cherchez un cursus post-bac, optez pour nos bachelors et mastères, lors desquels vous pourrez construire un socle technique solide, tout en vous familiarisant avec les réalités du métier dès vos premières années d'études.  
• Si vous êtes en pleine reconversion professionnelle, misez sur nos bootcamps intensifs et professionnalisants. Leur objectif ? Vous rendre opérationnel en seulement quelques mois et vous permettre d’intégrer le marché du travail dans les meilleures conditions possible.

Questions fréquentes sur le métier d’AI Engineer

Quelles sont les bonnes questions à se poser avant de s’orienter en filière IA ?

Avant de vous lancer et de commencer à étudier l’IA, il est important de vous poser pour vous demander si cette voie est réellement faite pour vous, et si vous ne succombez pas simplement à un effet de mode. Répondre à ces questions pourra vous aider à y voir plus clair :

• Pourquoi ai-je envie de travailler dans l’IA ?  
• Qu’est-ce qui m’intéresse réellement dans l’intelligence artificielle ?  
• Ai-je un niveau suffisant en anglais, en maths et en sciences ?  
• Quelle formation suivre pour travailler dans l’IA ?  
• Suis-je prêt à apprendre en continu, pour pouvoir rester à jour dans ce secteur qui évolue si vite ?

Quel bac choisir pour devenir Ingénieur IA ?

• Le bac général (spécialités Mathématiques, NSI et/ou Sciences de l’ingénieur) est sans conteste celui qui vous ouvrira le plus de portes pour devenir Ingénieur IA.  
• Un bac technologique STI2D, option SIN, est également une bonne option.  
• Dans certains cas, un bac professionnel CIEL, accompagné de solides projets concrets, d’une bonne motivation, et éventuellement de formations complémentaires, pourra également vous permettre d’intégrer une école pour étudier l’IA après votre bac.

Quelle évolution de carrière pour un ingénieur IA ?

Après quelques années d’expérience, un ingénieur IA peut évoluer vers plusieurs postes :

• Lead IA ou Directeur IA, pour superviser les projets et les équipes  
• MLOps Engineer, LLM Engineer ou encore ML Engineer, s’il choisit de se spécialiser.  
• Data Scientist, s’il préfère revenir à une logique d’exploration, de modélisation et d’analyse des données.  
• AI Product Manager, s’il souhaite s’orienter vers un rôle mêlant technique, vision produit et pilotage stratégique de solutions IA.

Dans tous les cas, si vous optez pour ce métier, vos perspectives d’évolution seront larges tant que vous continuerez à vous former.