Les métiers de l’intelligence artificielle : missions, salaires et offres d’emploi

Quel est le marché de l’emploi en IA en France en 2025 ?

Grâce à l’essor technologique qu’a connu l’intelligence artificielle ces dernières années, elle est devenue indispensable dans de nombreux secteurs d’activité (finances, agriculture, santé, technologie, aviation, industrie…). Cela a entraîné des investissements majeurs, mais a également augmenté les besoins en professionnels de l’IA. Faisons le point 🧐

Les métiers de l’IA sont-ils recherchés par les recruteurs ?

Aujourd’hui plus que jamais, les métiers de l’IA sont très recherchés par les recruteurs, ce qui est plutôt logique quand on voit l’essor du marché de l’intelligence artificielle.

• En 2025, on comptait environ 1 000 startups IA en France, contre seulement 502 en 2021. Une explosion de près de 200 %, qui traduit d’un marché très dynamique et en recherche constante de nouveaux talents !
• Côté offres d’emploi, le rapport GEN_SCAN estimait qu’en 2024, 7 % de toutes les offres proposées dans le numérique étaient en lien avec la Data ou l’IA. Si cela peut sembler peu, sachez que cela représente tout de même une croissance de 2 % en seulement un an, ce qui est loin d’être négligeable.
• À l’échelle mondiale, le World Economic Forum estime dans le rapport Future of Jobs 2025 que dans les cinq prochaines années, 170 millions de nouveaux jobs liés à l’IA verront le jour.

Ces chiffres montrent très concrètement que les recruteurs cherchent à étoffer leurs équipes IA, mais aussi qu’ils risquent rapidement d’être en pénurie de talents. Résultat : pour les candidats formés et opérationnels, les opportunités sont nombreuses (en plus d’être bien rémunérées).

Pourquoi travailler dans l’IA est-il un bon choix aujourd’hui ?

Qui dit secteur attractif, dit avantages, et ceux qui concernent les métiers de l’intelligence artificielle sont plutôt nombreux :

• Vous pourrez toucher un salaire attractif, et qui pourrait bien continuer d’évoluer à la hausse. Selon la plateforme Glassdoor, en à peine deux ans, le salaire des développeurs juniors spécialisés dans l’IA a en effet augmenté de près de 2 000 € par an ! Une hausse qui s’explique par les difficultés de recrutement, qui poussent à proposer des rémunérations encore plus avantageuses pour attirer les futurs talents.
• Le marché de l’IA connaît une forte croissance, en France comme à l’étranger, ce qui vous permettra de bénéficier de nombreuses opportunités.
• Vous participerez directement à l’évolution de nos sociétés, dans lesquelles l’IA est appelée à prendre une place de plus en plus importante.
• L’IA est utilisée dans tous les secteurs, vous offrant des opportunités relativement variées.
• Vous profiterez d’une productivité améliorée, 73 % des actifs estimant être plus productifs grâce à l’intelligence artificielle.

Les métiers de l’IA sont-ils réservés aux ingénieurs ?

Contrairement à un mythe répandu, les métiers de l’IA sont très loin d’être réservés aux ingénieurs ! Si, autrefois, ce domaine était surtout destiné à une poignée de chercheurs en mathématiques, la donne a radicalement changé au fil des évolutions de l’intelligence artificielle.

Certes, les profils techniques restent essentiels. Mais ils ne sont plus les seuls ! D’autres métiers de l’IA ont émergé :

• Les métiers de l’IA générative, qui tirent parti des LLMs qui ont rendu l’IA plus accessible que jamais.
• Les métiers qui permettent aux organisations d’optimiser leurs processus grâce à des systèmes IA adaptés.
• Les métiers qui visent à réguler l’évolution de l’IA pour que son usage reste éthique.

Véritables métiers de demain, ces professions vous permettront de travailler dans l’intelligence artificielle sans pour autant être ingénieur.

Enfin, ce n’est pas parce que vous n’êtes pas ingénieur aujourd’hui que vous ne pourrez pas l’être demain. Vous l’avez vu, le secteur de l’IA recrute en masse, et peine à trouver des talents opérationnels. Les recruteurs sont donc tout à fait disposés à engager des personnes en reconversion, si tant est qu’elles aient pu se former dans une école en IA reconnue comme Jedha.

Quels sont les métiers de l’IA les plus demandés en France ?

En France en 2025, cinq métiers de l’IA sont particulièrement recherchés. Leurs points communs ? Ils demandent des compétences rares, souffrent d’une pénurie de talents, et ont des débouchés dans quasiment tous les secteurs d’activité. Les voici :

Data Scientist

Le Data Scientist est un peu le Sherlock Holmes de la donnée. Son rôle : utiliser la science des données pour dénicher des tendances cachées dans des montagnes d’informations. Sans lui, les entreprises avanceraient dans le brouillard, puisqu’elles seraient bien incapables de transformer leurs données en décisions stratégiques…

Missions principales :

• Collecter, nettoyer et analyser de grands volumes de données.
• Créer des modèles prédictifs pour anticiper comportements ou tendances.
• Communiquer les résultats de son travail de façon claire.

Salaire moyen : entre 43 000 et 55 000 € brut par an en France, et jusqu’à 80 000 € pour les experts.

Volume d’offres : plus de 600 offres pour des postes de Data Scientist sont disponibles sur Indeed en août 2025.

Débouchés :

• Grands groupes
• Startups et scale-ups de la tech et de l’IA
• Institutions publiques
• Cabinets de conseil
• Industrie chimique
• Santé
• Banque - Assurances

Et si ce métier vous intéresse, vous serez heureux d’apprendre que vous pourrez vous y former en intégrant notre parcours post-bac ou notre bootcamp pour vous reconvertir et devenir Data Scientist.

Data Engineer

Véritable architecte de l’IA, sans Data Engineer, il serait impossible de nourrir les algorithmes, et l’intelligence artificielle aurait donc plusieurs années de retard. Sans les pipelines de données que construit le Data Engineer, nombreux seraient ainsi les métiers de l’IA qui se retrouveraient sur la paille !

Missions principales :

• Concevoir et maintenir des infrastructures de données robustes.
• Optimiser les flux de données pour les rendre exploitables par les modèles d’IA.
• Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données.

Salaire moyen : entre 42 000 et 55 000 € brut par an en France, et jusqu’à 69 000 € pour un senior.

Volume d’offres : plus de 2 000 offres en Data Engineering sont proposées sur Indeed en août 2025.

Principaux débouchés :

• ESN
• Startups et scale-ups
• Secteur de la banque et des assurances
• Santé
• E-commerce
• Services Cloud

Et sachez que si vous voulez exercer ce métier, chez Jedha nous vous proposons un parcours post-bac qui vous y préparera, mais également un bootcamp pour vous reconvertir et devenir Data Engineer !

Machine Learning Engineer (ML Engineer)

Le Machine Learning Engineer a la lourde tâche d’entraîner les modèles d’IA pour que ceux-ci deviennent (réellement) utiles. C’est donc grâce à lui que l’intelligence artificielle peut sortir des laboratoires pour venir vous aider de façon concrète dans votre quotidien, par exemple en vous aidant à anticiper une panne, ou encore à découvrir votre prochaine série préférée sur Netflix.

Missions principales :

• Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles de ML.
• Mettre en production ses modèles.

Salaire moyen : de 45 000 à 61 000 € brut par an en France, et jusqu’à 88 000 pour les plus expérimentés.

Volume d’offres : en août 2025, près de 250 offres demandant des compétences avancées en Machine Learning sont proposées sur la plateforme Welcome to the Jungle.

Principaux débouchés :

• Cabinets de conseil
• Laboratoires de recherche
• Startups et scales-ups
• Fintechs
• Santé

Ingénieur en IA (AI Engineer)

L’Ingénieur en IA, c’est l’artisan qui transforme vos idées en outils d’intelligence artificielle utilisables (qu’il s’agisse de systèmes de recommandations, de voitures autonomes, ou même de simples chatbots). Pour cela, il agit un peu comme un chef cuisinier, sauf qu’au lieu d’assembler des ingrédients, il combine algorithmes, Data et code pour concocter des solutions intelligentes et prêtes à l’emploi.

Missions principales :

• Concevoir des systèmes intégrant l’IA (NLP, vision par ordinateur, modèles génératifs…).
• Développer des solutions adaptées aux enjeux métier.
• Analyser et gérer des interfaces humain-machine.

Salaire moyen : entre 39 000 et 45 000 € brut par an en France, et jusqu’à 80 000 € pour les profils les plus expérimentés.

Volume d’offres : à l’été 2025, plus de 700 offres pour des postes en ingénierie IA sont proposées sur le site de l’Apec.

Débouchés :

• E-commerce
• Secteur du jeu vidéo
• Cybersécurité
• Marketing digital
• Santé
• Services financiers

Ingénieur MLOps (MLOps Engineer)

Le MLOps Engineer a la lourde tâche de déployer et d’industrialiser les modèles mis au point par le ML Engineer. Pour cela, il les met en production, les surveille et les fiabilise pour qu’ils puissent bénéficier à des milliers (voire des millions) d’utilisateurs.

Missions principales :

• Créer des pipelines de déploiement automatisés pour le Machine Learning.
• Superviser la performance et la maintenance des modèles en production.
• Optimiser les coûts et la robustesse des modèles via des solutions cloud (AWS, Azure, GCP).

Salaire moyen : entre 43 000 et 61 000 € brut par an en moyenne en France, et jusqu’à 88 000 € pour les experts.

Volume d’offres : une petite centaine d’offres pour des postes d’ingénieurs MLOps sont proposées sur Indeed et le site de l’Apec en août 2025.

Débouchés :

• Start-ups et scale-ups IA
• Services de cloud computing
• Santé
• Fintech
• Retail
• Secteur de la mobilité

Quels sont les métiers phares de l’IA générative (GenAI) ?

L’explosion qu’a connue l’IA générative ces dernières années a fait émerger de nombreux nouveaux métiers. Et si ces professions sont encore jeunes, elles jouent déjà un rôle très stratégique pour de nombreuses organisations :

Prompt Engineer

Sans Prompt Engineer, l’IA générative resterait un perroquet maladroit, qui se contente de répéter ce que vous lui dites sans forcément vous apporter de réponse appropriée. Mais justement : le Prompt Engineer agit un peu comme un dresseur, et guide les outils comme ChatGPT ou Mistral pour qu’ils fournissent les réponses les plus pertinentes et adaptées aux besoins de leur organisation.

Missions principales :

• Concevoir des prompts optimisés pour différents cas d’usages et les tester.
• Documenter et standardiser des processus de génération (de textes, d’images, de code…).
• Former les équipes à l’utilisation des IA génératives.

Et puisque ce métier devient incontournable avec l’explosion de l’IA générative, chez Jedha, nous vous proposons une formation pour apprendre le Prompt Engineering. Que vous souhaitiez vous reconvertir ou simplement monter en compétences pour booster votre productivité, lors de cette formation en 42 heures éligible au CPF, vous apprendrez à parler le langage des IA pour faire de ces outils vos meilleurs alliés.

Agent Engineer

Si le Prompt Engineer apprend à parler à l’IA, l’Agent Engineer, lui, lui apprend à agir de manière autonome. Son rôle : connecter un grand modèle de langage (LLM) à des outils externes (API, bases de données, logiciels) pour créer de véritables « agents intelligents », capables d’exécuter des tâches complexes pour vous décharger au quotidien.

Missions principales :

• Concevoir des workflows automatisés combinant IA et outils métiers.
• Développer et superviser des agents intelligents adaptés à des besoins précis (support client, veille, analyse…).
• Tester et fiabiliser le comportement de ces agents pour éviter les dérives.

Consultant en automatisation par IA

Le Consultant en automatisation par IA est l’allié des entreprises qui veulent optimiser leurs processus pour gagner en productivité grâce à l’IA générative. Son principal point fort : il sait évaluer les pratiques internes et identifier celles qui peuvent être boostées par l’intelligence artificielle.

Missions principales :

• Auditer les processus internes d’une entreprise.
• Recommander et mettre en place des solutions d’automatisation par IA (reporting, réponse aux mails, support client…).
• Former les équipes à l’adoption de ces nouveaux outils.

Chef de projet chatbot

Le Chef de projet chatbot est le stratège qui se cache derrière ces assistants virtuels que vous croisez sur de nombreux sites Internet. Son objectif ? Transformer une simple interface de messagerie en un véritable agent conversationnel intelligent, capable de vous répondre, de vous conseiller, et même de vous fidéliser. Ce Chatbot Master exerce donc un rôle des plus stratégiques.

Missions principales :

• Définir les besoins métiers et cadrer le projet.
• Superviser la conception des chatbots basés sur des LLMs.
• Suivre les performances et optimiser l’expérience utilisateur.

Concepteur de personnalités d’IA (Psydesigner / Egoteller)

Le Concepteur de personnalités d’IA, aussi appelé Psydesigner ou Egoteller, exerce un métier aussi intriguant que stratégique. Son rôle ? Donner « vie » aux intelligences artificielles conversationnelles en leur façonnant une voix, une identité, un ton, une attitude. Ce rôle hybride, à la croisée de la linguistique, de l’UX design et de la psychologie, devient essentiel pour que les utilisateurs aient le sentiment d’interagir non pas avec une machine froide, mais avec un assistant chaleureux, presque humain, et surtout capable de comprendre leurs besoins.

Missions principales :

• Définir le ton, la voix et la personnalité d’un assistant IA.
• Créer des scénarios de dialogue et anticiper les réactions possibles des utilisateurs.
• Collaborer avec les équipes techniques pour ajuster le comportement de l’IA en fonction des retours terrain.

Quels métiers transforment l’Intelligence Artificielle en valeur business ?

L’IA ne se résume pas qu’à des modèles, des algorithmes et de longues lignes de codes. Pour qu’elle soit réellement utile au plus grand nombre, encore faut-il savoir quoi en faire, et comment l’intégrer à des outils faciles à utiliser au quotidien. Et plusieurs professionnels sont justement chargés de faire en sorte que l’IA serve une stratégie, un produit, ou un objectif métier concret :

Chef de projet IA ou Product Owner IA

Dans certaines organisations, on l’appelle Chef de projet IA, dans d’autres Product Owner IA. Le titre varie, mais la mission reste la même : transformer les ambitions IA d’une entreprise en réalité opérationnelle. Véritable rôle hybride, il demande de bonnes compétences en gestion de projet, une bonne compréhension des enjeux métiers, et une solide compréhension des possibilités (et des limites) de l’IA.

Missions principales :

• Identifier les opportunités concrètes d’application de l’IA (gains de temps, automatisation, amélioration produit…) et formaliser les besoins métiers.
• Coordonner les parties prenantes (équipes tech, Data, métiers…).
• Piloter le développement et la mise en production des solutions IA.

Consultant IA

Le Consultant IA, c’est le stratège qui détecte là où l’intelligence artificielle pourrait faire la différence. Son job ? Traduire les enjeux business d’une entreprise en solutions IA concrètes, activables et rentables. Il ne passe pas ses journées à coder, mais sait identifier les leviers IA les plus pertinents, et proposer des solutions concrètes pour les exploiter et générer un ROI intéressant.

Missions principales :

• Auditer les besoins et processus des organisations.
• Définir les opportunités d’implémentation IA (gain de temps, automatisation, innovation…).
• Accompagner la mise en œuvre et le changement auprès des équipes métier concernées.

Quels métiers techniques conçoivent et assemblent les systèmes d’IA ?

L’intelligence artificielle impressionne, mais savez-vous ce qui est encore plus impressionnant ? Les cerveaux bien humains qui la façonnent, et qui font preuve de nombreuses prouesses techniques. Derrière chaque algorithme bluffant, il y a des experts qui conçoivent, entraînent et assemblent les briques techniques qui les font fonctionner. 

Chercheur en IA

Le Chercheur en intelligence artificielle explore les frontières du possible. Son objectif : repousser les limites actuelles des modèles pour doter les IA de nouvelles fonctionnalités. Ses travaux peuvent d’ailleurs porter sur des sujets très variés (IA générative, apprentissage auto-supervisé, réseaux de neurones…). Le Chercheur en IA exerce par ailleurs souvent dans le milieu académique, ou dans des laboratoires de recherche publics ou privés.

Missions principales :

• Concevoir de nouveaux algorithmes ou de nouvelles architectures de modèles.
• Publier des travaux de recherche (articles, brevets, benchmarks…).
• Collaborer avec les équipes produit pour appliquer leurs recherches sur le terrain.

Architecte IA

Un peu comme un architecte élabore les plans des bâtiments, l’Architecte IA est chargé de poser les fondations techniques des projets d’intelligence artificielle. Il choisit les bonnes briques technologiques, structure les flux de données, et veille à ce que tout fonctionne de manière fluide, scalable et sécurisée. C’est donc grâce à lui que les projets IA tiennent debout et sont utilisables.

Missions principales :

• Définir l’architecture technique d’un système IA de bout en bout.
• Choisir les outils, modèles et infrastructures adaptés aux besoins des projets.
• Garantir la scalabilité, la sécurité et la fiabilité des solutions IA.

Expert IA

Quand un projet IA patine, on appelle souvent l’Expert IA à la rescousse. Ce professionnel est à la fois un fin stratège et un technicien chevronné, ce qui lui permet de débloquer des situations complexes, qu’elles soient en lien avec l’algorithmique, l’éthique, ou même le business. L’Expert IA dispose également d’une vision globale du cycle IA, ce qui lui permet d’agir comme référent transversal auprès des équipes Data, produit et métier. Son objectif : que l’IA fonctionne, et surtout qu’elle soit réellement utile.

Missions principales :

• Auditer les choix IA sur un projet donné.
• Diagnostiquer et corriger des erreurs liées à la performance des modèles (sous-apprentissage, surapprentissage, dérives, biais…).
• Accompagner les équipes moins expérimentées (mentorat, conseil, validation…).

Développeur IA

Le Développeur IA, c’est celui qui connecte l’intelligence artificielle au monde réel. Son rôle ? Prendre les modèles conçus en amont et les transformer en produits fonctionnels (outils, APIs, services, applications…). Il s’assure que tout tourne sans accroc, que ce soit sur un site e-commerce comme dans un logiciel métier. En bref, grâce à lui, l’IA sort des laboratoires et devient utilisable au quotidien.

Missions principales :

• Intégrer des modèles IA dans des produits ou applications.
• Développer des outils pour l’entraînement ou le déploiement des modèles.
• Assurer le bon fonctionnement de ces systèmes côté back-end.

NLP Engineer (Ingénieur en traitement du langage naturel)

Les premières IA avaient bien du mal à comprendre les humains, mais ça, c’était avant que le NLP Engineer n’entre en jeu. Spécialiste du langage naturel, il entraîne des modèles pour qu’ils puissent lire, comprendre, résumer, traduire, et même répondre à vos messages. Cet Ingénieur en traitement du langage naturel joue donc un rôle essentiel dans le développement de l’intelligence artificielle, puisqu’il la rend capable d’interagir avec vous, et dans votre propre langue.

Missions principales :

• Préparer des corpus de données textuelles pour entraîner les modèles.
• Construire et affiner des modèles NLP adaptés à des besoins particuliers (classification, génération de contenus juridiques, traduction…).
• Optimiser la compréhension des modèles sur des cas d’usage spécifiques.

LLM Engineer (Ingénieur LLM)

Le LLM Engineer, c’est un peu l’expert des cerveaux de l’intelligence artificielle (ces cerveaux étant les grands modèles de langages, couramment abrégés « LLMs »). Mais loin de se contenter d’utiliser des modèles comme GPT ou Llama, l’Ingénieur LLM les entraîne, les ajuste et les spécialise pour qu’ils répondent à des besoins métiers très précis. Il façonne ainsi des IA spécialisées, capables d’interagir, de raisonner, et même d’apprendre au fil du temps.

Missions principales :

• Ajuster ou spécialiser un LLM via des techniques comme le fine-tuning ou la génération à enrichissement contextuel (RAG).
• Mettre en place des stratégies de prompt engineering complexes.
• Monitorer les performances et prévenir les dérives (hallucinations, biais…).

Ingénieur en apprentissage profond (Deep Learning Engineer)

Le Deep Learning Engineer travaille sur l’une des briques les plus importantes de l’intelligence artificielle : les réseaux de neurones profonds. Ce sont notamment ces modèles inspirés du cerveau humain qui permettent à l’IA de traiter des données complexes comme des images, des voix, ou des vidéos. Le rôle du Deep Learning Engineer ? Entraîner ces réseaux, les ajuster et les optimiser pour qu’ils deviennent plus précis, plus rapides et plus fiables. Et l’enjeu est grand, puisque ces technologies peuvent être utilisées pour améliorer la détection précoce des maladies, ou encore mettre au point des systèmes de conduite autonome !

Missions principales :

• Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning sur des jeux de données massifs.
• Optimiser les performances des modèles (vitesse, précision, consommation mémoire).
• Intégrer les modèles dans des applications, APIs ou services pour les rendre accessibles et exploitables par leurs utilisateurs finaux.

Computer Vision Engineer

Faire « voir » à une IA, c’est le défi quotidien du Computer Vision Engineer. Grâce à lui, les machines apprennent à analyser des images, à reconnaître des objets, à détecter des anomalies, voire même à anticiper des mouvements. IRM médicales, voitures autonomes, caméras de surveillance, robots en entrepôt… chaque fois qu’une IA « ouvre les yeux » pour interagir avec notre monde, c’est grâce à ce professionnel. Métier de plus en plus recherché et parmi les mieux rémunérés de l’IA, il est à la frontière de la Data Science, du traitement d’image, et même de la science-fiction.

Missions principales :

• Préparer des datasets d’images annotées.
• Concevoir et entraîner des modèles de vision par ordinateur.
• Déployer ces modèles dans des environnements réels (caméras, mobiles, drones…).

Quels métiers encadrent l’IA ?

L’intelligence artificielle ne peut pas progresser sans garde-fous, et derrière chaque modèle déployé, il y a donc des professionnels chargés de garantir l’éthique, la conformité et la sécurité de ces technologies. Et à mesure que l’utilisation de l’IA explose, ces métiers deviennent de plus en plus stratégiques.

Responsable de l’éthique de l’IA (Responsible AI Lead ou AI Ethicist)

Le Responsable de l’éthique de l’IA joue un peu le rôle de boussole morale de l’intelligence artificielle. Il veille à ce que les systèmes développés soient justes, transparents, non biaisés et respectueux des droits fondamentaux. Et pour faire en sorte que les solutions développées soient réellement respectueuses, il collabore étroitement avec les équipes tech, produit et juridiques pour que l’éthique devienne un critère de conception à part entière.

Missions principales :

• Définir et mettre en œuvre une charte éthique pour l’utilisation de l’IA.
• Identifier les biais, risques et dérives potentielles liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle.
• Accompagner les équipes dans la conception de systèmes éthiques (design éthique, transparence…).

Juriste spécialisé en Data et en IA

Quand les projets IA flirtent avec des zones grises du droit, le Juriste Data & IA entre en scène. Son terrain de jeu ? Les textes réglementaires : RGPD, IA Act, droit de la propriété intellectuelle… Ce spécialiste décrypte la loi, l’applique à des cas d’usage concrets, et guide les équipes pour qu’elles puissent innover sans se mettre en danger. Il est donc là pour éviter les faux pas juridiques, mais aussi pour protéger les utilisateurs et son entreprise.

Missions principales :

• Auditer les projets IA au regard des réglementations en vigueur (RGPD, AI Act…).
• Accompagner les équipes techniques dans la mise en conformité de leurs systèmes.
• Anticiper les risques juridiques liés à l’usage de l’IA générative (plagiat, hallucinations, sécurité…).

Compliance Manager spécialisé dans l’AI Governance

Si le juriste agit au niveau du droit, le Compliance Manager IA agit au niveau de l’organisation. Son objectif : mettre en place une stratégie de gouvernance de l’IA claire, responsable et conforme. Pour cela, il met en place des politiques globales, structure les processus internes, et définit des outils de suivi qui permettent de garder la main sur des systèmes parfois très complexes. En bref, il transforme les règles en réflexes, pour que l’IA soit non seulement performante, mais aussi digne de confiance.

Missions principales :

• Implémenter les obligations de conformité liées à l’IA Act et aux autres réglementations en vigueur (évaluation des risques, documentation, transparence…).
• Mettre en place des politiques de gouvernance IA à l’échelle d’une organisation.
• Travailler main dans la main avec les juristes, les experts métier et les équipes techniques.

AI Safety Engineer (LLM Red Team Agent ou AI Evaluation Engineer)

Vous avez déjà entendu parler des failles et des hallucinations de ChatGPT ? Eh bien l’AI Safety Engineer est justement là pour tester les limites des IA en conditions extrêmes pour pouvoir détecter ce genre de problèmes. Il traque ainsi les failles, les comportements inattendus, et les réponses dangereuses pour améliorer la fiabilité, la sécurité et l’alignement moral des modèles d’intelligence artificielle. Et si ce métier est encore émergent, il est appelé à être de plus en plus stratégique avec l’essor et la démocratisation de l’IA, et notamment des LLMs.

Missions principales :

• Concevoir des scénarios de test pour pousser l’IA dans ses derniers retranchements.
• Identifier les risques de dérives (hallucinations, propos toxiques, erreurs critiques…).
• Collaborer avec les équipes tech pour améliorer la robustesse des systèmes.

Cogniticien (Expert en facteurs humains)

Le Cogniticien, parfois appelé Expert en facteurs humains, analyse la manière dont les humains interagissent avec les intelligences artificielles. Son objectif : faire en sorte que les utilisateurs puissent comprendre comment utiliser l’IA, lui faire confiance, et s’en servir efficacement. Pour cela, il observe, teste, et affine différents paramètres de l’expérience utilisateur pour éviter les incompréhensions, la surcharge cognitive ou les erreurs d’interprétation. En bref, c’est lui qui s’assure que l’IA reste un outil au service de l’humain et non l’inverse.

Missions principales :

• Évaluer l’utilisabilité et l’acceptabilité des systèmes d’IA.
• Analyser les biais cognitifs des utilisateurs pour éviter de les transmettre aux modèles d’IA.
• Collaborer avec les équipes produit pour concevoir des interfaces qui exploitent intelligemment les capacités de l’IA, sans perturber les habitudes des utilisateurs.

Comment se former à l’IA ?

Vous voulez travailler dans l’intelligence artificielle et cherchez la meilleure manière de vous former aux différents métiers de l’IA ? Bonne nouvelle ! Avec l’essor de ces nouvelles technologies, de nouvelles formations dédiées ont aussi vu le jour. Bien sûr, toutes ne se valent pas.

Pour bénéficier d’un apprentissage de qualité et réellement professionnalisant, vous avez ainsi tout intérêt à rejoindre une école spécialisée dans l’IA et reconnue. Et sachez que vous êtes au bon endroit pour cela, puisque chez Jedha, nous vous proposons justement des cursus complets, conçus pour vous permettre d’apprendre en pratiquant pour que vous puissiez ensuite intégrer rapidement le marché du travail.

Quelles études faire après le bac pour travailler dans l’IA ?

Vous rêvez de travailler dans l’intelligence artificielle, mais n’avez pas forcément envie de passer par une prépa ou une licence généraliste pour vous former ? Bonne nouvelle : vous pourrez intégrer notre école et commencer à étudier l’IA dès l’obtention de votre bac. Et pour ça, vous n’aurez même pas besoin de passer par Parcoursup ! Pour nous, ce qui compte vraiment, c’est votre motivation, et pour l’évaluer au mieux, nous préférons étudier les dossiers de candidature individuellement plutôt que de les confier à un algorithme.

Nous vous proposons ainsi trois cursus qui vous prépareront aux différents métiers de l’IA :

• Notre bachelor Data Analyst suivi de notre mastère Data Scientist. Lors de ce parcours complet, vous apprendrez à transformer des données brutes en véritables leviers de performance. Au programme, collecte, analyse et visualisation de données en bachelor, puis conception, déploiement et industrialisation de modèles d’IA en mastère. Votre bac+5 en poche, vous pourrez prétendre à des postes de Data Scientist, Machine Learning Engineer ou encore NLP Engineer.

• Notre bachelor Développeur IA suivi de notre mastère en alternance Architecte IA. Vous découvrirez comment entraîner des modèles d’IA, les déployer et les intégrer à des solutions éthiques et robustes. Vous pourrez ainsi viser des postes techniques recherchés comme ceux d’Architecte IA, de MLOps Engineer ou encore de Data Engineer.
• Notre bachelor Chef de projet IA responsable, suivi de notre mastère Expert en stratégie IA. Vous y apprendrez à piloter des projets IA de façon stratégique, tout en respectant les enjeux éthiques et réglementaires. Ce parcours ouvre les portes de métiers clés comme ceux de Chef de projet IA, Analyste en gouvernance Data & IA, Référent conformité IA, ou encore Responsable stratégie IA.

Et peu importe le cursus que vous choisirez, vous serez encadré par des experts en activité, qui sauront vous transmettre les ficelles du métier. Notre objectif ? Faire de vous un professionnel opérationnel et prêt à rejoindre le marché du travail.

Comment se reconvertir dans l’IA ? 

Vous souhaitez changer de voie pour travailler dans l’IA ? Alors rejoignez nos bootcamps intensifs, qui vous aideront justement à vous préparer à de nombreux métiers de l’intelligence artificielle ! Reconnus par les entreprises et éligibles au CPF, nos bootcamps en Data ont en plus été primés par la célèbre plateforme Course Report en 2024.

• Commencez par notre bootcamp en Data pour les débutants (75 heures) si vous partez de zéro et que vous avez besoin d’acquérir les bases.
• Rejoignez ensuite notre bootcamp pour devenir Data Scientist (450 heures) pour apprendre à concevoir, entraîner et déployer vos propres modèles d’intelligence artificielle. Cette formation vous permettra d’accéder à des postes de Data Scientist, de Machine Learning Engineer, ou encore de Consultant IA.
• Si vous le souhaitez, vous pourrez vous spécialiser davantage en intégrant notre bootcamp pour devenir Data Engineer (150 heures). Vous y apprendrez à construire des pipelines de données robustes et à industrialiser des modèles d’IA. Vous pourrez ensuite prétendre à des postes de Data Engineer, de MLOps Engineer ou encore d’Architecte IA.
• Vous préférez vous tourner vers les métiers de l’IA générative, ou cherchez simplement à gagner en productivité au quotidien ? Alors vous devriez jeter un coup d’œil à notre formation en Prompt Engineering (42 heures).

Vous êtes maintenant presque prêt à vous reconvertir pour travailler dans l’IA ! Il ne vous reste plus qu’à :

1. Vous inscrire sur JULIE, notre plateforme pédagogique, où vous trouverez quelques cours gratuits en lien avec l’intelligence artificielle.
2. Téléchargez notre syllabus où vous pourrez découvrir toutes nos formations dans leurs moindres détails.
3. Nous rejoindre lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne pour nous poser toutes vos questions.
4. Prendre rendez-vous avec notre équipe pédagogique pour concrétiser votre projet de reconversion et discuter des financements auxquels vous pourriez prétendre.

Conclusion : 5 conseils pour trouver un job dans l’IA 

Maintenant que vous en savez plus sur les métiers de l’intelligence artificielle, vous vous demandez probablement comment trouver un job dans ce domaine. Ces cinq conseils pourraient vous être d’une grande aide :

• Misez sur la pratique, car il n’y a rien de mieux pour progresser. Essayez d’automatiser des tâches, de construire votre propre chatbot, ou même de réentraîner un modèle populaire. Vous avez de nombreuses possibilités pour vous entraîner, et les recruteurs adorent les profils qui montrent ce qu’ils savent faire plutôt que ceux qui ne font qu’en parler.
• Choisissez une formation alignée avec le terrain. Les meilleurs programmes ne sont pas forcément les plus longs, mais ceux qui vous connectent rapidement aux réalités du métier. Chez Jedha par exemple, nos formations sont co-construites avec des professionnels du secteur et adoptent une pédagogie axée sur la pratique pour vous rendre rapidement opérationnel.
• Intéressez-vous aux nouveaux outils. Le paysage IA évolue vite. Très vite, même. Testez les nouvelles IA génératives, les frameworks en vogue, les nouveaux modèles populaires pour montrer que vous savez vous adapter.
• Mettez en avant votre capacité à résoudre des problèmes. L’IA est avant tout un outil, et ce qui intéresse le plus les recruteurs, c’est votre capacité à l’employer pour créer de la valeur, résoudre des problèmes concrets, ou encore améliorer le quotidien de vos équipes ou de vos clients.
• Ne vous auto-censurez pas. Vous l’avez vu, pas besoin d’être un crack en maths ou en informatique pour travailler dans l’IA ! Le secteur s’ouvre, les métiers se diversifient, et s’il y a de la place pour les profils techniques, il y en a aussi pour les profils plus créatifs, les analystes, les stratèges, ou même les juristes. Seul élément vraiment important pour l’ensemble de ces métiers : que vous disposiez d’une bonne culture de l’IA, que vous pourrez acquérir dans une école spécialisée comme Jedha.

Questions fréquentes à propos des métiers de l’IA

Quels métiers entretiennent des liens étroits avec l’Intelligence Artificielle ?

Si certains métiers ne sont pas des métiers de l’IA à proprement parler, ils entretiennent néanmoins des liens étroits avec cette discipline :

• Le Développeur Python, car Python est l’un des langages les plus utilisés en IA, notamment pour le traitement de données et l’entraînement de modèles.
• Le Développeur no-code, car il peut être chargé d’intégrer des briques IA (automatisation, agents conversationnels, traduction automatique…) aux outils qu’il met au point.
• Le Product builder no-code (ou Maker no-code), car il est amené à prototyper des applications qui s’appuient sur l’IA pour résoudre des problèmes concrets.
• Le Développeur blockchain, car il peut être amené à sécuriser, tracer et certifier l’usage des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Il joue donc un rôle clé dans la construction de systèmes plus transparents, plus éthiques et plus robustes.
• L’Ingénieur en robotique, qui peut avoir la lourde tâche de donner un corps à l’intelligence artificielle en créant des robots IA. Grâce à lui, les algorithmes quittent donc les serveurs pour venir interagir directement avec le monde réel.

Quelles entreprises en France recrutent des profils IA ?

En France, plusieurs types d’entreprises recrutent des profils IA :

• Les grandes entreprises de l’IA et de la tech qui ont des sièges en France, comme Google, Meta ou encore Amazon.
• Les startups IA comme Mistral, Dust ou Hugging Face.
• Les ESN telles que Sopra Steria ou Capgemini.
• Les grands groupes qui sont en pleine transformation numérique, comme Orange, LVMH ou encore Thales.

Comment trouver un stage en intelligence artificielle ? 

Ces quelques conseils pourront vous aider à trouver un stage dans l’intelligence artificielle :

• Construisez votre portfolio pour montrer ce que vous savez faire. Projets persos ou réalisés lors de votre formation, agents IA, modèle réentraîné, participation à des challenges Kaggle, les possibilités sont multiples pour montrer aux recruteurs ce que vous êtes déjà capable de faire et vous démarquer.
• Valorisez vos compétences. Même si vous débutez, lors de vos études, vous avez déjà appris à utiliser certaines technologies essentielles (Python, IA génératives, modèles de ML ou de NLP, frameworks…). Mettez le en avant et montrez que vous voulez en apprendre encore davantage.
• Soignez votre candidature. Un CV bien structuré et lisible, une lettre de motivation adaptée à l’entreprise dans laquelle vous candidatez, et un portfolio facilement accessible contribueront à montrer votre motivation.
• Ciblez les bonnes entreprises, celles qui travaillent déjà avec l’IA, et où vous serez bien encadré pour continuer à développer vos compétences opérationnelles.
• Activez votre réseau en utilisant LinkedIn ou en participant à des évènements dédiés à la tech et l’IA. Vous pourrez potentiellement toucher des recruteurs, et accéder à des opportunités cachées.
• Utilisez les ressources mises à disposition par votre école. Chez Jedha par exemple, vous pourrez bénéficier du soutien de notre équipe pédagogique, de nos alumni et de notre réseau d’entreprises partenaires pour trouver votre stage.

Est-ce que les métiers vont être remplacés par l’IA ? 

Oui, certains métiers risquent d’être remplacés par l’intelligence artificielle dans les prochaines années. Ce phénomène fait peur, mais pourtant, rassurez-vous, seuls 6 % des métiers sont directement menacés à court terme en France. Dans les faits, l’IA va plutôt être amenée à redéfinir le travail de certains professionnels pour leur permettre d’aller encore plus loin. Et en plus de ces « jobs augmentés par l’IA », une autre tendance est à prendre en compte : celles des métiers qui sont en train d’apparaître ou de se multiplier grâce à l’évolution de l’intelligence artificielle.

L’un dans l’autre, certains métiers vont donc être remplacés par l’IA, oui. Mais de l’autre côté, les nouvelles opportunités vont se multiplier, et il ne tiendra qu’à vous de suivre les bonnes formations pour les saisir.