10 métiers de l'IA qui recrutent déjà
Il est encore difficile de prévoir l'impact de l'intelligence artificielle sur le marché du travail dans les prochaines années, mais parler de révolution plutôt que d'évolution ne semble pas inapproprié. Pourtant, les études sur le sujet se suivent et ne se ressemblent pas : alors que le FMI (Fonds Monétaire International) estimait début 2024 que 60% des emplois risquaient d'être impactés par l'IA dans les économies avancées, le rapport de la Commission française sur l'intelligence artificielle tablait sur un remplacement de "seulement" 5% des emplois français dû à l'IA.
À y regarder de plus près, ces analyses ne sont pas forcément contradictoires. Comme le souligne le rapport de la Commission française, l'IA tend actuellement à remplacer des tâches plutôt que des emplois. Cela n'empêche cependant pas l'émergence de nouveaux métiers au salaire souvent très attractif sur le marché. Ainsi, les individus capables de tirer parti de cette révolution technologique peuvent non seulement gagner en productivité, mais aussi accroître leurs opportunités professionnelles, jusqu'à envisager une reconversion dans un domaine aux innombrables débouchés.
Les métiers de l'IA requièrent des compétences en Big Data, en programmation, en machine learning, mais aussi des qualités moins techniques comme la créativité, la curiosité, l'esprit d'analyse ou la capacité à résoudre des problèmes complexes. Vous êtes prêt à vous former à ces métiers de demain qui recrutent dès aujourd'hui ? Voici 10 professions offrant déjà des opportunités dans le secteur de l'intelligence artificielle.
1. Développeur IA
Le développeur IA conçoit des applications ou des solutions d'intelligence artificielle grâce à des langages de programmation tels que R, Python ou Java. C'est grâce à lui que votre plateforme de streaming vous recommande tel film ou telle série, que vous pouvez communiquer avec des assistants virtuels tels que Siri ou Google Home ou encore que vous pourrez peut-être bientôt vous déplacer à l'aide d'une voiture autonome, sans avoir à manipuler le volant.
En dehors de sa spécialisation, ce passionné du code suit les mêmes étapes que n'importe quel développeur : analyse des besoins, conception du projet, phases de test, déploiement et maintenance des solutions. Des qualités relationnelles sont exigées pour ce poste en raison des échanges réguliers avec des équipes pluridisciplinaires.
2. Ingénieur en intelligence artificielle
Ce diplômé d'un bac+5 minimum conçoit et optimise des programmes informatiques dont les algorithmes sont capables de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome, comme pourrait le faire un être humain. L'automatisation de tâches de plus en plus complexes est son cheval de bataille et entraîne bien souvent une amélioration de la productivité partout où il œuvre
De la robotique à la domotique en passant par le secteur de la santé, les compétences de l'ingénieur IA permettent de réaliser des avancées considérables. Des progrès qui suscitent à la fois un réel enthousiasme pour ses bénéfices déjà perceptibles, mais aussi certaines inquiétudes liées aux enjeux éthiques et à la place de l'humain face à ces technologies de plus en plus indépendantes.
3. Data scientist
Ce métier de l'IA est parfaitement adapté aux férus de mathématiques, de statistiques et de programmation informatique. Très demandé sur le marché de l'emploi, le data scientist participe à la croissance des entreprises en transformant les données massives (Big Data) en informations exploitables pour la prise de décisions stratégiques.
On n'y pense pas toujours, mais la collecte, le stockage, le tri et l'analyse de données nécessitent un excellent sens de la communication. Cette compétence s'avère cruciale pour présenter et expliquer les résultats obtenus à des interlocuteurs qui ne disposent pas forcément des mêmes connaissances techniques que ce spécialiste de la donnée.
4. Ethicien IA
L'éthicien veille au grain pour éviter le scénario apocalyptique dans lequel les machines se soulèveraient et se rebelleraient contre ceux qui les exploitent ! Plus sérieusement, le rôle de l'éthicien consiste à évaluer les risques encourus par nos sociétés face au développement rapide de l'intelligence artificielle. Il s'assure que les modèles d'IA prennent des décisions conformes à l'éthique, en soulevant des questions aussi délicates que : "Une voiture autonome doit-elle sacrifier ses passagers pour sauver des piétons ?".
Il plaide notamment pour une application responsable de l'IA en analysant et en pointant du doigt les biais algorithmiques, reflets des discriminations existantes. En mars 2024, un rapport de l'UNESCO a d'ailleurs mis en lumière l'ampleur des stéréotypes de genre dans les réponses générées par les grands modèles de langage (LLM).
5. Ingénieur en traitement du langage naturel
Appétence pour les statistiques, maîtrise des langages informatiques, capacités analytiques, connaissances en linguistique... Une fois n'est pas coutume, l'ingénieur en traitement du langage naturel fait partie des métiers de l'IA qui exigent des compétences techniques relativement poussées.
Son but ? Améliorer la communication entre les hommes et les machines en développant des programmes (assistant virtuel, chatbot, logiciel de traduction) capables de comprendre, interpréter et générer du langage humain de manière automatisée. Comme souvent dans ce domaine, une veille technologique est indispensable pour rester à la pointe des dernières avancées et intégrer les découvertes récentes dans son champ d'application.
6. Chief Data Officer
Le Chief Data Officer (CDO) est responsable des données d'une entreprise. Il est à la fois garant de l'intégrité, de la qualité, de la sécurité et de la valorisation de la donnée. En orchestrant ces différentes dimensions, le CDO aide les organisations à tirer le meilleur parti de ces données afin d'améliorer la prise de décision, favoriser l'innovation et déceler de nouveaux leviers de croissance.
Un candidat postulant pour ce poste ne sera pas uniquement recruté pour ses compétences techniques : des qualités relationnelles, des aptitudes managériales et un certain leadership forment également des atouts essentiels pour piloter les actions des experts en traitement des données (data scientist, data analyst, data engineer, etc.).
7. Cogniticien
À mi-chemin entre l'informatique et les sciences humaines, le cogniticien réunit ses connaissances dans ces deux domaines afin de contribuer à la conception de machines intelligentes capables d'aider les utilisateurs dans les actes de leur vie personnelle ou les tâches de leur vie professionnelle.
Ce spécialiste de l'interface homme-machine (IHM) mène d'abord un travail d'enquête, en réalisant des observations ou des entretiens auprès des utilisateurs, afin de recueillir de précieuses informations sur leurs besoins. Il va ensuite pouvoir analyser les données récoltées et participer avec les équipes techniques à la conception et à l'optimisation d'un produit qui soit à la fois fonctionnel et intuitif pour l'utilisateur final.
8. Ingénieur en machine learning
Si l'on voulait grossir le trait, on pourrait dire que l'ingénieur en machine learning est, en quelque sorte, le professeur particulier des machines. Son rôle consiste à entraîner les machines à apprendre par elles -mêmes afin de les rendre plus performantes et moins dépendantes de l'intervention humaine.
Pour parvenir à une telle prouesse, il leur fournit une grande quantité de données qu'elles pourront ensuite exploiter pour accomplir diverses tâches telles que la détection de faux documents, la réalisation de diagnostics médicaux ou encore l'automatisation de processus complexes.
La liste des solutions qu'un ingénieur en machine learning est capable de concevoir est vertigineuse : assistants vocaux, outils de traduction automatique, programmes de reconnaissance faciale, voitures autonomes ou encore chatbots en sont quelques exemples.
9. Chef de projet Chatbot
Le chef de projet Chatbot supervise et coordonne les équipes techniques impliquées dans la création et le déploiement d'un chatbot, un outil capable de simuler une conversation humaine avec qui vous avez peut-être déjà échangé sur un site e-commerce ou une plateforme de réservation.
Pour que le chatbot soit parfaitement opérationnel, le chef de projet va d'abord devoir définir les besoins des utilisateurs en récoltant un maximum de données sur leurs comportements, attentes et habitudes. Une fois les besoins bien cernés et répertoriés dans un cahier des charges, la phase de conception, pilotée par ses soins, va pouvoir démarrer.
Le travail du chef de projet Chatbot ne s'achève pas une fois la solution déployée puisqu'il doit constamment veiller à l'amélioration du produit en se basant sur des indicateurs clés de performance et les retours d'expérience des utilisateurs.
10. Prompt engineer
Parmi les nouveaux métiers de l'IA, celui de prompt engineer suscite déjà beaucoup d'intérêt. Un prompt désigne une instruction donnée à des intelligences artificielles génératives capables de générer du texte, des images ou des vidéos telles que ChatGPT, Mindjourney ou Sora. Le prompt engineer est donc un spécialiste chargé de formuler et d'optimiser ces instructions pour obtenir les résultats les plus pertinents.
Plus le prompt va être précis et détaillé, plus la réponse fournie sera de qualité. Le prompt engineer doit donc passer par différentes phases d'expérimentation, d'analyse et de réajustement afin d'obtenir le prompt optimal, capable d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA pour répondre aux besoins spécifiques de son activité.
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