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Les métiers de l'IT dans l'intelligence artificielle

Léane Dupuich

19 nov. 2025 — 12 min read

Longtemps réservée à la science-fiction, l’intelligence artificielle est aujourd’hui une réalité au cœur de notre quotidien. Derrière cette révolution technologique, on retrouve une multitude de métiers en plein essor : data scientist, ingénieur IA, spécialiste du machine learning… Ces professionnels conçoivent, entraînent et déploient des systèmes capables d’apprendre et de prendre des décisions. À travers cet article, explorons les coulisses des métiers de l’IA et le rôle qu’ils jouent dans la construction du futur.

Pour ce troisième volet sur les métiers de l’IT, nous allons explorer les professions dédiées à l'intelligence artificielle. Comme pour les précédents, nous présenterons les compétences requises, les missions, les salaires, les études ainsi que les évolutions de carrière possibles.

Data manager:

Un Data Manager a pour mission de superviser le cycle de vie des données au sein d’une organisation. Il doit créer des systèmes informatiques efficaces et mettre en place des procédures rigoureuses afin de collecter, organiser et structurer ces données.

Les missions à acquérir pour ce poste sont:

Être responsable de la collecte des données auprès des différentes sources d’information de l’entreprise.
Organiser et structurer les données collectées pour en faciliter l’exploitation, grâce à la mise en place de systèmes informatiques dédiés et de procédures adaptées.
Transformer les données en informations utiles pour l’entreprise, exploitables par les équipes. Ces analyses peuvent inclure des études de comportement, la création de profils clients, etc.
Assurer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, en veillant notamment à leur conformité avec des réglementations comme le RGPD.
Démontrer une expertise dans l’utilisation d’outils de valorisation des données, tels que les logiciels d’analyse, de visualisation et de reporting.
Fournir un support aux utilisateurs des données, les aider à interpréter les résultats et répondre à leurs besoins spécifiques en matière d’information.

En outre, il peut également être amené à gérer une équipe et à coordonner les tâches des différents métiers de la data, comme celui de Data Analyst.

Pour ce qui est des compétences techniques elles sont nombreuses:

Il doit posséder des connaissances approfondies des solutions de stockage des données, telles que les bases de données relationnelles, les environnements Big Data (Hadoop, Spark) ainsi que les solutions de stockage dans le Cloud (Azure, Google Cloud ou AWS).
Il doit savoir utiliser des outils de manipulation de données comme les langages SQL et NoSQL, les outils d’intégration de données (ETL) ainsi que les langages de script.
Il doit savoir utiliser des langages de programmation comme Python ou R.
Il connaît les leviers de la qualité des données, leur gouvernance, leur réglementation (RGPD) et les principes d’éthique liés à leur utilisation.
Il sait naviguer dans les processus de gestion de crise autour des données et de leurs systèmes (ITIL).
Il doit avoir une bonne capacité de vulgarisation, afin de communiquer et d’expliquer les problématiques complexes liées aux données des entreprises et des organisations.
Il doit également savoir travailler en équipe et gérer des projets.

Concernant les études d’un Data Manager, il doit suivre un cursus universitaire de Bac+3 à Bac+5. Cela peut être un master en statistiques, un master en gestion de données, un master en data mining ou encore en traitement des données pour l’aide à la décision.
Il peut également intégrer une école d’ingénieurs avec une spécialité en statistiques et une option data management, ce qui est particulièrement valorisé par les recruteurs.
Enfin, il peut aussi rejoindre une école spécialisée en IA et en Data Engineering : un programme de grande école sur 5 à 6 ans permettant de se former au métier de Data Manager ou à d’autres professions de la data.

La rémunération d’un Data Manager varie en fonction de son expérience, de sa localisation et du secteur d’activité. En France, le salaire se situe généralement entre 50 000 et 80 000 euros par an.

Les évolutions de carrière possibles sont notamment :

Chief Data Officer.
Directeur de la gouvernance des données.
Consultant en données.
Expert en business intelligence.

AI Engineer:

Un ingénieur en intelligence artificielle imagine, conçoit et met en œuvre des systèmes capables d’apprendre et de prendre des décisions de manière autonome. Vous êtes le cerveau derrière la machine, le créateur d’algorithmes complexes qui transforment les données en actions intelligentes.

Les missions de ce poste résident dans :

La transformation de lignes de code en une IA dynamique et intelligente.
Le maniement de langages comme Python et de frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch.
La création d’algorithmes complexes permettant aux machines d’apprendre et de prendre des décisions autonomes.
Le développement de solutions appliquées à la reconnaissance faciale, à l’apprentissage du langage naturel ou encore à l’automatisation de certaines tâches quotidiennes. Tout cela à partir de lignes de code. Finalement, c’est comme enseigner à un enfant comment résoudre des problèmes, mais avec une touche de magie numérique.
L’adaptation à la complexité des données, afin de les rendre aptes à comprendre des situations variées. C’est un peu comme apprendre à une IA à reconnaître un chat, qu’il soit blanc, noir, grand ou petit, dans n’importe quel environnement.
La résolution de problèmes, où chaque algorithme représente une pièce du puzzle de l’intelligence artificielle.

Ensuite pour les compétences techniques:

Maîtriser les langages de programmation comme Python et R.
Utiliser les frameworks d’apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch.
Comprendre les algorithmes d’apprentissage profond ; la manipulation de Big Data constitue également un atout essentiel.
Savoir optimiser les modèles, assurer la qualité des données et comprendre les implications éthiques de l’IA.

Soft skills :

Travailler en collaboration au sein d’une équipe.
Gérer des projets complexes.

Comme pour le métier de Data Manager, le cursus diffère. Un futur ingénieur en IA peut suivre des formations universitaires allant du Bac+3 au Bac+5 (masters en Intelligence Artificielle ou en Data Science).
Il peut également intégrer un institut spécialisé en IA, avec une formation de 5 à 6 ans équivalente à celle d’une grande école. Ce diplôme est très recherché par les recruteurs.

La rémunération se situe entre 60 000 et 90 000 euros par an. Elle varie en fonction du secteur, de la localisation et de l’expérience.

Enfin pour les évolutions professionnelles:

Chief Technology Officer (CTO).
Chief AI Officer (CAIO).
Consulting en IA.
Expert en intelligence d’affaires.

Data Engineer:

Le Data Engineer supervise le cycle de vie des données au sein d’une organisation. Son rôle consiste à concevoir des systèmes informatiques performants et à mettre en place des procédures rigoureuses pour collecter, organiser et structurer les données.

Les missions demandés pour ce poste sont:

Construire des pipelines de données robustes, véritables canaux permettant aux informations de circuler sans encombre, du point A au point B.
Élaborer des systèmes sophistiqués pour collecter, organiser et structurer les informations, garantissant ainsi un flux continu et une accessibilité optimale.
S’assurer que les données soient prêtes à être utilisées par les analystes, les data scientists et autres professionnels en quête de connaissances.
Manipuler des outils tels que Hadoop, Spark et SQL afin de transformer les données brutes en véritables trésors d’informations exploitables par les algorithmes.
Construire des passerelles numériques permettant à l’entreprise de naviguer avec aisance dans l’océan complexe de l’information.

Ensuite pour les compétences du Data Engineer sont:

Connaissances approfondies en stockage de données : bases de données relationnelles, environnements Big Data (Hadoop, Spark), ainsi que solutions Cloud (Azure, Google Cloud, AWS).
Maîtrise des outils de manipulation des données : SQL, NoSQL, ETL et langages de script (Shell). La compétence en langages de programmation comme Python ou R est également indispensable.
Compréhension des enjeux liés à la qualité des données, à leur gouvernance, à leur réglementation (RGPD) et à l’éthique de leur utilisation.
Capacité à intervenir dans la gestion de crises liées aux données et à leurs systèmes, notamment via les processus ITIL.
Aptitude à vulgariser et à communiquer clairement afin d’expliquer des problématiques complexes liées aux données.
Excellentes compétences relationnelles, travail en équipe et gestion de projets.

Trois parcours principaux permettent d’accéder au métier de Data Engineer :

Cursus universitaire : Bac+3 à Bac+5 (master spécialisé en statistiques, gestion des données, data mining ou traitement des données pour l’aide à la décision).
Diplôme d’ingénieur : avec une spécialisation en statistiques ou en data management.
Institut IA / Grande école : cursus de 5 à 6 ans permettant d’obtenir un diplôme très recherché par les recruteurs.

La rémunération d’un Data Engineer se situe entre 50 000 et 80 000 euros par an, selon l’expérience, le secteur et la localisation.

Après une expérience significative, un Data Engineer peut évoluer vers des postes tels que :

Chief Data Officer.
Directeur de la Gouvernance des Données.

Data Scientist:

Le Data Scientist est chargé d’analyser et d’interpréter les données afin d’aider l’entreprise dans sa prise de décision. Il utilise des techniques statistiques avancées ainsi que des outils de visualisation de données pour identifier des tendances, créer des modèles et produire des rapports compréhensibles par les décideurs.

Les missions pour ce postes sont:

Exceller dans l’art de transformer des montagnes de données brutes en pépites d’or informationnelles.
Analyser, modéliser et interpréter de vastes volumes de données pour en dégager des insights précieux.
Maîtriser des langages tels que Python et R, tout en jonglant avec des algorithmes complexes.
Traduire clairement les résultats des analyses en informations exploitables pour l’entreprise.
Rester attentif aux dernières avancées technologiques afin de conserver un avantage dans un monde en constante évolution.
Résoudre des énigmes, transformer des bits et des octets en visions stratégiques et dévoiler des perspectives insoupçonnées.

Les compétences techniques pour accomplir ces missions sont:

Maîtriser des langages de programmation tels que Python, R ou SQL pour manipuler et analyser les données.
Être capable de manipuler et nettoyer efficacement de grandes quantités de données.
Connaître des outils d’analyse et de visualisation tels que Excel, Tableau ou Power BI, essentiels pour communiquer les résultats.
Posséder une solide compréhension des principes mathématiques et statistiques, afin d’interpréter correctement les données et de tirer des conclusions fiables.
Savoir construire et tester des modèles statistiques pour réaliser des prédictions basées sur les données.
Avoir une bonne connaissance des principaux secteurs d’activité (industrie, commerce, marketing, finance, banques, assurances, santé) pour comprendre leurs enjeux spécifiques et adapter les analyses en conséquence.
Démontrer une forte capacité à communiquer efficacement les résultats des analyses, afin de transmettre l’information aux différents acteurs de l’entreprise (Data Managers, Comptables, dirigeants, etc.).

Deux parcours principaux mènent au métier de Data Scientist :

Cursus universitaire : Bac+3 à Bac+5, par exemple un bachelor en statistiques, un master en data science ou un master en analyse de données.
Institut IA / Grande école : une formation de 5 à 6 ans offrant un diplôme très recherché sur le marché.

La rémunération d’un Data Scientist se situe entre 55 000 et 75 000 euros par an, selon l’expérience, le secteur et la localisation.

Après une expérience significative, un Data Scientist peut évoluer vers des postes tels que :

Responsable d'analyse de données.
Data Engineer.
Consultants en business intelligence.

Chief Digital Officer:

Le Chief Data Officer (CDO) est le maître d’œuvre du cycle de vie des données au sein de l’entreprise. Sa mission va bien au-delà de la simple gestion : il doit créer des systèmes informatiques performants et mettre en place des procédures rigoureuses pour collecter, organiser et structurer les données.

Les missions qu'ils doit achevées sont:

Définir une stratégie globale de gestion des données.
Être le garant de la qualité, de la sécurité et de l’éthique dans l’utilisation des données.
Veiller à ce que chaque bit d’information contribue à l’évolution de l’entreprise, en jonglant avec les algorithmes, les réglementations et les objectifs stratégiques.
Communiquer en véritable « chef des données », en traduisant les méandres de l’information complexe en une histoire claire et convaincante pour les parties prenantes internes et externes.
Allier expertise technique et vision stratégique afin de transformer les données en une véritable force motrice pour l’entreprise.

Quant aux compétences qu'ils doivent acquérir pour performer dans ce métier sont:

Maîtriser les bases de données relationnelles, les environnements Big Data (Hadoop, Spark) et les solutions de stockage dans le Cloud (Azure, Google Cloud, AWS).
Manipuler des langages tels que SQL, NoSQL, Python, R, tout en comprenant les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la réglementation des données (RGPD).
Savoir gérer avec agilité les crises liées aux données et à leurs systèmes, tout en vulgarisant des problématiques complexes.
Disposer d’une excellente aptitude à travailler en équipe et à gérer des projets, compétences indispensables pour orchestrer la réussite des initiatives liées aux données.

Plusieurs parcours peuvent mener au métier de Chief Data Officer :

Cursus universitaire : Bac+3 à Bac+5, avec des masters en statistiques, gestion de données, data mining ou traitement des données pour l’aide à la décision.
Diplôme d’ingénieur : avec une spécialisation en statistiques ou en data management, très prisé par les recruteurs.
Institut IA / Grande école : une formation de 5 à 6 ans offrant un diplôme reconnu et recherché.

La rémunération d’un Chief Data Officer oscille entre 50 000 et 80 000 euros par an, selon l’expérience, le secteur et la localisation.

En somme, les évolutions de carrière possibles sont:

Directeur de la Gouvernance des Données.
Consultant en données.
Expert en business intelligence.

Data Analyst:

Le Data Analyst est chargé d’analyser et d’interpréter les données afin d’aider l’entreprise dans sa prise de décision. Il utilise des techniques statistiques et des outils de visualisation pour identifier les tendances, créer des modèles et produire des rapports compréhensibles par les décideurs.

Les missions principales pour être Data Analyst sont:

Explorer, trier et analyser les données afin de fournir des insights précieux à l’entreprise.
Transformer les données brutes en véritables histoires exploitables.
Déchiffrer les tendances cachées dans les montagnes de données.
Manipuler des outils d’analyse et utiliser son flair pour détecter des schémas, répondre à des questions stratégiques et guider les décisions.
Maîtriser des outils de visualisation de données tels que Tableau ou Power BI, afin de donner vie aux informations.
Agir en véritable architecte de l’intelligence décisionnelle, en analysant les données pour identifier des opportunités de croissance, évaluer les performances des campagnes marketing et contribuer à l’optimisation des processus opérationnels.

Les compétences qui sont donc exigées pour ce métier sont:

Maîtriser des langages de programmation tels que SQL, Python ou R, indispensables pour manipuler et analyser les données.
Être capable de manipuler et de nettoyer efficacement de grandes quantités de données.
Connaître les principaux outils d’analyse et de visualisation (Excel, Tableau, Power BI) pour représenter les résultats et les communiquer.
Posséder une solide compréhension des principes mathématiques et statistiques afin d’interpréter correctement les données et de tirer des conclusions fiables.
Savoir construire et tester des modèles statistiques pour réaliser des prédictions à partir des données.
Avoir une bonne compréhension des principaux secteurs d’activité (industrie, commerce, marketing, finance, banques, assurances, santé) afin d’adapter les analyses aux enjeux spécifiques de chaque domaine.
Démontrer une forte capacité à communiquer efficacement les résultats des analyses aux autres acteurs de l’entreprise (Data Scientists, Comptables, décideurs, etc.).

Les parcours sont similaires à ceux menant au métier de Data Scientist :

Cursus universitaire : Bac+3 à Bac+5, avec des formations telles qu’un bachelor en statistiques, un master en data science ou un master en analyse de données.
Institut IA / Grande école : une formation de 5 à 6 ans offrant un diplôme très recherché.

La rémunération d’un Data Analyst varie entre 35 000 et 55 000 euros par an, en fonction de l’expérience, du secteur et de la localisation.

Enfin pour les évolutions de carrière on en compte deux:

Consultants en business intelligence.
Data Scientist.

AI Project Manager:

Le Chef de Projet IA supervise l’intégralité du cycle de vie des projets d’intelligence artificielle au sein d’une organisation. Sa mission inclut la création de stratégies efficaces, la mise en place de procédures optimales et la coordination d’équipes pluridisciplinaires.

Concernant les missions qu'ils doit réussirent à faire sont:

Piloter et superviser la mise en œuvre de projets liés à l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise.
Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs IA, les Data Scientists et d’autres experts pour concrétiser les projets, tout en respectant les délais et les budgets prédéfinis.
Traduire les besoins opérationnels de l’entreprise en solutions d’IA efficaces, en communiquant clairement avec des équipes aux compétences variées afin de faciliter la compréhension des objectifs.
Analyser, résoudre des problèmes de manière créative et anticiper les défis potentiels pour garantir le succès des projets.
Comprendre les enjeux éthiques liés à l’IA, gérer les parties prenantes et savoir naviguer dans un environnement en constante évolution.

Pour ce qui des compétences il y en a plusieurs en tant que AI Project Manager:

Maîtriser divers aspects techniques, notamment la compréhension approfondie des langages de programmation (Python, Java) et la connaissance des frameworks d’IA tels que TensorFlow ou PyTorch.
Être compétent dans l’utilisation des technologies Cloud (Azure, Google Cloud, AWS) ainsi que des outils de gestion de projet agiles.
Posséder une excellente capacité de communication, claire et concise, pour faciliter la collaboration entre équipes.
Avoir une bonne compréhension des enjeux éthiques liés à l’intelligence artificielle.
Être capable de gérer les imprévus et de naviguer habilement dans un environnement complexe et évolutif.

Plusieurs parcours peuvent mener au métier de Chef de Projet IA :

Cursus universitaire : Bac+3 à Bac+5 en intelligence artificielle, informatique ou génie logiciel.
Diplôme d’ingénieur : avec une spécialisation en IA ou en gestion de projets technologiques, très valorisé sur le marché.
Institut IA / Grande école : une formation de 5 à 6 ans qui offre un diplôme recherché par les recruteurs.

La rémunération d’un Chef de Projet IA se situe entre 60 000 et 90 000 euros par an, selon l’expérience, le secteur et la localisation.

Avec de l’expérience, un Chef de Projet IA peut évoluer vers des postes tels que :

Directeur de l’IA.
Chief Technology Officer.
Consultant en IA.
Expert en stratégie numérique.

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