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Intelligence artificielle en 2025 : structuration des expertises et montée en puissance des métiers dédiés

Avec l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle, les expertises se sont progressivement structurées en une palette de rôles bien définis. Initialement dominé par les Machine Learning Engineers, le secteur a vu émerger des AI Engineers, capables de concevoir des solutions sur mesure en intégrant et optimisant des modèles existants pour répondre aux enjeux métiers spécifiques. En parallèle, la nécessité d’aligner les avancées technologiques avec les besoins des entreprises a fait émerger des Product Owners IA, chargés de collecter les besoins métiers et de piloter la construction des cas d’usage. L’industrialisation croissante des modèles a également créé une demande pour des AI Trainers, spécialisés dans l’affinage et l’amélioration continue des systèmes IA. Aujourd’hui, ces métiers constituent les piliers des équipes IA, assurant la scalabilité et l’impact business des solutions développées.

Un marché sous tension : forte demande, explosion des salaires et structuration des équipes IA
Le déséquilibre entre l’offre et la demande de talents en intelligence artificielle est l’un des plus marqués du marché du travail. Le nombre de profils déjà compétents est largement insuffisant pour répondre aux besoins actuels et futurs des entreprises, ce qui entraîne une inflation des rémunérations et un effet d’aspiration où de nombreux professionnels se spécialisent ou se reconvertissent vers l’IA. Cependant, l’essentiel des talents disponibles sont encore en phase de transition, tandis que les profils véritablement experts sont extrêmement rares et convoités. Ces derniers privilégient les environnements techniquement avancés, leur permettant de conserver leur avantage compétitif et d’éviter de perdre en expertise en rejoignant des structures moins matures.

Le marché de l’emploi en IA s’organise autour de deux dynamiques de recrutement distinctes :
• Les entreprises en phase d’exploration de l’IA, qui recrutent en prospectif pour amorcer leur transformation en commençant par la construction de cas d’usage et la mise en place des premières briques technologiques. Ces entreprises, encore nombreuses, doivent attirer des talents capables d’expérimenter, évangéliser et structurer les initiatives IA.
• Les entreprises déjà matures sur l’IA, qui ont déjà implémenté et industrialisé leurs solutions et qui recrutent pour renforcer et faire évoluer des équipes déjà constituées. Ce sont ces structures, où l’IA est au cœur du produit ou de la performance opérationnelle, qui attirent naturellement les profils les plus expérimentés, désireux de travailler sur des projets avancés et techniquement ambitieux.

Ce contexte pose une question clé : les entreprises ont-elles la capacité à former efficacement les profils qu’elles recrutent ? Face à cette réalité, les talents expérimentés capables de transmettre leur savoir sont d’autant plus recherchés. De plus en plus, les équipes IA se structurent autour d’un ou deux experts « phares », chargés de recruter et former des juniors prometteurs ou de convertir des profils plus généralistes en Data Science vers des rôles IA plus spécialisés. Cette approche permet d’accélérer la montée en compétences et d’assurer une meilleure répartition des expertises au sein des entreprises.

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