QUELS SONT LES MÉTIERS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE LES PLUS RECHERCHÉS EN 2024 ?

Top 9 des métiers de l’intelligence artificielle les mieux rémunérés et les plus sollicités

L'essor de l'intelligence artificielle (IA) a engendré des métamorphoses majeures dans divers secteurs, révolutionnant notre interaction avec la

technologie et les pratiques commerciales. Cette évolution a suscité un intérêt croissant pour les métiers de l'IA, alimentant ainsi une demande croissante de professionnels qualifiés et bien rémunérés. Dans cet article, nous passerons en revue les neuf emplois les plus rentables et populaires dans le domaine de l'IA en 2024, tout en examinant les compétences essentielles pour exceller dans ces domaines passionnants.

Quels sont les métiers de l’IA les plus sollicités ?

Ingénieur en Machine Learning (ML)

Responsables de la conception, du développement et de l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique, les Ingénieurs en Machine Learning (ML) travaillent sur une multitude de projets allant de la reconnaissance d'images à la prédiction de la demande des consommateurs.

Compétences requises :

• Maîtrise des langages de programmation tels que Python et R. 
• Compréhension approfondie des mathématiques et de la statistique.
• Expérience dans le traitement et la manipulation de données.
• Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch.

Débouchés : des opportunités dans les startups en IA, les grandes entreprises technologiques et les sociétés de conseil.

Data scientist

Chargés de collecter, nettoyer et analyser des données pour en extraire des informations précieuses, les Data scientists utilisent souvent des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux et créer des modèles prédictifs.

Compétences requises :

• Maîtrise des outils d'analyse de données tels que Python, R et SQL.
• Compréhension des statistiques et de l'apprentissage automatique.
• Capacité à communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes non techniques.

Débouchés : des opportunités dans divers secteurs comme la Technologie, la Finance et la Santé.

Pour en savoir plus sur l’impact de l’IA en entreprise et les salaires dans le domaine de l’informatique, découvrez notre étude de rémunérations nationale 2024.

Ingénieur en Big Data

Responsables de la conception, du développement et de la gestion de systèmes permettant de collecter, stocker et analyser d'énormes quantités de données, les Ingénieurs en Big Data utilisent des technologies telles que Hadoop, Spark et NoSQL.

Compétences requises :

• Maîtrise des technologies de Big Data comme Hadoop et Spark.
• Connaissance des bases de données NoSQL.
• Compétences en programmation pour le traitement des données.

Débouchés : des perspectives de carrière dans les startups en IA, les grandes entreprises technologiques et les sociétés de conseil en données.

Ingénieur en Intelligence Artificielle

Responsables de la conception de systèmes capables de reproduire des fonctions cognitives humaines, l’Ingénieur en Intelligence Artificielle travaille sur des projets tels que les chatbots, les systèmes de recommandation et les assistants virtuels.

Compétences requises :

• Solides compétences en programmation et en développement logiciel.
• Connaissance approfondie de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel (NLP) et de la vision par ordinateur.
• Capacité à résoudre des problèmes complexes liés à l'IA.

Débouchés : des opportunités dans divers secteurs comme la Technologie, la Santé et la Finance.

Ingénieur en robotique

Concevant, développant et programmant des robots autonomes, l’Ingénieur en robotique travaille sur une variété de projets allant des robots industriels aux drones autonomes.

Compétences requises :

• Connaissance approfondie de la mécanique, de l'électronique et de la programmation.
• Compétences en apprentissage par renforcement pour la formation de robots autonomes.
• Capacité à résoudre des problèmes de navigation et de perception.

Débouchés : des opportunités dans des entreprises de haute technologie, des industries manufacturières et des laboratoires de recherche et développement.

Ingénieur en Traitement du Langage Naturel (NLP)

Spécialisés dans le développement de systèmes capables de comprendre et de générer un langage humain, les Ingénieurs en Traitement du Langage Naturel travaillent sur des applications allant de la traduction automatique à la génération de textes.

Compétences requises :

• Excellentes compétences en programmation, en particulier en Python.
• Connaissance approfondie des modèles de langage, des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des transformers.
• Expérience avec des bibliothèques telles que spaCy et Transformers.

Débouchés : des opportunités dans les entreprises de médias, les plateformes de réseaux sociaux et le commerce électronique.

Ingénieur en Apprentissage Profond

Concentrés sur le développement de réseaux de neurones profonds, l’Ingénieur en Apprentissage Profond travaille sur des projets de pointe en IA, avec des applications dans la recherche en intelligence artificielle, la vision par ordinateur et la santé.

Compétences requises :

• Solides compétences en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire et en calcul tensoriel.
• Maîtrise des bibliothèques de deep learning telles que TensorFlow et PyTorch.
• Capacité à concevoir et à former des réseaux de neurones profonds.

Débouchés : des opportunités dans divers secteurs comme la Santé, la Finance et la sécurité informatique.

Ingénieur en IA éthique

Travaillant à concevoir des systèmes respectant des normes éthiques élevées, l’Ingénieur en IA éthique est responsable de garantir que les systèmes d'IA sont justes, équitables et transparents.

Compétences requises :

• Compréhension approfondie des questions éthiques liées à l'IA.
• Capacité à concevoir des algorithmes et des modèles évitant la discrimination.
• Connaissance des réglementations et des normes en matière de protection des données.

Débouchés : des opportunités dans les entreprises axées sur l'IA éthique, les organisations gouvernementales et les cabinets de conseil.

Spécialiste en Automatisation des Processus Robotiques (RPA)

Développant des robots logiciels capables d'automatiser des tâches répétitives, les spécialistes en Automatisation des Processus Robotiques travaillent sur l'automatisation des processus métier pour améliorer l'efficacité opérationnelle des entreprises.

Compétences requises :

• Maîtrise des outils de développement RPA comme UiPath et Automation Anywhere.
• Compréhension des processus métier et de l'automatisation.
• Capacité à collaborer avec des équipes de gestion de projet.

Débouchés : des opportunités dans divers secteurs comme les institutions financières, les sociétés de conseil et les secteurs de la Santé et de la Logistique.

Quel parcours académique et professionnel pour travailler en IA ?

Pour réussir dans le domaine de l'IA, il est important de suivre un parcours éducatif et professionnel approprié. Voici quelques étapes clés à considérer :

• Niveau d'éducation : Un diplôme en informatique, en mathématiques, en statistiques ou dans un domaine connexe est souvent le point de départ. Pour des rôles plus spécialisés, un master ou un doctorat peut être nécessaire.
• Certifications et formations spécialisées : Des certifications en machine learning, en analyse de données ou en réseaux de neurones peuvent aider à se démarquer des autres candidats.
• Expérience pratique : Rien ne remplace l'expérience pratique. Les stages, les projets personnels et les participations à des hackathons peuvent donner un avantage considérable.
• Réseautage : Rejoindre des organisations professionnelles ou des groupes de réflexion en IA peut aider à établir des contacts utiles dans le domaine.
• Mise à jour continue des compétences : L'IA est un domaine en constante évolution. Il est crucial de rester à jour avec les dernières tendances et technologies.

Les métiers de l'intelligence artificielle représentent un domaine en pleine expansion, offrant une multitude d'opportunités pour ceux qui souhaitent s'engager dans cette voie. Que ce soit dans le domaine de la science des données, du développement de l'apprentissage automatique, de la recherche en IA ou d'autres disciplines connexes, il existe une variété de métiers qui permettent de mettre en valeur ses compétences et de contribuer à façonner l'avenir de la technologie.

Pour réussir dans le domaine de l'IA, il est essentiel de développer des compétences techniques solides, de rester à jour avec les dernières avancées et de participer à des projets concrets. De plus, le réseautage et le mentorat jouent un rôle crucial dans le développement professionnel. En utilisant les ressources et les plateformes d'apprentissage disponibles, ainsi qu'en participant à des événements et des groupes de discussion, vous pouvez élargir votre réseau et bénéficier des conseils d'experts.