25 métiers pour travailler dans l’IA en 2025

En 2023 et 2024, l’intelligence artificielle a révolutionné notre quotidien et notre manière de travailler, soulevant tout de même un peu de curiosité… et quelques inquiétudes. Cette évolution rapide a créé aussi de nombreuses opportunités professionnelles. Quels sont les métiers de l’IA les plus recherchés en 2025 ? Quelles compétences faut-il développer pour y accéder ? Et surtout, comment se former ? On vous dit tout.

Quels sont les métiers de l'IA les plus recherchés en 2025 ?

D'après le cabinet de conseil spécialisé en Data, Digital et transformation des entreprises, Keyrus, les métiers les plus recherchés en 2025 dans le secteur de l’IA sont les 25 suivants :

• Machine Learning Engineer : il conçoit, teste et déploie des modèles d’IA capables de résoudre des problèmes complexes en exploitant de grandes quantités de données.
• Data Scientist : il analyse et interprète des volumes importants de données pour en extraire des informations exploitables.
• Data Engineer : il développe et maintient des infrastructures permettant le stockage, le traitement et l’accès aux données de manière efficace et sécurisée.
• Data Analyst : il examine des ensembles de données variés afin d’identifier des tendances, des modèles et des opportunités d’amélioration pour l’entreprise.
• Data Architect : il conçoit les structures et modèles de données nécessaires pour garantir leur accessibilité, leur sécurité et leur efficacité dans des environnements complexes.
• AI Engineer : il développe des systèmes d’IA capables de s’intégrer dans différentes applications, allant des assistants vocaux aux systèmes de recommandation.
• Data Governance Specialist : il établit des politiques et des processus pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données à travers l’organisation.
• Ingénieur MLOps : il automatise les workflows de machine learning et veille à ce que les modèles d’IA soient mis en production de manière fiable et fluide.
• Spécialiste en éthique de l’IA : il analyse les impacts sociaux, juridiques et moraux des systèmes d’IA afin d’assurer leur utilisation responsable et d’éviter les biais ou discriminations.
• Responsable en qualité des données : il supervise les processus de détection et de correction des erreurs dans les ensembles de données afin de garantir leur fiabilité.
• Développeur d’IA générative : il conçoit des modèles capables de produire du contenu créatif, comme des textes, des images ou des vidéos.
• Architecte en data mesh : il conçoit des systèmes décentralisés permettant aux équipes de gérer et d’accéder localement à leurs données.
• Expert en automatisation des données : il met en place des processus automatisés pour collecter, traiter et intégrer les données afin de limiter le travail manuel et les erreurs.
• Responsable en littératie des données : il forme les collaborateurs pour mieux comprendre, interpréter et utiliser les données dans leurs activités professionnelles.
• Analyste en cybersécurité des données : il se spécialise dans la protection des infrastructures et systèmes de données contre les cyberattaques, intrusions ou fuites d’informations.
• Spécialiste en compliance data : il s’assure que les entreprises respectent les réglementations sur la protection des données, comme le RGPD, et adapte les pratiques aux nouvelles législations.
• Ingénieur en traitement du langage naturel (NLP) : il développe des systèmes capables de comprendre et générer le langage humain afin de rendre les interactions homme-machine plus naturelles.
• Spécialiste des jumeaux numériques : il crée des répliques virtuelles de systèmes physiques ou de processus pour en simuler, suivre et optimiser le fonctionnement en temps réel.
• Responsable de l’innovation data : il teste et met en place de nouvelles technologies et méthodes pour stimuler l’innovation en data et IA.
• Ingénieur en streaming de données en temps réel : il conçoit des pipelines permettant de collecter, analyser et traiter instantanément les données afin de prendre des décisions en temps réel.
• Expert en data storytelling : il transforme des données complexes en histoires visuelles et claires pour que les décideurs puissent les comprendre et les utiliser facilement.
• Chef de produit IA : il supervise le cycle de vie des produits intégrant l’IA, de leur conception à leur déploiement, en veillant à ce qu’ils répondent aux besoins des utilisateurs.
• Prompt Engineer : il crée et améliore les consignes (prompts) pour orienter les modèles d’IA générative et en tirer des résultats précis et pertinents.
• Spécialiste en data monetization : il développe des stratégies pour valoriser les données de l’entreprise, directement ou indirectement, à travers des produits ou services.
• Consultant en transformation IA : il aide les organisations à intégrer l’IA dans leurs processus métiers pour gagner en efficacité et renforcer leur compétitivité.

Quelles compétences sont indispensables pour travailler dans l'IA ?

Pour travailler dans l’IA, certaines compétences sont particulièrement importantes :

• Programmation : connaître des langages comme Python ou R permet de comprendre comment fonctionnent les outils d’IA.
• Analyse de données : savoir lire et interpréter les chiffres permet de repérer les tendances, anticiper les évolutions et prendre de meilleures décisions.
• Pensée critique : l’IA peut produire des résultats biaisés ou incorrects, il est donc important de pouvoir les analyser et décider si on peut les utiliser ou non.
• Créativité : être créatif dans ce domaine est essentiel, car cela permet de trouver de nouvelles manières d’utiliser l’IA au-delà des usages classiques.
• Cybersécurité : l’IA peut faciliter des cyberattaques, il faut donc avoir quelques compétences en cybersécurité pour savoir protéger les données et les systèmes.
• Traitement du langage naturel : il est indispensable de comprendre comment l’IA analyse le langage humain pour savoir exploiter des outils comme les chatbots ou les assistants virtuels.

Comment se former pour les métiers de l'IA ?

Pour se former aux métiers de l’intelligence artificielle, il existe des formations menant à un diplôme de niveau bac +3 ou bac +5, en initial ou en alternance. Elles abordent différents sujets comme les mathématiques appliquées, les probabilités, le développement 3D, la conception de systèmes d’IA, le Data Mining, la manipulation de données, la gestion de projet ou encore le Big Data.

Parmi les diplômes accessibles après le bac, on trouve :

• Licence Informatique, Science des Données
• Licence Mathématiques et Informatique appliquées aux Sciences Humaines et Sociales
• Bachelor Intelligence Artificielle et Management
• Bachelor Sciences et Ingénierie de l’IA
• Bachelor Développeur IA
• Bachelor Ingénierie Informatique et IA