TOP15.Des métiers de l'IA

1. Data Scientist

Analyse des données massives, construit des modèles statistiques et aide à prendre des décisions basées sur les données.

Compétences nécessaires :

 

  • Python / R

  • Statistiques, probabilités

  • Machine Learning

  • Manipulation de données (Pandas, SQL)

  • Visualisation (Tableau, Power BI, Matplotlib)

  • Pensée analytique

2. Machine Learning Engineer

Conçoit, entraîne et déploie des modèles de machine learning dans des systèmes réels.

Compétences nécessaires :

 

  • Python, C++

  • Frameworks ML (TensorFlow, PyTorch)

  • MLOps, CI/CD

  • Optimisation de modèles

  • APIs, déploiement cloud (AWS, GCP, Azure)

3. Data Analyste

Interprète des données, crée des tableaux de bord, identifie des tendances pour guider les décisions.

Compétences nécessaires :

  • SQL

  • Excel avancé

  • Visualisation (Power BI, Tableau)

  • Statistiques basiques

  • Communication de résultats

  •  

4. Ingénieur en Deep Learning

Spécialiste des réseaux neuronaux avancés (vision, voix, texte). Travaille sur des architectures complexes (CNN, RNN, Transformers…).

Compétences nécessaires :

 

  • PyTorch / TensorFlow

  • Réseaux neuronaux avancés (CNN, RNN, Transformers)

  • GPU, CUDA

  • Mathématiques appliquées (algèbre linéaire, calcul diff.)

  • Grandes bases de données d’images/texte

5. Architecte Big Data

Conçoit l’infrastructure technique pour stocker, traiter et analyser d’énormes volumes de données.

Compétences nécessaires :

 

  • Hadoop, Spark, Kafka

  • Stockage distribué

  • Cloud (AWS S3, GCP BigQuery…)

  • SQL / NoSQL

  • Sécurité et architecture système

6. Expert en Traitement du Langage Naturel (NLP)

Développe des systèmes capables de comprendre et générer du texte (chatbots, traduction, résumé…).

Compétences nécessaires :

 

  • Transformers (BERT, GPT)

  • Traitement du texte, linguistique

  • Python, PyTorch

  • Prétraitement du langage

  • Fine-tuning de modèles

7. Ingénieur en Vision par Ordinateur

Crée des systèmes capables d’interpréter des images ou vidéos (reconnaissance, détection, suivi…).

Compétences nécessaires :

 

  • CNN, architectures visuelles

  • OpenCV

  • PyTorch / TensorFlow

  • Algorithmes d’image (segmentation, détection…)

  • Traitement vidéo

8. Data Engineer

Construit et maintient les pipelines de données, prépare les données pour les équipes IA.

Compétences nécessaires :

  • Python, SQL

  • ETL / pipelines

  • Airflow, Spark

  • Bases de données SQL & NoSQL

  • Cloud (AWS, Azure, GCP)

9. Prompt Engineer

Optimise les interactions entre IA générative et humains. Conçoit des prompts structurés et des workflows.

Compétences nécessaires :

  • Compréhension profonde des LLMs

  • Rédaction claire et logique

  • Conception de workflows d’IA

  • Tests A/B d’instructions

  • Outils d’IA générative

10. Responsable Éthique de l’IA

Analyse les risques, met en place des règles d’éthique, assure transparence, conformité et sécurité des systèmes IA.

Compétences nécessaires :

 

  • Gouvernance & réglementation IA

  • Analyse de risques

  • Sécurité des données

  • Explicabilité des modèles

  • Communication & prise de décision

11. Ingénieur MLOps

Automatise et optimise le cycle de vie des modèles (déploiement, surveillance, mise à jour).

Compétences nécessaires :

  • Docker, Kubernetes

  • CI/CD

  • Gestion de version de modèles

  • Monitoring (Prometheus, MLflow)

  • Déploiement cloud

  •  

12. Spécialiste en Robotique IA

Développe des robots intelligents intégrant perception, contrôle, décision et apprentissage.

Compétences nécessaires :

 

  • Programmation (Python, C++)

  • Contrôle robotique, ROS

  • Vision, apprentissage par renforcement

  • Capteurs et mécatronique

  • Mathématiques appliquées

13. AI Product Manager

Définit la stratégie produit, coordonne les équipes techniques, s’assure que les solutions IA créent de la valeur.

Compétences nécessaires :

 

  • Connaissance des technologies IA

  • Gestion de produit

  • Data literacy

  • Analyse business

  • Coordination d’équipes techniques / métiers

14. Chercheur en IA (AI Researcher)

Développe de nouvelles méthodes, architectures et algorithmes d’IA. Travaille souvent en laboratoire ou R&D.

Compétences nécessaires :

 

  • Mathématiques avancées

  • Recherche académique

  • PyTorch / TensorFlow

  • Lecture et rédaction de publications

  • Conception de nouvelles architectures

15. Ingénieur en Intelligence Artificielle

Développe des solutions complètes d’IA : vision, NLP, systèmes experts, optimisation, etc.

Compétences nécessaires :

  • Machine Learning + Deep Learning

  • Python, C++

  • Vision, NLP ou systèmes experts

  • Traitement du signal

  • Conception d’algorithmes

💻 Quiz Récapitulatif : Métiers IA & Web

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