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Intelligence métier

ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle

Aperçu

L'intelligence artificielle transforme notre monde, et vous pouvez être au cœur de cette révolution. En tant qu'ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle, vous concevez et mettez en œuvre des solutions innovantes pour résoudre des problèmes complexes et façonner l'avenir de la technologie.

Résumé

En tant qu'ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle de niveau 5 (Leadership stratégique), vous jouez un rôle clé dans la conception, le développement et l'intégration de systèmes d'IA sophistiqués. Votre travail consiste à appliquer des méthodes d'IA à divers domaines tels que l'ingénierie, la robotique et l'informatique. Vous êtes responsable de la création de programmes qui imitent l'intelligence humaine, incluant la pensée, la cognition et la prise de décision, tout en intégrant des connaissances structurées dans les systèmes informatiques pour optimiser leur performance et leur capacité à résoudre des problèmes complexes.

Responsabilités clés:
  • • Concevoir et développer des algorithmes d'IA et des modèles de machine learning pour répondre à des besoins spécifiques.
  • • Intégrer des connaissances structurées (ontologies, bases de connaissances) dans les systèmes informatiques.
  • • Évaluer et optimiser les performances des systèmes d'IA, en identifiant et en corrigeant les problèmes.
Industrie
Technologie numérique
Éducation
Licence ou équivalent
37%
Résilience Score · 2026 (Plus c'est élevé, mieux c'est)
Licence ou équivalent 54% Exposition à l'IA
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Labour market

Où ce métier est demandé

Pénuries et excédents de main-d’œuvre signalés, par année. Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.

Pénurie signaléeExcédent signaléLes deux signalésSignalé une autre annéeNon couvert par cette source

Couleur plus soutenue : signalé de la même façon un plus grand nombre d’années consécutives.

Les chiffres couvrent Spécialistes des technologies de l’information et des communications — 75 métiers, dont celui-ci.

10 sur 14 en pénurie2025Les 30 en croissance3.7Mpostes d’ici 2035

En pénurie : Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus et 6 de plus.

Pénurie la plus durable : Austria, 3 ans.

Sélectionnez un territoire sur la carte pour voir ses chiffres.

À propos de cette source›

Source : ELA/EURES, pénuries et excédents de main-d’œuvre. Les relevés sont publiés au niveau du groupe professionnel et couvrent l’Europe. Les éditions diffèrent par la présentation de l’annexe et par les pays couverts : un écart entre deux années ne signifie donc pas toujours que le marché du travail a changé. Les pays en gris n’ont pas été signalés, ce qui n’équivaut pas à un marché équilibré.

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Aimez-vous les tâches qui nécessitentCoopération?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentAccomplissement?
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Journée dans la vie
appliquer la théorie des systèmes d’information et de communication
Première tâche de la journée
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Caractéristique principale
Accomplissement/Effort
Style de travail clé
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Perspective d'avenir pour ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle

The outlook for ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Comment ces scores sont-ils calculés ?

L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.

Jouez le futur

Commentingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificiellepourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?

Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 12 ans (vers 2038) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
~35%
Résilience
Risque d'automatisation
EXP~60%
Avantage humain
MOAT~35%

Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.

2026
2033
2043
Vitesse d’adoption de l’IA:

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

Propriété humaine 37% Propriété humaine
Ce qui dépend encore des gens
  • définir les prescriptions techniques
L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur architecture de l’information et catégorisation de l’information. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 29% Aider
Où l’IA peut devenir copilote
  • analyser des mégadonnées
  • analyser les exigences des entreprises
  • utiliser des technologies numériques de façon créative
Automatiser 54% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation
  • utiliser des techniques de traitement des données
  • créer des ensembles de données
Analyse détaillée

Signes vitaux et vecteurs d'IA

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA / Apprentissage automatique 29%

Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive

IA générative 5%

Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage

Logiciel cognitif 4%

Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus

Automatisation robotique et physique 0%

Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs

Détails techniques
Méthodologie: NexFuture v3.0 Sources: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Mis à jour: août 2026

NexFuture v3.0 estime l'exposition à l'automatisation directement à partir des groupes de compétences essentielles ESCO, pondérée par la masse de compétences et calibrée sur des ancres d'experts. Les scores sont des estimations probabilistes, et non des garanties. Consultez le Livre blanc méthodologique NexFuture pour tous les détails.

Mesure l'exposition à l'automatisation. Elle ne mesure ni le salaire, ni la demande, ni le nombre d'emplois près de chez vous.

Un jour de la vie

Ce que les gens dans ce rôle font généralement

Technologie numérique

Jour dans la vie

Une journée type en tant queingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle

09
09:00 · Matin
appliquer la théorie des systèmes d’information et de communication
Mettre en œuvre les principes de la théorie des systèmes d’information et de communication afin d’expliquer et de documenter les caractéristiques de ces systèmes, qui peuvent être appliquées de manière universelle à d’autres systèmes.
10
10:30 · En milieu de matinée
analyser des mégadonnées
Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.
12
12:00 · Midi
analyser les exigences des entreprises
Étudier les besoins et les attentes des clients envers un produit ou un service afin d’identifier et de résoudre les incohérences et les éventuels désaccords entre les parties prenantes concernées.
14
14:00 · Après-midi
créer des ensembles de données
Générer une collection de séries de données, nouvelles ou existantes, qui sont constituées d’éléments distincts mais qui peuvent être manipulées sous la forme d’une seule unité.
15
15:30 · Fin d'après-midi
définir les prescriptions techniques
Préciser les propriétés techniques des biens, matériaux, méthodes, processus, services, systèmes, logiciels et fonctionnalités en identifiant et en répondant aux besoins particuliers qui doivent être satisfaits conformément aux exigences du client.
17
17:00 · Conclusion
développer des idées créatives
Développement de nouveaux concepts artistiques et idées créatives.

L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Domaines de connaissances
  • architecture de l’information

    Méthodes par lesquelles des informations sont générées, structurées, stockées, entretenues, reliées, échangées et utilisées.

  • catégorisation de l’information

    Le processus consistant à classer des informations en catégories et à montrer les relations entre les données à des fins clairement définies.

  • données non structurées

    Les informations qui ne sont pas définies de manière prédéfinie ou qui ne disposent pas d’un modèle de données prédéfini et qui sont difficiles à comprendre et pour lesquelles il est difficile de trouver des modèles sans l’utilisation de techniques telles que l’exploration de données.

  • exploration de données

    Le recours aux méthodes d’intelligence artificielle, à l’apprentissage machine, aux statistiques et aux bases de données pour extraire du contenu à partir d’un ensemble de données.

  • extraction de l’information

    Les techniques et les méthodes utilisées pour obtenir et extraire des informations provenant de documents et de sources numériques non structurés ou semi-structurés.

  • langage de requête Cadre de Description des Ressources

    Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).

Compétences essentielles
utiliser des outils numériques de collaboration et de productivité
  • utiliser des technologies numériques de façon créative

    Utiliser des outils et des technologies numériques pour créer des connaissances et développer des processus et des produits innovants. S’engager individuellement et collectivement en matière de traitement cognitif pour comprendre et résoudre les problèmes conceptuels et les situations problématiques dans des environnements numériques.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • utiliser des techniques de traitement des données

    Collecter, traiter et analyser des données et des informations pertinentes, stocker et mettre à jour correctement les données et représenter les chiffres et les données à l’aide de graphiques et de diagrammes statistiques.

concevoir des systèmes et des produits
  • processus de conception

    Identifier le flux de travail et les besoins en ressources pour un processus particulier, en utilisant divers outils tels que les logiciels de simulation de processus, les organigrammes et les maquettes.

analyser et évaluer des informations et des données
  • analyser des mégadonnées

    Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.

créer des œuvres ou des performances artistiques
  • développer des idées créatives

    Développement de nouveaux concepts artistiques et idées créatives.

gérer des informations
  • créer des ensembles de données

    Générer une collection de séries de données, nouvelles ou existantes, qui sont constituées d’éléments distincts mais qui peuvent être manipulées sous la forme d’une seule unité.

analyser des opérations commerciales
  • analyser les exigences des entreprises

    Étudier les besoins et les attentes des clients envers un produit ou un service afin d’identifier et de résoudre les incohérences et les éventuels désaccords entre les parties prenantes concernées.

programmer des systèmes informatiques
  • développer des logiciels de statistique

    Participer aux différentes phases du développement de programmes informatiques à des fins d’analyse économétrique et statistique, telles que la recherche, le développement de nouveaux produits, le prototypage et la maintenance.

ADN de compétence

ADN de compétence

Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle

Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Pensée analytique Coopération Reconnaissance Indépendance Accomplissement/Effort Accomplissement Innovation Intégrité Adaptabilité/Flexibilité Fiabilité Variété Tolérance au stress Leadership Souci des autres Orientation sociale Maîtrise de soi
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Evolution de carrière

Perspectives de carrière et rôles similaires

Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.

Paysage de carrière

Quelle est la place deingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle?

Ce rôle
ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle Ce rôle

Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.

Rôles similaires et adjacents

ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance

52% similarité

concepteur de bases de données /conceptrice de bases de données

41% similarité

concepteur d’entrepôt de données/conceptrice d’entrepôt de données

38% similarité

concepteur de systèmes informatiques/conceptrice de systèmes informatiques

38% similarité

concepteur de logiciels/conceptrice de logiciels

36% similarité

testeur de logiciels/testeuse de logiciels

34% similarité
Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles sont les compétences techniques essentielles pour réussir dans ce rôle ?
Une solide maîtrise des algorithmes d'IA, du machine learning, du deep learning, de la programmation (Python, Java, etc.) et des outils de développement est indispensable. La connaissance des bases de données, des systèmes d'exploitation et des architectures cloud est également un atout majeur.
Comment le niveau 5 (Leadership stratégique) se traduit-il concrètement dans ce poste ?
À ce niveau, vous êtes amené à définir la stratégie technique liée à l'IA au sein de votre organisation, à prendre des décisions importantes concernant les technologies à utiliser et les projets à prioriser. Vous encadrez et motivez une équipe d'ingénieurs, et contribuez activement à la vision globale de l'entreprise.
Quels types de problèmes complexes puis-je être amené à résoudre en tant qu'ingénieur en intelligence artificielle ?
Vous pourriez travailler sur des projets variés tels que l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la détection de fraudes, la personnalisation de l'expérience client, le développement de véhicules autonomes ou l'amélioration des diagnostics médicaux, en utilisant les techniques d'IA pour analyser des données complexes et prendre des décisions éclairées.
Ingénieur En Intelligence Artificielle/Ingénieure En Intelligence Artificielle — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Oui. Dans l’édition ELA/EURES 2025, une pénurie a été signalée dans 10 des 14 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre et 6 de plus. Autriche en signale une depuis 3 années consécutives. Ces évaluations sont publiées par groupe de métiers et non par intitulé de poste.
Ingénieur En Intelligence Artificielle/Ingénieure En Intelligence Artificielle — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
140 910 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 82 590 à 206 220 dollars. Source : US Bureau of Labor Statistics. Ce chiffre concerne les États-Unis et ne constitue pas une projection pour l’Europe.