Ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance
Aperçu
Les ingénieurs de la connaissance intègrent des connaissances structurées dans les systèmes informatiques (bases de connaissances) afin de résoudre des problèmes complexes nécessitant normalement un niveau élevé d’expertise humaine ou de méthodes d’intelligence artificielle. Ils sont également responsables de recueillir ou d’extraire des connaissances provenant de sources d’information, en tenant compte de ces connaissances et en les mettant à la disposition de l’organisation ou des utilisateurs. Pour ce faire, ils sont conscients des techniques de représentation et de maintenance des connaissances (règles, cadres, filets sémantiques, ontologies) et utilisent des techniques et outils d’extraction de connaissances. Ils peuvent concevoir et construire des experts ou des systèmes d’intelligence artificielle qui utilisent ces connaissances.
Au quotidien, l'ingénieur(e) de la connaissance est responsable de l'intégration et de la structuration des connaissances au sein de systèmes informatiques. Cela implique de collecter, d'extraire et d'organiser des informations provenant de diverses sources, en veillant à leur pertinence et à leur accessibilité. Vous concevez et mettez en œuvre des solutions innovantes, souvent basées sur des techniques d'intelligence artificielle, pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle de l'organisation.
- • Concevoir et développer des bases de connaissances et des systèmes d'intelligence artificielle.
- • Extraire et structurer des connaissances à partir de documents, de données et d'experts.
- • Choisir et implémenter les techniques de représentation des connaissances appropriées (règles, cadres, ontologies).
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.
Les chiffres couvrent Spécialistes des technologies de l’information et des communications — 75 métiers, dont celui-ci.
En pénurie : Autriche, Bulgarie, Danemark, Grèce et 6 de plus.
Pénurie la plus durable : Autriche, 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.
Ce que signifient ces mots
Les quatre éléments présentés ici
- Demande signalée
- La Demande signalée indique si les employeurs déclarent avoir besoin de personnes dans ce métier — une appréciation publiée par un organisme national ou de l’UE, et non un décompte.
- Vers où cela évolue
- Vers où cela évolue indique dans quelle direction l’emploi dans ce métier devrait évoluer au cours des prochaines années, d’après une projection officielle.
- Postes à pourvoir
- Les Postes à pourvoir indiquent approximativement combien de postes se libèrent — en raison de la croissance et des départs du métier.
- Rémunération courante
- La Rémunération courante indique ce que gagnent habituellement les personnes qui exercent ce métier, lorsque la source publie cette donnée. Une case vide ne signifie pas que le travail n’est pas rémunéré ; cela signifie que personne ne publie cette donnée pour ce lieu.
Une donnée est omise lorsque personne ne la publie pour ce lieu, plutôt que d’être affichée comme nulle.
De quel côté penche le marché pour vous
- À votre avantage
- Plus de postes que de candidats : les employeurs se disputent les profils.
- Équilibré
- Les postes et les candidats s’équilibrent à peu près.
- Concurrentiel
- Plus de candidats que de postes : attendez-vous à de la concurrence.
- Indices contradictoires
- Les sources divergent, ou le même groupe de métiers est en pénurie dans une zone et en excédent dans une autre.
Chaque source aboutit à l’un de ces quatre verdicts, afin de disposer d’un vocabulaire unique. Ce qui diffère, ce sont les éléments sur lesquels il repose, indiqués sous chaque verdict : un ratio mesuré entre les postes à pourvoir et les demandeurs d’emploi, ou une évaluation publiée par un organisme national.
Comment ce métier se compare aux autres métiers dans le même pays
- Forte
- Parmi les plus forts en that country
- Bonne
- Plus fort que la plupart des métiers en that country
- Contrastée
- À peu près la moyenne pour that country
- Faible
- Plus faible que la plupart des métiers en that country
Il s’agit d’un classement dans un seul pays, et non d’un score que l’on peut comparer d’un pays à l’autre : les registres utilisés pour deux pays comptent des personnes différentes, de sorte qu’un même nombre n’a pas la même signification dans chacun. C’est aussi pourquoi un métier peut figurer parmi les plus favorables d’un pays tout en étant indiqué comme Concurrentiel : il arrive en tête dans un marché globalement encombré.
D’où viennent ces données
Chaque chiffre est publié par un office national de la statistique, un service public de l’emploi ou un organisme de l’UE, et chaque fiche indique sa source ainsi que la période couverte. Certains lieux sont comptabilisés chaque mois, d’autres sont évalués une ou deux fois par an ; deux lieux sur une même carte peuvent donc décrire des moments différents — la date est toujours indiquée.
Rien de tout cela ne prédit les chances d’une personne. Cela décrit un marché.
Demande signalée · Rémunération courante · Vers où cela évolue (France, Belgique, Luxembourg, Suisse, Allemagne)
| Demande signalée | Rémunération courante | Vers où cela évolue | |
|---|---|---|---|
| France | Non signalé | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgique | Non signalé | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxembourg | Non signalé | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suisse | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Allemagne | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.
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Perspective d'avenir pour ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance
The outlook for ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance 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.
Comment ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance pourrait-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.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Estimation basée sur un modèle. Utilisez-le comme un signal de planification, pas comme une garantie.
Comparez ceci à votre profil
Comment l’IA peut changer ce rôle
Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.
Ce qui dépend encore des gens
- évaluer les connaissances en TIC
- gérer les connaissances du marché
- définir les prescriptions techniques
Où l’IA peut devenir copilote
- analyser les exigences des entreprises
- utiliser une interface spécifique à une application
- utiliser des langages de balisage
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- créer des arbres sémantiques
- gérer une base de données
- utiliser des bases de données
Signes vitaux et vecteurs d'IA
Vecteurs d'exposition à l'IA
0-100%Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive
Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage
Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus
Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs
Détails techniques
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.
Ce que les gens dans ce rôle font généralement
Technologie numérique
Une journée type en tant que ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance
09 09:00 · Matin appliquer la théorie des systèmes d’information et de communication
10 10:30 · En milieu de matinée créer des arbres sémantiques
12 12:00 · Midi évaluer les connaissances en TIC
14 14:00 · Après-midi gérer l’intégration sémantique des TIC
15 15:30 · Fin d'après-midi utiliser une interface spécifique à une application
17 17:00 · Conclusion utiliser des langages de balisage
L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.
Ce qu'il faut pour exercer ce métier
Les compétences, connaissances et outils requis pour ce rôle — ainsi que les traits et avantages qui l'accompagnent.
-
gérer les connaissances du marché
Mettre en place des structures et des politiques de distribution pour permettre ou améliorer l’exploitation d’informations grâce à des outils appropriés permettant d’extraire, de créer et de développer la maîtrise du marché.
-
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.
-
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.
-
gérer l’intégration sémantique des TIC
Superviser l’intégration des bases de données publiques ou internes et d’autres données, en utilisant des technologies sémantiques pour produire un contenu sémantique structuré.
-
utiliser une interface spécifique à une application
Comprendre et utiliser les interfaces propres à une application ou à un cas d’utilisation.
-
utiliser des langages de balisage
Utiliser des langages informatiques qui se distinguent syntaxiquement du texte pour ajouter des annotations à un document, spécifier la mise en page et traiter des types de documents tels que HTML.
-
évaluer les connaissances en TIC
Évaluer la maîtrise implicite d’experts qualifiés dans un système de TIC afin de le rendre explicite pour analyse et utilisation ultérieures.
-
gérer une base de données
Appliquer des plans et des modèles de conception de bases de données, définir des dépendances de données, utiliser des langues de requête et des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) pour développer et gérer des bases de données.
-
utiliser des bases de données
Utiliser des outils logiciels pour gérer et organiser des données dans un environnement structuré composé d’attributs, de tableaux et de liens, afin d’interroger et de modifier les données stockées.
-
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.
-
créer des arbres sémantiques
Créer des listes cohérentes et des hiérarchies de concepts et de termes pour assurer une indexation cohérente des systèmes d’organisation des connaissances.
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).
modélisation de processus d’entreprise
Les outils, méthodes et notations tels que le modèle de procédé d’affaire et notation (BPMN) et le langage de programmation destiné à l’exécution des procédures d’entreprise (BPEL), utilisés pour décrire et analyser les caractéristiques d’un processus d’entreprise et modéliser son développement ultérieur.
outils de développement de bases de données
Les méthodologies et outils utilisés pour créer une structure logique et physique de bases de données, telles que les structures de données logiques, les diagrammes, les méthodes de modélisation et les relations entre entités.
principes de l’intelligence artificielle
Les théories de l’intelligence artificielle, les principes appliqués, les architectures et les systèmes, tels que les agents intelligents, les systèmes multiagents, les systèmes d’experts, les systèmes fondés sur des règles, les réseaux neuronaux, les ontologies et les théories cognitives.
programmation web
Le modèle de la programmation repose sur la combinaison de balisage (qui ajoute du contexte et de la structure au texte) et d’autres codes de programmation web, tels qu’AJAX, javascript et PHP, afin de mener des actions appropriées et de visualiser le contenu.
structure de l’information
Le type d’infrastructure qui définit le format des données: semi-structuré, non structuré et structuré.
théorie des systèmes
Les principes qui peuvent être appliqués à tous les types de systèmes à tous les niveaux hiérarchiques, qui décrivent l’organisation interne du système, ses mécanismes de maintien de l’identité et de la stabilité et de réalisation de l’adaptation et de l’autorégulation, ainsi que ses dépendances et interactions avec l’environnement.
traitement automatique du langage naturel
Les technologies qui permettent aux dispositifs TIC de comprendre et d’interagir avec les utilisateurs via le langage humain.
- algorithmisation des tâches
- cycle de développement logiciel
- informatique décisionnelle
Ingénieur de la connaissance : comment se qualifier et où étudier
Ce qu'il faut généralement pour être qualifié : le niveau d'éducation, s'il s'agit d'une profession réglementée et où étudier.
Licence ou équivalent
2 172 programmes dans 27 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 353 formations courtes développant chacune une seule compétence.
Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :
Voici 6 éléments sur 2 525.
Sources
- 1. Source : France compétences, Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP), data.gouv.fr, Licence Ouverte 2.0. Données mises à jour le 24/09/2026. Liens vers les métiers : ROME, France Travail (version du 15/06/2026), Licence Ouverte ; tables de correspondance EURES, Commission européenne.
- 2. Source: Bruxelles Formation, catalogue Dorifor (open data), licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr). Data regrouped, classified and matched to ESCO by NexPath; descriptions, prices and dates are informative only and not contractual (publisher's notice).
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Quelle est la place de ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle
52% similaritéconcepteur de bases de données /conceptrice de bases de données
50% similaritéconcepteur d’entrepôt de données/conceptrice d’entrepôt de données
49% similaritéconcepteur de systèmes informatiques/conceptrice de systèmes informatiques
45% similaritéconcepteur de logiciels/conceptrice de logiciels
41% similaritéconcepteur d’interface utilisateur/conceptrice d’interface utilisatrice
36% similaritéPour les organisations
Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.
Questions fréquemment posées
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Comment l'ingénieur(e) de la connaissance contribue-t-il/elle à la stratégie d'une entreprise ?
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Ingénieur De La Connaissance/Ingénieure De La Connaissance — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
Sources: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Données mises à jour le 3 octobre 2026 À propos de nos données