Intelligence métier

ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance

Aperçu

L'ingénieur(e) de la connaissance est un architecte du savoir, transformant l'expertise humaine et les données brutes en systèmes intelligents. Ce rôle stratégique, au niveau de carrière 5, permet de résoudre des problèmes complexes en exploitant la puissance de l'intelligence artificielle et des bases de connaissances.

Résumé

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.

Principales responsabilités
  • • 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).
37%
Résilience Score · 2026 (Plus c'est élevé, mieux c'est)
Licence ou équivalent 54% Exposition à l'IA
Commencer l'évaluation ADN de carrière
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 signaléSignalé 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 11 en pénurie2025Les 30 en croissance3.7Mpostes d’ici 2035

En pénurie : Austria, Bulgaria, Czechia, Denmark 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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Vérification rapide de l'ajustement

ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissancepourrait-il vous convenir ?

Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.

Progrès0/3

Aimez-vous les tâches qui nécessitentPensée analytique?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentCoopération?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentAccomplissement?

NexFuture™

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.

Jouez le futur

Commentingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissancepourrait-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
  • évaluer les connaissances en TIC
  • gérer les connaissances du marché
  • définir les prescriptions techniques
L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur extraction de l’information et langage de requête Cadre de Description des Ressources. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 31% Aider
Où l’IA peut devenir copilote
  • analyser les exigences des entreprises
  • utiliser une interface spécifique à une application
  • utiliser des langages de balisage
Automatiser 54% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation
  • créer des arbres sémantiques
  • gérer une base de données
  • utiliser des bases de données
Analyse détaillée

Signes vitaux et vecteurs d'IA

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA / Apprentissage automatique 31%

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

IA générative 4%

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

Logiciel cognitif 3%

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 de la connaissance/ingénieure de la connaissance

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
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.
12
12:00 · Midi
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.
14
14:00 · Après-midi
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.
15
15:30 · Fin d'après-midi
utiliser une interface spécifique à une application
Comprendre et utiliser les interfaces propres à une application ou à un cas d’utilisation.
17
17:00 · Conclusion
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.

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

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Domaines de 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.

Compétences transversales
  • algorithmisation des tâches
  • cycle de développement logiciel
  • informatique décisionnelle
Compétences essentielles
élaborer des politiques et procédures opérationnelles
  • 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.

mettre en place des systèmes informatiques
  • 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.

travailler avec des ordinateurs
  • utiliser une interface spécifique à une application

    Comprendre et utiliser les interfaces propres à une application ou à un cas d’utilisation.

programmer des systèmes informatiques
  • 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.

suivre et évaluer les performances de personnes
  • 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 des informations
  • 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.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • 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 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.

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.

Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles sont les compétences techniques essentielles pour un(e) ingénieur(e) de la connaissance ?
Une solide compréhension des techniques de représentation des connaissances (ontologies, règles, réseaux sémantiques), des outils d'extraction de connaissances, et des langages de programmation utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle (Python, Java, etc.) est cruciale. La maîtrise des bases de données et des systèmes de gestion de contenu est également importante.
Comment l'ingénieur(e) de la connaissance contribue-t-il/elle à la stratégie d'une entreprise ?
En structurant et en rendant accessible l'expertise de l'entreprise, l'ingénieur(e) de la connaissance permet une prise de décision plus rapide et plus éclairée. Il/Elle contribue à l'innovation en facilitant l'identification de nouvelles opportunités et en automatisant des tâches complexes, libérant ainsi des ressources pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
Quel est le profil typique d'un(e) ingénieur(e) de la connaissance ?
Ce rôle requiert une forte capacité d'analyse, une rigueur intellectuelle et un excellent sens de la communication. Il est important de posséder une curiosité intellectuelle, une aptitude à résoudre des problèmes complexes et une capacité à travailler en collaboration avec des experts de différents domaines.
Ingénieur De La Connaissance/Ingénieure De La Connaissance — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Oui. Dans l’édition ELA/EURES 2025, une pénurie a été signalée dans 10 des 11 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Bulgarie, Tchéquie, Danemark 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 De La Connaissance/Ingénieure De La Connaissance — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
112 590 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 69 490 à 163 350 dollars. Source : US Bureau of Labor Statistics. Ce chiffre concerne les États-Unis et ne constitue pas une projection pour l’Europe.