Ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle
Aperçu
Les ingénieurs en intelligence artificielle/ingénieures en intelligence artificielle mettent en œuvre des méthodes d’intelligence artificielle en ingénierie, robotique et informatique pour concevoir des programmes qui imitent l’intelligence, y compris des modèles de pensée, des systèmes cognitifs et des systèmes fondés sur la connaissance, la résolution de problèmes et la prise de décision. Ils/Elles intègrent également des connaissances structurées dans les systèmes informatiques (ontologies, bases de connaissances) afin de résoudre des problèmes complexes nécessitant normalement un niveau élevé d’expertise humaine ou des méthodes d’intelligence artificielle.
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.
- • 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.
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, Belgique, Bulgarie, Chypre 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 | Pénurie et excédent signalés ELA/EURES 2025 * | — | +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.
Accompagnez-vous les étudiants, les clients ou les employés dans leur orientation professionnelle ? Utilisez les données sur cette profession dans votre organisation.
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.
Comment ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle 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
- définir les prescriptions techniques
Où l’IA peut devenir copilote
- analyser des mégadonnées
- analyser les exigences des entreprises
- utiliser des technologies numériques de façon créative
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- utiliser des techniques de traitement des données
- créer des ensembles 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 en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle
09 09:00 · Matin appliquer la théorie des systèmes d’information et de communication
10 10:30 · En milieu de matinée analyser des mégadonnées
12 12:00 · Midi analyser les exigences des entreprises
14 14:00 · Après-midi créer des ensembles de données
15 15:30 · Fin d'après-midi définir les prescriptions techniques
17 17:00 · Conclusion développer des idées créatives
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.
-
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.
-
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.
-
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 des mégadonnées
Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.
-
développer des idées créatives
Développement de nouveaux concepts artistiques et idées créatives.
-
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 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.
-
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.
-
fournir une présentation visuelle des données
Créer des représentations visuelles de données telles que des graphiques ou des diagrammes afin de faciliter la compréhension.
-
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.
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).
modèles de données
Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.
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.
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.
Python (programmation informatique)
Les techniques et les principes du développement de logiciels, tels que l’analyse, les algorithmes, le codage, les essais et la compilation des paradigmes de programmation dans Python.
structure de l’information
Le type d’infrastructure qui définit le format des données: semi-structuré, non structuré et structuré.
techniques de présentation visuelle
Les techniques de représentation visuelle et d’interaction, telles qu’histogrammes, nuages de points, graphiques de surface, arborescences et graphiques de coordonnées parallèles, qui peuvent être utilisées pour présenter des données chiffrées et non chiffrées, afin de renforcer la compréhension humaine de ces informations.
Ingénieur en intelligence artificielle : 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
3 474 programmes dans 31 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 856 formations courtes développant chacune une seule compétence.
Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :
France
Bruxelles Formation - BF digital · Belgique
Introduire l'intelligence artificielle pour optimiser l'activité et certaines tâches au sein d'une organisation, dans le respect des réglementations en vigueur
SKEMA BUSINESS SCHOOL · France
Voici 6 éléments sur 4 330.
Sources
- 1. Source : France compétences, Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP), data.gouv.fr, Licence Ouverte 2.0. Données mises à jour le 07/10/2026. 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).
- 3. Source: Mon Compte Formation, "L'offre de formation" (Caisse des Dépôts et Consignations, DGEFP), Licence Ouverte v2.0. Data as at 25/09/2026.
Perspectives de carrière et rôles similaires
Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.
Quelle est la place de ingénieur en intelligence artificielle/ingénieure en intelligence artificielle?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
ingénieur de la connaissance/ingénieure de la connaissance
52% similaritéconcepteur de bases de données /conceptrice de bases de données
41% similaritéconcepteur d’entrepôt de données/conceptrice d’entrepôt de données
38% similaritéconcepteur de systèmes informatiques/conceptrice de systèmes informatiques
38% similaritéconcepteur de logiciels/conceptrice de logiciels
36% similaritétesteur de logiciels/testeuse de logiciels
34% similaritéPour les organisations
Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.
Questions fréquemment posées
Quelles sont les compétences techniques essentielles pour réussir dans ce rôle ?
Comment le niveau 5 (Leadership stratégique) se traduit-il concrètement dans ce poste ?
Quels types de problèmes complexes puis-je être amené à résoudre en tant qu'ingénieur en intelligence artificielle ?
Ingénieur En Intelligence Artificielle/Ingénieure En Intelligence Artificielle — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
Sources: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Données mises à jour le 19 octobre 2026 À propos de nos données