Ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur
Aperçu
Les ingénieurs en vision par ordinateur/ingénieures en vision par ordinateur recherchent, conçoivent, développent et entraînent des algorithmes d’intelligence artificielle et des primitives d’apprentissage automatique qui comprennent le contenu des images numériques sur la base d’un grand nombre de données. Ils/Elles mettent leurs connaissances en application pour résoudre différents problèmes concrets tels que la sécurité, la conduite autonome, la fabrication robotique, la classification d’images numériques, le traitement et le diagnostic d’images médicales, etc.
En tant qu'ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur (niveau 5), vous êtes responsable de la conception, du développement et de l'optimisation d'algorithmes d'intelligence artificielle et de primitives d'apprentissage automatique. Vous travaillez avec de vastes ensembles de données pour permettre aux machines de comprendre et d'analyser des images numériques. Votre expertise est cruciale pour résoudre des problèmes complexes et créer des solutions innovantes dans divers domaines.
- • Rechercher et concevoir de nouveaux algorithmes de vision par ordinateur adaptés à des besoins spécifiques.
- • Développer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse d'images et de vidéos.
- • Évaluer et optimiser les performances des algorithmes en utilisant des métriques pertinentes.
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.
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.
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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
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ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur pourrait-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.
Aimez-vous les tâches qui nécessitent Pensée analytique?
Aimez-vous les tâches qui nécessitent Coopération?
Aimez-vous les tâches qui nécessitent Accomplissement?
Perspective d'avenir pour ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur
The outlook for ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur 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 vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur 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.
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
- appliquer des techniques d’analyse statistique
- mener des recherches documentaires
- utiliser des outils de génie logiciel assisté par ordinateur
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- traiter des échantillons de données
- communiquer les résultats d’analyse
- exécuter des calculs mathématiques et analytiques
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 physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs
Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus
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 vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur
09 09:00 · Matin développer des applications de traitement des données
10 10:30 · En milieu de matinée créer des traitements de données
12 12:00 · Midi développer un prototype de logiciel
14 14:00 · Après-midi gérer des systèmes de collecte de données
15 15:30 · Fin d'après-midi normaliser les données
17 17:00 · Conclusion utiliser des bibliothèques logicielles
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.
-
normaliser les données
Réduire les données à leur forme de base précise (formes normales) afin d’obtenir des résultats tels que la minimisation de la dépendance, l’élimination de la redondance, l’augmentation de la cohérence.
-
créer des traitements de données
Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.
-
effectuer un nettoyage de données
Détecter et corriger les enregistrements corrompus de séries de données, veiller à ce que les données deviennent et restent structurées conformément aux lignes directrices.
-
mettre en œuvre des processus de qualité des données
Appliquer des techniques d’analyse, de validation et de vérification de données afin de vérifier l’intégrité de la qualité des données.
-
utiliser des bibliothèques logicielles
Utiliser des recueils de codes et de progiciels qui captent fréquemment des routines utilisées pour aider les programmeurs à simplifier leur travail.
-
utiliser des outils de génie logiciel assisté par ordinateur
Utiliser des outils logiciels (CASE) pour soutenir le cycle de développement, ainsi que la conception et la mise en œuvre de logiciels et d’applications de haute qualité qui peuvent être facilement entretenus.
-
effectuer une réduction des dimensions
Réduire le nombre de variables ou de caractéristiques d’un ensemble de données dans des algorithmes d’apprentissage automatique au moyen de méthodes telles que l’analyse en composantes principales, la factorisation de la matrice, les méthodes d’autoencodage, etc.
-
mettre au point un système de vision par ordinateur
Appliquer et combiner différents outils et méthodes de vision par ordinateur tels que l’acquisition d’images, le traitement d’images, la segmentation et la classification d’images, la détection et autres, dans un seul système pour permettre à des ordinateurs d’extraire des informations à partir d’images numériques telles que des photographies ou des vidéos.
-
développer un prototype de logiciel
Créer une première version incomplète ou préliminaire d’un logiciel pour simuler certains aspects spécifiques du produit final.
-
développer des applications de traitement des données
Créer un logiciel personnalisé pour le traitement des données en sélectionnant et en utilisant le langage de programmation informatique approprié pour qu’un système informatique puisse produire les résultats demandés sur la base des entrées attendues.
-
mener des recherches documentaires
Effectuer une recherche exhaustive et systématique d’informations et de publications sur un sujet spécifique. Présenter un résumé comparatif de la documentation évaluative.
-
interpréter des données actuelles
Analyser des données collectées auprès de sources telles que les données de marché, les documents scientifiques, les exigences et les questionnaires des clients qui sont actuels et à jour afin d’évaluer le développement et l’innovation dans des domaines d’expertise.
-
exécuter des calculs mathématiques et analytiques
Appliquer des méthodes mathématiques et utiliser les technologies de calcul pour effectuer des analyses et élaborer des solutions à des problèmes spécifiques.
-
appliquer des techniques d’analyse statistique
Utiliser des modèles (statistiques descriptives ou inférentielles) et techniques (extraction de données ou apprentissage automatique) pour l’analyse statistique et les outils de TIC afin d’analyser des données, découvrir des corrélations et des prévisions.
-
traiter des échantillons de données
Collecter et sélectionner un ensemble de données provenant d’une population par une procédure statistique ou autre.
-
gérer des systèmes de collecte de données
Élaborer et gérer les méthodes et les stratégies utilisées pour optimiser la qualité et l’efficacité statistique des données lors de la collecte des données, afin de garantir l’optimisation des données collectées en vue d’un traitement ultérieur.
-
fournir une présentation visuelle des données
Créer des représentations visuelles de données telles que des graphiques ou des diagrammes afin de faciliter la compréhension.
-
communiquer les résultats d’analyse
Rédiger des documents de recherche ou tenir des présentations pour rendre compte des résultats d’un projet de recherche et d’analyse, en précisant les procédures et les méthodes d’analyse qui ont permis l’obtention des résultats et en expliquant les possibles interprétations des résultats.
environnement de développement intégré
La suite d’outils de développement de logiciels pour la rédaction de programmes, tels que le compilateur, le débogueur, l’éditeur de code, la surbrillance de code, regroupés dans une interface utilisateur unifiée, tels que Visual Studio ou Eclipse.
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.
technologie du jumeau numérique
Modèle conçu pour générer une représentation virtuelle d’un objet ou d’un système mis à jour à partir de données en temps réel. Le processus de représentation virtuelle consiste à combiner la simulation de données et la simulation technologique, en utilisant des capteurs pour produire des données de l’objet physique, telles que la température ou l’énergie, pour construire son jumeau numérique. L’apprentissage automatique, la simulation et le raisonnement font partie de ce processus.
- apprentissage automatique
- informatique scientifique
- ingénierie en mégadonnées
- programmation informatique
- reconnaissance d’images
- science des mégadonnées
- simulation sur ordinateur
- statistiques
Vérifiez si ce rôle correspond à votre ADN de carrière
Faites l'évaluation gratuite de l'ADN de carrière pour voir comment ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur correspond à vos intérêts, votre style de travail et votre cheminement futur. En moins de 10 minutes, vous obtiendrez un signal d’ajustement personnalisé et une feuille de route sur la marche à suivre.
Scannez pour continuer sur mobileIngénieur en vision par ordinateur : 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
Programmes réels menant à ce métier, par pays.
Award in Advanced Machine Learning (Computer Science)
Award in Artificial Intelligence (Computer Science)
Award in Introduction to Deep-Learning (Computer Science)
Postgraduate Diploma in Science in Artificial Intelligence
Postgraduate Diploma in Science in Artificial Intelligence
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Quelle est la place de ingénieur en vision par ordinateur/ingénieure en vision par ordinateur?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
Questions fréquemment posées
- Quelles sont les compétences techniques essentielles pour réussir en tant qu'ingénieur en vision par ordinateur ?
- Une solide maîtrise de l'apprentissage automatique (machine learning), du traitement d'image, de la programmation (Python est souvent privilégié), ainsi qu'une bonne connaissance des librairies telles que TensorFlow ou PyTorch sont indispensables. La capacité à travailler avec de grands ensembles de données et à optimiser les performances des algorithmes est également cruciale.
- Dans quels types d'entreprises les ingénieurs en vision par ordinateur sont-ils le plus souvent employés ?
- Vous trouverez des opportunités dans un large éventail d'entreprises, notamment dans les secteurs de l'automobile (véhicules autonomes), de la santé (diagnostic médical), de la sécurité (surveillance vidéo intelligente), de la robotique industrielle, et dans les entreprises spécialisées en intelligence artificielle.
- Quel est le rôle de la stratégie dans ce poste de niveau 5 ?
- Au niveau 5, vous participez à la définition de la stratégie technologique de l'entreprise en matière de vision par ordinateur. Vous identifiez les opportunités d'innovation, évaluez les nouvelles technologies et proposez des solutions à long terme pour répondre aux besoins de l'entreprise.
- Ingénieur En Vision Par Ordinateur/Ingénieure En Vision Par Ordinateur — 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.
Sources: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Données mises à jour le 20 septembre 2026 À propos de nos données