Opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données
Aperçu
Les opérateurs/opératrices de saisie des données mettent à jour, conservent et extraient les informations sauvegardées sur les systèmes informatiques. Ils/Elles préparent les données source avant la saisie en compilant et en triant les informations, en examinant les documents et les comptes de clients pour s’assurer que les données sont exactes, et en vérifiant les données saisies relatives aux clients et aux comptes.
En tant qu'opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données, vous êtes responsable de la mise à jour, de la conservation et de l'extraction d'informations cruciales stockées dans les systèmes informatiques de l'entreprise. Votre travail implique une attention méticuleuse aux détails, une capacité à organiser et à trier les données, et une vérification rigoureuse de leur exactitude. Vous préparez les données sources en compilant et en triant les informations, en examinant les documents et les comptes clients pour garantir la conformité et la fiabilité des données.
- • Saisie précise et rapide de données provenant de diverses sources (documents, formulaires, etc.).
- • Vérification et correction des erreurs de saisie pour garantir l'exactitude des informations.
- • Mise à jour et maintenance des bases de données et des systèmes informatiques.
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 Employés de bureau — 5 métiers, dont celui-ci.
En pénurie : Danemark, Grèce, Italie.
Pénurie la plus durable : Italie, 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 | — | +25,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgique | Non signalé | — | +14,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxembourg | Excédent signalé ELA/EURES 2025 * | — | — |
| Suisse | Non signalé | — | −54,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Allemagne | Excédent signalé ELA/EURES 2025 * | — | −34,3% 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 opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données
opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données entre dans une période de transformation. Avec une exposition de 42% aux outils d'IA, ce rôle n'est pas remplacé, il évolue. La maîtrise des nouveaux outils numériques sera la clé pour rester en avance.
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 opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données 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
- appliquer des politiques de sécurité de l’information
Où l’IA peut devenir copilote
- appliquer des techniques d’analyse statistique
- utiliser un logiciel de traitement de texte
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- faire respecter les exigences en matière de saisie des données
- traiter des données
- effectuer un nettoyage 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 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 opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données
09 09:00 · Matin appliquer des politiques de sécurité de l’information
10 10:30 · En milieu de matinée faire respecter les exigences en matière de saisie des données
12 12:00 · Midi appliquer des techniques d’analyse statistique
14 14:00 · Après-midi effectuer un nettoyage de données
15 15:30 · Fin d'après-midi traiter des données
17 17:00 · Conclusion utiliser un logiciel de traitement de texte
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.
-
faire respecter les exigences en matière de saisie des données
Maintenir les conditions d’entrée des données. Suivre les procédures et appliquer les techniques de programmation des données.
-
traiter des données
Encoder des informations dans un système de stockage et de récupération des données par le biais de processus tels que la numérisation, la saisie manuelle ou le transfert électronique de données, afin de traiter de grandes quantités d’informations.
-
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.
-
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.
-
utiliser un logiciel de traitement de texte
Utiliser des applications logicielles pour la composition, la modification, la mise en forme et l’impression de tout type de matériel écrit.
-
appliquer des politiques de sécurité de l’information
Mettre en œuvre des politiques, des méthodes et des règlements en matière de sécurité des données et de l’information, afin de respecter les principes de confidentialité, d’intégrité et de disponibilité.
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).
langages de requête
Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.
types de documentation
Les caractéristiques des types de documentation interne et externe liés au cycle de vie d’un produit dans le secteur des TIC et leurs types de contenu spécifiques.
ABBYY FineReader
Le programme informatique ABBYY FineReader est un logiciel qui convertit électroniquement des images imprimées et dactylographiées en textes éditables, de façon à ce que les documents puissent être stockés, modifiés et affichés par voie numérique.
confidentialité de l’information
Les mécanismes et réglementations qui permettent un contrôle d’accès sélectif et garantissent que seules les parties autorisées (personnes, processus, systèmes et dispositifs) ont accès aux données, la manière de se conformer aux informations confidentielles et les risques de non-conformité.
LDAP
Le langage informatique LDAP est un langage d’interrogation pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.
LINQ
Le langage informatique LINQ est un langage d’interrogation pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires. Il est développé par Microsoft.
MDX
Le langage informatique MDX est un langage de requête pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires. Il est développé par l’entreprise de logiciel Microsoft.
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.
N1QL
La langue informatique N1QL est une langue pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires. Il est développé par la société de logiciels Couchbase.
OmniPage
Le logiciel OmniPage est un logiciel qui convertit par voie électronique les images imprimées et dactylographiées afin que les documents puissent être stockés, édités et par voie électronique et affichés par voie numérique.
- base de données
Opérateur de saisie de données : 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.
Enseignement primaire
76 programmes dans 13 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 69 formations courtes développant chacune une seule compétence.
Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :
France
ICDL - Organiser, analyser et présenter des données chiffrées avec un logiciel de tableur
DYNAMICS FORMATIONS · France
Voici 6 éléments sur 145.
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: 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 opérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
superviseur à la saisie des données/superviseuse à la saisie des données
58% similaritéanalyste de données
28% similaritéanalyste qualité des données
25% similaritédirecteur des données/directrice des données
20% similaritéarchiviste numérique spécialisé big data
19% similaritéopérateur de centre de données/opératrice de centre de données
17% similaritéPour les organisations
Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.
Questions fréquemment posées
Quelles sont les compétences les plus importantes pour réussir dans ce rôle ?
Est-ce que ce poste requiert des connaissances techniques spécifiques ?
Quel est le cadre de travail typique pour un opérateur de saisie de données/une opératrice de saisie de données ?
Opérateur De Saisie De Données/Opératrice De Saisie De Données — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Opérateur De Saisie De Données/Opératrice De Saisie De Données — 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