Intelligence métier

Statisticien/statisticienne

Aperçu

Les statisticiens/statisticiennes collectent, présentent sous forme de tableau et, surtout, analysent des informations quantitatives provenant d’un vaste éventail de domaines. Ils/elles interprètent et analysent des études statistiques sur des domaines tels que la santé, la démographie, la finance, les affaires, etc., et fournissent des conseils sur la base de modèles et des analyses réalisées.

Marché du travail
Pénurie en Luxembourg et 6 autres pays
ELA/EURES 2025
Industrie
Technologie numérique
Éducation
Licence ou équivalent
34%
Résilience Score · 2026 (Plus c'est élevé, mieux c'est)
Licence ou équivalent 58% Exposition à l'IA · 2026
Marché du travail

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 sciences techniques — 274 métiers, dont celui-ci.

4 sur 10 en pénurie202529 sur 30 en croissance3.9Mpostes d’ici 2035

En pénurie : Danemark, Italie, Luxembourg, Pays-Bas.

Pénurie la plus durable : Luxembourg, 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
Demande signalée Rémunération courante Vers où cela évolue
France Non signalé — +16,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Belgique Excédent signalé ELA/EURES 2022 * — +11% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Luxembourg Pénurie signalée ELA/EURES 2025 * — +34,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Suisse Pénurie signalée ELA/EURES 2022 * — +14,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Allemagne Excédent signalé ELA/EURES 2025 * — +2,6% 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.

NexFuture™

Perspective d'avenir pour statisticien/statisticienne

The outlook for statisticien/statisticienne 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
Comment statisticien/statisticienne 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.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 11 ans (vers 2037) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
~30%
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
2032
2042
Vitesse d’adoption de l’IA:

Estimation basée sur un modèle. Utilisez-le comme un signal de planification, pas comme une garantie.

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

34% Propriété humaine

Ce qui dépend encore des gens

  • Interagir professionnellement dans des environnements de recherche et professionnels
  • évaluer des activités de recherche
  • gérer les droits de propriété intellectuelle
L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur évaluation de la qualité de données et techniques de modélisation statistique. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
25% Aider

Où l’IA peut devenir copilote

  • définir des modèles statistiques
  • appliquer des techniques d’analyse statistique
  • gérer des publications ouvertes
58% Automatiser

Tâches les plus exposées à l’automatisation

  • collecter des données
  • traiter des données
  • synthétiser des informations
Analyse détaillée

Signes vitaux et vecteurs d'IA

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA / Apprentissage automatique 25%

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

IA générative 10%

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

Logiciel cognitif 2%

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: oct. 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 que statisticien/statisticienne

09
09:00 · Matin
gérer les droits de propriété intellectuelle
Examiner les droits privés qui protègent les produits issus de la création intellectuelle contre les atteintes illicites.
10
10:30 · En milieu de matinée
mettre au point des logiciels libres
Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.
12
12:00 · Midi
appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche
Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.
14
14:00 · Après-midi
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.
15
15:30 · Fin d'après-midi
assurer la gestion de projets
Gérer et planifier diverses ressources, telles que les ressources humaines, le budget, les délais, les résultats et la qualité nécessaires à un projet spécifique, et suivre l’évolution du projet afin d’atteindre un objectif spécifique dans un délai et un budget déterminés.
17
17:00 · Conclusion
collecter des données
Extraire des données exportables provenant de sources multiples.

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

Compétences et connaissances

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.

Compétences essentielles
réaliser des études universitaires ou de marché
  • gérer des données interopérables et réutilisables faciles à trouver et accessibles

    Produire, décrire, stocker, conserver et (ré)utiliser des données scientifiques selon les principes FAIR (facile à trouver, accessible, interopérable et réutilisable), en rendant les données aussi ouvertes que possible et aussi fermées que nécessaire.

  • réaliser des recherches scientifiques

    Participer à la conception ou à la création de nouvelles connaissances en formulant des questions de recherche, en faisant des recherches, en améliorant ou en développant des concepts, des théories, des modèles, des techniques, des instruments, des logiciels ou des méthodes opérationnelles et en utilisant des méthodes et techniques scientifiques.

  • employer des méthodes scientifiques

    Employer des méthodes et des techniques scientifiques pour enquêter sur les phénomènes, en acquérant de nouvelles connaissances ou en corrigeant et en intégrant les connaissances antérieures.

  • mener des recherches quantitatives

    Mener une étude empirique systématique des phénomènes observables au moyen de techniques statistiques, mathématiques ou informatiques.

  • appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche

    Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.

  • promouvoir l’innovation ouverte dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • intégrer la dimension de genre dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • mener des recherches interdisciplinaires

    Mener des recherches au-delà des frontières disciplinaires et fonctionnelles.

  • promouvoir l’engagement du public dans la recherche

    Dialoguer avec le public lors de la conception, de la conduite et de la diffusion de la recherche.

faire de l’écriture technique ou académique
  • rédiger des documents scientifiques ou articles universitaires et des documents techniques

    Rédiger et éditer des textes scientifiques, universitaires ou techniques sur différents sujets.

  • diffuser des résultats à la communauté scientifique

    Rendre publics des résultats scientifiques par tout moyen approprié, notamment par des conférences, des ateliers, des colloques et des publications scientifiques.

  • publier des recherches universitaires

    Mener des recherches universitaires dans votre domaine d’expertise dans une université, un établissement d’enseignement supérieur ou par vous-même, et les publier dans des livres ou des revues universitaires dans le but de contribuer à votre domaine et d’obtenir une accréditation universitaire personnelle.

  • rédiger des publications scientifiques

    Présenter les hypothèses, les résultats et les conclusions de votre recherche scientifique dans votre domaine d’expertise dans le cadre d’une publication professionnelle.

rassembler des informations à partir de sources physiques ou électroniques
  • collecter des données

    Extraire des données exportables provenant de sources multiples.

  • synthétiser des informations

    Lire, interpréter et résumer de manière critique des informations nouvelles et complexes provenant de sources diverses.

analyser des données scientifiques et médicales
  • définir des modèles statistiques

    Analyser les données statistiques afin de trouver des modèles et des tendances dans les données ou entre les variables.

gérer des informations
  • gérer des données de recherche

    Produire et analyser des données scientifiques obtenues grâce à des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Stocker et tenir à jour les données dans des bases de données de recherche. Soutenir la réutilisation des données scientifiques et connaître les principes de gestion des données ouvertes.

travailler avec des tiers
  • Interagir professionnellement dans des environnements de recherche et professionnels

    Être attentif aux autres et faire preuve de collégialité. Écouter, fournir et recevoir un retour d’information et répondre de manière perspicace à des tiers, ce qui comprend la supervision et la direction du personnel dans un cadre professionnel.

programmer des systèmes informatiques
  • mettre au point des logiciels libres

    Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • effectuer une analyse de données

    Collecter des données et des statistiques à tester et évaluer afin de produire des affirmations et des prédictions de modèles, dans le but de découvrir des informations utiles dans un processus décisionnel.

utiliser des langues étrangères
  • parler plusieurs langues

    Maîtriser des langues étrangères pour pouvoir communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères.

effectuer des calculs
  • 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.

Domaines de connaissances & Logiciels et technologies
Domaines de connaissances
  • évaluation de la qualité de données

    Le processus de mise au jour des questions relatives aux données à l’aide de mesures et d’indicateurs de qualité afin de planifier le nettoyage des données et les stratégies d’enrichissement de données en fonction de critères de qualité des données.

  • techniques de modélisation statistique

    Les approches permettant d’appliquer l’analyse statistique à un ensemble de données dans le domaine de la science des données. Elle vise à élaborer des prévisions de réalité au moyen de modèles statistiques et d’hypothèses explicites.

Compétences transversales
  • analyse quantitative
  • éthique des données
  • littérature scientifique
  • logiciel de système d'analyse statistique
  • mathématiques
  • méthodologie de recherche scientifique
  • modélisation mathématique
  • plan de recherche
  • science des mégadonnées
  • statistiques
Logiciels et technologies
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++TableauTeradata DatabaseMicrosoft Visual Basic for Applications VBAAmazon Web Services AWS softwareApache HadoopAmazon RedshiftApache SparkIBM DB2MinitabQlik Tech QlikViewStataCorp StataApache PigStatistical softwareFormula translation/translator FORTRANWolfram Research MathematicaCommon business oriented language COBOLMicrosoft Visual FoxProInsightful S-PLUSSun Microsystems JavaSAS JMPSTATISTICASAP PowerBuilderSystat Software SigmaStatAptech Systems GAUSSSystat Software SigmaPlotEconometric Software LIMDEPCamfit Data Limited MicrofitQuantitative Micro Software EViewsStat-Ease Design-ExpertMuthen & Muthen Mplus
Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Pensée analytique Intégrité Reconnaissance Fiabilité Coopération Accomplissement Accomplissement/Effort Variété Adaptabilité/Flexibilité Tolérance au stress Maîtrise de soi Indépendance Innovation Leadership Souci des autres Orientation sociale
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Comment se qualifier

Statisticien : 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.

Niveau d'éducation typique

Licence ou équivalent

Où étudier

1 537 programmes dans 28 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 315 formations courtes développant chacune une seule compétence.

Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :

Sources
  1. 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. 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).
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.

Paysage de carrière

Quelle est la place de statisticien/statisticienne?

Ce rôle
statisticien/statisticienne Ce rôle
Chemins de croissance

Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.

Pour les organisations

Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.

Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles sont les compétences essentielles pour réussir en tant que statisticien/statistique au niveau stratégique ?
Outre une solide maîtrise des statistiques et des méthodes d'analyse, ce rôle exige d'excellentes compétences en communication, en résolution de problèmes et en leadership. La capacité à traduire des données complexes en informations compréhensibles pour un public non technique est primordiale. Une bonne connaissance du domaine d'application (finance, santé, etc.) est également un atout majeur.
Comment mon profil de statisticien/statistique s'inscrit-il dans une organisation ?
En tant que statisticien/statistique au niveau stratégique, vous êtes un conseiller clé pour la direction. Vous participez activement à la prise de décision en fournissant des analyses objectives et des recommandations basées sur des données probantes. Vous pouvez diriger des projets statistiques, collaborer avec d'autres départements et influencer la stratégie globale de l'organisation.
Quels sont les styles de travail et les valeurs qui favorisent la réussite dans ce rôle ?
Ce rôle exige une grande rigueur analytique (1.C.7.b), un sens de l'organisation (1.C.5.c), une capacité à planifier (1.C.5.b), une approche méthodique (1.C.5.a) et une attention particulière aux détails (1.C.3.a). Il est également important de valoriser l'innovation (1.B.2.f), la précision (1.B.2.a), la collaboration (1.B.2.c) et l'intégrité (1.B.2.b).
Statisticien/Statisticienne — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Non. Dans l’édition ELA/EURES 2025, un excédent a été signalé dans 6 des 9 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Bulgarie, Allemagne, Grèce et 2 de plus. 3 pays ont signalé une pénurie. Ces évaluations sont publiées par groupe de métiers et non par intitulé de poste.
Statisticien/Statisticienne — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
103 300 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 49 730 à 140 670 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 3 octobre 2026 À propos de nos données