« Les outils changent, mais ce sont les mains qui les guident qui font la différence. «
Les points à connaitre avant de recruter
Comprenez la diversité des rôles et comment ils s’intègrent dans une équipe data
Les rôles actuels incontournables dans l’IA
Aujourd’hui, les projets IA s’appuient sur :
Data Scientists (conception et entraînement des modèles).
Machine Learning Engineers (industrialisation et déploiement).
Data Engineers (mise à disposition des données).
MLOps Engineers (supervision et automatisation des modèles en production).
Les nouveaux métiers émergents avec l’IA générative
L’essor de l’IA générative fait apparaître de nouveaux rôles :
Développeur IA( déploiement dans un contexte « on demand »)
AI Trainers (ajustement des modèles via feedback humain).
Ethics & AI Compliance Officers (garants de l’usage responsable et réglementé).
Specialists en IA conversationnelle (optimisation des chatbots et assistants).
L’évolution des rôles métiers existants
Les métiers classiques de la data évoluent :
Les Data Analysts utilisent désormais l’IA pour accélérer les analyses.
Les Architectes Data intègrent des briques IA dans leurs conceptions.
•Les Product Owners doivent intégrer l’IA dans leurs roadmaps produits.
Les compétences clés à développer pour l’avenir
Au-delà des rôles, certaines compétences deviennent indispensables :
Maîtrise des fondamentaux IA et ML (même pour les profils non techniques).
Culture éthique et réglementaire (RGPD, IA Act, biais algorithmiques).
Capacité à collaborer homme-machine (IA comme copilote).
Communication et pédagogie (expliquer/vulgariser l’IA aux métiers).
méthodologie
Étape 1 : Évaluer les rôles actuels
Cartographier les compétences présentes dans l’équipe data.
Identifier les manques pour les projets IA en cours ou prévus.
Étape 2 : Anticiper les nouveaux besoins
Introduire des rôles émergents (Prompt Engineer, AI Trainer).
Définir un référentiel de compétences pour les métiers impactés.
Étape 3 : Développer les compétences
Mettre en place un plan de formation interne (IA, ML, éthique).
Encourager la montée en compétences transverses (métier + technique).
Suivre les évolutions réglementaires et adapter les pratiques.
Étape 4 : Adapter l’organisation
Créer des pôles d’expertise IA transverses.
Favoriser le travail en binôme métiers/IA.
Définir des processus clairs pour intégrer l’IA dans les projets existants.
N’oubliez pas de rester lucide :
Les talents d’IA ne sortirons pas forcement des nouveaux cursus scolaires, mais ils sont peut être déjà à vos cotés. Vous devez les faire émerger et monter en compétence.
Notez que certains métiers sont des projections de rôle. Ils ne constitueraient pas à date un ETP. Mais les compétences ou les missions qu’ils couvrent pourraient être ajoutés à des fiches de poste existantes.
Téléchargez les modèles de fiches de poste :
Dans ce pack de fiche de poste, vous trouverez au format PDF :
– Fiche_Specialiste_IA_Conversationnelle
– Fiche_Ethics_AI_Compliance
– Fiche_AI_Trainer
– Fiche_Developpeur_IA
– Fiche_MLOps_Engineer
– Fiche_Data_Engineer_Provision
– Fiche_ML_Engineer
– Fiche_Data_Scientist_Models
À retenir dans cette section
Evolution nécessaire
Les rôles actuels (data scientist, ML engineer, data engineer, MLOps) sont la colonne vertébrale des projets IA.
Emergence de nouveaux roles
L’IA générative fait émerger de nouveaux profils (AI Trainer, spécialistes éthiques, Gouvernance IA).
L’adaptation est la règle
Les métiers existants évoluent pour intégrer l’IA dans leurs pratiques quotidiennes.
Les compétences clés de demain combinent technique, éthique, pédagogie et collaboration homme-machine.
